О группе компаний / Публикации / Какие отчеты сделают отдел аналитики рентабельным
Какие отчеты сделают отдел аналитики рентабельным
Дата:
11.10.2017
Компания:
Услуга:
Тюпина Татьяна — веб-аналитик отдела коммерческой аналитики компании Kokoc Group.
Не каждая компания может обосновать рентабельность отдела аналитики, даже если такой у нее есть. Зачем организации аналитик (штатный или удаленный)? Чтобы измерять текущие показатели эффективности; выяснять, по верному ли пути движется компания; как правильно вкладывать деньги; на каких этапах воронки продаж фирма недополучает клиентов. Для выполнения этой работы нанимают штат специалистов и поручают им создавать бесконечное количество отчетов, считать прибыль во всех возможных разрезах, вычитать из нее издержки и при значительном расхождении с планом оповещать руководство. При этом реальных денег отдел аналитики не приносит — обычно он служит только индикатором текущего состояния деятельности компании.
Наш клиент занимается продажей недвижимости, часть объектов которой находится в процессе строительства, другая — уже построена. Задачи аналитика данной компании таковы:
Как выглядели отчеты аналитика клиента до сотрудничества с нами? Еженедельно он предоставлял 900 страниц информации — 30 слайдов по каждому из 30 текущих объектов. Специалисту нужно было наблюдать за ситуацией в динамике, поэтому удалить отчеты за прошлую неделю он не мог. Приходилось хранить их на жестком диске и каждый раз распределять их по папкам на компьютере, чтобы потом иметь возможность оперативно найти нужный отчет. Времени на сбор отчетов уходило много, клиент платил большие деньги за такую работу, а практического результата не видел. Получая столько информации каждую неделю, заказчик был уверен, что держит ситуацию под контролем. На самом деле — даже не успевал за неделю ознакомиться с данными. Конечно, аналитик пересылал все отчеты ответственным за отдельно взятый проект, потом выслушивал мнение менеджеров о ситуации, однако полной картины у него так и не складывалось.
Для клиента мы разработали подробный план составления аналитического отчета.
Первый этап: отбор параметров контроля
Для начала определимся, какие данные и в каких разрезах интересуют заказчика. Необходимо досконально изучить «путь клиента», все точки его взаимодействия с компанией и способы измерения эффективности коммуникации. В сфере онлайн-маркетинга потенциальный покупатель недвижимости ищет подходящие варианты в Интернете. Компания должна активно продвигать себя по всем возможным каналам (SEO, контекстная реклама, социальные сети, медийная и наружная реклама и т.д.), используя целевые запросы. При этом важно следить за качеством поступаемого трафика, его количеством и стоимостью для того, чтобы достигнуть плановых показателей по числу проданных объектов и стоимости привлечения клиента для сделки, т.е. чтобы сделка была рентабельной. Многие заказчики пытаются активно участвовать в выборе ключевых слов для продвижения, утверждая, что им лучше известно, как рекламировать их объекты. Однако ситуация на рынке не бывает статичной. Появляются новые конкуренты с хорошими предложениями, и люди начинают создавать иные запросы, стараясь максимально уточнить информацию, или же, наоборот, сначала только ознакомиться с темой выбора новой квартиры или дачи. В связи с этим мы рекомендуем в первую очередь проводить тестирование всех подходящих к тематике ключевых слов и лишь затем, основываясь на статистике, «включать» или «выключать» их. Таким образом, заказчику не обязательно видеть, какие именно ключевые слова используются для его рекламы. Не нужно тратить много усилий на просмотр огромной массы информации, выгруженной по ключевым словам. Достаточно лишь оценить релевантность привлекаемого трафика на сайт.
Введение
Сегодня целесообразно узнать, какие данные и в каком объеме достаточно измерять, собирать и презентовать менеджерам, чтобы не тратить лишние ресурсы организации, но при этом контролировать ситуацию. В качестве примера рассмотрим работу нашего клиента — агентства недвижимости, которое готово вкладывать большие средства в аналитику и подробные отчеты о деятельности своей компании.
Конечно, услуги по аналитике покупают не ради красивых графиков. Чтобы «нарисовать» красивую презентацию, распечатать ее и положить на полочку, не нужен специальный работник в штате. Однако мы смело можем доверить такому сотруднику выяснить, какую долгосрочную стратегию развития выбрать и какими при этом должны быть KPI. Он может и должен определять, каков товарооборот компании, сколько сотрудников было нанято, насколько узнаваем бренд, а также следить за отклонением от намеченного пути (например, неэффективно используются выделенные на привлечение клиентов деньги, клиенты «дорожают», снижается рентабельность и т.д.).
Цели и задачи аналитика
Конечно, услуги по аналитике покупают не ради красивых графиков. Чтобы «нарисовать» красивую презентацию, распечатать ее и положить на полочку, не нужен специальный работник в штате. Однако мы смело можем доверить такому сотруднику выяснить, какую долгосрочную стратегию развития выбрать и какими при этом должны быть KPI. Он может и должен определять, каков товарооборот компании, сколько сотрудников было нанято, насколько узнаваем бренд, а также следить за отклонением от намеченного пути (например, неэффективно используются выделенные на привлечение клиентов деньги, клиенты «дорожают», снижается рентабельность и т.д.).
Наш клиент занимается продажей недвижимости, часть объектов которой находится в процессе строительства, другая — уже построена. Задачи аналитика данной компании таковы:
- следить за тем, чтобы все объекты были проданы, операторы активно взаимодействовали с клиентами, готовыми купить невостребованное жилье с неудобной планировкой, чтобы все квартиры в доме были проданы;
- привлекать покупателя ценой, не выше заданной;
- эффективно планировать маркетинговые мероприятия на следующий период по результатам текущих.
Как выглядели отчеты аналитика клиента до сотрудничества с нами? Еженедельно он предоставлял 900 страниц информации — 30 слайдов по каждому из 30 текущих объектов. Специалисту нужно было наблюдать за ситуацией в динамике, поэтому удалить отчеты за прошлую неделю он не мог. Приходилось хранить их на жестком диске и каждый раз распределять их по папкам на компьютере, чтобы потом иметь возможность оперативно найти нужный отчет. Времени на сбор отчетов уходило много, клиент платил большие деньги за такую работу, а практического результата не видел. Получая столько информации каждую неделю, заказчик был уверен, что держит ситуацию под контролем. На самом деле — даже не успевал за неделю ознакомиться с данными. Конечно, аналитик пересылал все отчеты ответственным за отдельно взятый проект, потом выслушивал мнение менеджеров о ситуации, однако полной картины у него так и не складывалось.
Для клиента мы разработали подробный план составления аналитического отчета.
План работы аналитика
Первый этап: отбор параметров контроля
Для начала определимся, какие данные и в каких разрезах интересуют заказчика. Необходимо досконально изучить «путь клиента», все точки его взаимодействия с компанией и способы измерения эффективности коммуникации. В сфере онлайн-маркетинга потенциальный покупатель недвижимости ищет подходящие варианты в Интернете. Компания должна активно продвигать себя по всем возможным каналам (SEO, контекстная реклама, социальные сети, медийная и наружная реклама и т.д.), используя целевые запросы. При этом важно следить за качеством поступаемого трафика, его количеством и стоимостью для того, чтобы достигнуть плановых показателей по числу проданных объектов и стоимости привлечения клиента для сделки, т.е. чтобы сделка была рентабельной. Многие заказчики пытаются активно участвовать в выборе ключевых слов для продвижения, утверждая, что им лучше известно, как рекламировать их объекты. Однако ситуация на рынке не бывает статичной. Появляются новые конкуренты с хорошими предложениями, и люди начинают создавать иные запросы, стараясь максимально уточнить информацию, или же, наоборот, сначала только ознакомиться с темой выбора новой квартиры или дачи. В связи с этим мы рекомендуем в первую очередь проводить тестирование всех подходящих к тематике ключевых слов и лишь затем, основываясь на статистике, «включать» или «выключать» их. Таким образом, заказчику не обязательно видеть, какие именно ключевые слова используются для его рекламы. Не нужно тратить много усилий на просмотр огромной массы информации, выгруженной по ключевым словам. Достаточно лишь оценить релевантность привлекаемого трафика на сайт.
Мы это делаем с помощью подсчета двух показателей:
- отказов (если сайт многостраничный);
- доли повторных визитов.
Полученные обращения с сайта обрабатывают специалисты call-центра. Они должны договориться о том, чтобы клиент приехал в офис и подписал договор о подборе для него объекта риелтором. От качественной работы call-центра зависит, станет ли человек клиентом и продолжится ли его путь к сделке. Для оценки работы операторов нужно учитывать число принятых ими звонков, которые привели к подписанию договора о предоставлении услуг риелтором. Необходимо анализировать работу каждого специалиста, чтобы при ухудшении общих показателей эффективности провести тренинг, а в случае слишком малого количества звонков, окончившихся сделкой, провести разъяснительную беседу. Конечно, не все звонки являются целевыми. Кто-то звонит узнать, как скоро в его квартиру можно будет заселиться, кто-то желает уточнить мобильный номер своего риелтора. Чтобы подсчеты были более точными, мы используем систему call-трекинга с возможностью тегировать звонки. Существует метод слепой проверки, когда руководитель call-центра прослушивает некоторое количество звонков и проверяет, корректно ли размечены звонки. После знакомства со своим риелтором клиент начинает длинный путь по подбору квартир. У каждого риелтора есть примерный план относительно того, какие квартиры и в каких домах необходимо продать в ближайшее время. Возможно, это и не самые подходящие варианты для клиента, но при их продаже вероятность сдать полностью заселенный дом существенно возрастает. В связи с этим в работе риелтора мы оцениваем число завершившихся сделок по объектам, доходность сделки, долю клиентов, купивших недвижимость, из всего числа обратившихся, стоимость сделки и долю отвала на каждом из этапов подписания договора.
Наконец, спустя некоторое время, мы сможем оценить, насколько в целом деятельность сотрудников была эффективна за этот период (рассматривать стоит рентабельность сделок, суммарный доход и суммарный расход на привлечение клиента, число простаивающих непроданных объектов).
Для объединения данных в одном месте и их последующей визуализации можно использовать любую BI-систему (Business Intelligence). На сегодняшний день наиболее популярными продуктами являются Microsoft Power BI, Tableau, QlikView. Для подготовки этой статьи мы использовали Power BI — условно бесплатную систему, очень легкую в освоении, с большим количеством настраиваемых визуализаций. Tableau и QlikView — платные системы, и требуют времени на «погружение». Данные об онлайн-активностях на сайте в этом кейсе мы выгружали из Google Analytics — благодаря настроенной в данном сервисе «электронной торговле» есть доступ к информации о продажах. Заметим, что для некоторых клиентов мы используем данные, собранные с помощью API «Яндекс.Метрика».
Воронка продаж наглядно демонстрирует путь клиента от возникновения заинтересованности в товаре до совершения сделки с компанией. Данный раздел слайда отражает следующую информацию:
Стоимость на каждом этапе воронки продаж показывает, какова цена того или иного типа клиента: от посетителя до клиента, заключившего сделку.
Доля отличия фактического показателя от планового — самый нужный, на наш взгляд, раздел в дешборде. Эта информация позволяет за считанные секунды понять, на каком этапе мы отклоняемся от плана. Данная величина рассчитывается следующим образом:
Плановый показатель / Фактический показатель – 1.
Если плановая стоимость обращения ниже, чем его реальная цена, то это означает, что мы сильно выбиваемся из плана и получаем нерентабельные для нас заявки. О такой ситуации будет сигнализировать красный цвет на графике, а значение доли отличия фактического показателя от планового будет отрицательным.
У клиентов всегда есть плановые показатели не только стоимости сделки, но и количества сделок. Ведь нет смысла получать сделку стоимостью 100 руб., когда количество таких сделок не будет превышать 1% от планового числа. Для отображения данной информации используется параметр «Выполнение плана по количеству».
Обратим внимание, что данные предоставлены в разрезах по источнику трафика, объекту и дате. Это сделано для того, чтобы каждый ответственный за продвижение в конкретном источнике по определенному объекту мог проверить выполнение плана и сравнить показатели прошлых периодов с текущими данными, оценить ситуацию в разрезе дня, недели или месяца.
Используя представленную на рис. 4 информацию, аналитик мог бы написать следующую короткую записку (если клиент по той или иной причине хочет получать текстовые сообщения):
Воронка продаж за две недели 2017 г. (1 февраля — 14 февраля):
Причина отклонения от плана: многие клиенты еще не посещали офис или находятся на стадии заключения договора с риелтором. Необходимо подождать еще несколько недель, т.к. средний срок конверсии из лида в клиенты составляет три недели.
Стоимость на каждом этапе воронки продаж (за период с 1 февраля по 14 февраля 2017 г.):
Причина отклонения от плана: мы привлекаем более дешевый (возможно нерелевантный, проверить) трафик, тем не менее он хорошо конвертируется в лиды и клиенты, однако не приносит сделок в нужном объеме. Проверить, на какой стадии пути находятся клиенты. Возможно, сделки будут совершены позже, поскольку не прошло достаточно времени с момента начала показа объектов клиенту.
Выполнение плана по количеству: число клиентов и число сделок значительно ниже планируемого. Это связано с длительным сроком перехода от лида к клиенту и от клиента к сделке.
Дальнейшие действия:
Качество работы операторов call-центра определяется числом обработанных заявок и звонков, коэффициентом конверсии из лида в клиента. Деятельность риелтора аналогично оценивается с учетом количества сделок, находящихся на том или ином этапе прохождения (в определенном статусе), динамикой изменения статусов (могли быть периоды затишья, когда ни у кого из риелторов не получалось подвести клиента ближе к заключению сделки) и долей клиентов, оформивших сделку.
Аналитическая записка по итогам аналитики информации, представленной на этом слайде, может быть следующей:
Петр ни разу не смог перевести потенциального клиента в реального. С этим оператором стоит провести разъяснительную беседу. Доля входящих звонков снизилась на второй неделе, по сравнению с первой, кроме того, коэффициент конверсии из лида в клиента стал меньше. Стоит попробовать убрать форму для обратного звонка с сайта, тем самым стимулируя клиента звонить самостоятельно.
Наибольший коэффициент сделки наблюдается у Василисы, вскоре ее может догнать Петр. Хуже всего работает Евгения. В период с 7 по 11 февраля наблюдался «простой» у всех риелторов по изменению статусов сделок. Это связано с выездным тренингом.
Таким образом, мы создали максимально простой дешборд. Главная его функция — отразить, насколько эффективно достигаются плановые показатели.
Неважно, как работает аналитик — удаленно или в офисе, нужно договориться об активной помощи ему ваших менеджеров и разработчика — для создания автоматических выгрузок из систем, в которых хранятся необходимые данные. Соотнесение данных и их визуализация происходит силами веб-аналитика. Выше представлены скриншоты слайдов, сделанных в программе Power BI (рис. 4–6). Примерно так может выглядеть аналитический отчет о ситуации в компании, занимающейся продажей недвижимости. Данные в этом дешборде должны обновляться еженедельно, на что аналитику потребуется не более двух часов. Если специалист заметит, что какой-то из показателей отклоняется от планового значения, он должен согласовать с клиентом сбор расширенного отчета для поиска проблем и способов их решения.
Таким образом, работа аналитика становится максимально рентабельной для компании, клиент не тратит уйму времени на то, чтобы разобраться с графиками и длинными описаниями к ним, а сразу понимает, хорошо ли идут дела фирмы или необходимо вмешаться.
Не бойтесь отказаться от еженедельной стопки отчетов. Если ситуация выйдет из-под контроля, вы поймете это, взглянув на дешборд. Тогда же станет ясно, какие меры следует предпринять.
Рис. 1. «Путь клиента» и параметры контроля данных
Второй этап: классифицируем и восполняем показатели для аналитики
Далее следует разделить указанные клиентом показатели на ежедневные, еженедельные, месячные и годовые, а после добавить недостающие для аналитики воронки продаж.
Далее следует разделить указанные клиентом показатели на ежедневные, еженедельные, месячные и годовые, а после добавить недостающие для аналитики воронки продаж.
Таким образом, мы получим показатели эффективности. В случае значительного отклонения того или иного показателя от планового аналитик будет составлять более подробный отчет о работе конкретных сотрудников с целью нормализации ситуации. Лицу, принимающему решения, или ответственному за проект, не нужен 100–500-страничный отчет. Необходимо лишь в доступной и наглядной форме предоставлять выбранные для аналитики показатели. Более того, какие-то из них имеет смысл изучать не чаще, чем раз в неделю или в месяц, т.к. их значения не будут сильно колебаться.
Для нашего клиента было решено собирать на еженедельной основе значения всех указанных выше показателей.
Третий этап: создание дешборда — визуального представления самых важных данных
Чтобы собрать все данные в один отчет, аналитик должен разобраться, из каких систем ему нужно выгружать информацию и, самое главное, как связывать ее между собой.
Третий этап: создание дешборда — визуального представления самых важных данных
Чтобы собрать все данные в один отчет, аналитик должен разобраться, из каких систем ему нужно выгружать информацию и, самое главное, как связывать ее между собой.
Данные о расходах на онлайн-продвижение хранятся в рекламных кабинетах систем контекстной рекламы. Эта информация собирается также благодаря сервисам для анализа статистики — онлайн-счетчикам (например, Google Analytics) при корректной разметке рекламных активностей, либо же созданию связи для импорта расходов через инструмент OWOX BI или любой другой. Данные о посетителях и онлайн-заявках можно получить посредством онлайн-счетчиков, если у вас правильно настроены цели и сбор данных. Информацию о звонках и обработанных заявках следует запрашивать в call-центре. Данные о договорах с клиентом на подбор подходящей ему квартиры или дома находятся в базе данных 1C или любой другой, как и данные о сделках.
Для максимально простой визуализации самой важной информации будем использовать три источника данных: сервис Google Analytics, call-центр, базу данных в формате Excel.
Рис. 2. Необходимые для аналитики данные в Excel-файле:
А) Вкладка «Аналитикс»
Б) Вкладка «Call-центр»
В) Вкладка «Риелтор» (отражается динамика статусов)
Г) Вкладка «Риелтор текущий статус»
Д) Вкладка «План»
На рис. 3 представлена итоговая таблица, сформированная в системе Power BI на основании данных из уже имеющихся источников, таблица «План» подгружается из отдельного Excel-файла, присылаемого клиентом.
Рис. 3. Объединение данных из трех источников в системе Power BI
В качестве ключей для соотнесения данных из разных таблиц выступают: дата-источник — для связи информации из таблиц «Аналитикс» и «Call-центр», id сделки — для совмещения данных call-центра и данных относительно работы риелтора.
Связав данные, проверив корректность их загрузки из разных систем и объединения, мы приступаем к созданию дешборда.
Информация, отраженная на первом и самом главном слайде отчета, имеет целью максимально быстро и просто давать ответ на вопрос клиента, какова ситуация с продажами, выполняется ли план. Пример такого слайд показан на рис. 4.
Связав данные, проверив корректность их загрузки из разных систем и объединения, мы приступаем к созданию дешборда.
Информация, отраженная на первом и самом главном слайде отчета, имеет целью максимально быстро и просто давать ответ на вопрос клиента, какова ситуация с продажами, выполняется ли план. Пример такого слайд показан на рис. 4.
Рис. 4. Пример слайда аналитического отчета, выполненного в системе Power BI
- сколько трафика было привлечено на сайт;
- сколько звонков и заявок поступило;
- какое количество клиентов удалось привлечь и сколько сделок осуществить;
- каков процент отвала на каждом этапе.
Стоимость на каждом этапе воронки продаж показывает, какова цена того или иного типа клиента: от посетителя до клиента, заключившего сделку.
Доля отличия фактического показателя от планового — самый нужный, на наш взгляд, раздел в дешборде. Эта информация позволяет за считанные секунды понять, на каком этапе мы отклоняемся от плана. Данная величина рассчитывается следующим образом:
Плановый показатель / Фактический показатель – 1.
Если плановая стоимость обращения ниже, чем его реальная цена, то это означает, что мы сильно выбиваемся из плана и получаем нерентабельные для нас заявки. О такой ситуации будет сигнализировать красный цвет на графике, а значение доли отличия фактического показателя от планового будет отрицательным.
У клиентов всегда есть плановые показатели не только стоимости сделки, но и количества сделок. Ведь нет смысла получать сделку стоимостью 100 руб., когда количество таких сделок не будет превышать 1% от планового числа. Для отображения данной информации используется параметр «Выполнение плана по количеству».
Обратим внимание, что данные предоставлены в разрезах по источнику трафика, объекту и дате. Это сделано для того, чтобы каждый ответственный за продвижение в конкретном источнике по определенному объекту мог проверить выполнение плана и сравнить показатели прошлых периодов с текущими данными, оценить ситуацию в разрезе дня, недели или месяца.
Используя представленную на рис. 4 информацию, аналитик мог бы написать следующую короткую записку (если клиент по той или иной причине хочет получать текстовые сообщения):
Воронка продаж за две недели 2017 г. (1 февраля — 14 февраля):
- фактическая — 4 млн сессий — 2 тыс. лидов — пять клиентов — две сделки;
- плановая — 4 млн сессий — 2 тыс. лидов — 450 клиентов — 280 сделок.
Причина отклонения от плана: многие клиенты еще не посещали офис или находятся на стадии заключения договора с риелтором. Необходимо подождать еще несколько недель, т.к. средний срок конверсии из лида в клиенты составляет три недели.
Стоимость на каждом этапе воронки продаж (за период с 1 февраля по 14 февраля 2017 г.):
- фактическая — сессия 6 руб. — лид 11 тыс. руб. — клиент 948 тыс. руб. — сделка 13 млн руб;
- плановая — сессия 10 руб. — лид 25 тыс. руб. — клиент 950 тыс. руб. — сделка 2 млн руб.
Причина отклонения от плана: мы привлекаем более дешевый (возможно нерелевантный, проверить) трафик, тем не менее он хорошо конвертируется в лиды и клиенты, однако не приносит сделок в нужном объеме. Проверить, на какой стадии пути находятся клиенты. Возможно, сделки будут совершены позже, поскольку не прошло достаточно времени с момента начала показа объектов клиенту.
Выполнение плана по количеству: число клиентов и число сделок значительно ниже планируемого. Это связано с длительным сроком перехода от лида к клиенту и от клиента к сделке.
Дальнейшие действия:
- проверить релевантность трафика;
- снизить стоимость сессии, чтобы цена сделки стала ближе к плановой.
Данные, представленные на втором слайде отчета, помогают понять, какой трафик мы привлекаем на сайт. Насколько он релевантный и стоит ли вложенных средств (рис. 5).
Рис. 5. Слайд «Посетитель» в системе Power BI
Количество сессий и лидов, коэффициент конвертаций в лиды показывает динамику сессий. Этот раздел дешборда содержит данные, помогающие ответить на следующие вопросы:
Аналитическая записка может содержать следующую информацию:
Судя по данным, представленным в отчете, имеется «проседание» трафика за период 9–13 февраля. Это связано с отключением ряда каналов. Коэффициент конверсии за этот период возрос, значит, были исключены плохо работающие каналы. Следует выявить причину их низкой конверсии и затем снова тестировать.
Показатель отказов был высоким в течение первой недели. Это привело к низкой конверсии в лиды. После выключения нерелевантного трафика, нам удалось снизить стоимость лида на 40%.
Наконец, информация, отраженная на третьем слайде, позволяет оценить последние этапы воронки продаж — работу операторов call-центра и риелторов (рис. 6).
- не было ли «проседания» по трафику, с чем оно было связано;
- не было ли отставания по коэффициенту конверсий, по какому источнику и когда?
Аналитическая записка может содержать следующую информацию:
Судя по данным, представленным в отчете, имеется «проседание» трафика за период 9–13 февраля. Это связано с отключением ряда каналов. Коэффициент конверсии за этот период возрос, значит, были исключены плохо работающие каналы. Следует выявить причину их низкой конверсии и затем снова тестировать.
Показатель отказов был высоким в течение первой недели. Это привело к низкой конверсии в лиды. После выключения нерелевантного трафика, нам удалось снизить стоимость лида на 40%.
Наконец, информация, отраженная на третьем слайде, позволяет оценить последние этапы воронки продаж — работу операторов call-центра и риелторов (рис. 6).
Рис. 6. Слайд «Клиент» в системе Power BI
Аналитическая записка по итогам аналитики информации, представленной на этом слайде, может быть следующей:
Петр ни разу не смог перевести потенциального клиента в реального. С этим оператором стоит провести разъяснительную беседу. Доля входящих звонков снизилась на второй неделе, по сравнению с первой, кроме того, коэффициент конверсии из лида в клиента стал меньше. Стоит попробовать убрать форму для обратного звонка с сайта, тем самым стимулируя клиента звонить самостоятельно.
Наибольший коэффициент сделки наблюдается у Василисы, вскоре ее может догнать Петр. Хуже всего работает Евгения. В период с 7 по 11 февраля наблюдался «простой» у всех риелторов по изменению статусов сделок. Это связано с выездным тренингом.
Таким образом, мы создали максимально простой дешборд. Главная его функция — отразить, насколько эффективно достигаются плановые показатели.
Заключение
Неважно, как работает аналитик — удаленно или в офисе, нужно договориться об активной помощи ему ваших менеджеров и разработчика — для создания автоматических выгрузок из систем, в которых хранятся необходимые данные. Соотнесение данных и их визуализация происходит силами веб-аналитика. Выше представлены скриншоты слайдов, сделанных в программе Power BI (рис. 4–6). Примерно так может выглядеть аналитический отчет о ситуации в компании, занимающейся продажей недвижимости. Данные в этом дешборде должны обновляться еженедельно, на что аналитику потребуется не более двух часов. Если специалист заметит, что какой-то из показателей отклоняется от планового значения, он должен согласовать с клиентом сбор расширенного отчета для поиска проблем и способов их решения.
Таким образом, работа аналитика становится максимально рентабельной для компании, клиент не тратит уйму времени на то, чтобы разобраться с графиками и длинными описаниями к ним, а сразу понимает, хорошо ли идут дела фирмы или необходимо вмешаться.
Не бойтесь отказаться от еженедельной стопки отчетов. Если ситуация выйдет из-под контроля, вы поймете это, взглянув на дешборд. Тогда же станет ясно, какие меры следует предпринять.
Источник: журнал "Интернет-маркетинг"