Cью Фелан (Sue Phelan).
Насколько ценны клиенты в финансовом отношении? Несмотря на то, что постоянные клиенты являются жизненно важной основой успешного бизнеса, даже в наши дни некоторые компании воспринимают ценность своих клиентов как нечто само собой разумеющееся. Количественно оценив выгодность клиента, организация может определить, насколько серьезной может оказаться его потеря или приобретение. Затем, выяснив, что влияет на ценность клиентов, можно соответствующим образом управлять отношениями с ними, а, следовательно, оптимизировать доходы.
Чтобы развивать бизнес в современных жестких экономических условиях, необходимо грамотно оценивать клиентов и поддерживать их прибыльность для компании, иначе можно их потерять. Что заставляет людей стать потребителями продукции компании? Какие особенности продуктов и услуг наиболее важны с точки зрения их продажи? Какая практика и поведение компании вновь и вновь приводят к одним и тем же действиям клиентов? Применив аналитические инструменты для понимания клиентов и постигнув глубже те факторы, которые влияют на ценность, приверженность и выгодность потребителя, можно оценить, как различные бизнес-цели влияют на доход, и распределять ресурсы для обеспечения более эффективного взаимодействия с клиентами. Кроме того, можно ежедневно объединять и внедрять те технические условия, которые формируют ценность клиента в будущем.
Оперативные системы управления взаимоотношениями с клиентами (Customer Relationship Management, CRM), например, предназначенные для автоматизации продаж или организации центра обработки звонков (call-center), играют важную роль для повышения качества взаимодействия с клиентом – то есть эффективного и недорого обмена сообщениями с заказчиком. В процессе работы эти системы накапливают большие объемы ценных данных о клиентах. Однако такое ПО не решает за менеджера вопрос, кому, когда и что говорить. Для этого требуется интуиция, а также мощные аналитические инструменты и инфраструктура в организации, которые позволят определить, чего хотят заказчики, и предсказать их действия. Только глубоко изучив клиентские ожидания можно сделать нужное предложение нужному человеку в нужное время. Если раньше такие возможности были только у крупных компаний, в которых работают группы аналитиков и специалисты по data-mining, то теперь прогресс в развитии программного обеспечения сделал мощные аналитические возможности более доступными, обеспечивая возможность принятия решений на основе фактов в масштабах всей организации.
С возможностью использования информации о клиентах как стратегического ресурса управление взаимоотношениями с клиентом становится более качественным. Применение аналитической платформы для поддержки CRM-стратегии повышает эффективность каждодневных операций и дает возможность более грамотного принятия решений, касающихся клиентов, улучшения взаимодействия с ними, роста доходов.
Для развития бизнеса необходимо понимание своих заказчиков. Кто на сегодняшний день является типичным клиентом компании? Какие заказчики самые лучшие, выгодные и постоянные? Каков профиль лучших целевых клиентов? Чтобы ответить на эти и другие вопросы, для начала нужно разбить задачу на несколько управляемых и измеряемых целей: увеличить суммарное количество клиентов (N), повысить ценность клиентов (V) за счет роста расходуемых ими средств на услуги компании (а также сократить расходы на невыгодных клиентов), повысить приверженность (L) клиентов. Каждая цель напрямую связана с доходом: чем выше любое из этих значений, тем выше прибыль.
|
R=NVL Формула успеха CRM такова: R=NVL, где R=доход, N=количество клиентов, V=ценность клиентов, L=приверженность клиентов. При повышении любого из показателей в правой части формулы растет доход. Хоть формула и упрощенная, она позволяет правильно оценивать финансовую выгодность клиентов. |
Рис 1. Формула успеха CRM
Наверняка, в каждой компании существует специфика, которая особенно важна для бизнеса и несет больший потенциал в отношении дохода, чем другие. Например, так как клиенты склонны часто менять провайдеров, и при этом не несут больших расходов, телекоммуникационные компании и фирмы, предоставляющим финансовые услуги, получают максимум дохода, сохраняя уже имеющихся клиентов. А в розничной торговле ценность клиента больше определяется частотой покупок и средним объемом сделок.
Аналитическая оценка клиентов поможет утвердиться в интуитивных предположениях, касающихся основной бизнес-задачи, либо обнаружить скрытую проблему, которая имеет еще больший потенциал с точки зрения роста дохода или сокращения расходов. В любом случае с учетом постоянной динамики это поможет принимать решения на основе фактов и определять, где нужно сосредоточить усилия, чтобы добиться максимального эффекта.
Аналитическая оценка начинается с выявления ключевых групп клиентов, или сегментов, которые определяются уникальным набором характеристик и линией поведения. Какие клиенты тратят больше всего денег? Кто из них тратит меньше и постоянно жалуется, но продолжает делать покупки или вновь и вновь подписываться на услуги? Выявив наиболее ценные, постоянные и расширяемые сегменты, а также уникальные группы и отклонения внутри них, можно применить более глубокие аналитические методы к профилям клиентов, обнаружить новую информацию и разработать программы по достижению поставленных целей. В следующих разделах рассказывается о том, как аналитические инструменты помогают в развитии бизнеса, обеспечивая более глубокое понимание заказчиков.
Стоит задаться вопросом, достаточно ли долго новые клиенты обращаются к услугам компании, чтобы их можно было считать доходными? Затрачивая усилия на работу с людьми, которые вероятнее всего откликнутся и станут клиентами, необходимо помнить, что важно сосредоточиться на тех, кто, скорее всего, окажется выгодным клиентом.
Выбор целевой клиентуры требует хорошей сегментации. Необходимо глубокое понимание ключевых групп клиентов на основе широких многомерных профилей – профилей, где учитываются все клиентские данные, а не только бизнес-термины и интуитивные соображения. Нужно выделить наиболее выгодных клиентов и применить технологию data mining для их оценки и разработки целевого профиля. Наконец, чтобы применить целевой профиль к данным о новых потребителях и выявить наиболее удачных кандидатов для маркетинговых программ, требуется использовать прогнозирующие модели.
Предлагаются ли компанией нужные товары по соответствующей цене, в нужном месте и в нужное время, с тем, чтобы максимизировать выручку от клиентов? Лучший способ повысить объем повторных сделок, расширить средний объем покупательской корзины и обеспечить успех специальных предложений по продаже – это знать, «что, где и почему» скорее всего купит тот или иной человек.
Качественные исследования, такие как выделение групп и исследование покупательского поведения, позволяют разобраться в мышлении покупателей и выяснить, почему они делают те или иные покупки. Однако такая работа часто требует много времени и финансовых затрат. Кроме того, это исследование состоит в том, что делаются разовые «снимки данных» на основе небольшой выборки. Технологии количественных исследований могут расширить и улучшить полученные результаты, они выполняются на основе всей клиентской базы и, при наличии хорошей аналитической среды, ежедневно (а иногда и в режиме реального времени) обеспечивают текущие результаты. Анализируя пользовательские транзакции в организации, организация может обнаружить некоторые шаблоны покупательского поведения и выявить уникальные возможности продаж. Технологии прогнозирования также позволяют обнаруживать связи между продуктами, прогнозировать действия на основе жизненного этапа клиента и предсказывать поведение конкретного человека, например, его отклик на предложение или вероятность покупки того или иного продукта.
Предоставляет ли в компания услуги, которые будут вновь и вновь привлекать постоянных клиентов? Продление срока сотрудничества с покупателем и сокращение числа клиентов, отказавшихся от сотрудничества, часто оказывается самой сложной задачей, однако дает самые высокие финансовые результаты для бизнеса.
Почему клиенты уходят? Какие действия предшествуют и ускоряют уход покупателя к конкуренту? Хотя настроиться на предложение продуктов и услуг, которые удержат клиента легко, сделать это трудно. Преимущество использования прогнозирующего анализа, позволяющего сохранить приверженность клиентов, можно описать так же, как и для двух предыдущих бизнес-целей: аналитика позволяет выделить уникальный многомерный профиль клиентов и прогнозировать их поведение. При таком сценарии клиентский сегмент будет состоять из самых приверженных клиентов, а также тех, кто, вероятно, может перейти к конкуренту. Исследовав постоянных клиентов и тех, кого компания уже потеряла, можно планировать свою деятельность в будущем, удовлетворить всех покупателей, а также сохранить стабильный доход или добиться его роста.
Аналитические средства позволяют организации принимать более эффективные решения, направленные на клиента на основе: прошлых данных, понимания текущей ситуации и предположений о будущем. С их помощью удается лучше узнать свой бизнес и своего клиента. Появляется информация о том, как работает бизнес и каковы его клиенты, как происходит взаимодействие с ними, и как они реагируют. Аналитические средства обеспечивают глубокое понимание клиентов и их ожиданий. Компании становится ясно, чего хочет покупатель, она может прогнозировать его действия. За счет этих знаний появляются существенные конкурентные преимущества: возможность управлять будущей ситуацией и повышать доходы.
На сегодняшний день, доступен широкий диапазон аналитических технологий, начиная с показателей и базовых статистических отчетов и заканчивая возможностями OLAP технологий (выполнения продольных и поперечных срезов) и сложными технологиями, включая data mining и прогнозирующее моделирование. Каждый из методов дает некоторую информацию о клиенте, при этом для каждого из них характерны свои требования по времени, глубине данных и аналитическим знаниям конечного пользователя. Комбинация всех технологий в аналитической среде создает приложение широкого применения, которое можно использовать во всей организации, представляя информацию в наиболее удобной для пользователя форме, при этом глубокий анализ оказывается скрытым от пользователя.
Как можно ежедневно использовать аналитическую систему в бизнесе? Успешное применение CRM аналитики состоит из четырех этапов: организации, обучения, действия и контроля.
1) Организация заключается в сборе данных из оперативных CRM-систем и других источников в единое хранилище. Чтобы иметь четкое представление о клиенте необходимо обеспечить доступ ко всей информации об этом человеке и о его взаимодействиях с компанией в одном месте. Если сотрудники, работающие с Web-сайтом и центрами обработки звонков оперируют только той информацией о взаимодействии с клиентом, которая получена по их каналу, то полной картины получить не удастся, а поэтому нельзя обеспечить ожидаемое качество услуг и отклик. Сбор всей информации о покупателе – по каналам сбыта, бизнес-направлениям, системам и т.п. – и организация разнородных источников данных является первым этапом аналитического процесса.
Не менее важно, чтобы данные были представлены в нужной форме, для того, чтобы можно было получить ответы на необходимые вопросы и выполнить определенный тип анализа. Ведь не строится же фундамент здания, пока не известно будет это двухэтажный или восьмиэтажный дом. Так и аналитические возможности клиентской базы нужно планировать, тогда удастся получить такую систему, на которую можно будет рассчитывать и которую можно будет развивать. Аналитически настроенная модель данных очень важна для обеспечения возможности извлечь максимум пользы из клиентских данных на следующих этапах процесса.
2) Этап обучения состоит в том, чтобы выяснить, какой смысл имеют данные, выполнив data-mining исследование и распространив полученную информацию. Обучение предполагает использования широкого диапазона аналитики для того, чтобы:
Получить полное представление о клиентах. Применить методы сегментации ко всей клиентской базе и выделить важные многомерные классификации, которые включают следующие характеристики: ценность, приверженность, жизненный статус, демографические параметры. Рассмотреть эти сегменты и изучить общие моменты в поведении, такие как тенденция к покупке конкретных продуктов. Создать целевые клиентские профили. Использовать демографические данные и информацию о поведении клиентов в прошлом для прогнозирования того, какие из новых потребителей могут в будущем стать лучшими клиентами, какие продукты вероятнее всего будут покупать лучшие клиенты. Все это позволит повысить продажи на протяжении всего периода работы с этими клиентами.
Обучение – это непрерывный процесс, который использует данные новых клиентов на организационном этапе и дает информацию об этих покупателях.
3) На третьем этапе полученные знания применяются при взаимодействии с клиентами с целью повышения эффективности бизнес-процессов. Знания о клиентах совершенно бесполезны, если они не применяются на практике – для различного рода взаимодействий в разных ситуациях.
Под применением на практике подразумевается использование знаний и аналитических моделей для прогнозирования того, как конкретный клиент будет реагировать на предложение. На этом этапе оценивается маркетинговая программа и те предложения, которые использовались раньше, затем применяются модели отклика для прогнозирования вероятности того, что в будущем конкретный клиент отреагирует на новое или аналогичное предложение. Выбирается конкретный тип и канал общения с клиентом и осуществляется контакт. Кроме того, используются индивидуальные прогнозы относительно клиента, или баллы (например, показатель, определяющий ценность клиента на протяжении всего его периода работы с компанией – lifetime value), которые позволяют выделять соответствующие ресурсы и расходы для максимизации как прямых маркетинговых результатов, так и желаемых косвенных последствий, например роста расходов клиента в целом. Чтобы действовать эффективно, необходима система, которая обеспечивает:
информацию для лиц, принимающих решения;
технологию, которая непосредственно в CRM-системе поддерживает выработку рекомендаций и персонализацию.
Действие требует использования полученных знаний об усовершенствовании процессов и внесения оперативных изменений в деятельность компании. Например, если конкретная группа постоянных клиентов предпочитает проводить обмен продуктов по электронной почте, а не лично, то после рассмотрения расходов и прибылей, можно принять решение об удовлетворении пожеланий клиента и разработке внутренних процессов и средств для реализации такого метода.
4) Этап контроля состоит в непрерывной проверке всего CRM-процесса, оценке его влияния на доход, повышении эффективности и информировании сотрудников о стратегических целях. Подразумевается отслеживание показателей, таких как продажи и приверженность клиентов, для того, чтобы определить влияние CRM-инициатив на доход и достижение конкретных целей. Используя показатели, можно быстро понять, что произошло и сделать приблизительный прогноз на будущее. Примером клиентского показателя может служить процент сохранения клиентов (процент клиентов, сохранившихся к концу некоторого периода по отношению к общему числу клиентов за этот период). Склонность к отказу от услуг – также пример прогнозируемого показателя. Он показывает, какова вероятность того, что клиент откажется от сотрудничества с компанией – отменит подписку, сократит объем покупок или вовсе прекратит покупать. Контроль позволяет изменять бизнес-процессы с учетом полученных знаний, совершенствовать их, учитывая потребности клиентов и оценивать успех с учетом нацеленности на клиентов. За счет выбора общих целей и показателей контроль позволяет устанавливать для всех сотрудников компании общие приоритеты: весь бизнес будет «крутиться» вокруг клиента.
Тратит ли компания свой бюджет и распределяет ли ресурсы на те мероприятия, которые больше всего ценятся клиентами? Уделяется ли внимание именно выгодным потребителям? На сегодняшний день совсем нетрудно и недорого получить массу информации о клиентах, при этом уважая все концепции и правила конфиденциальности. Если не применить эти данные с пользой, то конкуренты получат преимущества. Информация о клиентах - важнейшая часть любой успешной бизнес-стратегии, и чтобы максимально ее использовать, надо рассматривать эти данные как стратегический ресурс.
Применяется ли систематический подход в принятии решений, где сочетаются интуиция, опыт и факты? Можно ли проконтролировать и оценить принятые решения, чтобы понять, что же дало положительный результат, с тем, чтобы в дальнейшем повторить успешные действия и минимизировать потери? Аналитические средства обеспечивают возможность использования фактов в принятии решений, дает дополнительную выгоду и более глубокое понимания клиентских данных. Когда компания учится на своем прошлом опыте, понимает суть происходящего в настоящем и делает прогнозы на будущее, ее можно считать готовой к принятию более эффективных решений, направленных на клиента.
Используются ли в организации самые последние, наиболее «продвинутые» аналитические возможности для получения широкой прогнозирующей информации, представленной в четкой и понятной форме, которая направляет к выполнению конкретных действий? Применяется ли система, которая делает клиентские данные доступными для всех сотрудников организации, которые могут их с выгодой использовать? Полная, интегрированная аналитическая среда дает максимум преимуществ организации в плане развития отношений с клиентами. Она может обеспечить хорошее сочетание аналитических технологий, начиная от показателей и отчетов, и заканчивая прогнозирующими моделями и рейтингами клиентов в реальном времени, а также представлять информацию в наиболее удобной для каждого пользователя форме. Наконец, такая среда позволяет обучаться на клиентском опыте, управлять им и контролировать его.
При наличии аналитической среды для расширения CRM-программы организация может повысить и оптимизировать доход за счет:
понимания ключевых факторов повышения выгодности и постоянства клиентов;
оценки и контроля действий и их влияния на прибыльность клиентов;
управления организацией и повышения ценности клиентской базы.
Если в компании клиентская информация рассматривается как стратегический ресурс, то это уже начало пути к более развитому управлению взаимоотношениями с клиентами. Применение аналитической платформы для поддержки CRM-стратегии расширяет набор ежедневных операций, обеспечивает глубокое понимание клиентской базы и помогает оценить потребительские ожидания. Таким образом, становится ясно, чего желают покупатели, а, следовательно, можно предсказать их действия. Такие знания дают серьезные конкурентные преимущества – возможность управлять ситуацией в будущем и повышать доход.
Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://www.citforum.ru/