Анализ спроса в компании: где, для чего и как | Статьи SEOnews
Часто про анализ спроса звучат достаточно абстрактные тезисы, советы посещает трудно переложить на собственный бизнес и применять в работе. Мы решили демонтировать на конкретном примере, как и для чего расценивать спрос на продукты и сервисы в пусть даже маленький компании.
Представьте ситуацию
У вас маленькая кондитерская, где вы реализуете готовые тортики и делаете сладости на заказ. Полгода назад вы запустили контекстную рекламу, с которой звонят, но малюсенько кто становится клиентом. Рекламщик убеждает, что делает все вероятное: и соцсети ведет, и у местного блогера разместились, и даже упаковку для десертов новейшую заказали. Количество заказов в целом стабильное, но ведь охото расти и развиваться далее. Что будем делать в таковой случае?Увольнять маркетолога или увеличивать бюджет на рекламу?
Верный ответ: проведем анализ
Раскрываем все лиды в CRM (ежели пока ведете учет в Excel – тоже подойдет) или журнальчик обращений, ежели используете платформу сквозной аналитики. Идеальнее всего в качестве исследуемого периода брать заключительный квартал или полугодие, так статистическая погрешность, воздействие сезонности или иных наружных причин будут минимизированы.
Для начала формируем перечень тегов, которые нам пригодятся. Это могут быть:
- Теги со статусом обращений: высококачественный лид, неподходящий лид, спам.
- Теги по товарам и услугам: набор капкейков, сытная выпечка, торт «Муссовый», торт «Ягодный», торт «Ласточка», пирожное «Брауни».
- Теги с причинами отказа со стороны клиента: нет доставки, нет подходящего продукта.
Сейчас необходимо разметить все обращения от клиентов тегами со статусом обращений, чтоб было удобнее анализировать.
Анализируем высококачественные лиды
Сортируем обращения с тегом «качественный лид» и размечаем их тегами по товарам и услугам. Предположим, что мы получили статистику, где видим, что на торт «Ягодный» приходится лишь 1% от всех лидов за квартал. Сверяемся с заказами из CRM, чтоб убедиться, что этот продукт вправду продается в малых размерах.
Вероятно, для тортика «Ягодный» кондитерская закупает дорогостоящие ягоды, которые занимают полезное место для хранения, а из-за того, что продукты живо портятся не реализуются впору, они попадают под списание, что несет убытки для компании.
Какое решение можнож принять:
На базе данных о количестве целевых обращений и продажах корректируем план закупок, мыслим, что делать с запасами и нашей проблемной позицией из ассортимента: или исключаем, или напротив - выделяем на нее рекламу. Вероятно, обитатели нашего городка просто пока не знают, как аппетитный и невероятно красивый тортик есть в нашей кондитерской.
Анализируем неподходящие лиды
Сортируем обращения с тегом «неподходящий лид». С поддержкою тегов указываем, что стало предпосылкой: нет подходящего продукта в ассортименте, нет доставки, не выходит выполнить заказ в необходимое время и т.д. Группируем обращения по тегам и видим, что 20% заказов не состоялось, т.к. у кондитерской нет сервисы доставки, а еще в четверти случаев клиенты запрашивали диетические десерты, которых не было в ассортименте кондитерской.
Какое решение можнож принять:
Прибавляем в ассортимент диетические модификации для тортов «Муссовый» и «Ласточка». Отыскиваем вариант воплощения доставки своими мощами или через курьерскую службу.
Анализируем каналы обращений
Глядим неподошедшие нам лиды, но в разрезе маркетинговых каналов. Видим, что с такого же контекста есть звонки и заявки через сайт, но малюсенький процент продаж как разов из-за того, что нет пригодных модификаций продукта: безглютеновых и диетических тортов, на которые, как оказывается, вправду значимый спрос. А вот реклама у блогера сработала непревзойденно: 30% от всех покупок за прошедший месяц пришлось как разов на те капкейки, которые хвалили в сторис.
Какое решение можнож принять:
Кажется, наш рекламщик и правда делает все превосходно.
Автоматизируем тегирование
Чтоб постоянно иметь под рукою актуальные данные не расходовать на анализ много медли (необыкновенно на прослушивание входящих звонков для этих целей) , идеальнее всего попытаться заавтоматизировать процесс очень вероятным образом. В разрезе приборов коммуникации тегировать можнож звонки, онлайн-чаты и мессенджеры, заполненные на сайте формы, письма от клиентов на почте.
Вариант обычный: попросить менеджера по продажам проставлять к каждому обращению и звонку в CRM тег, подходящий продукту. Из минусов – вероятные оплошности из-за человеческого фактора.
Вариант автоматический: если вы используете сервис коллтрекинга, то быстрее всего вам доступна функция записи и транскрибации разговора. Это означает, что все звонки автоматом переводятся в текст. Из минусов – все одинаково необходимо будет пробегать очами тексты звонков и обращений, чтоб проставить теги.
Вариант самый удачный: подключаем систему сквозной аналитики и коллтрекинга. Непременно проверяем, чтоб была включена запись звонков и транскрибация. Потом включаем функцию автоматического тегирования.
Работает автотегирование последующим образом:
- Вы настраиваете перечень тегов, которые обязана отслеживать система во всех обращениях: будь то звонки, заполненные на сайте формы, онлайн-чаты или письма.
- Система подтягивает статусы из CRM-системы в виде тегов (высококачественный лид, неподходящий лид, спам и прочие.) и проставляет к обращениям данные теги по ассортименту.
- Вам остается лишь при необходимости произвести подсчеты.
Комментариев 0