Azbuka Food внедрила DWH и BI для увеличения дополнительных продаж действующим клиентам до 30% от потенциала

Для крупного дистрибьютора продуктов питания команда Qlever Solutions создала DWH и BI-приложение, которое помогает торговым представителям выявлять потенциал развития каждого кафе, ресторана или отеля и подобрать категории и SKU для дополнительных продаж на основе анализа клиентов аналогичного профиля.

Azbuka Food — один из крупнейших поставщиков продуктов питания для сегмента HoReCa в Нижнем Новгороде и Нижегородской области.

Компания располагает тремя филиалами со складскими комплексами и торговыми командами в Нижнем Новгороде, Чебоксарах и Липецке и осуществляет поставки более чем 2 000 клиентам в шести регионах России. В Нижнем Новгороде также работает собственное современное производство полуфабрикатов.

Ассортиментный портфель Azbuka Food насчитывает более 2 500 SKU и включает рыбу и морепродукты, мясо, молочную продукцию, бакалею, овощи, полуфабрикаты, напитки и другие категории продуктов питания.

Торговый представитель — ключевое звено бизнеса продуктового дистрибьютора. В Azbuka Food ТП отвечают не только за формирование заказов действующих клиентов, но и за развитие продаж:

• расширяют ассортимент поставок и вводят новые товарные категории;
• выявляют дополнительный потенциал клиентов;
• увеличивают долю Azbuka Food в общем объеме закупок клиента.

При ассортименте более 2 500 SKU торговому представителю необходимо понимать, какие именно товары предложить конкретному ресторану, кафе или отелю, чтобы увеличить объем продаж и одновременно сделать предложение релевантным потребностям клиента.

Задача усложняется высокой конкуренцией на рынке HoReCa-дистрибуции. Клиенты работают сразу с несколькими поставщиками и могут перераспределять закупки в пользу компании, которая быстрее предложит подходящие продукты, выгодные условия и необходимое наличие товара.

Поэтому для развития продаж Azbuka Food необходимо постоянно совершенствовать три направления:

• скорость взаимодействия с клиентом — быстрее конкурентов формировать релевантное предложение;
• глубину работы с клиентом — понимать структуру его закупок, потенциал и возможные потребности;
• управление ассортиментом — определять, какие товарные категории и SKU предложить конкретному клиенту и по какой цене.

При таком масштабе бизнеса опираться только на опыт торгового представителя становится сложно. Для системного развития продаж необходима аналитика, которая не просто показывает историю закупок, а помогает определить следующее коммерческое действие.

До начала проекта анализ и планирование продаж в Azbuka Food строились на разрозненной отчетности. Специалисты компании вручную выгружали Excel-файлы из 1С: Управление торговлей. Затем данные обрабатывались, консолидировались и использовались для формирования отчетности в BI-системе.

Готовые отчеты ежедневно получали более 50 сотрудников: торговые представители, специалисты отделов продаж, закупок и логистики, а также финансового подразделения.

По мере роста бизнеса такой подход перестал отвечать потребностям компании. Большой объем ручных операций усложнял подготовку отчетности, а сама аналитика демонстрировала фактические продажи, но не давала торговому представителю ответа на главный вопрос:

Что предложить конкретному клиенту сегодня, чтобы увеличить объем его закупок у Azbuka Food?

Azbuka Food поставила задачу создать систему анализа и визуализации данных, которая обеспечила бы торговых представителей и другие подразделения актуальной и достоверной информацией для принятия решений.

Ключевым элементом решения должен был стать BI-дашборд, который помогает торговому представителю:

• анализировать структуру закупок конкретного клиента;
• выявлять товарные категории для клиентов с низкой прогрузкой;
• находить потенциал для расширения ассортимента и увеличения продаж;
• определять, какие категории и SKU целесообразно предложить клиенту;
• формировать релевантное предложение с учетом наличия товара на складе и средней цены реализации.

Таким образом, BI должен был стать для ТП инструментом развития клиента, который на основе данных подсказывает точки роста продаж и помогает формировать более точные коммерческие предложения.

Для реализации проекта Azbuka Food обратилась к Qlever Solutions — российскому интегратору с экспертизой в построении корпоративных хранилищ данных (DWH), внедрении BI-платформ и разработке аналитических решений для управления продажами.

Команда Qlever Solutions спроектировала для Azbuka Food комплексную аналитическую систему, включающую корпоративное хранилище данных (DWH) и BI-дашборд для торговых представителей.

Система объединила данные о клиентах, ассортименте, продажах, ценах и товарных остатках и создало единый информационный контур для анализа прогрузки и поиска потенциала роста продаж.

На первом этапе было проведено предпроектное обследование: специалисты Qlever Solutions проанализировали существующую ИТ-инфраструктуру, источники и процессы подготовки данных, собрали требования к дашборду и сформировали целевую архитектуру решения.

В результате проекта Azbuka Food получила централизованную аналитическую систему, объединяющую корпоративное хранилище данных и BI-приложение для поддержки работы торговых представителей и руководителей отдела продаж.

DWH автоматизирует процессы загрузки, трансформации и подготовки данных из 1С и Excel, снижая зависимость от ручной подготовки многочисленных Excel-выгрузок и создавая единый слой данных для BI-аналитики.

BI-приложение поддерживает весь аналитический сценарий работы торгового представителя: от выявления клиента с потенциалом роста до определения конкретных категорий и SKU, объема и ценового ориентира для следующего предложения.

Для руководителей отдела продаж реализована отдельная аналитика с детализацией до уровня торговых представителей, позволяющая контролировать результаты и качество работы сотрудников с клиентской базой.

Решение позволило увеличить долю дополнительных продаж среди действующих клиентов до 30% от планируемого потенциала за счет расширения поставляемого им ассортимента продуктов.

Продажи, Продвижение, Дистрибьюция
Пользователи аналитической системы: Торговые представители, Отдел продаж