Poštovani korisnici!
Nadogradnja sistema ometaće pristup Bisnode rješenjima od petka, 15.11.2019. Do nedjelje 17.11.2019.
Hvala na razumijevanju.
Vaš Bisnode

 

Analitičko praćenje tržišta

21 jun 2019

Dubinska analiza + Pametni podaci = Nove mogućnosti

Pametna analitika koja koristi veću dubinu podataka omogućava pronalaženje novih poslovnih prilika. Milan Dragić i Marko Srabotnik navode pet koraka kako se njome koristiti. 

 

Vrijeme. Uslovi. Tržište. Odnos je takav da za prilagođavanje komapnija i traženje novih poslovnih prilika nije dovoljno samo praćenje općih informacija. Poželjno je praćenje vijesti o ekonomskim i društvenim događanjima, kao i kontakt s kupcima – oni su nužni za dobijanje informacija o trendovima. Ipak, za ispravne odluke kompanije trebaju veću dubinu podataka. Kako se baviti dubinskom analizom događaja i traženjem novih prilika objašnjavaju Milan Dragić, generalni direktor kompanije Bisnode za regiju jugoistočne Europe, te Marko Srabotnik, direktor poslovnih rješenja Bisnodea za jugoistočnu Europe.

 

Pažljivo pratite zapažanja i predviđanja stručnih institucija i analitičkih kuća.

Osim praćenja trendova i pozicioniranja na tržištu i u vašoj branši preporučljivo je sistemski pratiti prognoza makroekonomskih institucija, statističkih ureda i analitičkih kuća. Važno je:

biti svjestan da se sve grane industrije ne hlade istom brzinom i intenzitetom

• analitički provjeriti je li vaša proizvodna linija već u kritičnom valu hlađenja.

 

Obratite pažnju na kupce vaših kupaca.

Pažljivo pratite što se događa s klijentima vaših klijenata. Kako posluju, na kojim tržištima i granama su izloženi i od kojih kompanija i događaja na tržištu zavise. Pratite trendove u privrednim granama kupaca koji kupuju od vašeg klijenta, bez obzira na to radi li se o kompanijama ili krajnjim potrošačima.

Sposobnost razumijevanja svega o potencijalnom kupcu – njegove potrebe, izazove i granu djelatnosti – pružit će uvid koji je potreban za uspješno povezivanje s potencijalnim klijentima. Stvaranje kontakata s potencijalnim kupcima u današnjem složenom i bučnom B2B okruženju zahtijeva vrijeme, trud i podatke. I upravo pomoću podataka i analitike možete skratiti vrijeme koje bi inače bilo potrebno da bi vaš potencijalni klijent postao profitabilan.

 

Hlađenje može biti prilika. Diverzificirajte proizvode i tržišta.

Pratite hlađenje tržišta iz perspektive vlastitog poslovanja. U međuvremenu zapitajte se šta to znači za Vaše poslovanje? Možete utvrditi dvije stvari: šta u poslovanju možete optimizirati i gdje hlađenje možete iskoristiti za novi razvoj.

Na primjer, proizvodne kapacitete za koje znate da će raditi još samo nekoliko sljedećih mjeseci iskoristite za proizvodnju novih proizvoda ili rješenja. Počnite se proaktivno povezivati s novim, još neosvojenim tržištima, izvan zapadnoevropske i srednjoevropske regije u kojoj su slovenske kompanije uglavnom prisutne. Analitičari smatraju da se slovenske kompanije često ponašaju reaktivno umjesto proaktivno, naglašava Marko Srabotnik:

»Ako upoređujemo strukturu izvoza Slovenije i Danske (priložena tablica) možemo vidjeti da je ovisnost o Njemačkoj manja nego u Sloveniji, a u 50 % danskog izvoza nalaze se države s tri kontinenta. Inače je neposredna uporedba nezahvalna (zbog različite strukture ekonomije, ostvarenog BDP-a i dodane vrijednosti te udjela globalnih kompanija), ali pokazuje da je 50 % slovenskog izvoza povezano sa susjednim državama, s pretežnim udjelom Njemačke.

Proizvodna struktura slovenskih kompanija u velikoj mjeri zavisi od glavnih kupaca na navedenim tržištima (slovenske kompanije uprkos prepoznatljivoj razvojnoj izvrsnosti) dio su opskrbnog lanca i premali broj kompanija djeluje kao razvojni partner ili samostalno nastupa na globalnim tržištima).«

 

Uporedba glavnih izvoznih partnera Slovenije i Danske po udjelu izvoza:

Slovenija Danska
Njemačka 20% Njemačka 15,50%
Italija 11% Švedska 11,60%
Hrvatska 7,80% Engleska 8,20%
Austrija 7,50% SAD 7,50%
Francuska 5,40% Norveška 6%
    Kina 4,40%

 

Identificirajte profil svojeg željenog kupca.

Kompanija ste iz mliječne industrije. Ovako se odvija dvostepena analitika (s trećim korakom):

 

1. KORAK: Tokom analize koncentrirajte se na stavke:

  • Veličina kompanije: broj zaposlenih, promet
  • Kreditni rejting, ako je dostupan
  • Pravni oblik
  • Godina osnivanja
  • Vlasnička i kapitalna povezanost

2. KORAK: Na osnovu analize utvrdite da je profil vašeg idealnog kupca:

  • Veličina: broj zaposlenih od 100 do 200, godišnji promet od 2 do 5 miliona
  • Djelatnost prema standardnoj klasifikaciji: proizvodnja sladoleda
  • Pravni oblik: dioničko društvo i društvo s ograničenom odgovornošću
  • Starost kompanije: preko 10 godina
  • Vlasništvo: privatno 

3. KORAK: Kad u drugom koraku dobijete željene podatke, iskoristite ih za dobijanje listu:

  • Kompanija planira ući na britansko tržište.
  • Stoga se usredotočite na pronalaženje idealnog kupca u Velikoj Britaniji.
  • Nabavite spisak kompanija koje ispunjavaju uslove.

 

Kako do novih kupaca naprednim pristupom.

Osim online analitičkih alata za analitiku predstavljenih u prethodnom dijelu, postoje rješenja koja sa značajnom preciznošću pripremaju spisak potencijalnih poslovnih partnera u kombinaciji  tradicionalnog segmentiranja i podataka s web-a. Najvažniji je pažljiv izbor ključnih riječi jer one signaliziraju čime se kompanija zapravo bavi i želi li ući u određeno područje poslovanja.

Primjer. Tražite informacije o kompanijama u Njemačkoj koji djeluju na području »green energy«. Budući da je riječ o relativno novom konceptu ili aktivnosti, te fraze se ne mogu naći u uobičajenim klasifikacijama aktivnosti, pa je pretraživanje neuspješno. Zbog toga za pretraživanje internetskih stranica koristimo ključne skupinu riječi "green energy Deutschland". Dobijene rezultate obogaćujemo podacima iz offline kolekcija: naziv kompanije, kontakti, veličina prometa, broj zaposlenika. Dakle, stavili smo filter koji nam omogućava kontaktiranje samo relevantnih potencijalnih kupaca. 

Napredniji pristup

Pristup se temelji na ispravnoj kombinaciji internih podataka kompanije i odabranih strukturiranih (offline) i nestrukturiranih podataka s interneta. Prikupljene podatke pomoću umjetne inteligencije (AI) pretvaramo u kvalitetne potencijalne kupce (leade) s velikom vjerojatnoćom realizacije prodaje. To su analitički projekti u kojima trebamo znati koji su ciljevi i na koja pitanja želimo odgovore.

Primjer Frankfurtskog sajma (Messe Frankfurt). Prilikom traženja potencijalnih kupaca (lead generation), javlja se potreba za bolje usmjerenim targetiranjem pravih potencijalnih partnera. Potrebno je učiniti sljedeće korake:

Cilj: kvalitetni leadovi s pravim donositeljima odluka za sajam tekstila.

Rješenje nudi dobro definiran i automatiziran pristup za generiranje potencijalnih kupaca (lead generation). Koristimo kombinaciju:

 a.) offline podataka: broj zaposlenih, djelatnost, financijski podaci

 b.) selekcioniranih podataka s internetskih stranica dobijenih tehnikama umjetne inteligencije (AI).

Dobijene podatke o potencijalnim kupcima (leade) zatim klasificiramo pomoću modela mašinskog učenja (MLM, odnosno machine learning models) uz fokusiranje na idealne poslovne partnere. Na taj je način je dobijeno gotovo 3300 rangiranih leadova, kojima smo iz offline baza dodali kontaktne podatke na globalnom nivou.

Rezultat: prije 16 na 100 kvalitetnih leadova, sada 90 na 100 –> iz skupa od 100 leadova u praksi se njih 16 pokazalo odgovarajućima (s obzirom na prethodne kriterije segmentacije). Pomoću umjetne inteligencije (AI) broj se povećava na 90. Što znači 5,6 puta veću uspješnost u kvalifikaciji i dobijanju leadova.