Kundanalys

Alla företag har begränsat med sälj- och marknadsresurser. Fokus behöver därför läggas på de kunder som ger mest tillbaka och din prioritering behöver vila på en faktabaserad grund.

Faktabaserad kundanalys

Alla företag har begränsade sälj- och marknadsresurser. Fokus måste därför läggas på de kunder och prospekt som ger mest tillbaka. Men i det prioriteringsarbete som krävs för att besvara vilka kunder ni som företag ska fokusera på och varför, så är det många som saknar faktabaserade beslutsunderlag – många tvingas fattas beslut på magkänsla.

Vi vet att det här arbetet går att göra mer faktabaserat. Men för att arbeta faktabaserat behövs fakta och då måste en kundanalys genomföras. Nedan kommer vi redogöra för vår syn på den faktabaserade kundanalysprocessen.

Faktabaserad kundanalys

Allt du gör i säljarbetet syftar till att få fler kunder att köpa oftare, för mer per gång och under en längre tid: 

  • Oftare (frekvens)
  • För mer per gång (snittbelopp)
  • Under längre tid (duration)

Antalet köp en kund gör under ett år multiplicerat med snittbeloppet per köp blir kundens årsintäkt. Genom att titta på hur många år (kundens duration) du får den här årsintäkten gör att du kan räkna fram kundens livstidsintäkt, eller även kallat Customer Liftetime Value (CLV).

 Bild 1 – hur frekvens, belopp och duration bygger upp Customer Lifetime Value (CLV) © 2013, 2023 CCustomer AB

Genom att summera CLV för alla kunder i hela din kundportfölj får du hela kundportföljens CLV. Därigenom kan du börja mäta CLV vid olika tillfällen och se resultatet av det arbete ni gör:

  • Får ni fler kunder? (antal)
  • Köper det oftare? (frekvens)
  • Till ett större belopp? (snittbelopp)
  • Är de er lojala under en längre tid? (duration)

Resultatet av ert arbete ser ni i kundernas beteende

Som företag har ni intentioner och mål ni vill uppnå. Därför genomför ni säljaktiviteter mot befintliga och nya kunder och för att bli lyckosamma krävs att ni har ett antal förutsättningar på plats som möjliggör ett bra arbete (erbjudande &, säljbudskap, processer & aktiviteter, överblick & styrning, resurs & personal etc.).

Resultatet av ert arbete går att se i utvecklingen av antalet kunder samt och kundernas ändrade beteende (CLV). Intentioner, aktiviteter och antalet kunder och deras beteende hänger ihop enligt följande:

 Bild 2 – antalet kunder och kundernas beteende (CLV) är resultatet av de aktiviteter ni väljer att göra © 2013, 2023 CCustomer AB

Med en faktabaserad kundanalys skapar ni en samsyn kring kundportföljens och enskilda kunders utveckling fram tills idag. Genom kundanalysen ser ni exempelvis vilka kunder som står för vilka intäkter, marginalutvecklingen per kund och kundgrupper, hur kundflödena ser ut in, i och ur kundportföljen samt var i den långa svansen av kunder ni har störst potential för intäktsökningar.

Det här blir er gemensamma bottenplattan för att följa upp kommande försäljnings- och marknadsaktiviteter och koppla insatserna till kundernas beteende. Motsatsen till faktabaserade beslut är att gissa eller lita till “magkänslan”.

Lite förenklat kan man säga att en kundanalys är ett utdrag ur fakturareskontran som du sedan tillsammans med företagets kontoplan analyserar utifrån en säljares ögon snarare än en ekonoms. Man översätter den ekonomiska data som redan finns tillgänglig till säljspråk.

Följande frågor bör direkt kunna besvaras av en kundanalys:

  • Vem köper? Vad?
  • Vilka är företagets 10-20 % viktigaste kunder?
  • Vilka är övriga kunder?
  • Vad köper de? Hur länge har de varit kunder? Vilka kunder har potential att utvecklas?
  • Hur lönsamma är enskilda kunder och kundgrupper? Hur ser marginalutvecklingen ut?
  • Vilka kunder är nya?
  • Vilka kunder har förlorats?
  • Vilka kunder har vunnits tillbaka?
  • Vilken frukt är lågt hängande, dvs var finns minsta motståndet för intäktsökningar?

Genom löpande kundanalys, innan, under och efter de aktiviteter som görs, så bör följande frågor kunna besvaras:

  • Vilka sälj- och marknadsaktiviteter leder till ökad försäljning?
  • Hur effektiva är respektive försäljnings- och marknadsaktivitet?

Kundanalysen möjliggör att metodiskt och faktabaserat ta avstamp inför framtiden och tex göra förutsägelser om framtida volymer av kunder, lägga kundbudgetar, planera och prioritera försäljnings- och marknadsarbetet och så vidare.

Kundanalysprocessen

Kundanalysen är en process som innehåller ungefär följande delsteg:

  • Datainsamling
  • Strukturering av data
  • Datatvätt, rensning
  • Analys
  • Rapportering, visualisering

Arbetet inleds med datainsamling, dvs data samlas in för alla köp gjorda under vald tidsperiod. Rådata kommer från ert befintliga ekonomisystem, fakturareskontran. Insamlade data behöver sedan tvättas. Exempelvis kan en kund ha konterats under två olika namn, köp kan ha fått felaktig kontering etc.

Det finns färdiga program för tvättarbete, men det går också att göra genom manuellt arbete i Excel eller genom att bygga egna makron. Rådata måste sedan struktureras och översättas till kunddata. Därefter analyseras data och sista steget är att skapa tydliga rapporter över datamängden och visualisera vad man har kommit fram till.

Kundanalysen bör göras regelbundet – helår, halvår eller kvartalsvis. Data kan snabbt bli inaktuell och leda till felaktiga slutsatser. För att kunna navigera efter kartan över kundportföljen är det viktigt att hålla den uppdaterad med aktuell information.

Kundanalysen kan ske med olika typer av hjälpmedel. Nedan ges en beskrivning av hur Excel kan användas, men det är som sagt även möjligt att använda specialiserade system för kundanalys som i olika grad kan automatisera arbetet.

Kundanalys med Excel

Ett bra verktyg för att göra en intäktsanalys är Microsoft Excel. Här kan man göra allt från enkla manuella uppgifter och databearbetning till komplexa makron som bearbetar data. Möjligheten att skapa och använda sk. pivottabeller och pivotdiagram är ett kraftfullt hjälpmedel när data ska analyseras.

Att göra en intäktsanalys i Excel tar tid första gången. Framförallt är det datatvätten och struktureringen av data som är tidsödande. I detta arbete brukar man behöva stämma av identifierade frågetecken med de affärsansvariga. Exempelvis om en kund konterats under olika namn eller ingår i ett större moderbolag behöver detta klargöras. En detaljerad kontoplan underlättar arbetet. Däremot, om konteringsdisciplinen är bristande hjälper det inte hur väldefinierade kontoplanen är.

De här arbetet går att göra får några få kunder, men även för flera tusen kunder och tiotusentals fakturor och verifikationsrader.

Dataextrahering till Excel

Börja med att ta ut informationen från affärssystemet. Vanligtvis kan ekonomifunktionen eller IT-avdelningen hjälpa till. I dokumentlistan nedan hittar du ett underlag som kan vara till hjälp när du pratar med dem. Du behöver få ut materialet i Excel-form eller annat format som kan importeras till Excel.

Förbered materialet

Det är enbart externa köp som är av intresse, dvs. av kunder betalda fakturor. Därför måste filen ibland städas om ekonomi- eller IT-avdelningarna inte redan har gjort det. Typiska saker att städa bort är internförsäljningar och eventuella ombokningar. Dessa går även att städa i efterhand.

Kontrollera att valutan är samma för alla köp. Om inte, lägg till en kolumn och räkna om till en gemensam valuta.

Du bör nu ha en excelfil med tusentals rader (en eller flera rader för varje faktura beroende på hur den har konterats) som ser ut ungefär som den nedan.

Lägg till två tomma kolumner: ”Moderbolag” och ”Kommentar”. Minimera sedan ointressanta kolumner så att du ser alla intressanta på samma skärm utan att behöva scrolla. De mest intressanta är:

  • Kundnummer
  • Kundnamn
  • Fakturanummer
  • Betaldatum
  • Belopp
  • Valuta
  • Verifikationsnummer

Utöver är all form av marginaldata och annan klassificering intressant. Ju mer data, desto bättre.

Strukturering i ett masterark “input data”

Nu börjar den tidskrävande biten. Nu ska alla rader organiseras.

Det underlättar om man börjar med relativt grova uppdelningar utifrån de olika tjänste- eller produktområden som företaget erbjuder sina kunder, tex tjänsteindelningen ”Utbildning”, ”Konsulting”, ”Rekrytering”, ”Bemanning” och så vidare. Man kan sedan finfördela kategorierna senare om man ser ett behov av det.

Kundanalysen görs utifrån årsvis uppdelad data. Utgå från minst tre år, men inte så mycket mer än sju år. Det beror på att längre tid än sju år oftast inte är relevant. Omvärlden, kundens situation och din relation till kunden har hunnit ändras för mycket – du kan helt enkelt inte dra relevanta slutsatser som vägleder dina beslut här och nu och framöver. Så inte mer än sju år.

Dock vill du titta så pass många år bakåt i tiden så att du kan se trender i kundportföljens utveckling. För varje år gör du kolumnuppdelningen enligt ovan. När det är klart adderar du:

  • En kolumn för varje affärsområde i den första grova sorteringen.
  • En intäktskolumn för respektive år.
  • För sedan samman alla ark till ett masterark

Bygg på ovan tabell med följande kolumner till höger. Det ser då ut enligt följande:

Att sortera data är lite av ett hantverk som det tar tid att bli duktig på, men det finns vissa riktlinjer man bör följa:

  • Sorteringen ska vara ”marknadsriktade”, dvs bygga utifrån de perspektiv som är intressanta att analysera kundbasen utifrån. Senare kan ni gå djupare och titta på underkategorier inom respektive kategori. Exempelvis en leverantör av både segel- och motorbåtar vill senare dela upp kunderna och exempelvis se vilka som köpt motorbåtar med inombordare resp. utombordare.
  • Gör tvättningen av olika namn på en och samma kund i masterarket. Förslagsvis lägger ni till en kolumn “moderbolag” där ni med Excels funktion “filter” sorterar ut och slår samman bolag som bör vara under ett och samma namn.
  • När alla rader är i masterarket lägger du på ett autofilter och ser till så att alla kategorier är stavade på samma sätt, så att du inte under arbetets gång ser att du råkat ge en och samma kund två olika namn.
  • Om ni är flera som gör sorteringen, se till att ni tidigt sätter “regler” för hur ni hanterar olika sorteringsfrågor. Gör på samma sätt.

Här finns ett exempel på masterark att ladda ner.

Analysera med hjälp av Excels Pivot-tabeller

För att kunna arbeta med datamängden gör du till sist en pivot-tabell med hjälp av Excel. Med pivot-tabeller kan du vrida och vända på informationen som du vill för att dra relevanta slutsatser. En bra första vy brukar vara att se kunderna utifrån 80/20-snittet, dvs deras intäkter i fallande ordning. När data är sammanställd i Excel rekommenderar vi att du sedan lyfter över dina diagram och tabeller i Powerpoint för att tydliga kunna visualisera och presentera dina analyser och slutsatser.

Kom ihåg att inte bara visa data – dra slutsatser! Vanligt är annars att den som gjort analysarbetet visar på en mängd data, men att slutsatserna lyser med sin frånvaro. Kom ihåg att våga dra slutsatser. Kan låta självklart, men missas av många!

I dokumentlistan nedan finns exempel på hur en Excel-fil med kunddata och en pivot-tabell kan se ut.

Nedan finns ett par exempel på grundläggande bilder som du kan ta fram med hjälp av Excel. 

Bild 3 – Intäktsanalys exempelbild fördelning av totala intäkter per kund och tjänst eller produkt © 2013, 2023 CCustomer AB

Bild 4 – Kundanalys, utveckling av antal kunder och kundflöden i kundportföljen © 2013, 2023 CCustomer AB

Slutligen, kom ihåg att dra slutsatser utifrån dina analyser. Visualisera inte bara data utan ta fram en hypotes och se om den ska förkastas eller accepteras. Lycka till!