Заказать звонок
Заказать демо
Чат

Шелл: 98% точности для BI

Рубрика:Мобильное решение
Дата публикации: 23 Августа 2017
Автор:Татьяна Беспалова
Как автоматически поддерживать точность данных на уровне 98%, и почему это важно для бизнеса: кейс концерна «Шелл».

Концерн «Шелл» использует систему консолидации информации о вторичных продажах с максимальной эффективностью. Точность данных автоматически поддерживается на уровне 98%, позволяя оперативно принимать обоснованные управленческие решения. Рассказывает Зумрат Мурадова, бизнес-аналитик концерна «Шелл».

Проблема: консолидировать данные о дистрибуции

Продукция «Шелл» представлена в большинстве регионов России: 50 дистрибьюторов покрывают территории либо силами торговых представителей, либо через оптовиков. Каналы продаж классифицируем в направлении b2c на автомагазины, куда люди приезжают за маслом, и сервисные станции, куда клиенты приезжают за услугой. В направлении b2b мы поставляем смазочные материалы для промышленных предприятий и транспортных компаний.

Раньше мы работали с неспециализированной системой автоматизации продаж. Получали намного меньше информации, чем требовалось, данные обновлялись раз в месяц. Можно сказать, что мы практически не имели представления о том, что происходит на рынке. Но этот опыт дал понимание, какие цифры хотим видеть и какой именно инструмент нам нужен. В 2014 году «Шелл» начал проект, в ходе которого планировалось автоматизировать сбор данных от дистрибьюторов и работу торговых представителей.

Если не заложить какие-то моменты на этапе подготовки проектной документации, потом придется перестраивать архитектуру системы, стоимость проекта возрастет. Поэтому мы заранее сформулировали порядка 70 жестких требований к функционалу решения, качеству внедрения и пользовательскому интерфейсу

Разделили их на критически важные, «хотелки» (то, что не принципиально, но здорово было бы иметь) и функции, которые используются крайне редко. Организовали тендер, отобрали поставщиков и провели пилоты на трех дистрибьюторах. Лучший результат был у «Системных Технологий», и это — единственная компания, которая сама предложила проводить сверки данных от дистрибьюторов, поняв, насколько для нас принципиален вопрос точности данных.

Оперативно: Эффективность DMS

Сейчас все наши дистрибьюторы охвачены системой «ST Чикаго DMS», центральный офис ежедневно получает полный набор данных со всех каналов. Мы понимаем объемы продаж у каждого партнера, качественно планируем отгрузки.

Самый яркий пример изменений — маркетинговые активности. Раньше нам приходилось месяц ждать данные о текущей акции, при подсчете результатов могло выясниться, что информации не хватает. Сейчас мы намного эффективнее и быстрее: данные обновляются ежедневно, мы оперативно меняем условия, если требуется. Закономерно выросла клиентская лояльность: участники акций сразу видят, сколько баллов они заработали и на какие подарки могут их обменять.

shell-bmw-promo.jpeg
Эффективность промо-акции «Модель BMW M в подарок» отслеживается с помощью «ST Чикаго DMS».

Та же ситуация с расчетами стоимости инвестиционных контрактов. Специалистам приходилось месяц ждать ответа на запросы, например, «почему по клиенту, которому выдали инвестиционный контракт, нет продаж». Теперь менеджер может заходить в систему и самостоятельно мониторить ситуацию.

Мы настаиваем на развитии собственной клиентской базы, а дистрибьютору проще продать большой объем в опт, перенести оптовых клиентов в другие каналы продаж и отчитаться о выполнении плана. С помощью данных из «ST Чикаго» выявляем манипуляции с оптовиками и боремся с ними.

Качественные данные для BI

«Запустить проект без команды на заказчике невозможно», — говорили и коллеги из «Системных Технологий», и представители FMCG на конференции Systech Family Area. У нас получилось. Мы развернули DMS без привлечения дополнительных человеческих ресурсов со стороны «Шелл». Для этого мы: а) отдали на аутсорс «Системным Технологиям» все возможные задачи и б) автоматизировали процесс сверки данных. Большинство аналитиков в компаниях масштаба «Шелл» занимаются рутиной: выгружают информацию, общаются с дистрибьюторами, правят базу. Мы же переложили эти функции на «плечи» системы.

Чтобы принять решение, нужно просчитать, насколько верным окажется то или иное предположение. Сколько мы заработаем на промо-акции, если все участники выполнят условия? Уложимся ли в бюджет? Ключевой аргумент — это, конечно, цифры. И их главным источником стала «ST Чикаго DMS»

Качество данных

Сейчас достоверность информации у нас на очень высоком уровне: процент ошибок составляет менее 2%. Как нам удалось этого достичь? Мы используем 10 показателей качества данных, среди которых:

  • сходимость стокового уравнения,
  • качество мастер-данных, где один из самых критичных моментов — это отсутствие кодов производителя в учетной системе дистрибьютора (без кода мы не увидим продажи по этому товару),
  • присвоение каналов продаж,
  • дополнительные классификаторы, например, привязка к контрактному лицу.

Кроме того, у нас есть алгоритм, который убирает дубли клиентов из системы на базе ИНН, мы в реальном времени видим, кто из дистрибьюторов поставляет некорректные данные и качественно консультируем специалистов дистрибьюторов, отвечающих за исправление ошибок.

Доступ к отчетности

У многих поставщиков есть инструменты для выгрузки отчетов, но поддержка всегда выливается в дополнительные затраты. Представьте: огромное меню со множеством срезов, и пользователи должны помнить, где какая информация хранится. Естественно, они постоянно забывают где что, и вынуждены задавать вопросы либо своим коллегам, либо техподдержке.

Из этой ситуации два выхода: аналитик, готовящий отчеты по запросам или инструмент, позволяющий получать отчеты в режиме самообслуживания. Анализ показал, что в долгосрочной перспективе разработка такого инструмента — более выгодный вариант. При условии, что интерфейс будет простым, удобным, понятным и в вебе (почему в вебе: потому что в «Шел» для установки софта на компьютеры пользователей нужно провести долгую процедуру согласования). «Системные Технологии» под эту нашу потребность разработали сервис веб-отчетности с наглядным и понятным интерфейсом.

Читайте также:
ST Веб-отчеты. Линейка для измерения бизнеса

В планах — централизованный сенсус. Раньше дистрибьюторы сами формировали клиентскую базу, и были случаи, когда по отчетам число клиентов возрастало, а объемы продаж — нет. Мы планируем взять данные Яндекс-Карт по всем точкам России и Белоруссии и сопоставить их с базой данных «ST Чикаго». Получившийся список потенциальных клиентов будем предоставлять дистрибьюторам и в автоматическом режиме отслеживать переход клиентов из потенциальной базы в активную.

man-walking-barrels-lubricants.jpeg

Миссия: убедить дистрибьютора

Внедрять DMS и SFA одновременно мне представляется более правильным с точки зрения быстроты входа на рынок с более мощным инструментом для управления торговой командой. Это технически проще, требует меньше ресурсов. Но проект с мобильной торговлей пришлось отложить из-за возражений дистрибьюторов.

Аргументы дистрибьюторов:

  • У «Шелл» нет эксклюзивных торговых команд, «полевые» агенты торгуют не только нашей продукцией, но и сопутствующими товарами. Часть дистрибьюторов опасается, что после автоматизации агентов мы увидим продажи автокосметики, автозапчастей и других товаров.
  • Дистрибьюторы не хотят разглашать некоторые данные. Потому что информацию по объему дебиторской задолженности, например, они используют в переговорах при утверждении плана продаж.
  • В отрасли нефтехимии трепетное отношение к торговым командам. Наши торговые агенты погружены в тему и досконально разбираются в продукте. Клиенты привыкают к конкретным людям, к тому, что персонал квалифицированный. Мы не можем следовать примеру FMCG-компаний и менять торговую команду, если вдруг автоматизация выявит случаи недобросовестной работы.

Контраргументы:

  • Система позволяет ограничить область видимости. Сотрудники дистрибьютора смогут делать онлайн-заказы по всему прайсу, без риска, что данные по продажам сопутствующих товаров будут доступны «Шелл».
  • Контролировать торговые команды дистрибьютор будет и дальше. Мы же хотим получить возможность централизованно загружать информацию о новых продуктах или промо-активностях, измерять эффективность, давать рекомендации. Решения, связанные с управлением торговыми командами, будет принимать непосредственно дистрибьютор. И определять такую систему мотивации, чтобы не произошло массовых увольнений.
Читайте также:
ПРОГРЕССивное управление дистрибуцией

Следующий этап

Перевод дистрибьюторов с прошлой DMS-системы на новую шел тяжело, и это несмотря на то, что в отчетах просто добавилось несколько полей, а данные стали выгружаться автоматически. Но мы не отказались от идеи автоматизировать торговые команды общего прайса. Если торговый представитель оформляет заявки на смазочные материалы в планшете, а на все остальное — по телефону или в другой программе — скорость работы падает, оптимизация теряет смысл.

Чтобы убедить дистрибьюторов сделать следующий шаг, мы хотим провести пилот и замерить рост эффективности торговых команд: число торговых точек, время на маршруте, результативные визиты. Показать дистрибьюторам, насколько может увеличиться объем продаж благодаря «ST Мобильная Торговля». Посчитать примерный ROI (return on investment, возврат инвестиций) и рассказать обо всех преимуществах.

Среди наших партнеров есть такие, которые используют продукт из линейки «Системных Технологий» — ST-Mobi.com, их будет проще включить в общий контур проекта. Сложнее будет с теми партнерами, которые используют самописные инструменты или решения других поставщиков. Им нужно будет рассказать о преимуществах работы именно с «Системными Технологиями»: компания уже давно на рынке, а опыт в этом направлении дорогого стоит. Возможно, будем автоматизировать сотрудников параллельно с действующим решением, чтобы разница была очевидна. Тут «дьявол в деталях»: те же дистрибьюторы могут только начинать задумываться о каких-то опциях, а они уже уверенно присутствуют в «ST Мобильная Торговля».

Читайте также:
«Арсенал»: машинное vs сливочное

Вывод:

Бизнес-процессы в компании не должны кардинально меняться в результате автоматизации. Система должна помогать: упростить и ускорить уже существующий рабочий порядок, исключить человеческий фактор там, где это возможно.

В идеальном кейсе бизнес-процессы должны стать настолько простыми, что не будут требовать дополнительного обучения. А какие-то функции распределятся по имеющемуся персоналу, потому что время на выполнение тех же процессов сократится.


Вам также могут быть интересны статьи: