Тренинг Экономическая эффективность в IT

направления, 2018 год
Убыток -25 500 000 рублей

обработку заявки
3 месяца
Только на предварительную классификацию заявок потребовалось 19 рабочих

дней
После введения регламента чужие заявки перестали поступать
Зарплата консультанта 4200 рублей/рабочий день (2014 год)
Экономия -79 800 рублей (только на правильной маршрутизации заявок)

SLA

Прибыль

Маршрутизация

(онлайн/оффлайн)


Каналы продаж
Онлайн продажи
Оффлайн продажи

клиентов
Как сохранить лояльность основных клиентов
Рассылка обновлений технической документации после каждого

релиза
Еженедельная аналитика заявок и ошибок пользователей
За полгода количество заявок в поддержку сократилось с 90 до 10 штук
Количество сотрудников на поддержке сократилось с 2 до 1 человека (45 000руб/месяц на 2018 год)
Фонд оплаты труда сокращенного сотрудника: 703 080 рублей/год
30 клиентов были переведены на повышенный уровень поддержки (+20% к тарифу), 15000+15000*0,2=18000. Наша годовая прибыль увеличилась на 3000*30*12=1 080 000 рублей
2 клиента из этих 30 перешли на хостинг наших партнеров (перенос хостинга бесплатно, у клиентов было сокращено по 2 админа -40 000 рублей/ месяц) 40*12*1,302=624 960рублей (экономия на персонале (ФОТ на одного админа))
Стоимость хостинга 2*2000 рублей в месяц/клиент 2*2000*12=48 000 хостинг в год на одного клиента
Выгода для одного клиента 624960-48000=576 960 рублей /год

Зоны генерации прибыли

Финансовая дисциплина

Лояльность

заправится и не в этот день не работали
Убыток-5000 рублей/день
Длительность 4

месяца
Суммарные потери 5000*30*4=600 000 рублей

одного сотрудника поддержки с окладом 65 000 рублей/месяц (ФОТ 1

015 560 рублей/год)

Цели написания базы знаний

Задачи написания базы знаний

Внутреннее обучение

Контроль качества обучение персонала

Актуальность знаний персонала

от 160 000 рублей (2018 год)
Чтобы продать не пользующийся спросом

товар, его продавали с уценкой
Маржинальность снизилась с 27 % до 17 %
Стоимость фуры товара 2 000 000 рублей
Вместо 2 540 000 рублей продали за 2 340 000 рублей.
Потери по марже 200 000 рублей.

Уменьшение времени доставки

Снижение ошибочных доставок

Место списания товара

сезонно обусловленные
Деление товара на заказываемого из центрального офиса и

заказываемого из гипермаркета
Принятие регламента на максимальному объемы товара одного наименование на складе
Внедрение ПО, подсчитывающего объем товара на складе
Внедрение ПО, подсчитывающего объем товара в гипермаркете
Интеграция ПО, указанного в двух предыдущих пунктах
Снижение списания товара, вызванного порчей товарного вида на 30 % (до 8% чистой прибыли)
Потенциальная возможность порчи товара снизилась с 3% объема до 2%. При стоимости фуры товара в 2 000 000 рублей-1% -20 000 рублей в абсолютном выражении

Анализ динамики товарных остатков

Контроль поставок сезонно обусловленных товаров

CRM и дублируется во второй
Принятие регламента работы с клиентами, у

которых есть задолженность по оплате
При звонке должника в отдел продаж уходит сообщение о необходимости решить вопрос с оплатой.
Количество клиентов с задолженностью за полгода снизилось с 40 % до 20 %
Объем просроченной дебиторской задолженности за полгода сократился с 40 % до 30 %

Интеграция CRM

Создание единой точки входа

Разработка регламентов

выставления приоритета заявкам?
Испания дает 40 % прибыли в теплое время

года
Дубай дает 50 % прибыли в холодное время года
Выделение luxury сегмента (10% прибыли)
Количество повторно обратившихся в повысилось с 10 % до 30 % в luxury сегменте (от 1 000 000 рублей) туров с конверсией ~40%
Средняя стоимость тура в luxury сегменте 1 500 000 рублей
Количество купленных туров увеличилось с 2 до 3 в месяц
Прибыль увеличилась на 18 000 000 рублей

По странам

По типу отдыха

По приносимой прибыли

По странам

Payable
Отсутствие однозначности для принятия решения
После исправления инструкции был налажен учет

дебиторской задолжености без проблем с налоговой

отелй
Постоянные жалобы клиентов на невозможность бронирования туров
Декомпозиция задачи по степени

востребованности отеля
Приоритет решения задачи задвоения с отелями
После решения задачи заполняемость данных отелей возросла с 40% до 67,2%
Прибыль увеличилась в среднем на 1 125 000 рублей на отель (данные по 450 отелям при средней цене тура 75 000 рублей)