**Что делать со статистикой причин проигрыша сделок?
Фраза “Данные – новая нефть” прекрасно отражает не только ценность сбора информации для развития бизнеса. Но и ее бесполезность, когда нет в компании людей, которые бы накопленными данными умели эффективно пользоваться. И вот вам простой пример, как всего одна картинка может стать рычагом роста продаж.**
Есть 2 менеджера. Было бы идеально, если бы число их сделок было совсем уж одинаковым. Но у нас реальный бизнес, поэтому речь не о “fifty fifty”, а о соотношении 4:5. Стало быть, и от цифр по каждой из строк мы заранее ожидаем примерно такой же пропорции.
Но в первой же из них – “База реактивации отказ (не актуально)” видим разницу более, чем в 2 раза. То есть одному менеджеру “реактивируемые” отказывают в 2 раза чаще, чем другому. Это однозначный повод почитать переписки, послушать звонки. И, скорее всего, передать менеджеру-победителю (в этом необъявленном соревновании) всю работу по реактивации.
Причина “Перестал выходить на связь” еще интереснее. 17 против 73. Больше, чем в 4 раза! У такой пропорции тоже есть причина, а то и не одна. Может оказаться, что менеджер-аутсайдер делает меньше попыток связаться с клиентом. Или пишет белиберду в приветственных сообщениях. Или задействует не все имеющиеся в его распоряжении каналы коммуникации. Или его почта заспламлена, без аватарки, со странным никнеймом. Или похожие проблемы в мессенджере. Или и то, и другое, и третье… То есть, если бы с теми 73-мя попытался связаться не их нынешний менеджер, а его коллега, проигранных сделок было бы в РАЗЫ меньше, чем 73.
“Решили отложить (заморозить)”. 32 против 82. Разница в 2,5 раза. Это тоже ненормально. Кстати, заметим, что лидер по “заморозками” – тот же, что по “Перестал выходить на связь”. При этом с базой реактивации этот менеджер наоборот работает лучше. И такое, кстати, часто случается. Редко в команде работают хороший и плохой. Обычно – у каждого есть свои сильные и слабые стороны. И ровно для того, чтобы определить точки роста и просадки, перераспределить работу и получить КРАТНЫЙ рост, нужно заниматься анализом данных. А не просто собирать и фактически сжигать их, как веками делали с нефтью.
