Аналитика в B2B. Как Автоматизировать Сбор Данных Без Больших Вложений?

Аналитика становится не просто инструментом, а необходимостью для оптовых компаний, которые стремятся расти качественно и в долгосрочной перспективе. Веб-аналитика в b2b сложнее сектора b2с, поэтому часто сотрудники не понимают, как с ней работать. Мелкий и средний бизнес не внедряют сервисы сквозной аналитики из-за их высокой стоимости, поэтому собирают недостаточное количество данных и делают поверхностные выводы. Но не разобраться, зачем нужна B2B аналитика, оставить бизнес без нее и полагаться на удачу — потерять время и деньги.

Узнайте, зачем оптовым компаниям собирать B2B аналитику и какие метрики отслеживать для роста эффективности компании. Расскажем, как автоматизировать B2B аналитику для малого и среднего бизнеса быстро и без больших вложений.

Виды B2B аналитики и в чем ее преимущества

Существует несколько типов сбора данных, которые помогают оптовым компаниям лучше понять рынок и внутренние процессы:

Веб-аналитика. Собирает данные о поведении пользователей на сайтах — можно отслеживать посещаемость, источники трафика, конверсии, время, которое проводит человек на сайте, и его действия там.
Бизнес-аналитика. Обрабатывает широкий спектр данных, которые связаны с бизнес-процессами, продажами, финансами и производительностью. Также ее называют аналитикой продаж.
Маркетинговая аналитика. Фокусируется на оценке эффективности маркетинговых кампаний через анализ затрат на рекламу, каналов продвижения и клиентской базы.
Бренд-аналитика. Помогает понять, как воспринимается компания в онлайн-сообществе, через анализ упоминаний бренда в соцсетях и других медиа.
Операционная аналитика. Работает для улучшения внутренних процессов компании, оптимизации ресурсов и повышения операционной эффективности.

Компании, которые внедряют аналитику в b2b, развиваются быстрее конкурентов из-за следующих преимуществ:

Снижают риски и неоправданные траты бюджета
Направляют усилия на самые эффективные источники трафика
Определяют наиболее выгодные товары и сегменты клиентов для сотрудничества
Упрощают процесс выбора и покупки для клиента
Накапливают данные, чтобы создавать долгосрочные стратегии развития
Быстро реагируют на изменения рынка и предпочтений клиентов
Развивают аналитические компетенции сотрудников

В статье рассмотрим B2B аналитику в целом и подробнее расскажем про два ключевых типа — аналитику b2b продаж и веб-аналитику.

Что такое B2B аналитика оптовых продаж и для чего она нужна

Аналитика продаж в b2b нужна для того, чтобы понимать, какую прибыль для магазина приносит каждый товар и контрагент, особенности цикла сделки и как выглядит деятельность компании в цифрах. Эта информация позволяет оптимизировать продажи и разработать эффективную стратегию продвижения.

Для чего внедрять аналитику в b2b продажах:

⭐ Сократить цикл сделки. Процесс продаж в b2b отличается от сектора b2с — больше этапов привлечения клиентов, и каждая сделка становится стратегическим решением. Аналитика позволяет выявить узкие места в процессах и разработать план, как устранить их с помощью имеющихся ресурсов.

⭐ Точнее прогнозировать спрос. На основе данных прошлых периодов можно устанавливать тенденции поведения клиентов, чтобы планировать будущие продажи, закупки и запасы.

⭐Определить возможности для роста. Наравне с узкими местами аналитика открывает и успешные показатели фирмы. Часто бывает так, что менять и полностью перестраивать западающие процессы слишком нерационально — эффективнее сосредоточиться на сильных.

⭐Улучшить клиентский сервис. Сбор данных выявляет частые запросы клиентов, что помогает усовершенствовать работу службы поддержки. Также с помощью аналитики можно персонализировать товарные предложения, что влияет на лояльность клиентов и конверсию.

Как аналитика в B2B улучшает работу руководителей

Аналитика в b2b помогает принимать качественные управленческие решения сотрудникам разных отделов:

Гендиректорам. Смогут оценить эффективность компании и найти слабые места в операционной деятельности — через аналитические данные, а не по своему мнению и ощущениям. Также отчеты показывают эффективность менеджеров, что помогает директору принимать объективные решения — например, о необходимости обучения или выдаче премий.
Маркетологам. Только цифры и умение работать с ними позволяют учесть ошибки предыдущих стратегий продвижения и разработать новые решения — такой подход помогает избежать лишних трат маркетингового бюджета. Также сквозная аналитика помогает продумать нужное число касаний с клиентом и создать эффективную воронку продаж.

К примеру, можно ориентироваться на классическую теорию 7 касаний с клиентом, но из-за большого объема информации фокус пользователя размывается — теперь требуется вплоть до 30 итераций. Через веб-аналитику можно найти «золотое» число этапов взаимодействия в любом бизнесе.

Руководителям отделов продаж. Получится составлять такие планы продаж, которые не будут лишать отдел мотивации, но приведут к росту прибыли. Через специальные сервисы РОПы также отслеживают эффективность менеджеров, прогнозируют спрос и планируют закупки.
Коммерческим директорам. Смогут ранжировать продукты по степени прибыльности и решать, какие товары добавить или убрать. Также благодаря аналитике комдиры упорядочивают клиентов по тому, кто приносит больше выручки. Получится оптимизировать ценовые стратегии с учетом предложений конкурентов и чувствительности клиентов к цене.

Через грамотную работу каждого отдела, который принимает решения на основе данных веб-аналитики, можно добиться общего роста показателей эффективности оптового магазина.

Топ-5 метрик, которые повышают эффективность продаж

В секторе оптовой торговли важно отслеживать следующие метрики:

⭐ PF (Purchase Frequency) — частота покупок

Отражает лояльность клиентов к компании, так как повторная покупка говорит об удовлетворенности товаром и сервисом. Благодаря фиксированию количества клиентов, которые покупают более одного раза и движутся к статусу «постоянных», а также частоты заказов можно формировать персональные предложения.

⭐ ROI (Return On Investment) — окупаемость инвестиций

Показывает прибыльность инвестиций в виде дохода на каждый вложенный рубль. Метрика помогает определить, какие стратегии приносят максимальную отдачу и требуют дальнейших инвестиций.

⭐ AOV (Average Order Value) — средний чек

Позволяет оценить, сколько денег в среднем приносит магазину каждая продажа. Помогает понять платежеспособность целевой аудитории и определить, на чем фокусироваться — привлечении крупных клиентов или большом объеме малых сделок.

⭐ SCL (Sales Cycle Length) — продолжительность цикла сделки

Время от первого контакта с клиентом до закрытия сделки, то есть в процессе движения по всей воронке — чем короче цикл, тем эффективнее работа отдела продаж.

⭐ LTV (Life Time Value) — пожизненная ценность клиента

Для бизнеса каждый клиент имеет разную емкость, поэтому данная метрика показывает, сколько денег клиент принес компании за все время сотрудничества. Через LTV можно определить «дорогих» клиентов, с которыми выгодно работать, и далее привлекать людей из того же сегмента ЦА.

Данные показатели позволяют детально анализировать эффективность работы отдела продаж и лояльность клиентов, выявлять проблемные зоны и разрабатывать стратегии для их устранения.

Как использовать данные аналитики продаж и веб-аналитики в B2B

Рассмотрим, как оптовый магазин может использовать полученные данные — кейс применения аналитики продаж:

Оптовый дистрибьютор строительных материалов

Проблема: Несмотря на стабильный поток заказов, компания не достигала желаемого уровня выручки, средний чек оставался низким, количество повторных заказов от контрагентов не росло.

Решение: для выявления проблемных зон и возможностей для роста подключили аналитику продаж.
Проанализировали среднюю выручку и количество заказов — обнаружили, что большинство сделок были мелкими (средняя выручка за заказ низкая, а число покупок высокое).
Перешли к сегментации клиентов: разделили на группы по уровню выручки, частоте заказов и среднему чеку.
Выявили ключевых клиентов, которые делают более дорогие заказы и проанализировали их потребности.
Проанализировали временные тренды, чтобы увидеть, в какие периоды происходят подъемы и спады продаж, к примеру, разницу спроса на строительные материалы зимой и летом

Результат: разработка стратегии по повышению выручки.

Пример использования веб-аналитики — для улучшения взаимодействия пользователя с сайтом, которое ведет к росту продаж:

Магазин по продаже расходных материалов для общепита

Проблема: каждый месяц не получалось закрыть план продаж

Решение и результат: подключение веб-аналитики.
Выяснилось, что образовался высокий процент пользователей, которые собрали корзину на платформе, но не оформили заказ. Сайт сбрасывал добавленные в корзину товары после закрытия вкладки.
Пользователи часто вбивали в поиск сопутствующие товары. Систему настроили так, что на странице товара будет линейка комплектующих — например, стаканчики для кофе и трубочки, деревянные палочки, крышки (причем сразу необходимого размера).

Благодаря веб-аналитике в оптовой торговле можно понять причины падения или недостаточности выручки, изучить опыт взаимодействие пользователя с платформой магазина и настроить персональные предложения.

В чем B2B аналитика сложнее сбора данных в B2С

B2B отличается от B2C проекта, поэтому появляются специфические сложности с настройкой аналитики:

Длительный цикл принятия решений о покупке. Клиенты в e-commerce покупают быстро и часто импульсивно — например, вспоминают, что дома закончился гель для стирки и заказывают его на Озон. Оптовые заказчики часто принимают решения коллегиально, просматривают коммерческие предложения конкурентов, долго и вдумчиво.
Многоуровневый процесс заключения сделки. Клиент «тянется» по воронке продаж — от первого взаимодействия до заключения договора.
Разнообразие способов взаимодействия. Клиенты не только изучают сайт и оставляют заявку — часто они предпочитают позвонить по телефону, чтобы обсудить вопрос с менеджером, или отправляют письма. Данные поступают из CRM, ERP систем, маркетинговых платформ — требуется время, чтобы интегрировать их.

Сложность цикла продаж в секторе B2B одновременно становится и причиной, по которой нужно внедрять веб-аналитику, и особенностью ее настройки.

Почему малый и средний бизнес не внедряет веб-аналитику

Внедрение аналитики для МСБ — задача повышенной сложности. На начальных этапах у компаний в приоритете закрепиться на рынке и сформировать достаточный запас прочности. На углубление в статистику нет возможностей:

Не хватает человеческих ресурсов. В небольшой команде могут отсутствовать люди со знаниями, как настроить веб-аналитику. К тому же далеко не все технические специалисты могут собрать полный спектр данных для анализа — придется нанимать людей в команду или брать на подряд.

Пугает сложная система подключения и настройки сервисов. Внедрение аналитики требует интеграции с уже существующими системами — например, сайтом, колл-трекингом, 1C, кабинетами Google и Yandex. Потребуется синхронизировать поступление заявок со всех платформ — неопытные специалисты могут потратить на процессы несколько месяцев.

Небольшие компании не спешат внедрять сервисы сквозной аналитики, пока не закроют первостепенные потребности бизнеса. Однако аналитика в b2b поможет уже на старте найти эффективные источники прибыли.

Как доступно автоматизировать сбор аналитики для оптовой торговли

Автоматизация сбора данных упрощает работу специалистов и экономит их время — что включает в себя процесс:

Интегрирование систем. Нет смысла дублировать информацию, поэтому для получения целостной системы данных объединяют перекрестные источники. Нужно выбрать платформы, которые интегрируются с уже существующими системами.
Настройка автоматических отчетов и инструментов BI (Business Intelligence). Аналитические отчеты будут регулярно генерироваться и отправляться на почту сотрудникам — к примеру, маркетологам и менеджерам по продажам. Чтобы упростить жизнь специалистов и не завалить их непонятными таблицами на десяток листов, используют BI-платформы, такие как Tableau, Power BI или Looker. С их помощью данные визуализируют и строят интерактивные дашборды — они наглядно показывают тренды, слабые места и будущие прогнозы.

Если цель компании внедрить аналитику быстро и без лишних затрат, лучший вариант — использовать облачные решения. Такие платформы имеют ряд преимуществ:

Уже готовые интеграции с популярными системами аналитики
Автоматизация процессов
Экономия на персонале
Готовые шаблоны и отчеты

К примеру, на нашей облачной платформе Sellty есть модуль «Аналитика», который даст доступ к расширенным отчетам по различным метрикам магазина. Вы получите доступный инструмент аналитики продаж, с которым сможете легко разобраться. Срез данных приходит по разным метрикам продаж — это возможно благодаря тому, что работа с заказами происходит в режиме одного окна, на b2b портале.

На платформе Sellty доступно более 50 метрик для оценки эффективности вашего бизнеса. Среди них:

✔ Общая выручка в разрезе месяца/года

✔ Количество заказов в разрезе месяца/года

✔ Средний чек в разрезе месяца/года

✔ Средняя цена на товар

✔Общее количество проданных товаров

✔ Среднее количество товаров в заказе

✔ Топ товаров по количеству/выручке

✔ Количество контрагентов и частота их заказов

Оставить заявку на готовую аналитику

Внедрение аналитики в B2B сфере становится мощным инструментом для роста эффективности компании. Для быстрой настройки и внедрения сервисов веб-аналитики и аналитики продаж лучше использовать облачные решения.

2024-08-22 17:54 Статьи