Анализ клиентской базы Я выше писал про нашу бизнес-модель. Понимание каждого из ее кирпичиков (т.е. почему мы делаем это именно так, а не иначе) пришло не сразу, а в процессе эволюции. Методом проб и ошибок. И рефлексии полученного опыта — что сработало и почему это сработало. В процессе такой рефлексии для меня очень важно избавляться от собсвенных когнитивных искажений, зашоренности — и опираться на факты. Включать критическое мышление. Одно из упражнений, которое я делал в прошлом году, готовясь к стратегической сессии — анализ клиентской базы. Я собрал таблицу из всех клиентов Datanomix за последние 5 лет. Отсортировал ее по выручке с клиента за этот период. И для каждого клиента задал 10 простых вопросов, которые были для меня важны. Результаты получились следующие: На ТОП-10 клиентов с которыми мы работали по услугам (от большего к меньшему) пришлось 83% выручки. Inbound — 9/10 У клиента в 9 случаях из 10 был сформулированный запрос. Это был первый инсайт. До этого я считал, что нас кормит Outbound, но это было мое искаженное вопсприятие — вероятно потому что я тратил на него большую часть своего внимания и усилий. Теперь я так не делаю. Outbound — 4/10 Только в 4 случаях из 10 я прилагал усилия сам, чтобы выйти на клиента и предложить ему решение. В двух случаях вообще с другой темой, но получил в итоге эти заказы. Partners — 8/10 В 8 случаях из 10 меня рекомендовали клиенту партнеры. Это был второй инсайт. Когда у клиента был запрос на тему данных и аналитики, он приходил с ним к знакомому руководителю ИТ-компании, с кем уже работает. А тот далее рекомендовал меня. Для меня это означает, быть top-of-mind среди фаундеров ИТ-компаний для меня важнее, чем среди потенциальных клиентов 🙂 Personal Brand — 8/10 В 8 случаях из 10 была важна роль личного бренда и персональная репутация. Qlik — 3/10 Только в 3 случаях из 10 клиенту была важна технология Qlik (на которой мы специалиизруемся). Остальным было все равно — они доверяли нашему выбору. Specialization — 6/10 В 6 случаях из 10 сыграла роль наша специализация в предметной области — анализ закупок, анализ рисков. Upstream — 9/10 В 9 случаях из 10 было необходимо работать на C-level — прорабатывать видение основных стейкхолдеров до деталей, искать идеи, которые принесут ценность, защищать их. Downstream — 10/10 Во всех случаях клиенту нужны были не только идеи, но и их реализация руками. Could sales be delegated? — 5/10 В половине случаев к продажам можно было подключить аккаунт-менеджера и он бы скорее всего справился сам с закрытием сделки. Multi-year — 8/10 В 8 случаях из 10 клиент платил нам больше 1 года. Говорят, что удивление — это мера информации. Я в процессе такого анализа удивился минимум 2 раза — это отличный результат и хорошая пища для размышений на стратег.сессии.