LuckyTemplates의 보고서를 통해 고객 통찰력 표시

이 LuckyTemplates 쇼케이스에서는 비즈니스의 고객 서비스 및 수익성을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 고객 통찰력에 초점을 맞춘 보고서를 검토합니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

이 보고서 전체에서 사용되는 기술은 고객을 주요 수익원으로 분류하는 것입니다.

상위 고객은 중간 및 하위 마진 고객과도 비교됩니다.

목차

• 보고서 요약
• 고객 분석
• 상위 고객
• 고객 판매
• 결론

보고서 요약

이 보고서는 유럽 전역에서 제품을 판매하는 회사를 기반으로 합니다.

다음은 판매를 생성하는 지역의 요약을 보여줍니다.

다음 슬라이서를 사용하여 다른 시간 프레임을 선택할 수 있습니다.

판매 대상 채널도 확인할 수 있습니다.

이 차트는 수익의 대부분이 어디에서 발생하는지 확인할 수 있는 상위 고객에 대한 심층 정보를 제공합니다.

또한 상위 고객의 매출 상위 국가를 확인할 수 있습니다.

고객 분석

이 보고서에서는 특정 클라이언트 판매를 자세히 살펴보고 과거 판매와 비교합니다.

이 경우 선택한 기간 동안의 대 이전 판매를 보고 있습니다 .

이 보고서의 장점은 동적이라는 것입니다.

우리는 특정 클라이언트를 살펴보고 판매가 뒤처지거나 예산을 초과하는지 확인한 다음 이것이 발생하는 이유를 이해할 수 있습니다.

또한 이 보고서를 통해 고객이 구매한 특정 제품과 특정 기간 동안의 수익성을 확인할 수 있습니다.

또한 슬라이서를 사용하여 다른 시간대를 선택하고 기간을 비교할 수 있습니다.

이 차트는 2016년 2분기 및 3분기의 누적 총 판매 대 작년 2분기 및 3분기 메트릭을 보여줍니다.

우리는 각 고객의 성과를 철저하게 조사하여 결과적으로 영업 인력과 지역 성과를 살펴볼 수 있습니다. 

상위 고객

이 보고서에서 우리는 클라이언트 그룹을 파고들고 특히 우리의 상위 고객을 살펴봅니다.

우리는 전체 고객 기반을 필터링 없이 볼 수 있지만 우리 수익의 주요 원천인 상위 고객에 집중하고 싶습니다.

상위 고객은 수익의 65-70%를 생성합니다.

특정 기간을 추가로 선택한 다음 해당 기간의 상위 고객, 해당 국가 및 구매한 제품을 빠르게 확인할 수 있습니다. 이 정보는 판매가 발생하는 위치를 식별할 수 있도록 내림차순으로 순위를 매길 수 있습니다.

고객이 구매한 제품 간의 이익 차이도 볼 수 있습니다.

이 통찰력을 통해 이러한 제품 중 일부가 판매되는 이유와 다른 제품에 비해 이 클라이언트에 대한 마진 차이가 있는 이유를 추론할 수 있습니다.

LuckyTemplates는 이 정보 뒤에 있는 논리적 이유를 동적으로 식별하는 데 도움이 됩니다.

우리는 또한 일부 고객이 정확히 동일한 제품에 대해 다른 고객에 비해 더 큰 마진을 얻는 이유에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 

보고서에서 특정 정보를 선택하면 각 개별 거래를 볼 수도 있습니다.

이러한 방식으로 클라이언트를 다중 선택하거나 클라이언트 그룹화를 가질 수 있습니다. 높은 수준의 트랜잭션을 위해 이 데이터를 내보낼 수도 있습니다.

이는 영업 회의 중에 제시할 수 있는 주요 거래에 집중할 수 있는 좋은 방법입니다.

고객 판매

보고서의 이 페이지에서 시간 경과에 따른 고객 데이터를 효과적으로 살펴볼 수 있습니다. 

작년 구매와 비교하여 특정 기간 동안 고객이 구매한 것을 볼 수 있습니다.

이 경우에 우리는 구체적으로 제품을 파고들고 있습니다. 우리는 주요 고객이 어떤 제품을 구매했는지 조사하고 있습니다.

우리는 그들이 작년에 비해 올해 더 많은 제품을 구매한 이유와 그 반대의 이유를 확인할 수 있습니다.

이러한 통찰력은 클라이언트가 수행하는 작업을 이해하기 위해 클라이언트와 통신해야 한다는 결론을 내리는 데 도움이 됩니다. 우리는 그들이 경쟁업체로 이동했는지, 다른 비즈니스 라인으로 이동했는지 또는 우리 제품의 판매나 사용을 중단했는지 알아내야 합니다.

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결론

이 LuckyTemplates 쇼케이스는 소중한 고객 인사이트를 얻기 위해 설정할 수 있는 다양한 보고서를 보여줍니다.

이 보고서에서 수집한 정보 뒤에는 다양한 대화가 있습니다. 이 정보의 출처를 찾고 이러한 통찰력을 모든 과거 시간 프레임과 비교하는 것은 매우 직관적입니다.

이 방법은 판매 데이터에서 일부 추세가 나타나는 이유와 수익성을 개선하기 위해 무엇을 할 수 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

모두 제일 좋다,