Когортный анализ в продажах: как управлять не по ощущениям, а по цифрам

Управление отделом продаж — это не про «мне кажется, у нас всё хорошо» или «да он просто плохо продаёт». Если оценивать эффективность только по общей конверсии или количеству сделок за месяц, можно легко упустить реальные проблемы и вовремя не отреагировать.

Классический подход — считать конверсию лида в встречу и встречи в продажу в разрезе месяца или года. Этот метод полезен, но он не даёт целостной картины, потому что не учитывает:

✔ Цикл сделки — в одном месяце могут закрываться сделки, встречи по которым состоялись ещё пару месяцев назад.

✔ Качество лидов — маркетинг может давать трафик с разной конверсией, и если продажи вдруг упали, это не всегда проблема менеджера.

✔ Темп роста менеджера — без учёта когорты можно подумать, что сотрудник работает стабильно, но на самом деле его эффективность могла начать падать ещё несколько месяцев назад.

Решение? Когортный анализ.

✅ Менеджер понимает, проблема в нём или в лидах

Если смотреть конверсию без когорты, можно решить, что менеджер «сдулся» и стал хуже продавать. Но когортный анализ показывает: просто маркетинг начал привлекать нецелевых клиентов. А это совсем другая проблема, требующая другого решения.

✅ Руководитель видит полную картину

Когда сделки закрываются через 2-3 месяца после заявок, нельзя просто считать текущие продажи от текущих встреч. Нужно смотреть, как ведут себя лиды в динамике.

✅ Можно прогнозировать выручку и управлять нагрузкой отдела

Если видно, что конверсии встреч в продажу по последним когортам падают, значит, через пару месяцев будет просадка по выручке. Это сигнал, что нужно разбираться уже сейчас.

А теперь давайте разберём это на реальных примерах.

Допустим, у нас есть менеджер, который за месяц получил 100 лидов, провёл 30 встреч и закрыл 10 сделок на сумму 2 000 000 ₽.

На первый взгляд, всё хорошо.

Мы смотрим из каких лидов получились встречи:

А продажи случились только по встречам, которые были в прошлом месяце.

📌 Вывод: если смотреть только на общий показатель, кажется, что у менеджера всё стабильно. Но когортный анализ показывает, что он не конвертирует свежие лиды в сделки. Значит, в следующем месяце результаты просядут, и если не разобраться, почему так происходит, отдел потеряет в выручке.

Допустим, у нас есть менеджер А. Мы смотрим его конверсии в разрезе нескольких месяцев:

На первый взгляд, всё нормально — сделки есть, показатели стабильные.

📌 Темп менеджера начал проседать ещё в феврале. Он стал проводить меньше встреч, а продажи по ним начали падать. Если мы будем ждать ещё месяц, прежде чем вмешаться, апрель будет провальным.

📌 Решение: подключиться к переговорам менеджера, разобрать записи встреч, понять, в чём проблема (может, он стал иначе работать с возражениями или лиды стали хуже).

Если дополнительно разложить лиды по каналам, можно увидеть, какой источник даёт самые качественные заявки, а какой — забирает бюджет, но не конвертирует.

Допустим, лиды пришли из 3-х каналов:

📌 Вывод: на таргет идёт бюджет, но он почти не даёт сделок. Без когортного анализа это можно было бы заметить только через 2-3 месяца падения выручки.

Допустим, мы анализируем 2 месяца.

📌 Вывод: с февраля просели конверсии. Если не принять меры, март окажется критичным.

✔ Повторные продажи: можно видеть, какие клиенты возвращаются и с каким чеком.

✔ Закрытие дебиторки: отслеживание, через сколько дней клиенты платят.

✔ Найм: можно считать отклик на вакансии по разным периодам.

📌 Кстати: если хотите разбираться в бизнес-метриках (CR, ROMI, CAC, LTV и другие) — у меня есть словарь бизнес-метрик. Конечно, боссы и так всё знают, но если сотрудники хотят быстро освежить знания — вот ссылка, можно сохранить в закладки и подглядывать на совещаниях!

А в Телеграм-канале «Сотрудник VS Босс» в следующих постах разберём пример, как может выглядить правильный когортный анализ и как его внедрить в своей компании.
P.S. Если вам казалось, что продажи — это просто «хорошо продавать», а теперь кажется, что это бесконечные таблицы и анализ, не переживайте. Это и правда так. 😆