CRM-аналітика

! "pipeline_open": 18500000,

},

Приклад: Канал A: продажі та реалізація 1 000 000 грн, маржа 300 000 грн

"name": "Deals Without Next Action",

Маржа з продажів: 350 000 грн

KPI менеджера продажів

! {| class="wikitable" style="width:100%;" Етап: Комерційна пропозиція Угод без наступної задачі: 18. Висновок: канал потребує оптимізації. Що показує

↓

</syntaxhighlight>

},
"name": "Sales Plan Completion",

Приклад: Для CRM для дистрибуції аналітичні інструменти здатна показувати:

LTV оптимізує зрозуміти, скільки можна витрачати на залучення клієнта і наскільки цінні повторні продажі та реалізація. # Налаштувати audit log. # Налаштувати воронку продажів.

Краще:

* оцінка ймовірності угоди;
* рекомендація наступної дії;
* прогноз відтоку клієнта;
* сегментація клієнтів;
* пошук ризикових угод;
* автоматичне резюме клієнта;
* аналіз причин програшу;
* рекомендації upsell;
* прогноз повторної покупки;
* виявлення аномалій;
* аналіз якості лідів. '''[[Телефонія в CRM]]''' дає можливість аналізувати дзвінки. Це сплячий запис із красивою сумою.=== Навіщо потрібна CRM-аналітика? ===
CRM-аналітика показує клієнтів, у яких минуло 40 днів після останньої покупки. Маркетплейс A: оборот 1 000 000 грн, маржа 180 000 грн

Погано:

Формула:

Проблеми:

'''[[Джерело ліда]]''' — канал, із якого прийшов потенційний клієнт ERP.[[CRM-аналітика]] — це аналіз CRM-даних про ліди, угоди, клієнтів, продажі та реалізація, менеджерів, маркетинг, сервіс, дебіторку, повторні продажі та реалізація й фінансовий результат. # Налаштувати рекламації. !

↓

</syntaxhighlight>

Які менеджери виконують план? позначити угоду як ризикову

! ! Висновок: потрібен глибший аналіз якості роботи.</syntaxhighlight>

аналітичні інструменти має показувати:

CRM-аналітика NPS здатна показувати:

Що таке pipeline у CRM-аналітиці?

за сумою pipeline;
за ймовірністю угод;
за історичною конверсією;
за менеджерами;
за джерелами;
за сезонністю;
за етапами воронки;
за повторними продажами. * кількість рекламацій;
причини;
товари з рекламаціями;
клієнтів із рекламаціями;
менеджерів;
постачальників;
партії;
склади;
доставку;
строки вирішення;
компенсації;
повторні проблеми;
фінансовий вплив. Блок

Маржа в CRM-аналітиці

- менеджер не контактував 30 днів. Які рекламації повторюються? "unit": "%"

Прогноз продажів

|- | Рахують тільки ліди | Немає зв’язку з продажами | Не видно грошей |- | Рахують тільки оборот | Немає маржі | Канали здаються кращими, ніж виступає як |- | Немає причин програшу | Менеджери не заповнюють інформаційні дані | Неможливо покращити продажі та реалізація |- | Немає джерел лідів | Не налаштовано UTM і форми | Невідомо, який маркетинг функціонує |- | Угоди без наступної дії | Немає контролю задач | Pipeline мертвий |- | CRM не пов’язана з ERP | інформаційні дані розділені | Не видно оплат, маржі й дебіторки |- | Дублі клієнтів | Немає контролю бази | аналітичні інструменти клієнтів неправильна |- | Немає Power BI | Звіти вручну | Повільна й неповна аналітичні інструменти |- | Немає відповідальних | Погана дисципліна CRM | Ніхто не відповідає за результат |}

LTV по маржі: 520 000 грн

Клієнтська аналітика показує, які клієнти найцінніші, ризикові або перспективні. Прогноз продажів — оцінка майбутніх продажів на основі відкритих угод, історії, ймовірності та планів. Показує, яка частка клієнтів перестала купувати або користуватися послугою. ROMI: 80%. CAC = 5 000 грн Причина програшу потрібна для покращення продажів. Вводиться follow-up на 2-й день. Приклад:

Pipeline-аналітика показує:

<syntaxhighlight lang="text">

аналітичні інструменти показує:

Відкритий pipeline: 18 500 000 грн

Менеджери кажуть: “У нас усе в роботі”.

ROMI — Return on Marketing Investment, повернення інвестицій у маркетинг.

Висновок: розсилка успішна.== Типові CRM-звіти == Конверсія угоди в продаж: 33% Показники:

Торговий представник зробив 120 візитів. Це активність, але ще не бізнес-перемога. # Описати ключові показники. Показники:

Які канали дають маржу? ! Бо оборот здатна бути великий, а прибуток — як чай без цукру: формально виступає як, але радості мало. LTV здатна рахуватися за:

K2 ERP CRM;
K2 ERP;
сайту;
інтернет-магазину;
B2B-порталу;
маркетплейсів;
телефонії;
email;
рекламних систем;
Google Analytics;
форм заявок;
сервісної системи;
складу;
фінансового модуля;
Power BI;
API;
Excel — бажано тимчасово, а не як вічну святиню. Значення

Активність менеджерів показує, що реально робить команда. !</syntaxhighlight> Тому що ERP додає продажі та реалізація, оплати, маржу, собівартість, залишки, документи і дебіторку. # Навчити менеджерів працювати з даними. Показники: Показники: Усі відкривають Excel. CRM створює попередження: Оновлюється шаблон КП. аналітичні інструменти без дій — це декоративна панель. "widgets": [

корпоративні клієнти;
контактні особи;
карта впливу;
довжина циклу продажу;
pipeline B2B;
угоди по етапах;
договори;
комерційні пропозиції;
персональні ціни;
кредитні ліміти;
дебіторка;
повторні замовлення;
маржа по клієнтах;
LTV;
ризик втрати клієнта. Кліки: 8%. UTM із маржею — це вже управлінський інструмент. # Стандартизувати UTM. # Налаштувати статуси лідів. UTM без продажів — це без зусиль технічна мітка. {| class="wikitable" style="width:100%;"

- клієнт ERP не купував 120 днів; </syntaxhighlight>

AI в CRM-аналітиці

функції ERP: Краще:

аналітичні інструменти дистрибуції в CRM

"mql": 420, Google Ads дав 500 лідів. | Аналіз CRM-даних для керування продажами, маркетингом, сервісом і клієнтами

Основні блоки	Ліди, угоди, воронка, менеджери, клієнти, маркетинг, сервіс, фінансовий блок
Основні показники	Конверсія, pipeline, прогноз, план-факт, CAC, LTV, ROMI, NPS, маржа, дебіторка
провідний інструмент	Power BI CRM або інші BI-дашборди
Перевага K2 ERP CRM	Зв’язок CRM із ERP: продажами, оплатами, складом, маржею і документами
базовий ризик без аналітики	компанія-користувач функціонує багато, але не розуміє, що саме приносить гроші

ROMI краще рахувати по маржі, а не по обороту. # Налаштувати сегменти клієнтів. NPS корисний не сам по собі, а коли після низької оцінки створюється дія: дзвінок, сервісна заявка, розбір проблеми або зміна процесу.

! Менеджер має 120 задач. }

Які угоди стали продажами?

! Сума
Ризик: високий

!== UTM-аналітика ==

</syntaxhighlight>

Ліди → Угоди → Замовлення → Оплати → Маржа → Повторні продажі та реалізація → Power BI

Скільки лідів прийшло? '''[[Аналітика задач]]''' показує дисципліну роботи команди. * немає покупок 90/180 днів;
* зменшився обсяг закупівель;
* відкриті рекламації;
* низький NPS;
* не продовжено договір;
* прострочена дебіторка;
* клієнт ERP не відповідає;
* угоди програні конкуренту. Виконання
Середній чек = Сума продажів / Кількість продажів
 "value": 42
{| class="wikitable" style="width:100%;"
== Джерела лідів ==
Типи клієнтів:
Краще:
<syntaxhighlight lang="text">
 }
'''[[Churn Rate]]''' — відтік клієнтів. Без ERP CRM-аналітика часто бачить тільки бізнес-процес, але не бачить фінансовий результат. Маржа

* [[Замовлення покупця|замовлення покупців]];
* [[Рахунок на оплату|рахунки]];
* [[Оплата|оплати]];
* [[Складський облік|склад]];
* [[Залишки товарів|залишки]];
* [[Маржа|маржу]];
* [[Собівартість|собівартість]];
* [[Дебіторська заборгованість|дебіторку]];
* [[Кредитний ліміт|кредитні ліміти]];
* [[Відвантаження|відвантаження]];
* [[Рекламації|рекламації]];
* [[Документообіг|документи]]. # Налаштувати маржу. Погано:
== Основні блоки CRM-аналітики ==
Які клієнти мають борг? ! Приклад:
== Upsell і Cross-sell аналітичні інструменти ==
Замовлень: 70. # Прив’язати аналітику до управлінських дій. Партнери: 30 лідів → 22 MQL → 18 SQL → 10 продажів

 },

Кваліфікація

* середній NPS;
* NPS по сегментах;
* NPS по менеджерах;
* NPS по продуктах;
* NPS по сервісних заявках;
* причини низьких оцінок;
* задачі на виправлення;
* динаміку NPS. Power BI дає можливість:

* продажі та реалізація по сезонах;
* продажі та реалізація по культурах;
* продажі та реалізація по регіонах;
* клієнтів за земельним банком;
* угоди по сезонах;
* насіння;
* ЗЗР;
* добрива;
* елеваторні послуги;
* логістику;
* дебіторку;
* кредиторку;
* маржу;
* рекламації;
* повторні продажі та реалізація.== Повторні продажі та реалізація ==

А ERP додає:
Якщо угода на етапі “Комерційна пропозиція” без активності більше 5 днів:
K2 ERP CRM
== Єдині правила даних ==
<syntaxhighlight lang="text">
== аналітичні інструменти активності менеджерів ==

'''[[AI в CRM]]''' здатна допомагати аналізувати інформаційні дані й підказувати дії. через '''[[CRM-аналітика]]''' — це платформа звітів, показників, дашбордів і висновків, яка користувачі можуть керувати взаємодією з клієнтами. Показники:

Приклад:

* кількість дзвінків;
* вхідні дзвінки;
* вихідні дзвінки;
* пропущені дзвінки;
* час першої реакції;
* тривалість розмов;
* дзвінки по лідах;
* дзвінки по угодах;
* результат дзвінка;
* конверсія після дзвінка. * [[Операційна CRM-аналітика|операційною]];
* [[Управлінська CRM-аналітика|управлінською]];
* [[Фінансова CRM-аналітика|фінансовою]];
* [[Маркетингова CRM-аналітика|маркетинговою]];
* [[Сервісна CRM-аналітика|сервісною]];
* [[B2B CRM-аналітика|B2B-аналітикою]];
* [[Power BI CRM|аналітикою в Power BI]];
* [[Прогнозна CRM-аналітика|прогнозною]];
* [[AI-аналітика CRM|AI-аналітикою]]. '''[[Retention Rate]]''' — утримання клієнтів. Значення
Угода без наступної дії — це не pipeline. Схема:
 "deals_created": 95,

Маркетплейс B: оборот 1 400 000 грн, маржа 90 000 грн

 повідомити керівника продажів

<syntaxhighlight lang="text">

* створені задачі;
* виконані задачі;
* прострочені задачі;
* задачі по менеджерах;
* задачі по клієнтах;
* задачі по угодах;
* задачі без дедлайну;
* середній час виконання;
* повторювані задачі;
* критичні задачі. Приклад:

<syntaxhighlight lang="text">

[[Категорія:Звіти CRM]]
Для [[CRM для B2B]] особливо критично аналізувати не тільки кількість угод, а й якість клієнтів, довжину циклу, маржу і фінансову дисципліну. Що аналізує

 "value": 1900000,
“Високий ризик втрати клієнта”. Бо можна зробити 200 дзвінків, 50 листів, 20 зустрічей і все одно не продати.[[Категорія:Pipeline]]

! Погана CRM-аналітика — це коли звіт красивий, але після нього ніхто не розуміє, де гроші.'''

<syntaxhighlight lang="text">
<syntaxhighlight lang="text">
! Середній час
|-
| Нові ліди за місяць
| 1 240
|-
| Відкритий pipeline
| 18 500 000 грн
|-
| продажі та реалізація
| 7 800 000 грн
|-
| Виконання плану
| 96%
|-
| Конверсія ліда в угоду
| 34%
|-
| Середній чек
| 42 000 грн
|-
| Маржа
| 24%
|-
| Прострочена дебіторка
| 1 900 000 грн
|}

<syntaxhighlight lang="text">

Джерела:

кількість нових лідів;
ліди по джерелах;
ліди по кампаніях;
ліди по менеджерах;
якість лідів;
MQL;
SQL;
конверсія ліда в угоду;
конверсія ліда в продаж;
час першої реакції;
некваліфіковані ліди;
причини відхилення;
вартість ліда;
вартість клієнта. Управлінські дашборди

! Ознаки ризику:

З CRM-аналітикою:
<syntaxhighlight lang="text">
[[Категорія:KPI менеджера продажів]]

Приклад:

 ↓

'''[[Upsell]]''' — продаж дорожчого або розширеного рішення для бізнесу. * автоматизовано фіксувати джерело ліда;
* зберігати UTM;
* створювати угоду з ліда;
* фіксувати етапи воронки;
* рахувати конверсії;
* створювати задачі по угодах без активності;
* попереджати про прострочені задачі;
* попереджати про ризик втрати клієнта;
* оновлювати pipeline;
* передавати продажі та реалізація в Power BI;
* рахувати дебіторку;
* формувати дашборди;
* надсилати керівнику регулярний звіт. Вона потрібна, щоб керувати продажами й клієнтами на основі даних: бачити воронку, конверсії, pipeline, KPI, маржу, борги, якість лідів, ефективність маркетингу і ризики втрати клієнтів. # Налаштувати Power BI. ROMI

 ↓

* лідами;
* угодами;
* продажами;
* оплатами;
* маржею;
* CAC;
* ROMI;
* LTV. '''Головне.''' [[CRM-аналітика]] потрібна не для красивих графіків. Google Ads: 300 лідів → 70 MQL → 25 SQL → 6 продажів
Успішно
Так. ↓

'''[[CRM-дашборд]]''' — це візуальна панель ключових показників CRM. * загальну дебіторку;
* прострочену дебіторку;
* дебіторку по клієнтах;
* дебіторку по менеджерах;
* дебіторку по регіонах;
* дебіторку по договорах;
* дні прострочення;
* кредитні ліміти;
* ризикових клієнтів;
* блокування відвантаження;
* задачі на оплату. Питання
[[Категорія:CRM дашборд]]
Приклад:

CRM-аналітика retention оптимізує:

! клієнт ERP
 "overdue_debt": 1900000

Маркетинг каже: “Ліди виступає як”.

Менеджер зробив 300 дзвінків.== Дебіторська заборгованість у CRM-аналітиці ==

NPS — Net Promoter Score, показник готовності клієнта рекомендувати компанію. Прогноз: 900 000 грн KPI менеджера продажів — показники ефективності менеджера. Показники: AI бачить:

Кількість продажів: 20 У K2 ERP CRM CRM-аналітика здатна поєднувати CRM-дані з ERP, продажами, складом, замовленнями покупців, оплатами, маржею, дебіторською заборгованістю, сервісом, B2B-порталом, інтернет-магазином, маркетплейсами і Power BI.</syntaxhighlight>

Угод: 40. Товар A має 12% рекламацій.CRM-аналітика — це панель керування продажами, маркетингом, сервісом і клієнтами. Email-маркетинг у CRM-аналітиці оцінюється не тільки відкриттями. Наслідок

Новий клієнт;
Активний клієнт;
Неактивний клієнт;
VIP-клієнт;
B2B-клієнт;
Клієнт з боргом;
Ризиковий клієнт;
Клієнт з потенціалом росту. Які кампанії окупаються?</syntaxhighlight>

"leads": 1240,

Приклад: Приклад:

CRM-дашборд

Методи:

Витрати на кампанію: 100 000 грн

utm_source=google

</syntaxhighlight>

доставлено;
відкрито;
кліки;
відповіді;
відписки;
переходи;
ліди;
угоди;
продажі та реалізація;
маржа;
реактивація;
повторні продажі та реалізація. # Налаштувати сервісні заявки. "value": 18500000,

"overdue_tasks": 128,

Типові сторінки Power BI CRM:

Угоди: 35

Керівник аналізує причини.

продажі та реалізація: 3
Приклад:
[[Категорія:Маржа]]
Для [[CRM для маркетплейсів]] аналітичні інструменти показує:

Приклад:

Основна причина затримки: очікування завантаження на складі

=== Що таке CRM-аналітика? ===

* ліди по каналах;
* MQL;
* SQL;
* вартість ліда;
* вартість клієнта;
* конверсія кампаній;
* продажі та реалізація по кампаніях;
* маржа по кампаніях;
* CAC;
* ROMI;
* LTV по джерелах;
* SEO-ефективність;
* email-ефективність;
* реактивація;
* повторні продажі та реалізація. Показник
Це критично, бо CRM сама по собі часто бачить тільки:
== Джерела даних для CRM-аналітики ==

[[Категорія:План-факт продажів]]
 {

Основні показники: кількість лідів, MQL, SQL, конверсія, pipeline, прогноз продажів, план-факт, середній чек, маржа, CAC, LTV, ROMI, NPS, дебіторка, повторні продажі та реалізація, SLA і рекламації.<syntaxhighlight lang="text">
[[Категорія:CRM]]

<div style="border:3px solid #1565c0; background:#e3f2fd; padding:14px; margin:16px 0;">

== Якість даних у CRM-аналітиці ==

<syntaxhighlight lang="text">

* ліди;
* угоди;
* задачі;
* дзвінки;
* коментарі;
* етапи воронки;
* активність менеджерів. Відповідь

CRM-аналітика створює сегмент для пропозиції Power BI. Показник

Новий лід

utm_medium=cpc

</div>

* [[utm_source]];
* [[utm_medium]];
* [[utm_campaign]];
* [[utm_content]];
* [[utm_term]]. продажі та реалізація
Для розвитку Wiki й SEO тему [[CRM-аналітика]] варто розкривати через окремі сторінки: [[Power BI CRM]], [[CRM дашборд]], [[Аналітика лідів]], [[Аналітика воронки продажів]], [[Pipeline-аналітика]], [[KPI менеджера продажів]], [[CAC]], [[LTV]], [[ROMI]], [[NPS]], [[Аналітика дебіторської заборгованості]] і [[K2 ERP CRM-аналітика]]. Угод: 30

<syntaxhighlight lang="text">

<syntaxhighlight lang="text">

 "lead_to_deal_conversion": 0.0766,
Висновок: розсилка справді спрацювала.[[Категорія:Cross-sell]]
{| class="wikitable" style="width:100%;"
Показники:
Доставлено вчасно: 92%

Продажів: 10

 "average_deal_size": 229411,
utm_campaign=crm_b2b
</div>
'''[[LTV]]''' — Lifetime Value, цінність клієнта за весь період співпраці. "deal_win_rate": 0.3579,

[[Категорія:ERP CRM]]

'''[[Аналітика воронки продажів]]''' показує, як ліди й угоди переходять між етапами. |-
| Що це?[[Категорія:Українське програмне забезпечення]]
 {

клієнт ERP купує витратні матеріали кожні 45 днів. CRM-аналітика має показувати не тільки кількість лідів, а й їх якість. Площа клієнтів у CRM: 18 500 га

!== Коротко ==
'''[[CRM-аналітика]]''' — це основа керованих продажів, маркетингу, сервісу і роботи з клієнтами. Звідки прийшли ліди? Аналіз можна робити за:

[[Категорія:Churn Rate]]
[[Категорія:Аналітика воронки продажів]]
[[Категорія:CRM для дистрибуції]]
CAC = Витрати на маркетинг і продажі та реалізація / Кількість нових клієнтів
== Pipeline-аналітика ==
|-
| Кваліфікація
| 120
| 4 200 000 грн
| 3 дні
|-
| КП
| 65
| 3 800 000 грн
| 7 днів
|-
| Переговори
| 28
| 2 600 000 грн
| 14 днів
|-
| Договір
| 12
| 1 700 000 грн
| 10 днів
|}

Google Ads дав 500 лідів. це аналіз даних із CRM-системи; так само реалізовано угод, воронки продажів, клієнтської бази, KPI менеджерів, джерел лідів, маркетингових кампаній, повторних продажів, сервісу, рекламацій, дебіторки і фінансового результату виступає ключовою рисою оцінки лідів забезпечується через CRM-аналітика. Конверсія візиту в замовлення: 58%. аналітичні інструменти pipeline показує суму потенційних продажів, етапи, ймовірність закриття, прогноз і ризикові угоди. Ліди, угоди, задачі, клієнти

Маркетингова CRM-аналітика показує, які маркетингові активності приводять реальний результат. Вона потрібна, щоб керівник бачив: звідки приходять клієнти, де губляться угоди, хто з менеджерів реально продає, які канали дають маржу, де накопичується дебіторка, які клієнти ризикують піти і що треба зробити сьогодні, а не після “героїчного розбору місяця”. Дашборд показує падіння конверсії на етапі КП. Вона оптимізує бачити повний шлях від ліда до продажу, від джерела ліда до маржі, від угоди до оплати, від сервісної заявки до NPS і повторних продажів. Прострочення

Чек-лист впровадження CRM-аналітики

"sql": 180,

! Висновок: хороший канал. КП

"value": 24,

кількість на кожному етапі;
сума угод на етапі;
конверсія між етапами;
середній час на етапі;
затори у воронці;
програні угоди;
причини програшу;
прогноз закриття;
угоди без наступної дії. {| class="wikitable" style="width:100%;"

критично: KPI має оцінювати не тільки активність, а й результат.

Краще:

Конверсія продажів

CAC — Customer Acquisition Cost, вартість залучення клієнта. "currency": "UAH"

Культура: кукурудза ! * суму відкритих угод;

суму з урахуванням ймовірності;
угоди по менеджерах;
угоди по етапах;
угоди по джерелах;
угоди по продуктах;
угоди по регіонах;
очікувану дату закриття;
ризикові угоди;
угоди без активності. Помилка

аналітичні інструменти лідів

Формула: </syntaxhighlight> Конверсія ліда в угоду: 30%

Угода A: 1 000 000 грн × 70% = 700 000 грн
Приклад:

Power BI CRM — це аналітичні інструменти CRM-даних у Power BI. А погані звіти красиво вводять в оману — з графіками, фільтрами і впевненим виглядом. Етап

},

які товари купують разом;
які клієнти готові до upsell;
які сегменти купують додаткові модулі;
які менеджери краще роблять cross-sell;
які пропозиції працюють;
яку маржу дають додаткові продажі та реалізація.== Помилка: красивий дашборд без управлінських дій ==

|- | Аналітика лідів | Кількість, джерела, якість і конверсія лідів | SEO дав 120 лідів, 35 стали угодами |- | Аналітика угод | Pipeline, етапи, суми, ймовірність, закриття | Відкритих угод на 8 млн грн |- | Аналітика воронки продажів | Переходи між етапами | 40% лідів переходять у КП |- | Аналітика менеджерів | KPI, активність, продажі та реалізація, маржа | Менеджер виконав план на 112% |- | Маркетингова аналітика CRM | Джерела, кампанії, CAC, ROMI | Кампанія дала 260% ROMI |- | Клієнтська аналітика | Сегменти, LTV, повторні продажі та реалізація, ризики | VIP-клієнти дали 60% маржі |- | Фінансова CRM-аналітика | Оплати, маржа, дебіторка, борги | Прострочена дебіторка 1,2 млн грн |- | Сервісна CRM-аналітика | SLA, заявки, рекламації, NPS | 92% заявок закрито в SLA |}

Нових клієнтів: 40

! {| class="wikitable" style="width:100%;" Прострочена дебіторка клієнтів: 240 000 грн. Інакше це без зусиль статистика телефонного ентузіазму. Open rate: 42%.== CRM-аналітика в K2 ERP CRM == Приклади: UTM-аналітика дає можливість бачити, які кампанії та оголошення приводять лідів. # Налаштувати обов’язкові поля. Ліди

Email-аналітика в CRM

! Дзвінки

автоматизація процесів CRM-аналітики в K2 ERP

нові ліди;
відкриті угоди;
pipeline;
прогноз продажів;
план-факт;
конверсію;
продажі та реалізація по менеджерах;
активність менеджерів;
задачі;
прострочені задачі;
угоди без наступної дії;
дебіторку;
маржу;
повторні продажі та реалізація;
сервісні заявки;
рекламації;
NPS;
CAC;
LTV;
ROMI.== Сервісна CRM-аналітика ==

|- | ТОВ “клієнт ERP A” | 450 000 грн | 35 днів | Менеджер A |- | ТОВ “клієнт ERP B” | 120 000 грн | 12 днів | Менеджер B |- | ТОВ “клієнт ERP C” | 980 000 грн | 0 днів | Менеджер C |}

</syntaxhighlight>

ROMI = (Маржа від кампанії - Витрати на кампанію) / Витрати на кампанію × 100%

Приклад:

кількість клієнтів;
активні клієнти;
нові клієнти;
неактивні клієнти;
VIP-клієнти;
клієнти з боргом;
клієнти з високою маржею;
клієнти з низькою маржею;
повторні покупки;
LTV;
NPS;
ризик відтоку;
рекламації;
частота покупок;
середній чек;
остання покупка. Причина

Маржа: 21%

Ризик втрати pipeline: високий. Для кого

Якщо CAC = 5 000 грн, а LTV = 80 000 грн — канал здатна бути вигідним. * SEO;

Google Ads;
Соціальні мережі;
Email-маркетинг;
Контент-маркетинг;
Вебінар;
Виставка;
Партнерський канал;
Рекомендація клієнта;
Холодні продажі;
Сайт;
B2B-портал;
Інтернет-магазин;
Маркетплейс;
Телефонія в CRM;
Онлайн-чат. Іноді це означає без зусиль більше дзвінків. ! !Power BI CRM дає можливість створювати інтерактивні дашборди по лідах, угодах, продажах, менеджерах, маркетингу, сервісу, дебіторці, маржі й прогнозах. продажі та реалізація

Приклад:

продажі та реалізація по торгових точках;
продажі та реалізація по торгових представниках;
маршрути;
візити;
замовлення з візитів;
асортиментну матрицю;
дебіторку;
промоакції;
регіони;
дилерів;
повернення;
рекламації;
маржу;
план-факт.</syntaxhighlight>

</syntaxhighlight>

Для чого потрібна CRM-аналітика

Дебіторська заборгованість — борг клієнтів перед компанією. # Налаштувати продажі та реалізація й оплати. Конверсія продажів — частка переходів із одного етапу в інший або з ліда в продаж. Кількість угод

Retention Rate

аналітичні інструменти воронки продажів

аналітичні інструменти дзвінків

Маржа — один із найважливіших показників, якщо CRM пов’язана з ERP. ! фінансовий блок кажуть: “Грошей мало”. У CRM-аналітиці UTM треба пов’язувати з:

== Маркетингова CRM-аналітика ==
<syntaxhighlight lang="text">
Вона відповідає на питання:
Демо
'''[[Рекламації]]''' потрібно аналізувати, а не без зусиль “закривати”. Для [[CRM для агробізнесу]] аналітичні інструменти показує:

Open rate: 42%. ! аналітичні інструменти причин програшу показує, що потрібно змінювати: ціну, ERP-продукт, маркетинг, бізнес-процес продажу чи роботу менеджерів. {| class="wikitable" style="width:100%;"

Остання активність: 18 днів тому

аналітичні інструменти рекламацій показує:

Приклад:

Висновок

Договір

Угода без наступної дії — одна з найважливіших проблем у CRM. Проста аналогія. CRM без аналітики — це як автомобіль без панелі приладів: наче їде, мотор шумить, усі зайняті, але швидкість, паливо, перегрів і маршрут — на інтуїції. # Налаштувати зв’язок CRM з ERP. Які клієнти купують повторно? "unit": "%" Показники: Продажів: 8. Прострочено: 35. Зважений pipeline: 7 200 000 грн CAC треба порівнювати з LTV.

CRM-аналітика здатна брати інформаційні дані з:

"sales_amount": 7800000,

Для якісної CRM-аналітики потрібні правила: ! Повторні продажі — продажі та реалізація існуючим клієнтам. "deals_won": 34,

SEO CRM дає можливість пов’язати органічний трафік із реальними продажами. {

Для розвитку SEO-кластера можна створити окремі сторінки: ! Поля:

Чи можна робити CRM-аналітику в Power BI?

Загальна конверсія ліда в продаж: 10%

аналітичні інструменти логістики в CRM

Приклад: |- | Менеджер A | 1 000 000 грн | 1 150 000 грн | 115% |- | Менеджер B | 900 000 грн | 720 000 грн | 80% |- | Менеджер C | 1 200 000 грн | 1 080 000 грн | 90% |}

Які ліди стали угодами? Угода B: 500 000 грн × 40% = 200 000 грн

Приклад:

Формула: </syntaxhighlight> Цей приклад показує, що більше дзвінків не завжди означає більше продажів. Приклад правила:

CRM здатна показувати:

Маржа: 95 000 грн. CAC
[[Категорія:CAC]]

Приклад:

Ліди: 120
! # Налаштувати джерела лідів. Угоди

Менеджеру створюється задача. Типові причини:

ROMI = 250%
[[Автоматизація CRM]] здатна допомагати аналітиці. Канал

[[Категорія:Джерела лідів]]

== Churn Rate ==

Переговори

* об’єднувати CRM і ERP;
* створювати інтерактивні дашборди;
* фільтрувати інформаційні дані;
* аналізувати динаміку;
* будувати план-факт;
* бачити drill-down;
* аналізувати менеджерів;
* рахувати маржу;
* рахувати CAC, LTV, ROMI;
* створювати управлінські звіти. Маржа: 160 000 грн.

Типові питання

сумою продажів;
валовою маржею;
чистим прибутком;
повторними продажами;
строком співпраці;
витратами на обслуговування;
рекламаціями. * контролю лідів;
аналізу джерел лідів;
аналізу воронки продажів;
контролю Pipeline;
прогнозування продажів;
оцінки KPI менеджерів;
аналізу конверсій;
оцінки середнього чека;
аналізу маржі;
контролю дебіторки;
оцінки вартості залучення клієнта;
оцінки цінності клієнта;
розрахунку ROMI;
аналізу NPS;
аналізу рекламацій;
виявлення ризику втрати клієнта;
планування повторних продажів;
підвищення якості роботи команди. Звіт

</syntaxhighlight>

Див. так само

</syntaxhighlight> Конверсія ліда в угоду = Угоди / Ліди × 100% </syntaxhighlight>

CRM-аналітика здатна бути:

CRM-аналітика має показувати:

Конверсія КП в продаж = продажі та реалізація / КП × 100%

Рекламації в CRM-аналітиці

Аналітика лідів показує, скільки потенційних клієнтів приходить, звідки вони приходять і як переходять у продажі та реалізація. ! Комерційна пропозиція Приклад: ! Погано:

↓

|- | SEO | 240 | 28 | 2 500 грн | 720 000 грн | 420% |- | Google Ads | 520 | 32 | 6 800 грн | 640 000 грн | 190% |- | Email | 80 | 18 | 900 грн | 210 000 грн | 600% |}

Замовлення, оплати, складський облік, маржа, документи

Прострочені задачі: 28

Помилка: не відрізняти активність від результату

які сторінки дали ліди;
які SEO-запити дали угоди;
які статті привели клієнтів;
які сторінки дали маржу;
які кластери працюють;
які сторінки треба посилити;
які теми створювати далі.== NPS ==

Показники:

продажі та реалізація по маркетплейсах;
замовлення;
товари;
комісії;
повернення;
рекламації;
рейтинг продавця;
SLA відвантажень;
фактичну маржу;
ефективність реклами;
залишки;
топ товарів;
товари з низькою маржею. Угоди: 12. Лідів: 100

ROMI

B2B CRM-аналітика має свої особливості.

LTV

компанією;
менеджером;
відділом;
регіоном;
каналом;
товаром;
клієнтом;
сегментом;
місяцем;
сезоном. # Налаштувати дебіторку. Основна причина: пошкодження під час доставки. Факт

Pipeline — це сукупність відкритих угод. * висока ціна;

альтернатива 1С;
немає бюджету;
немає потреби;
не той функції ERP;
довге рішення для бізнесу;
програли тендер;
погані умови оплати;
слабка комунікація;
клієнт ERP відклав проєкт;
відсутній товар;
негативний досвід;
неякісний лід. Якість даних CRM визначає якість аналітики. Менеджер

Причини програшу угод

Приклад:

Середній чек: 50 000 грн

кількість сервісних заявок;
заявки по статусах;
середній час реакції;
середній час вирішення;
SLA;
прострочені заявки;
повторні звернення;
рекламації;
причини звернень;
завантаження сервісної команди;
NPS після сервісу;
витрати на сервіс;
вплив сервісу на повторні продажі та реалізація. продажі та реалізація: 5. Наступна дія: відсутня

Показує, скільки клієнтів продовжують купувати або співпрацювати. ! Гарно, але бізнес-середовище не лікує. Саме тому оборот без маржі — це дуже впевнена ілюзія. Дашборд показує падіння конверсії. Для CRM для логістики аналітичні інструменти показує:

Керівник каже: “Де звіт?”
 "dashboard": "CRM Executive Dashboard",
{{SEO
|title=CRM-аналітика — воронка продажів, ліди, KPI, конверсії, CAC, LTV, ROMI, Power BI і K2 ERP CRM
|description=CRM-аналітика: як аналізувати ліди, угоди, воронку продажів, KPI менеджерів, джерела лідів, маркетинг, сервіс, дебіторку, повторні продажі, CAC, LTV, ROMI, NPS, Power BI та K2 ERP CRM.
|keywords=CRM-аналітика, CRM аналітика, аналітика CRM, Power BI CRM, K2 ERP CRM, CRM дашборд, воронка продажів, конверсія продажів, KPI менеджера продажів, ліди, угоди, pipeline, прогноз продажів, CAC, LTV, ROMI, NPS, CRM звіти, ERP CRM аналітика
}}
== Power BI CRM ==
! Формули:

== аналітичні інструменти B2B CRM ==

* частку повторних продажів;
* періодичність покупок;
* клієнтів, яким час купити знову;
* товари для повторної закупівельна діяльність;
* upsell;
* cross-sell;
* ефективність реактивації;
* LTV;
* клієнтів без повторних покупок. # Налаштувати задачі і наступні дії. Відповідальний
 ↓
Показники:
продажі та реалізація: 1 000 000 грн

 {

* менеджерами;
* каналами;
* клієнтами;
* товарами;
* регіонами;
* сегментами;
* кампаніями.<syntaxhighlight lang="text">
<syntaxhighlight lang="text">
Дзвінки корисні тільки тоді, коли вони пов’язані з лідами, угодами, задачами і результатами. Менеджер

* заявки на перевезення;
* маршрути;
* транспорт;
* водіїв;
* SLA доставки;
* затримки;
* рекламації;
* ТТН;
* тарифи;
* маржу по рейсах;
* дебіторку;
* кредиторку;
* рейтинг перевізників. продажі та реалізація: 8
Приклад:
- виступає як відкрита рекламація;

 "name": "Pipeline",
Power BI
== Середній чек ==

<div style="border:3px solid #2e7d32; background:#e8f5e9; padding:14px; margin:16px 0;">

Приклад:
== Клієнтська аналітичні інструменти ==
 ↓
 "name": "Overdue Receivables",
! # Налаштувати права доступу.

Приклад JSON CRM-дашборду

Приклад JSON CRM-показників

аналітичні інструменти агробізнесу в CRM

{

SEO-аналітика в CRM

Очікуване закриття цього місяця: 3 800 000 грн Дзвінки: 300 CAC: 7 500 грн. План

Прогноз = Сума угод × Ймовірність закриття

"period": "2026-05",

дзвінки;
email;
зустрічі;
задачі;
коментарі;
створені угоди;
відправлені КП;
проведені демо;
прострочені задачі;
наступні дії;
час першої реакції;
час без активності по угоді. Угоди: 12

маржу по клієнтах;
маржу по угодах;
маржу по менеджерах;
маржу по товарах;
маржу по каналах;
маржу по регіонах;
маржу по маркетингових кампаніях;
маржу по маркетплейсах;
маржу по повторних продажах. !

</syntaxhighlight> Угода: 850 000 грн

SEO: 120 лідів → 45 MQL → 20 SQL → 8 продажів
Без аналітики компанія-користувач часто керує продажами так:
 ↓
 "currency": "UAH"

Сума продажів: 2 400 000 грн </syntaxhighlight>

Визначити цілі аналітики. * огляд продажів;

воронка продажів;
ліди;
маркетинг;
менеджери;
клієнти;
фінансовий блок;
дебіторка;
сервіс;
рекламації;
повторні продажі та реалізація;

прогнози. ! # Налаштувати причини програшу.

Канал B: продажі та реалізація 1 500 000 грн, маржа 180 000 грн

* кількість нових лідів;
* швидкість першої реакції;
* кількість дзвінків;
* кількість зустрічей;
* кількість КП;
* кількість угод;
* сума pipeline;
* сума продажів;
* маржа;
* конверсія;
* середній чек;
* повторні продажі та реалізація;
* дебіторка клієнтів;
* прострочені задачі;
* угоди без наступної дії;
* причини програшу. Приклад

 "name": "Gross Margin",

<syntaxhighlight lang="text">
Середній чек можна аналізувати за:
Погані інформаційні дані дають погані звіти.[[Категорія:Аналітика лідів]]

* промоутери;
* нейтральні;
* критики. Клієнти, які купили CRM, часто купують Power BI через 2–3 місяці. # Регулярно переглядати дашборди. K2 ERP
<syntaxhighlight lang="text">
[[Категорія:CRM для B2B]]
'''[[Cross-sell]]''' — продаж супутніх товарів або послуг. '''[[Середній чек]]''' — середня сума продажу. !== аналітичні інструменти маркетплейсів у CRM ==
 ↓
Сезон: Весна 2026
Маржа: 280 000 грн
== Що таке CRM-аналітика ==

Сегменти:

== План-факт продажів ==
Що треба робити далі?== аналітичні інструменти задач ==

KPI можуть включати:

Приклад: </syntaxhighlight> Сервісна CRM-аналітика показує якість підтримки й обслуговування клієнтів.</syntaxhighlight>

Погано:

Які головні показники CRM-аналітики?

У K2 ERP CRM CRM-аналітика стає особливо корисною, бо поєднує CRM із ERP, замовленнями, складом, оплатами, дебіторкою, рекламаціями, інтернет-магазином, маркетплейсами і Power BI. Хороша CRM-аналітика — це коли керівник бачить не без зусиль “менеджери працюють”, а конкретні цифри: скільки лідів прийшло, які стали угодами, які дали продажі та реалізація, де втрати, яка маржа, де борги, які клієнти ризикові і що треба зробити далі. {| class="wikitable" style="width:100%;"

Маржа: 45 000 грн

* дублікати клієнтів;
* порожні джерела лідів;
* неправильні UTM;
* незаповнені етапи;
* угоди без сум;
* угоди без наступної дії;
* відсутні причини програшу;
* неактуальні статуси;
* неправильні відповідальні;
* ручні помилки;
* різні назви каналів;
* відсутні зв’язки з ERP;
* неповні інформаційні дані по оплатах;
* немає маржі. Приклад:

<syntaxhighlight lang="text">

'''[[План-факт продажів]]''' — порівняння запланованих і фактичних продажів.

аналітичні інструменти маржі здатна показувати:

Приклад воронки:

Приклад:

SEO-запити для CRM-аналітики

рішення для бізнесу: змінити пакування і перевізника. Затримки: 8% Формула: CRM-аналітика потрібна для:

Звіт по лідах	Маркетинг, продажі та реалізація	Джерела, якість, конверсії
Звіт по воронці продажів	Керівник продажів	Етапи, суми, затори, конверсії
Звіт по менеджерах	Керівник продажів	KPI, активність, продажі та реалізація, маржа
Звіт по клієнтах	продажі та реалізація, директор	LTV, повторні продажі та реалізація, борги
Звіт по маркетингу	Маркетолог	CAC, ROMI, кампанії, джерела
Звіт по дебіторці	фінансовий блок	Борги, прострочення, ліміти
Звіт по сервісу	Сервіс	SLA, заявки, рекламації, NPS
Звіт по маржі	Директор, фінансовий блок	Маржа по угодах, клієнтах, каналах

! ! "gross_margin": 1872000, |- | Заявок за місяць | 860 |- | Закрито в SLA | 91% |- | Середній час реакції | 1 год 20 хв |- | Середній час вирішення | 14 год |- | Повторні звернення | 8% |- | NPS після сервісу | 72 |}

Угоди без наступної дії

Pipeline — це сукупність відкритих потенційних продажів. Канал B має більший оборот, але меншу маржу.

<syntaxhighlight lang="text">
}
Де воронка продажів просідає?[[Категорія:CRM-аналітика]]
Висновок: менеджер ефективний. {| class="wikitable" style="width:100%;"
У [[K2 ERP CRM]] аналітичні інструменти здатна поєднувати інформаційні дані CRM і ERP. "value": 96,

Маржа: 520 000 грн

* оцінити лояльність;
* планувати повторні продажі та реалізація;
* виявляти слабкі сегменти;
* запускати реактивацію;
* покращувати сервіс;
* зменшувати відтік. Борг
Дашборд здатна показувати:
Витрати: 200 000 грн

"weighted_pipeline": 7200000,
↓

!== Типові помилки CRM-аналітики ==

== Зовнішні посилання ==

Які товари продаються найкраще? Якщо CAC = 20 000 грн, а LTV = 15 000 грн — десь горить бюджет.== CAC ==

Сторінка: CRM для B2B

Конверсія угоди в продаж = продажі та реалізація / Угоди × 100%

Через місяць конверсія порівнюється повторно. Приклад:

Оплата

кількість таких угод;
суму таких угод;
відповідального менеджера;
етап;
дату останньої активності;
ризик втрати;
пріоритет. - останній NPS був низький;

створити задачу менеджеру

Починається археологія. Усі подивилися. * стандарти назв джерел;

правила UTM;
правила створення клієнтів;
правила створення угод;
обов’язкові поля;
статуси лідів;
етапи воронки;
причини програшу;
відповідальні;
дедлайни задач;
правила закриття угод;
зв’язок із ERP;
контроль дублів;
audit log. клієнт ERP купував 3 роки. CRM-аналітика повторних продажів показує:

↓

|- | Менеджер A | 180 | 25 | 12 | 5 |- | Менеджер B | 90 | 30 | 18 | 8 |- | Менеджер C | 240 | 10 | 6 | 2 |}

Чому CRM-аналітику краще пов’язувати з ERP?

Нічого не змінили. продажі та реалізація насіння: 9 200 посівних одиниць

Який прогноз продажів?