Ричард Оуэн - Сервис, который приносит прибыль. Практическое руководство по созданию системы NPS
3. Далее на основании взвешенных вероятностей мы рассчитали общее взвешенное среднее по каждому сценарию (нынешнему и прогнозируемому). Сами средние показатели ничего не значат, мы будем анализировать только соотношение между ними.
4. И наконец, мы рассчитали относительную разность между двумя средневзвешенными показателями (0,58206 – 0,57526 ÷ 0,57526 = 1,18 процента).
Таблица 2.2. Результат перемещения 1 процента пассивных клиентов в сегмент промоутеров
Разность между взвешенными средними показателями составляет 1,18 процента. Если мы исходим из предположения, что данные о склонности к повторным покупкам отображают предполагаемый вклад существующих клиентов в увеличение доходов компании, то повышение NPS на 1 процент (другими словами, перемещение 1 процента нейтралов в сегмент промоутеров) повлечет за собой рост доходов за счет существующих потребителей на 1,18 процента. Компании, которые могут отделить долю существующих клиентов в своих доходах от доли новых, могут рассчитать фактическое воздействие изменения NPS на увеличение доходов, умножив объем доходов, полученных за счет существующих клиентов, на 1,18 процента.
В этом примере увеличение NPS посредством перемещения 1 процента детракторов в сегмент нейтралов приводит к росту доходов всего на 0,3 процента. Следовательно, этой компании стратегия превращения нейтралов в промоутеров принесет гораздо более весомый выигрыш, чем перемещение детракторов в сегмент нейтралов. Такой подход позволяет определить, на чем стоит сфокусировать усилия и ресурсы, чтобы они оказали максимальное влияние на финансовый рост.
Оценка влияния рекомендаций
«Половина денег, которые я трачу на рекламу, не приносит пользы. Проблема в том, что я не знаю, какая именно половина», – это знаменитое высказывание приписывают Джону Уонамейкеру[14], которого считают отцом современной рекламы. Многие маркетологи согласились бы с этим утверждением, учитывая низкий коэффициент отклика и показатели эффективности традиционной рекламы.
В самом начале главы были перечислены четыре положительных аспекта поведения лояльных клиентов. Один из них – готовность порекомендовать вашу компанию другим. Сарафанное радио эффективнее традиционной рекламы, потому что рекомендация исходит из надежного и ценного источника – окружения клиента. Такие сторонники и активные промоутеры – мечта маркетолога.
Все те простые методы оценки лояльности клиентов, которые мы рассматривали до настоящего момента, сфокусированы на непосредственных выгодах от покупки клиентами продуктов компании – другими словами, от готовности каждого конкретного потребителя приобретать что-то повторно, увеличивать расходы на покупку и сотрудничать с вами дольше. В случае распространения доброй молвы мы фокусируем внимание на косвенных преимуществах лояльности клиентов, самое существенное из которых – возможность привлечения новых покупателей с помощью устных рекомендаций. В конце концов, в основе индекса искренней лояльности лежит вероятность того, что клиент порекомендует компанию друзьям или знакомым, а значит, было бы логично предположить, что как минимум часть покупателей выполнят свое обещание, а часть людей, получивших такую рекомендацию, сами станут клиентами компании.
В этом разделе речь идет о двух подходах к расчету финансовой ценности доброй молвы. В основе первого подхода лежит воздействие положительных рекомендаций. Для того чтобы определить его степень, необходимо включить в анкету два простых вопроса.
1. Вы выбрали нашу компанию по рекомендации друзей или знакомых? (Да/Нет.)
2. Рекомендовали ли вы компанию друзьям или знакомым последние 12 месяцев? (Да/Нет.)
В примере с производителем медицинского оборудования мы проанализировали, как применять данные о вероятности повторных покупок для оценки финансовых выгод от превращения нейтралов в промоутеров. Для этого можно использовать и ответы клиентов на вопрос «Рекомендовали ли вы компанию друзьям или знакомым за последние 12 месяцев?».
Например, по имеющимся данным компания получает около 18,2 процента доходов за счет новых клиентов. Для того чтобы определить процент, полученный от новых покупателей, пришедших по рекомендации, мы использовали вопрос «Вы выбрали нашу компанию по рекомендации друзей или знакомых?».
Около 34,6 процента клиентов подтвердили, что им посоветовали компанию, поэтому мы применили этот показатель и по отношению к новым заказчикам. Таким образом, доля доходов за счет рекомендаций составляет 6,3 процента (34,6 процента от 18,2 процента доходов, полученных за счет новых клиентов).
Далее мы можем использовать ответы на вопрос «Рекомендовали ли вы нашу компанию друзьям или знакомым за последние 12 месяцев?» точно так же, как это было сделано с ответами на вопрос о продолжении покупок (как показано в табл. 2.2). Рассчитав относительное изменение количества рекомендаций в связи с перемещением нейтралов в сегмент промоутеров, мы можем определить, сколько новых клиентов получит компания за счет рекомендаций. На основании этого показателя, а также увеличения объема доходов от покупателей, продемонстрировавших готовность продолжать вести дела с компанией, можно оценить общее воздействие повышения индекса искренней лояльности на доходы. Расчет общей стоимости изменения индекса NPS на 1 процент за счет перевода нейтралов в промоутеры, выглядит так: (0,818 × 1,0118) + (0,063 × 1,0042) + 0,119 = 1,0099, что составляет примерно 1,01 процента, или 1 процент. Первый член этого уравнения отражает произведение доли дохода от существующих клиентов на разницу в склонности к повторным покупкам между сегментами. Второй член – это произведение доли новых клиентов, получивших рекомендации, на разницу в количестве рекомендаций между сегментами, а третий член отражает оставшееся неизменным число новых клиентов, воспользовавшихся услугами компании по неизвестным причинам. В случае компании по выпуску медицинского оборудования с годовым объемом доходов 360 миллионов долларов перемещение 1 процента нейтралов в сегмент промоутеров с учетом их склонности к повторным покупкам и готовности рекомендовать ее другим позволило увеличить объем доходов на 3,6 миллиона долларов (табл. 2.3).
Таблица 2.3. Оценка перемещения 1 процента нейтралов в сегмент промоутеров
Такой подход позволяет оценить влияние рекомендаций, но не охватывает всех аспектов доброй молвы. Лояльные клиенты действительно будут советовать вашу компанию друзьям и знакомым, но недовольные покупатели могут убедить людей в том, что с вами не стоит иметь дела. Молва распространяет и позитивные, и негативные отзывы о компании и бренде. В следующем примере мы проанализируем методику оценки влияния сарафанного радио, учитывающую поведение промоутеров и детракторов.
Кейс: оценка эффекта рекомендаций
В 2007 году мы провели бенчмаркинг[15] десяти компаний по разработке корпоративного программного обеспечения. На основании информации о заявляемых расходах клиентов на покупку продуктов этих компаний мы выполнили количественную оценку влияния отзывов и рекомендаций потребителей, получив в итоге такие цифры: в среднем 565 тысяч долларов дополнительной прибыли на промоутера и 701 тысяча убытка на детрактора. Этот эффект получился без учета различий покупательских привычек и сроков жизни клиентов с компанией.
Проще всего начать с определения ценности рекомендаций промоутеров. Для расчета этого показателя необходимо включить в анкету еще один вопрос в дополнение к тем двум, о которых шла речь выше.
1. Вы выбрали нашу компанию по рекомендации друзей или знакомых? (Да/Нет.)
2. Рекомендовали ли вы нашу компанию друзьям или знакомым за последние 12 месяцев? (Да/Нет.)
3. Какому количеству друзей или знакомых вы порекомендовали нашу компанию за последние 12 месяцев? (1, 2, 3…., 10 или более?)
В дополнение к этой информации вам потребуются финансовые данные, чтобы оценить экономическое воздействие молвы, отображенное в вопросах 2 и 3. В нашем примере для расчета ценности рекомендаций используется средний объем расходов на клиента, но можно использовать и другие варианты, такие как совокупный и чистый доход компании, рентабельность, общий доход за счет новых покупателей или ценность клиентов в течение всего срока обслуживания.
Для того чтобы получить количественные данные по сегменту промоутеров, мы начали с определения процента промоутеров, которые рекомендовали компанию другим людям за прошедшие 12 месяцев (вопрос 2). И получили 81 процент – достаточно высокий показатель для этой отрасли. На основании данных ответов на третий вопрос мы узнали, что промоутеры, активно рекомендовавшие продукты компании друзьям и знакомым, дали в среднем по 4,2 рекомендации за 12 месяцев.
