Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть
Шрифт:
British Telecom – от неопределенности к точности
Чтобы по-настоящему понять клиентов BT, нам было необходимо рассмотреть со всех сторон их интеллектуальные возможности. У нас имелась точная, основанная на фактических данных информация, позволявшая провести их сегментацию (мы говорили об этом в прошлой главе). Теперь нам нужно было провести сегментацию, основанную на их потребностях. Для этого мы вместе с маркетологами-разработчиками принялись за работу, пригласив к участию британскую компанию Henley Centre (нынешнее название – Futures Company), специализирующуюся на аналитических
Наш подход состоял из трех этапов.
– Мы выделили все небольшие компании и создали исчерпывающий список их потребностей, которые BT потенциально могла бы удовлетворить.
– Мы выявили, какие из этих потребностей представляются малым и средним клиентам наиболее важными.
– Нам нужно было разобраться, существуют ли различные типы небольших компаний, для которых эти потребности могут различаться. Например, имеет ли сервисная компания с годовыми доходами в 5 миллионов долларов такие же потребности с точки зрения коммуникации, как компания с таким же оборотом, но занимающаяся производством?
Мы начали с первого этапа, и по итогам работы у нас сформировался список.
Новые каналы и рынки
• Выход на новые географические рынки
• Развитие новых каналов дистрибуции
• Вывод на рынок новых продуктов и услуг
Концентрация на клиентах
• Рост клиентской базы
• Улучшение сервиса и коммуникации
• Повышение доходов от существующих клиентов
Эффективность работы
• Улучшение процессов управления поставками и запасами
• Улучшение процессов закупки
• Улучшение управления внутренними процессами
•
Обеспечение последовательности в наиболее важных системах и процессах
Управление бизнесом
• Снижение усилий на выстраивание соответствия административным правилам и регулированию
• Улучшение процессов управления компанией (в том числе финансового)
• Улучшение управления информационными технологиями
Эффективность работы персонала
• Обмен информацией с коллегами
• Обеспечение более гибких условий работы (в частности, работа на дому)
• Возможность постоянной работы за пределами офиса
Безопасность
• Обеспечение защиты бизнеса от преступлений и других рисков типа онлайнового мошенничества, компьютерных вирусов и взломов систем
Так как мы посчитали невозможным сконцентрироваться на всех семнадцати пунктах, наша вторая задача состояла в том, чтобы выяснить, какие из них считались нашей аудиторией наиболее важными. Это было сделано с помощью количественных исследований, в основном интервью крупной выборки из небольших компаний (в ходе которого мы спрашивали, какие потребности они считают наиболее важными). Представленная ниже в виде диаграммы информация наглядно показывает, что наши клиенты считали наиболее важным.
В итоге мы хотели выявить различные сегменты,
Предположим, мы проинтервьюировали представителей тысяч небольших и средних компаний, задав им вопрос о единственно важной потребности – эффективном управлении цепочкой поставок (которую нужно было оценить по шкале от 1 до 10). Их ответы (представленные точками на иллюстрации ниже) выглядели примерно так, как представлено ниже.
В данном случае ясно, что существуют два сегмента: компании, считающие управление цепочкой важным делом, и те, для кого это неважно. Кластерный анализ в данном случае будет крайне простым. Мы можем легко обозначить границами два четко сформировавшихся кластера.
Теперь давайте предположим, что мы задали участникам два независимых вопроса: первый – о важности управления цепочкой поставок; второй – о возможности сотрудникам постоянно работать за пределами офиса. Ответы на эти вопросы выглядели так, как представлено ниже.
Вы довольно легко можете увидеть три сегмента: первый – люди, считающие управление цепочкой важным (справа); второй – люди, не считающие управление цепочкой важным, но отдающие должное важности мобильности рабочей силы (вверху слева); третий – люди, не считающие важным ни один из вопросов (внизу слева).
Нам было нужно придать этим результатам визуальную форму. Но справиться с этой задачей на компьютере не так-то просто. Один вариант может состоять в том, чтобы нарисовать границы с помощью определения сравнительного расстояния. При проведении кластерного анализа мы давали компьютеру следующие инструкции:
• минимизировать расстояние между точками, принадлежащими к одной и той же группе, что позволяет более четко выразить суть групп, а значит, позволяет и вам легче их выявить;
• максимизировать расстояние между центрами различных групп, чтобы группы стали более заметными и вам было проще их найти.
Если вопрос заключался бы в оценке всего двух-трех потребностей, то нам вообще не понадобился бы компьютер. Мы могли бы увидеть и нарисовать нужные точки самостоятельно, а затем провести границы вокруг кластеров. Но вы наверняка помните, что мы хотели изучить не две потребности, а целых семнадцать. Это нам не по силам. (Вы мне не верите? Попытайтесь оценить хотя бы половину – и вы рискуете сойти с ума.)
Заставив компьютер обработать данные по всем семнадцати параметрам, мы обнаружили, что у нас сформировалось пять основных кластеров. Они значительно различаются между собой, когда речь заходит о сравнительной важности каждой из семнадцати потребностей, однако внутри каждого кластера потребности участников были крайне схожи между собой.