Как автоматизировать продажи в пищевом бизнесе: опыт Русагро
Производство и продажа промышленных жиров – одно из крупнейших направлений компании «Русагро». У отдела продаж дивизиона промжиров более 5000 В2В-клиентов по всей стране, каждый день заключаются десятки сделок.
До реализации проекта было много «ручной» работы. Из-за этого при таком количестве заказчиков неминуемо возникали сложности. Была велика роль человеческого фактора при выборе сделки, скорость обработки заявок была низкая, что приводило к потере заказов. Необходимо было создать автоматизированную систему, которая, принимая во внимание все многообразие факторов, в каждый момент времени будет выдавать оптимальный результат.
Совместно с компаниями Axenix и OmniLine было внедрено новое решение. С чего все начиналось, как проходила реализация проекта и каких результатов уже удалось достичь компании — рассказываем в нашем кейсе.
Предпосылки проекта
Масложировое бизнес-направление в Русагро — это результат слияния холдинга с ТД Солнечные Продукты. И в свое время у ТД Солнечные Продукты было несколько СRM, они внедрялись на разных этапах, но по разным причинам не прижились.
Новый проект по внедрению CRM стал основной цифровой трансформации бизнеса в дивизионе Промышленные Жиры. Начался он с глубокого аудита и анализа всех процессов в дивизионе. В результате были выявлены ключевые драйверы роста и факторы, ограничивающие реализацию возможностей, разработаны сценарии и целевые модели оптимизации внутренних процессов и процессов взаимодействия с клиентами.
Ключевая цель внедрения новой CRM — повысить эффективность работы отдела продаж и маржинальность сделок. В рамках проекта нужно было решить ряд задач:
1. Минимизировать потери времени и риск ошибок при подготовке коммерческого предложения.
Региональный менеджер обеспечивает для клиента сервис одного окна 24/7, от первого звонка до выхода с производственной линии клиента реальной продукции. Он связующее звено между клиентом и технологами сопровождения Русагро, со службами логистики и транспорта, с финансовой службой. На специалиста возлагается много сложных задач: он не только формирует коммерческое предложение, а работает по формуле «поддержка клиента 360».
При этом только при подготовке коммерческого предложения клиенту региональный менеджер должен был вручную учитывать разнообразные категории клиентов, систему торговых политик и правил, ограничения по производству, что усложняло и замедляло процесс работы. Поэтому первоочередной задачей было создание автоматизированной системы, которая принимала бы во внимание все многообразие факторов. Фактически у региональных менеджеров из рабочего арсенала был только документ Excel и несколько систем внутреннего документооборота, которые позволяли формировать и согласовывать коммерческое предложение для клиентов.
Необходимо было автоматизировать эти работы, чтобы снизить человеческий фактор, уменьшить количество ошибок и ускорить принятие решений. И, что очень важно, высвободить время продавцов на целевое общение и взаимодействие с клиентом.
2. Предоставить менеджерам возможность сравнивать потенциальные сделки и выбирать наиболее перспективные.
Для принятия решений была необходима глубокая аналитика по воронке продаж с наглядной оценкой потенциала по объему и прибыльности сделок, на каком этапе реализации они находятся, почему и какие из них могут быть отклонены.
Потенциальные сделки сравниваются на основании экономических составляющих: объем, цена, маржинальность, период действия. Работая с этими параметрами, менеджер по продажам понимает, какая сделка для него сейчас наиболее эффективна, так у него есть возможность видеть логистические затраты, себестоимость и итоговую маржинальность. На этом этапе, общаясь с клиентом, менеджер может повышать или снижать цену.
При этом в одном окне у менеджера есть несколько цен: вводимая им вручную, минимальная рекомендованная и цена, рассчитанная искусственным интеллектом, с которой (на основе расчетов) можно выиграть эту сделку. Есть несколько этапов процесса согласования: он зависит от того, насколько цена близка к минимальной рекомендованной цене (МРЦ). Если цена сделки ниже, чем МРЦ, то согласование будет долгим. Если цена равна или выше МРЦ, то согласование будет коротким. МРЦ — это цена. которая подразумевает максимальную маржинальность для продаж.
3. Создать новую модель сегментации клиентов.
База клиентов насчитывает более 5000 организаций и необходимо реализовать новый подход к сегментации, так как в зависимости от того, к какому сегменту относится тот или иной клиент, строится дальнейшая политика взаимодействия, ценообразования и сервиса клиента. Модель сегментации является многофакторной и включает в себя классические параметры, такие как статус контрагента по виду деятельности: дистрибьютор (посредник) или переработчик (конечный клиент).
При этом переработчики напрямую заинтересованы в качестве продукта, технологической поддержке и разработке индивидуальных рецептур. А дистрибьюторам важны скорость доставки, наличие продукции на складе, маркетинговая поддержка. Дальше сегментация усложняется: по размеру бизнеса, по лояльности, по оценке потенциала, по маржинальности за определенный период. Из этих сегментов складываются когорты, и в итоге система должна подсказывать маркетинговую стратегию к каждому сегменту реализовывать, какого клиента о каких акциях оповещать.
4. Увеличить глубину проработки клиента.
Менеджеру нужно иметь контакты как можно большего числа ЛПР в организации клиента. CRM-система должна содержать в себе подобные данные и помогать реализовывать стратегию Account Based Marketing.
Этапы проекта
-
Весь проект был разделен на 4 большие части (MVP). Каждая является независимой и внедряется в промышленную эксплуатацию сразу после разработки. С ней уже начинают работать в реальных условиях, пока проектная команда разрабатывает следующее MVP.
-
В рамках каждого MVP работа команды была разбита на несколько этапов: аналитика, техдизайн, разработки прототипа или шаблона, внедрение, гиперподдержка и go life. На этапе go life сотрудники сами работают с системой и тем функционалом, с которым работала проектная команда. Один из этапов называется гиперподдержка потому, что на поддержку пользователей мобилизуется большая часть проектной команды, которая 24/7 работает с пользователями.
-
Параллельно со всем этим есть другие активности, которые требуют внимания: управления коммуникациями, ожиданиями, требованиями, рисками. Постоянно приходится информировать, что происходит, проводить статус встречи, держать всех в курсе того, как проект развивается.
-
Важнейший этап — интеграция. CRM — основная система, в которой работают продавцы, а продажи — основной процесс в компании. Также к ней подключаются не менее важные процессы маркетинга. Происходит интеграция с более чем 20 системами: 1С, документооборотом, сайтами, с системой хранения справочной информации. В дальнейшем будет реализована интеграция CRM с системой интегрированного планирования производства.
-
На этапе глубокой разработки этого проекта у нас добавился еще один важнейший инфраструктурный проект: шина данных. Любая компания, которая имеет в своем ландшафте такое большое количество информационных систем, нуждается в таком инструменте. Все системы "общаются" на разных языках, а шина — это универсальный переводчик. Когда количество интеграции возрастает, шина просто необходима, чтобы все четко работало.
Как завершается проект
Проект сейчас находится на завершающей 4-й стадии: происходит автоматизация маркетинга, а также интеграция с системой планирования.
Маркетинг. Внедряются инструменты, позволяющие стандартизировать систему и увеличить скорость обработки лидов, искоренить упущенные лиды.
Система планирования. В этой части заработает механизм согласования сделок с учетом производственных ограничений.
Результаты проекта
-
Автоматизирован процесс согласования цен и исключен ручной труд.
-
На 50% сократилось время обработки заявок.
-
На 15% выросло количество заявок от клиентов.
-
Средняя скорость оформления одного коммерческого предложения меньше минуты.
-
В 1,5 раза выросла скорость создания коммерческих предложений.
-
Настроена и развивается система сложной сегментации всех клиентов.
-
Рост клиентской базы составил х2 к запланированному.
-
Отсутствуют упущенные лиды.
-
Отказоустойчивость: система справляется с очень высокой нагрузкой по количеству транзакций и опыт 2022 года показал, что система обладает высокой надёжностью.
Опубликовано 28.10.2022