Datová analytika v Salesu | Mňamka #364
Datová analytika (Business Intelligence) prostupuje celou firmou a podporuje byznys v jeho růstu. Umožňuje hledat souvislosti, šetřit náklady, investovat do rozvoje, lépe se rozhodovat a řídit.
Sales je důležitý pro chod firmy stejně tak jako benzín či baterky pro vaši zahradní sekačku.
Když nebude “šťáva”, těžko posečete. Ve světě byznysu, když sales nebude přinášet nové kšefty, tak těžko budete existovat nebo růst.
Proto je nasnadě nejenom obchod dělat kvalitně a systematicky, ale taktéž řiditelně. A abychom mohli něco efektivně řídit, kontrolovat a rozhodovat se nebo zjistit, kde je ten bottleneck (úzké hrdlo), co nám brání v rozletu, potřebujeme k tomu informace.
A informace se skrývají kde? Všude kolem nás, ale především v datech.
Podělím se s vámi o to, jak já vnímám, kde sales datová analytika může pomoci. Samozřejmě lze vyhodnocovat další spoustu ukazatelů, KPIs a pohledů, ale ty v následujících odstavcích považuji za esenciální.
Současný stav a výhled
Každý sales manager jednoznačně potřebuje výhled. Kolik dealů mám v sales pipeline, jak blízko jsou před uzavřením, jedná se o růst na současných zákaznících, nebo se jedná o nové klienty. Bez toho se prostě neobejdete, protože mít odpověď na otázku „Kolik byznysu bude příští kvartál?“ je prostě základ.
Roční pohled na obchodní pipeline vyjádřenou v penězích
Jednoduchým najetím kurzoru myši se zobrazí možnost prokliku na detail
Po kliknutí vidím detail daného měsíce a části, která mě zajímá (např. Forecast)
Aktivita
Co když ale pipeline zeje prázdnotou? No tak potřebuju vidět, že se obchodníci snaží a jedou na plné obrátky, aby ji opět naplnili. Takže potřebuji odpovědi na tyto otázky:
- Jakou aktivitu dělají? - Schůzka bude mít vždycky větší šanci na úspěch než poslaný email.
- Zda plní domluvený plán? - Mnoho obchodníků bez obchodního plánu nemá motivaci a nevyužívá svůj plný potenciál.
- Jestli mají domluvené schůzky?
- Jak vypadá jejich sales funnel?
A v neposlední řadě mít možnost se podívat na konkrétní aktivity a rychle se dozvědět detail.
Měsíční pohled na aktivitu daného obchodníka (filtr jen na meetingy a calls) - opět lze využít proklik na detail jednotlivých metrik
Místo pro zlepšení
A pak mě zajímá celková dlouhodobá performance a to, kde jsou již zmiňované bottlenecks:
- Jaké jsou konverzní poměry mezi jednotlivými fázemi obchodního procesu?
- Jak dlouho nám trvá v průměru dostat deal z jedné fáze do druhé?
- Jak dlouho trvá náš obchodní cyklus?
- Kolik dealů jsme uzavřeli tento rok?
- Jaké to byly?
To vše potřebuji na pár kliknutí, přes tým nebo přes jednotlivce. V rychlosti, každý den aktuální, abych si mohl ověřit své hypotézy nebo odhalovat ona hluchá místa, kde nám něco uniká, a to něco jsou noví klienti.
Měsíční pohled na sales funnel a jednotlivé metriky
Další pohled na sales analytiku si můžete přečíst v naší mňamce S čím reálně může sales analytika pomoci?
Pokud vás zaujalo, jak se dá pracovat s daty v oblasti obchodu a máte nějaké otázky, připomínky či komentáře, budu rád, když mi napíšete.
Patrik
Umělá inteligence ve firemních nástrojích: skvělý pomocník, nebo zadní vrátka? | Mňamka #546
AI dnes najdete téměř v každém nástroji, který ve firmě používáte - od zpracování dat přes účetnictví, CRM a řízení úkolů až po zákaznickou podporu nebo e-mail. Všude se objevují „asistenti“, „copiloti“, „recommenders“ nebo prostě tlačítka s nápisem „zkus to s AI“. Než AI funkcionalitu ve vašem nástroji nadšeně zapnete, stojí za to se zamyslet: jak funguje, co sbírá, kam data posílá? Protože právě tady se mohou velmi snadno otevřít zadní vrátka do celé firmy – a s nimi i dost zásadní bezpečnostní rizika.
Jsou statické dashboardy v roce 2025 přežitek? | Mňamka #545
Dashboardy jsou v dnešní době stále ještě hlavním nástrojem, který umožňuje byznysu rychle zobrazit klíčové metriky, sledovat trendy nebo porovnávat výkonnost. A pořád tak hrají důležitou roli ve světě datové analytiky. Ale… kolik rozhodnutí se podle nich skutečně udělá?
Pilíře úspěšného datového projektu | Mňamka #544
V Bizztreatu máme za sebou desítky datových projektů napříč různými odvětvími např. jako e-commerce, retail, výroba, média nebo obchod. Z praxe víme, že mnoho datových projektů selhává – nedoručí očekávaný přínos, uvíznou na půli cesty nebo se zacyklí v nekonečném „ještě to ladíme“. Bez ohledu na typ projektu či sektor platí, že úspěch vždy stojí na pevných základech – pilířích, které rozhodují o tom, jestli výstup skutečně přinese byznysovou hodnotu. Právě proto je klíčové zaměřit se na to, co dělá datový projekt opravdu úspěšným. Tak pojďme na to.
