Устаревшие системы, разрозненные данные и ручное целеполагание для каждой торговой точки рано или поздно упираются в потолок роста продаж. Компании обычно решают эту проблему точечными доработками, но полная смена SFA-системы за 6 месяцев вместо привычных 2-4 лет показывает, что возможен и другой темп. Разбираем, что стоит за термином «цифровая трансформация отдела продаж», из чего она складывается и через какие этапы проходит, а также показываем на практике, как это выглядело в проекте с Mars Petcare, где весь ландшафт sales-систем поменяли за 6 месяцев.
Цифровая трансформация отдела продаж: что это и как ее провести
Что такое цифровая трансформация отдела продаж
Цифровая трансформация отдела продаж — это замена устаревших бизнес-процессов и разрозненных инструментов на единый цифровой ландшафт, который дает отделу продаж набор связанных продуктов для роста, а компании дает качественные данные для управленческих решений. В отличие от точечной автоматизации (поставить новую SFA взамен старой), трансформация затрагивает сразу несколько слоев: мастер-данные, целеполагание для полевых команд, аналитику визитов и инфраструктуру хранения данных под будущие ML-модели.
Что входит в цифровую трансформацию отдела продаж
На практике такой проект обычно закрывает четыре направления.
- Качество мастер-данных: построение процессов классификации, очистки и валидации данных: без этого любая аналитика и любая ML-модель строятся на искаженной картине.
- Автоматическое целеполагание для полевых команд: уход от ручной постановки целей и подведения итогов к автоматическим целям по каждой торговой точке, рассчитанным на основе данных о фактических продажах.
- Оцифровка визитов через распознавание изображений: оценка результатов 100% визитов на базе технологии Image Recognition вместо выборочной проверки фотоотчетов. Похожий переход на автоматический аудит через IR описан в кейсе Beluga Group, где нейросеть распознает более 500 мерчандайзеров и мониторит сотни SKU конкурентов.
- Хранилище данных под ML и BI: качественная инфраструктура для хранения и обработки данных, на которой уже можно строить оптимизационные ML-модели заранее, до появления самой бизнес-задачи.
- Похожая логика лежит и в основе цифровизации in-store execution: например, в проекте с «Мон’дэлис Рус» масштабная цифровизация полевых процессов решала ту же задачу: перейти от разрозненных ручных данных к единой цифровой картине точки.
Этапы цифровой трансформации
Проект такого масштаба обычно проходит через несколько последовательных этапов.
Выбор темпа и оценка рисков: компания выбирает между поэтапной заменой систем в течение нескольких лет и быстрым полным переходом с проработкой резервных сценариев на случай сбоев.
Разбивка на продуктовые направления: вместо одного монолитного проекта трансформация делится на отдельные продуктовые стримы, у каждого свой бэклог, метрики и ответственный менеджер. Процессным фреймворком для такой работы обычно становится Scrum: мы подробно разбирали, кому подходит гибкая методология и в каких условиях она реально ускоряет проект.
Пилот и тестирование: модель тестируется на части сегментов или пользователей, прежде чем раскатывать ее на всю организацию.
Масштабирование и поддержка: после успешного пилота решение масштабируется на оставшихся пользователей, а команда переходит в режим регулярного развития продукта, примерно так же, как это устроено в проекте JDE, где единую платформу управления дистрибуцией выстроили за 5 месяцев.
Барьеры и управление изменениями
Чаще всего цифровая трансформация не дает результата из-за сопротивления пользователей. Можно построить продукт, который отлично работает, но если сотрудники не примут его и не будут использовать на все 100% функционала, вложения не окупятся.
Для управления этим барьером применяется международная методика Change Management PROSCI. Ключевые элементы такого подхода:
Коммуникационный план: заранее продуманное и регулярное информирование всех затронутых команд о целях и ходе проекта.
Спонсоры проекта: внутренние сотрудники, которые доносят до коллег важность изменений с позиции собственного авторитета в коллективе.
План обучения и онбординг: отдельные модули обучения под новые процессы и инструменты для каждой группы пользователей.
Регулярная оценка принятия изменений: ежемесячная оценка уровня информированности, принятия и осознанности пользователей по модели ADKAR позволяет заметить пробуксовку на раннем этапе, задолго до того как низкое использование продукта станет заметно по цифрам.
«По отзывам клиентов, мы и раньше обеспечивали самый высокий уровень сервиса на рынке. Но с Mars мы этот уровень подняли еще выше, в первую очередь — технической поддержки. Проект постоянно обновляется: каждые 2-4 недели пользователи получают новый функционал. Несмотря на это, мы постоянно снижаем количество обращений — для нашей отрасли это уникальный случай».
Кейс: Mars Petcare, смена всех sales-систем за 6 месяцев
Наглядным примером такой трансформации служит проект с Mars Petcare, подразделением Mars Incorporated, выпускающим продукцию для домашних питомцев под брендами Pedigree, Whiskas и Royal Canin.
Михаил Гущин, представитель Mars Petcare, рассказывает о старте проекта:
«Проект назревал последние несколько лет, необходимы были кардинальные перемены. Требовалось не просто поменять устаревшие системы, а создать новый цифровой ландшафт для увеличения продаж. У нас был выбор: менять все поэтапно в течение 2-4 лет или сменить быстро и эффективно».
Компания выбрала второй путь, разработав несколько резервных сценариев на случай сбоев. Похожий опыт быстрой замены системы уже был у команды на проекте SPLAT: там DMS спроектировали и заменили за 3 месяца, и этот опыт помог решиться на еще более амбициозный срок для Mars.
Паспорт проекта:
География: Россия.
Стек технологий: «ST Чикаго» Веб, «ST Мобильная Торговля», «ST Супервайзер», ST Smart BI, Inspector Cloud, Microsoft AJDL, Microsoft Synapse, Dremio.
Масштаб: 5000 пользователей.
Старт проекта: июнь 2020 года.
Параллельно со сменой SFA-системы команда внедряла IR, новую систему KPI и метрики NPS, которые раньше не использовались в B2B-продуктах компании. Проект был поделен на четыре продуктовых направления (Data Quality Hub, Distributor Platform, Merchandising Platform, Performance Management), для каждого определили ключевые метрики перформанса и запустили процесс на Scrum с отдельным бэклогом и менеджером на каждый стрим.
Сроки были жесткими: 6 месяцев вместо привычных 2-4 лет на полную смену SFA. Чтобы уложиться в дедлайн, команда ежедневно проводила митинги по направлениям и оперативно снимала возникающие вопросы.
По итогам проекта клиент отметил рост качества технической поддержки и снижение количества обращений при регулярном выпуске нового функционала каждые 2-4 недели.
Частые вопросы
Чем цифровая трансформация отдела продаж отличается от обычной автоматизации?
Автоматизация обычно решает точечную задачу: заменить один инструмент или ускорить один процесс. Трансформация меняет сразу несколько слоев (данные, целеполагание, аналитику и инфраструктуру) и предполагает пересмотр самих бизнес-процессов целиком.
Обязательно ли внедрять все системы одновременно?
Нет, распространенный подход: разбить проект на продуктовые направления и развивать их параллельно отдельными командами, как в кейсе Mars Petcare, вместо одного растянутого на годы монолитного проекта.
Сколько времени занимает такой проект?
Сроки сильно зависят от масштаба и готовности идти на сжатые дедлайны с резервными сценариями. Полная смена sales-систем крупного FMCG-подразделения может занять от нескольких месяцев (как в кейсах Mars Petcare и JDE) до 2-4 лет при поэтапном подходе.
