Сервис, который приносит прибыль
Шрифт:
Затем специалисты компании провели сегментацию клиентов по регионам. Было очевидно, что высокая концентрация детракторов наблюдается в нескольких подразделениях, расположенных в определенных географических зонах. В регионах EMEA и APAC [13] (оба подразделения с многомиллионным оборотом) был достаточно большой сегмент детракторов по сравнению с другими зонами (рис. 2.4). Анализ комментариев клиентов показал, что одно подразделение отличается от всех остальных. Незадолго до проведения опроса группа поддержки клиентов EMEA была выведена и перенесена в отдаленную локацию, что оказало неожиданно сильное негативное воздействие на клиентский опыт. Руководители АВС, которые знали об этом
13
EMEA (Europe, the Middle East and Africa) – регион, включающий в себя Европу (в том числе Россию), Ближний Восток и Африку. APAC (AsiaPacific) – страны Азиатско-Тихоокеанского региона. Прим. ред.
Рис. 2.4. Определение детракторов по регионам с учетом NPS, взвешенного по объему доходов
Чтобы лучше понять различные факторы лояльности стратегически важных сегментов клиентов, можно применить такие методы использования данных об NPS практически в любой ситуации. Во многих случаях эти же методы можно применять для поиска возможностей в плане перекрестных и дополнительных продаж. В главе 7 содержатся дополнительные сведения об использовании такой информации.
Определение ценности перевода клиентов из одного сегмента NPS в другой
Многих практиков, занимающихся Net Promoter, просят предоставить бизнес-кейс для оправдания инвестиций в систему или по меньшей мере обосновать, почему эти вложения принесут финансовую выгоду. Есть много способов продемонстрировать ценность таких инвестиций, в том числе сложные в вычислительном отношении методы прогнозирования отдачи инвестиций, но порой самый простой подход оказывается наиболее эффективным. Во многих случаях для этого нужна всего лишь достоверная внутренняя финансовая информация и ответы на несколько конкретных вопросов анкеты.
Определение ценности на основании финансовых данных
Если в вашем распоряжении есть данные, которые можно привязать непосредственно к сегментам клиентов или корпоративным заказчикам, то проще всего разработать экономическую модель, демонстрирующую связь между NPS и ростом финансовых показателей. Такая модель должна учитывать временной лаг между повышением NPS и ростом доходов компании. В ее основе лежат два предположения: во-первых, индекс искренней лояльности служит опережающим индикатором роста; во-вторых, увеличение NPS влечет за собой повышение финансовых показателей (например, увеличение доли компании в расходах клиента).
В следующем примере мы проанализируем зависимость между NPS и финансовым ростом крупного поставщика программного обеспечения, работающего в сфере В2В. Мы использовали модель, позволяющую рассчитать рост доходов компании по каждому сегменту лояльности. Этот процесс происходил следующим образом:
1. Мы собрали данные об уровне лояльности и объеме доходов по всем ключевым клиентам примерно за пять кварталов. Эффективное использование этой модели зависит от возможности отслеживать и лояльность, и доходы на уровне компании-клиента.
2. Анализ данных о доходах показал, что их объем по каждой компании увеличивается в период продления лицензий (при этом увеличение расходов клиентов на покупку новых продуктов оказывало значимое, но не очень большое влияние). В случае большинства заказчиков продление срока действия лицензий производилось раз в год. Ради простоты мы проанализировали финансовые данные каждого клиента за четыре квартала
3. В качестве финансового показателя был выбран рост доходов за один год (например, измеряется как изменение доходов за период с первого квартала одного года по отношению к первому кварталу следующего). Использование роста доходов вместо абсолютного показателя позволяло предотвратить искажение результатов из-за вклада относительно небольшого числа крупных клиентов в объем доходов компании. По той же причине из рассмотрения были исключены выбросы в данных – заказчики с резко отклоняющимися показателями (например, те, при работе с кем темпы роста доходов более чем в два раза превышали среднеквадратическое отклонение от среднего показателя роста).
4. В качестве показателя лояльности мы использовали индекс искренней лояльности. Каждая компания-клиент была отнесена к одной из трех категорий NPS (промоутеры, нейтралы или детракторы) на основании среднего балла рекомендаций отдельных респондентов, принимавших участие в опросе от имени клиента.
5. Мы ввели временной лаг между повышением лояльности и финансовым ростом. Во время предыдущих исследований мы видели, что временной лаг между NPS и ростом составляет, как правило, от трех месяцев до одного года. В связи с этим по каждому клиенту мы использовали значение NPS за один квартал до наступления периода, который использовался для расчета годового роста доходов.
Полученные результаты представлены на рис. 2.5. Как мы и ожидали, на клиентов из числа промоутеров приходится самый большой объем продаж. Обеспечивая компании увеличение доходов в размере 11 процентов в год, эти заказчики становятся движущим фактором роста компании. На сегмент нейтралов приходится 38 процентов общего количества клиентов, однако их весьма скромный вклад в рост компании не идет ни в какое сравнение с положительным экономическим влиянием промоутеров. На детракторов приходится совсем небольшое количество клиентов (12 процентов), но они оказывают негативное влияние на рост доходов, составляющий в данном случае отрицательную величину -6 процентов. В общей сложности процент клиентов в каждом сегменте лояльности, взвешенный по среднему темпу роста, приблизительно соответствует общему темпу роста компании за тот же период (около 5,3 процента). Таким образом, данная модель однозначно подтверждает вывод, что клиенты с высоким NPS обеспечивают более высокий рост доходов, тогда как влияние детракторов носит прямо противоположный характер.
Рис. 2.5. Снижение NPS влечет за собой сокращение экономической ценности
Хотя эти результаты интересны и сами по себе, они также дают возможность моделировать ценность перемещения клиентов (или групп) между различными сегментами лояльности.
На рис. 2.6 отображены два сценария повышения лояльности и ожидаемого влияния на рост компании с течением времени. Темп роста 5,3 процента рассчитан с учетом существующего разделения клиентов на промоутеров, нейтралов и детракторов, а также данных о темпах роста в каждом из этих сегментов. Используя темпы роста по каждому сегменту в качестве постоянной величины, мы можем составить возможные сценарии увеличения объема доходов благодаря продвижению некоторых клиентов по цепочке лояльности. В соответствии с первым сценарием мы перемещаем 6 процентов клиентов в сегмент промоутеров, в том числе 4 процента из сегмента детракторов и 2 процента из сегмента нейтралов. Это обеспечивает повышение ожидаемого темпа роста компании до 6,1 процента. Мы также разработали второй, более агрессивный сценарий, согласно которому перемещение еще 6 процентов клиентов в сегмент промоутеров обеспечивает повышение темпов роста доходов компании до 7 процентов.