Автор: Джастин Рофф-Марш (Justin Roff-Marsh)
Появление «культов карго» (или Даров небесных) на некоторых тихоокеанских островах после Второй мировой войны — забавная и довольно известная история.
Относительно примитивный образ жизни этих островитян был прерван японскими самолетами, сбрасывающими большие тюки одежды, лекарств, консервов и палаток, для создания японских военных баз. Некоторые из этих посылок японцы разделили с островитянами, в обмен на их помощь.
После войны, когда самолеты и посылки исчезли, некоторые островитяне взялись подражать «ритуалам», которые, как они наблюдали, выполняли японцы. Они вырезали наушники из дерева, надевали их и сидели в построенных японцами диспетчерских пунктах. Они махали приземляющими сигналами, стоя на заброшенных взлетно-посадочных полосах.
В последние годы я заметил появление подобного культа карго в организациях, особенно в тех, что совершают крупные продажи продуктов и услуг.
Отделы продаж наблюдали быстрое увеличение производительности производственных подразделений своих организаций. Они видели, как выпуск продукции увеличивается на порядок. И они видели, как качество и своевременность выполнения заказов улучшается на подобные же величины.
Конечно, отделы продаж также заметили, что эти повышения производительности сопровождались увеличением использования математики в производстве и, особенно, увеличением роли статистики.
Отделы продаж взялись подражать этим ритуалам в надежде, что они получат подобный результат для себя. В результате мы видим все чаще математические модели, сложные базы данных и инструменты бизнес-аналитики, применяемые в надежде получить лучшие (или более устойчивые) результаты продаж.
Однако, отделы продаж не поняли, что производственники используют эти инструменты, чтобы измерить (и предсказать) поведение производственных процессов, которые являются по сути измеримыми. Процессы продаж, по большей части, таковыми не являются.
Давайте рассматривать практику прогнозирования продаж и совершенный пример этого управления — фокус-покус.
В большинстве сред продаж крупным клиентам продавцы должны регулярно вводить данные в свои CRM — возможные продажи и свои действия, выполняемые для реализации этих возможностей. Затем этими данными манипулирует менеджмент, чтобы оценить цифры дохода месяц за месяцем. Эти цифры передаются производственникам, чтобы те могли определить производственные квоты и закупить необходимые объемы сырья, а также обновить модели потока денежных средств.
На первый взгляд такая практика кажется достаточно разумной. Однако нам не нужно углубляться в детали, чтобы понять, что эта математика совсем не так изящна, как это кажется!
Первое, что мы должны понять, в большинстве организаций крупные продажи случаются нечасто. Частично это можно объяснить тем, что продавцы занимаются развитием бизнеса (продажами) лишь небольшую часть своего рабочего времени. Большая часть их времени уходит на обслуживание клиентов и бумажную работу, связанную с выполнением этих действий. (Хотите верьте, хотите нет, типичный продавец назначает всего две встречи в неделю.)
Кроме нечастых крупных продаж, другой признак недостаточных действий продавцов по развитию бизнеса — недостаток небольших продаж. (Ограниченные мощности продавцов и оплата, основанная на эффективности, заставляют их фокусироваться на больших сделках.)
Поскольку продавцы уделяют лишь небольшую часть своих мощностей продажам, из этого следует, что у организации в любой момент времени под контролем находится совсем немного возможностей. Менеджмент должен тщательно исследовать этот маленький набор данных и так или иначе предсказывать месяц за месяцем появление крупных (и нечастых) заказов.
В большинстве организаций менеджмент должен был бы понять невозможность этого предсказания и признать, что имеет столько же шансов предсказать размер выручки от реализации за три последующих месяца, как и прогноз погоды!
Но менеджмент не так легко смутить. Да, у них не так много возможностей под контролем. Но менеджмент настаивает, чтобы продавцы вводили еще больше данных, касающихся каждой возможности в CRM. Предполагается, чем больше данных, тем точнее прогнозы.
Давайте рассмотрим природу и источник этих данных и условий, при которых они собраны.
Кроме минимума объективных данных, продавцы, как ожидается, введут множество своих собственных ценных предположений, касающихся всего на свете – от потребительских предпочтений до намерений конкурентов. Но большая часть данных, которая кажется объективной на первый взгляд, показывает себя совершенно субъективной при тщательном рассмотрении. Например, даже при том, что процесс управления возможностями разделен на ряд этапов, выполнение некоторых из этих этапов фактически продиктовано лишь типичным потребительским поведением.
Еще хуже, что лишь у немногих организаций есть объективное определение возможной продажи. Обычно же большие возможности появляются в CRM за пару дней до того, как они будут получены, когда в действительности возможности такого масштаба требуют месяцев подготовительной работы.
В отделах продаж, кажется, преобладает предположение, что если мы возьмем множество субъективных данных и сложим их вместе, в итоге мы так или иначе получим объективный результат.
Но это не так. Погрешность данных в CRM ограничена только субъективностью продавцов. В большинстве случаев проблема обусловлена фактом, что продавцы вводят данные в CRM еженедельно (а не ежедневно) и фактом, что менеджмент обеспечивает возможности и различные стимулы продавцам, чтобы обмануть систему, приукрасив данные, которые они вводят.
Потом невменяемые результаты этих бессмысленных и длительных упражнений доходят до производства. В большинстве организаций финансисты и производственники пришли к заключению, что их собственные приблизительные оценки более точны, чем цифры, предоставленные тщательно продуманными моделями отдела продаж. Если эти прогнозы будут приняты к действию, вероятно, они будут использоваться в качестве боеприпасов в продолжающейся конкуренции между производством и продажами!
Если отделы продаж хотят исправить эту проблему, у них есть два очевидных плана действий. Они могут признать, что прогнозы, в которые производственники не верят, имеют меньше смысла, чем даже полное отсутствие прогнозов. И прекратить их делать. Или они могут перепроектировать отдел продаж так, чтобы его выводы стали более точными.
Как минимум, последний план действий потребовал бы, чтобы продавцы тратили большую часть своего времени на продажи, придерживаясь разумного баланса крупных и небольших продаж. Это потребовало бы объективного определения возможности продажи и этапов, которые выполняются, только когда потенциальные клиенты показывают однозначное поведение (потребительские мнения бесполезны). И это потребовало бы, чтобы ответственность за планирование действий продавцов и составление отчетов была снята с продавцов.
Конечно, если бы менеджеры исследовали опыт производственников более тщательно, они обнаружили бы, что математические модели и научные методы работы начинаются с осторожного подбора объективных данных. Производственники знают, что мусор на входе равняется мусору на выходе.
Даже при том, что некоторые тихоокеанские островные культы карго сохраняются по сей день, ритуалы островитян так же непродуктивны сегодня, как были и в пятидесятых годах прошлого века.
Пора уже отделам продаж понять, что корневую проблему неточных прогнозов продаж нельзя решить улучшением внутренних математических моделей и покупкой новой техники и технологий.
Мое мнение заключается в том, что в средах, где сделок совершается мало, но они большие по величине ($), традиционный подход к прогнозированию уничтожает информацию вместо того, чтобы создавать ее.
Традиционный подход: статистический
Вот пример. Давайте предположим, что вы — менеджер проектов в технологической компании. Ваше задание — развернуть команды технических экспертов, чтобы выполнить крупные проекты, которые были проданы вашим отделом продаж.
Суть вашей задачи состоит в том, что вы должны принять решения о распределении ресурсов, основанные на текущих и будущих заказах.
Вы просите у своего отдела продаж оценку будущих продаж, и — после громкого скрежетания зубов и скрипа мозговых шестеренок — вам предоставляют прогноз. Этот прогноз сообщает, что продажи в следующем месяце составят $635 тысячи, затем $432 тысячи и т.д.
Эти числа кажутся странно точными, если учесть, что это приблизительные оценки. Кроме того, прогноз не дает вам никакой информации относительно диапазона своей точности (погрешности).
Вы подозрительно спрашиваете главу отдела продаж, как были получены эти числа. Он сообщает, что использовался следующий метод:
- Продавцы использовали ряд правил, чтобы определить вероятность каждой возможной продажи, на которую они работают (эти правила предлагают продавцам рассматривать такие факторы как число конкурентов, должности принимающих решения лиц и т.д.).
- Данные продавцов были агрегированы, чтобы обеспечить скорректированную оценку риска будущих заказов на календарный месяц.
Спросите себя, насколько полезен этот прогноз?
Прогноз говорит вам, что заказ на следующий месяц составит $297 тысяч. Когда вы вникните в эту цифру, вы обнаружите, что она в основном состоит из счета на $635 тысяч, вероятность выполнения которого отдел продаж установил в 34%. [Грубо: $635 * 0,34 = $216, плюс еще разные мелкие заказы на $81 тысячу: $216 + $81 = $297.]
Какие решения вы можете принять на основе этой оценки? Вы поставите в резерв 34% необходимых ресурсов? Вы примите на работу новый персонал? И в любом случае сможете ли вы заплатить за эти ресурсы, используя доход в размере $216 тысяч, который получается из скорректированного риском объема продажи $635 тысяч? Конечно, нет.
Если отдел продажи не получит этот большой заказ, как прогнозируется, то проекту совсем не потребуются ваши ресурсы и он принесет точно $0 прибыли! Использовать статистику в этой среде очевидно глупо, потому что заказы выигрываются так редко. Проблема усугубляется присваиванием вероятности возможным продажам, основанным прежде всего на (субъективных) мнениях продавцов.
Так, если этот подход так очевидно глуп, почему столько организаций принимают его? Я могу предположить ряд причин:
- Этот подход действительно целесообразен в средах, где сделки происходят часто и на небольшие суммы.
- Он кажется (на первый взгляд) научным.
- Высшее руководство (или другие отделы) требуют применять его.
- Он встроен в CRM.
- Никто не знает альтернативных подходов.
Альтернативный подход: эвристический
Позвольте мне предложить альтернативный подход — подход, который мы используем интуитивно. Но сначала давайте вспомним, что поскольку имеющийся у нас набор данных статистически незначителен, наш подход не должен использовать статистику. Альтернативный подход удивительно прост. Отдел продаж поддерживает два варианта исходных посылок для каждой возможной продажи:
- Оптимистичный (но не избыточный).
- Пессимистичный (но не параноидальный).
Так, для каждой из критических возможностей (объем возможности и месяц начала) и оптимистическая и пессимистическая цифры регистрируются и пересматриваются еженедельно. Эти цифры не вычисляются с помощью математических и статистических моделей, они обсуждаются и согласуются на встречах отдела продаж. Другими словами, значение для каждой переменной согласовано продавцом, координатором продаж и менеджером по продажам.
Затем каждую неделю создаются два сценария — оптимистическое и пессимистический — для представления высшему руководству (и в другие отделы). Каждый сценарий детализирует определенные проекты (и полную стоимость каждого), а не скорректированную степенью риска агреггированную величину. В идеале каждый сценарий также детализирует импликацию денежных потоков и распределение ресурсов.
Каждый отдел использует оба эти сценария для лучшего планирования, насколько это возможно.
Что произошло с точностью?
На первый взгляд второй (эвристический) подход испытывает недостаток в точности по сравнению с традиционным подходом к прогнозированию (статистическим).
Однако после более тщательного исследования становится очевидно, что точность традиционного подхода — иллюзия. Вопреки широко распространенному мнению, математическое манипулирование мнениями продавцов не преобразовывает их субъективные данные в объективную информацию.
Эвристический подход подтверждает существование неопределенности вместо того, чтобы маскировать ее. Соответственно, он гораздо более полезен для принятия практических бизнес-решений, чем прогнозы, выданные отделом продаж.
Разработка предложения ценности
Как достичь конкурентного преимущества в условиях, когда наши товары и услуги почти ничем не отличаются от товаров и услуг конкурентов? Реально разработать такое предложение ценности для клиентов, которое не только будет обладать уникальностью, но и реальной повышенной ценностью для клиента. Клиенту будет сложно от него отказаться.
Тренер: В.В. Вальчук. Старт: Февраль 2025.
ПОДРОБНЕЕКнига в подарок
Опубликована наша книга «Прорыв. Единственный путь развития бизнеса». Это бизнес-роман о производственном предприятии, столкнувшимся с «потолком» в своем развитии. Для прорыва в развитии руководству и персоналу приходится преодолеть собственные, выстраданные на опыте, но устаревшие убеждения. Читателю предлагается пройти через этот прорыв вместе с героями. Вы увидите трудности такой трансформации, осознаете природу сопротивления изменениям и реальный путь к таким изменениям.
Подпишитесь на наш Telegram-канал и получите книгу в подарок!
Похожие статьи
Founder Ballistix
Согласна с автором — работа продавцов в CRM c оценкой вероятности какого то объема продаж- чистая профанация.
Кажется этот метод должен применяться там, где нельзя просто взять и спросить заказ у продавцов покупателя. Например, в сфере «модных», «инновационных», низкооборачиваемых товаров и со «случайным спросом». Должно помочь, о как организационно это решить без возникновения рисков — ума не приложу.
Да, хочется его книгу уже целиком. 🙂 Наверное, там есть все ответы.