Разработка методики интеллектуальной оценки воронок продаж IQOS
|
Введение 2
1. Глава 1. Теоретические аспекты построения воронок продаж 5
1.1. Экономическая сущность воронок продаж 5
1.2. Характеристика этапов воронок продаж 10
1.3. Анализ существующих моделей построения и аналитики воронок
продаж 19
2. Методика построения интеллектуальной модели воронок продаж для
товаров или услуг 27
2.1. Анализ средств бизнес-аналитики воронок продаж 27
2.2. Анализ Алгоритмов бизнес-аналитики 35
2.3. Интеллектуальная аналитическая модель воронки продаж товаров и услуг46
3. Реализация методики интеллектуального анализа данных воронок продаж по продукту с потенциально пониженным риском IQOS 61
3.1. Постановка задачи по анализу воронки продаж продукта с потенцаильно
пониженным риском IQOS 61
3.2. Реализация методики интеллектуального анализа данных воронок продаж по продукту с потенциально пониженным риском IQOS в Power 71
Заключение 95
Список использованных источников
1. Глава 1. Теоретические аспекты построения воронок продаж 5
1.1. Экономическая сущность воронок продаж 5
1.2. Характеристика этапов воронок продаж 10
1.3. Анализ существующих моделей построения и аналитики воронок
продаж 19
2. Методика построения интеллектуальной модели воронок продаж для
товаров или услуг 27
2.1. Анализ средств бизнес-аналитики воронок продаж 27
2.2. Анализ Алгоритмов бизнес-аналитики 35
2.3. Интеллектуальная аналитическая модель воронки продаж товаров и услуг46
3. Реализация методики интеллектуального анализа данных воронок продаж по продукту с потенциально пониженным риском IQOS 61
3.1. Постановка задачи по анализу воронки продаж продукта с потенцаильно
пониженным риском IQOS 61
3.2. Реализация методики интеллектуального анализа данных воронок продаж по продукту с потенциально пониженным риском IQOS в Power 71
Заключение 95
Список использованных источников
Переход от привычного рынка табачной продукции к рынку продуктов с потенциально пониженным риском - сложный и долгий процесс. Данный продукт открывает огромные возможности роста для производителей. Для любой компании важно грамотно вести свои маркетинговые исследования для привлечения большего количества пользователей. Более того, необходимо понимать во сколько обходится привлечение и удержание нового пользователя продукта с потенциально пониженным риском для компании в денежном эквиваленте.
В связи с этим, компании активно переходят к созданию новых каналов продаж и расчету доходности этих каналов. Лучшим способом оценить эффективность - составить воронку продаж. С ее помощью можно измерить эффективность процессов в каналах, рассчитать и спланировать инвестиции для развития, учитывать такой показатель, как возврат на инвестированные средства, стоимость привлечения клиента, стоимость удержания клиента и т.д.
Проблема исследования заключается в том, что рынок продукции с потенциально пониженным риском делится среди многочисленных компаний конкурентов. И количество таких компаний будет расти с каждым годом, тем самым создавая значительные трудности при выстраивании маркетинговых компаний и аналитики продаж. Анализ позволяет сокращать расходы на привлечение новых пользователей продукции с потенциально пониженным риском. Более того, анализ воронки продаж позволяет понять какие бизнес процессы являются эффективными, а какие убыточными. Данный анализ позволяет грамотно распределять бюджеты и человеческий капитал компании.
Цель выпускной квалификационной работы - разработать аналитический модуль для оценки продаж продукции с потенциально пониженным риском IQOS на основе PowerBI.
Для достижения поставленной цели определены следующие задачи:
- Определить экономическую сущность воронок продаж в маркетинге;
- Описать структуру воронок продаж, этапы и построение;
- Провести анализ средств аналитики;
- Разработать интеллектуальную модель аналитики воронок продаж;
- Провести описание данных для анализа воронок продаж продукта с потенциально пониженным риском IQOS;
- Реализовать аналитический модуль в PowerBI воронок продаж продукта IQOS.
Степень разработанности темы: исследованиями в области маркетинга и продаж являются такие мировые специалисты как Филип Котлер, Джим Коллинз, Рене Моборн, Александр Остервальдер, Федор Панкратов и другие, в области бизнес анализа - Элияху Г олдрат, Джеймс Харрингтон, Карл Андерсон и другие.
Практическая значимость данной работы заключается в том, что созданная методика оценки воронки продаж и разработанный модуль позволит компании улучшать бизнес-процессы, позволит выявить зоны роста и снизить расходы, повысить эффективность деятельности компании, позволит создать панель мониторинга основных показателей.
Информационной базой исследования являются статистические данные о продажах компании ООО «Филип Моррис Сэилз энд Маркетинг», общедоступные информационные ресурсы сети Интернет, работы специалистов в области аналитики продаж, а также наработки аналитиков департамента коммерческого планирования продукции с потенциально пониженным риском.
Научная новизна состоит в разработке интеллектуальной оценки воронок продаж с использованием вектора критериев, основанных на вычислении скорости и эластичности продаж, позволяющей оценить эффективность бизнес- процессов компании, и принимать управленческие решения на основе ежедневных показателей продаж, открывая возможность упрощения планирования бюджетов и увеличения доходности компании.
Объектом исследования является источники информации о продажах и маркетинговых кампаниях, дающие возможность оценить воронку продаж.
Предметом исследования являются данные о продажах продукта с потенциально пониженным риском IQOS.
В соответствии с поставленной целью и задачами исследования магистерская диссертация состоит из введения, трех глав, состоящих из 9 параграфов, заключения, списка литературы, изложенных на 98 станицах, содержит 50 рисунков и 3 таблицы.
В первой главе будет рассмотрены теоретические аспекты построения воронок продаж. Будет проанализирована экономическая сущность воронок продаж, описана структура воронок продаж, а также этапы и способы построения. В этой главе рассматриваются уже существующие модели построения аналитики воронок продаж.
Во второй главе раскрывается тема методики построения интеллектуальной модели. Для этого в данной главе проведен анализ средств для аналитики, описан алгоритм аналитики, а также модель аналитики. Для создания модуля выбрана аналитическая платформа Microsoft Power BI, произведено описание платформы и обоснование выбора.
В третьей главе более подробно описан объект исследования. Произведено описание данных, которые буду использоваться при реализации модели. И непосредственно в этой главе описан процесс создания аналитического модуля.
В связи с этим, компании активно переходят к созданию новых каналов продаж и расчету доходности этих каналов. Лучшим способом оценить эффективность - составить воронку продаж. С ее помощью можно измерить эффективность процессов в каналах, рассчитать и спланировать инвестиции для развития, учитывать такой показатель, как возврат на инвестированные средства, стоимость привлечения клиента, стоимость удержания клиента и т.д.
Проблема исследования заключается в том, что рынок продукции с потенциально пониженным риском делится среди многочисленных компаний конкурентов. И количество таких компаний будет расти с каждым годом, тем самым создавая значительные трудности при выстраивании маркетинговых компаний и аналитики продаж. Анализ позволяет сокращать расходы на привлечение новых пользователей продукции с потенциально пониженным риском. Более того, анализ воронки продаж позволяет понять какие бизнес процессы являются эффективными, а какие убыточными. Данный анализ позволяет грамотно распределять бюджеты и человеческий капитал компании.
Цель выпускной квалификационной работы - разработать аналитический модуль для оценки продаж продукции с потенциально пониженным риском IQOS на основе PowerBI.
Для достижения поставленной цели определены следующие задачи:
- Определить экономическую сущность воронок продаж в маркетинге;
- Описать структуру воронок продаж, этапы и построение;
- Провести анализ средств аналитики;
- Разработать интеллектуальную модель аналитики воронок продаж;
- Провести описание данных для анализа воронок продаж продукта с потенциально пониженным риском IQOS;
- Реализовать аналитический модуль в PowerBI воронок продаж продукта IQOS.
Степень разработанности темы: исследованиями в области маркетинга и продаж являются такие мировые специалисты как Филип Котлер, Джим Коллинз, Рене Моборн, Александр Остервальдер, Федор Панкратов и другие, в области бизнес анализа - Элияху Г олдрат, Джеймс Харрингтон, Карл Андерсон и другие.
Практическая значимость данной работы заключается в том, что созданная методика оценки воронки продаж и разработанный модуль позволит компании улучшать бизнес-процессы, позволит выявить зоны роста и снизить расходы, повысить эффективность деятельности компании, позволит создать панель мониторинга основных показателей.
Информационной базой исследования являются статистические данные о продажах компании ООО «Филип Моррис Сэилз энд Маркетинг», общедоступные информационные ресурсы сети Интернет, работы специалистов в области аналитики продаж, а также наработки аналитиков департамента коммерческого планирования продукции с потенциально пониженным риском.
Научная новизна состоит в разработке интеллектуальной оценки воронок продаж с использованием вектора критериев, основанных на вычислении скорости и эластичности продаж, позволяющей оценить эффективность бизнес- процессов компании, и принимать управленческие решения на основе ежедневных показателей продаж, открывая возможность упрощения планирования бюджетов и увеличения доходности компании.
Объектом исследования является источники информации о продажах и маркетинговых кампаниях, дающие возможность оценить воронку продаж.
Предметом исследования являются данные о продажах продукта с потенциально пониженным риском IQOS.
В соответствии с поставленной целью и задачами исследования магистерская диссертация состоит из введения, трех глав, состоящих из 9 параграфов, заключения, списка литературы, изложенных на 98 станицах, содержит 50 рисунков и 3 таблицы.
В первой главе будет рассмотрены теоретические аспекты построения воронок продаж. Будет проанализирована экономическая сущность воронок продаж, описана структура воронок продаж, а также этапы и способы построения. В этой главе рассматриваются уже существующие модели построения аналитики воронок продаж.
Во второй главе раскрывается тема методики построения интеллектуальной модели. Для этого в данной главе проведен анализ средств для аналитики, описан алгоритм аналитики, а также модель аналитики. Для создания модуля выбрана аналитическая платформа Microsoft Power BI, произведено описание платформы и обоснование выбора.
В третьей главе более подробно описан объект исследования. Произведено описание данных, которые буду использоваться при реализации модели. И непосредственно в этой главе описан процесс создания аналитического модуля.
Поставленная цель выпускной квалификационной работы выполнена - разработана методика интеллектуальной оценки воронки продаж на примере продукции с потенциально пониженным риском IQOS с использованием программного решения Power BI. С ее помощью можно понять какие бизнес- процессы являются эффективными, а какие убыточными. Данный анализ позволяет грамотно распределять бюджеты и человеческий капитал компании.
В процессе написания работы определена экономическая сущность воронок продаж, в которой определены ее особенности. Все стадии воронки легко сочетаются с бизнес-процессами компании; отдельную воронку продаж можно построить под каждый продукт и каждое направление деятельности предприятия. Также выявлено, что построение воронки продаж является обязательным действием для учета экономики предприятия, с помощью которой возможно развиваться в условиях очень сильной конкуренции на рынке.
Описана структура воронки продаж, разобрана методология построения этапов на основании карты пути клиента или иначе Customer Journey Map. Изучены мировые практики по учету и анализу воронок продаж. Так проанализированы фавориты средств аналитики - Google Analytics, Яндекс.Метрика и др. Определено, что для каждого канала привлечения клиентов необходимо выстраивать свою карту пути клиента и строить воронку индивидуально. Так происходит по простой причине - бизнес-процессы по работе в разных каналах продаж будут отличаться.
В ходе работы дано математическое описание воронки продаж, как вектора функции, задающего ее эффективность. Определена величина, оценивающая эффективность, как воронки продаж в целом, так и ее этапов по отдельности с помощью скорости изменения функции. Определены критерии эффективности показателя оценки воронки продаж. Создана вспомогательная величина оценки воронки продаж - эластичность по стоимости воронки. Она позволяет оценивать потенциал изменения воронки продаж. Эластичность показывает, насколько конечный результат воронки или ее этапов по отдельности зависит от изменения цены. Если результат продаж товара или услуги сильно зависит от стоимости воронки, то он называется эластичным. Если изменение стоимости не влияет на результат воронки в целом или ее отдельных частей, то этот спрос является неэластичным.
При реализации модели описана и раскрыта экономико-информационная сущность, с помощью диаграмм IDEF0 и информационное обеспечение, с помощью UML диаграмм - вариантов использования, классов и деятельности. В свою очередь, вариант использования (use case) служит для описания сервисов, которые система предоставляет пользователю. Другими словами, каждый вариант использования определяет некоторый набор действий, совершаемый пользователем в созданном отчете с использованием Power BI.
Разработан многостраничный отчет со всеми ключевыми показателями методики интеллектуальной оценки воронки продаж, а также общими показателями эффективности деятельности компании. Каждая страница отчета предлагает решение конкретной аналитической задачи. Добавлены возможности аналитики по времени, городам, сотрудникам организации. Отчет полностью удовлетворяет потребности компании.
Таким образом, все поставленные задачи выполнены. Цель работы достигнута. Тема выпускной квалификационной работы раскрыта полностью.
В процессе написания работы определена экономическая сущность воронок продаж, в которой определены ее особенности. Все стадии воронки легко сочетаются с бизнес-процессами компании; отдельную воронку продаж можно построить под каждый продукт и каждое направление деятельности предприятия. Также выявлено, что построение воронки продаж является обязательным действием для учета экономики предприятия, с помощью которой возможно развиваться в условиях очень сильной конкуренции на рынке.
Описана структура воронки продаж, разобрана методология построения этапов на основании карты пути клиента или иначе Customer Journey Map. Изучены мировые практики по учету и анализу воронок продаж. Так проанализированы фавориты средств аналитики - Google Analytics, Яндекс.Метрика и др. Определено, что для каждого канала привлечения клиентов необходимо выстраивать свою карту пути клиента и строить воронку индивидуально. Так происходит по простой причине - бизнес-процессы по работе в разных каналах продаж будут отличаться.
В ходе работы дано математическое описание воронки продаж, как вектора функции, задающего ее эффективность. Определена величина, оценивающая эффективность, как воронки продаж в целом, так и ее этапов по отдельности с помощью скорости изменения функции. Определены критерии эффективности показателя оценки воронки продаж. Создана вспомогательная величина оценки воронки продаж - эластичность по стоимости воронки. Она позволяет оценивать потенциал изменения воронки продаж. Эластичность показывает, насколько конечный результат воронки или ее этапов по отдельности зависит от изменения цены. Если результат продаж товара или услуги сильно зависит от стоимости воронки, то он называется эластичным. Если изменение стоимости не влияет на результат воронки в целом или ее отдельных частей, то этот спрос является неэластичным.
При реализации модели описана и раскрыта экономико-информационная сущность, с помощью диаграмм IDEF0 и информационное обеспечение, с помощью UML диаграмм - вариантов использования, классов и деятельности. В свою очередь, вариант использования (use case) служит для описания сервисов, которые система предоставляет пользователю. Другими словами, каждый вариант использования определяет некоторый набор действий, совершаемый пользователем в созданном отчете с использованием Power BI.
Разработан многостраничный отчет со всеми ключевыми показателями методики интеллектуальной оценки воронки продаж, а также общими показателями эффективности деятельности компании. Каждая страница отчета предлагает решение конкретной аналитической задачи. Добавлены возможности аналитики по времени, городам, сотрудникам организации. Отчет полностью удовлетворяет потребности компании.
Таким образом, все поставленные задачи выполнены. Цель работы достигнута. Тема выпускной квалификационной работы раскрыта полностью.