Файл: Тема историкоэкономические предпосылки возникновения концепции.pdf

272
 Будьте реальными. Если это возможно, отправлять опросы предпочти- тельнее от реального человека – с email, аккаунта в социальных сетях, телефона и т. д. Это сделает общение более естественным и повысит конверсию.
 Тестируйте. Протестировать все внутри команды – работают ли ссылки, открываются ли сообщения в разных браузерах, доходят ли они клиен- там разных email-сервисов.
Проверка полей и обязательные поля. Проверка полей (answer validation) позволяет клиенту не допустить ошибку, а компанию защитить от получения не- верно введенных данных. Обязательные для заполнения поля помогают полу- чить более полные ответы. Однако, если в опросах удовлетворенности сделать поле с комментариями к рейтингу обязательным, высок шанс, что либо процент ответивших на весь опрос сократится, либо чаще будете получать бессвязный набор символов в качестве ответа.
Custom Variables – внедрение в опрос дополнительных полей с целью пер- сонализации. Например, при рассылке опросов можно привлечь поля из CRM.
Например, имя (вставляя его автоматически в приглашение), название куплен- ного продукта (для оценки качества), дату покупки и прочие.
3. Отправка опроса клиентам. В зависимости от целей проведения опроса определить количество и выбрать виды каналов их распространения.
Survey Send API – возможность интеграции сервиса с CRM-системой и от- правка опросов на основе данных из нее. С помощью этого функционала можно запускать опрос клиенту автоматически при наступлении какого-либо события в
CRM, например:
 агент службы поддержки закрыл кейс по обращению клиента;
 аккаунт-менеджером в CRM заводится завершенная встреча;
 регулярно запускается отчет, подтягивающий информацию по клиен- там, совершившим покупку за предыдущий период.
4. Получение ответов от клиентов. Желательно организовать сообщения- напоминания об опросе. Интересным представляется разработка такого шаблона

273 сообщений, который бы высылался респондентам в случае, если они не прошли опрос спустя определенное время.
Мгновенные оповещения – оповещения в режиме реального времени при ответе клиента на опрос (в основном реализованы в виде email-сообщений). Эта функция поможет компании выделиться в области клиентского опыта. В случае ценного (позитивного/конструктивного) фидбэка от клиента представитель ком- пании связывается с ним как можно скорее после оповещения, благодарит и под- тверждает, что над комментариями клиента будут работать.
Survey response API – возможность программного подключения к базе дан- ных сервиса с результатами опросов и выгрузки их в CRM. Связать сервис опро- сов с CRM-системой компании таким образом, что при прохождении опроса кли- ентом в CRM за ним закрепляется информация с результатами опроса.
Максимальное количество ответов. Максимальное количество прохожде- ний необходимо установить на один раз для «защиты от дурака» так, чтобы одно взаимодействие не могло быть оценено множество раз одним и тем же клиентом.
Пиксель Facebook – возможность встраивания в опрос специального кода, который позволяет запускать таргетированную рекламу Facebook на аудиторию респондентов (ремаркетинг). Используя этот функционал, можно добраться до клиентов в Facebook, Instagram, Messenger и Audience Network. Это ценная опция для бизнесов, которые хотели бы запускать там маркетинговые кампании. Для большей эффективности этого инструмента можно придумать ряд фишек, напри- мер, в рамках онбординга клиента внедрить небольшой обязательный опрос в
Facebook Pixel. Таким образом, не спрашивая у пользователя информацию по профилю, вы будете собирать аудиторию ремаркетинга на всех своих клиентов, сегментировать их на базе ответов и запускать по ним таргетированную комму- никацию.
5. Анализ полученной информации. Категоризация тегов – возможность создания тегов (категорий) и последующей маркировки получаемого фидбэка с помощью тегов – вручную или автоматически. Если объем неструктурирован- ного фидбэка в текстовом формате начинает расти, для быстрого реагирования

274 компании могут потребоваться инструменты автоматизации. Для этого можно использовать функции автоматической оценки настроя (Sentiment Analysis) и определения тематики отзыва (Text Analytics) – это удобно, так как позволяет мгновенно выделять из множества ответов те, которыми стоит заняться в первую очередь.
Аналитика и визуализация. В идеале данные по ответам респондентов должны загружаться в CRM-программу через API либо через Excel, а для визуа- лизации и аналитики – использовать Tableau или Power BI, подключенные к той же самой CRM.
6. Определение дальнейших шагов по совершенствованию работы компании.
Итак, опрос является одним из важнейших видов запрашиваемой обратной связи. Современные каналы проведения опросов, использование информацион- ных технологий и инструментов позволяют оперативно получать и анализиро- вать отклики клиентов.

275

ТЕМА 24. АНАЛИЗ КЛИЕНТОВ
КАК ОСНОВА РАЗВИТИЯ КОМПАНИИ
– Сегодня начинается конкуренция за то, чтобы стать дирижером эко-
системы, а следовательно – иметь доступ к клиенту. Дирижер экосистемы –
это платформенная компания, которая обладает высокой технологией, высо-
кой компетенцией по анализу потребностей клиента.
Герман Греф, председатель Правления ПАО «Сбербанк»
Понять потребителя и предвосхитить его желания возможно исключи- тельно на основе анализа клиентской базы и совершенствования работы с ней посредством каналов коммуникации. По данным сервиса SuperOffice, клиенто- ориентированные компании на 60 % более прибыльные, чем компании, которые не фокусируются на потребностях клиентов.
Сатья Наделла, CEO Microsoft, высказала мнение, что «корпоративная культура на основе данных – это не только применение новейших технологий, это изменение традиционной корпоративной культуры так, чтобы компания, ко- манды в ней и каждый сотрудник стремились делать что-то отличное, потому что располагают для этого необходимыми данными».
Для чего нужны данные о клиентах? Анализ поведения потребителей поз- воляет добиться значительной персонализации. Поведенческие привычки, инте- ресы и предпочтения могут рассказать, как, когда, где и почему потребители со- вершают покупки. Вооружившись подобной информацией, можно объединить коммерческие инвестиции, включая промоакции, контент, интернет-торговлю и рекламу, для предоставления потребителю удобного на всех этапах потреби- тельского опыта. Примерно 39 % российских потребителей считают, что наибольшее влияние оказывает персонализированная реклама, они любят взаи- модействовать при помощи одного клика и получать персональные подборки и предложения по товарам.

276
Компании, принимающие управленческие решения на основе анализа дан- ных, в 23 раза эффективнее привлекают новых клиентов, в шесть раз больше кли- ентов удерживают и, как следствие, в 19 раз прибыльнее, чем другие (исследова- ние McKinsey).
Работа с клиентами может идти всего в трех направлениях: привлечение, удержание и развитие. Задачи, которые можно решать с помощью анализа кли- ентской базы данных, отражены в табл. 16.
Таблица 16
Задачи, решаемые с помощью анализа клиентской базы данных
Привлечение
Удержание и развитие
Повышение конверсии
Снижение стоимости привлечения
Рост числа новых клиентов
Снижение времени от заявки до покупки
Повышение среднего чека новых клиентов
Увеличение ROMI (возврат инвестиций в маркетинг)
Снижение оттока клиентов и повышение ко- эффициента удержания
Рост повторных покупок
Повышение среднего чека
Снижение стоимости обслуживания клиентов
Повышение удовлетворенности и лояльности
Повышение пожизненной ценности
Мониторинг каких метрик следует проводить?
1. Коэффициент оттока (Churn Rate (CR), Customer Retention Rate (CRR)).
Если бизнес нуждается в лояльных клиентах, без мониторинга этого показателя невозможно понять, в какой момент маркетинг и продажи будут работать только на новых клиентов, не заботясь об удержании текущих (формулы 3, 4, 5).
2. Средний доход с клиента (Average Revenue Per User) показывает, сколько денег в среднем приносит один клиент в компанию за период. Немного отличается от показателя «Средний чек», поскольку не учитывает количество транзакций, но дает понимание комплексной работы с каждым клиентом.
3. Стоимость привлечения клиента (Customer Acquisition Сost) отражает, сколько стоит привлечение одного фактического клиента (не лида) в бизнес. Для более точной оценки следует учитывать не только рекламный бюджет, но и сто-

277 имость услуг подрядчиков и сотрудников по маркетингу, представительские рас- ходы и работу менеджеров по продажам – словом, все то, что направлено на при- влечение (формула 1).
4. Срок окупаемости затрат на привлечение (Payback CAC) рассчитывается по формуле 27:
PB CAC=
CАС
ARPU
(27)
Метрика отражает, сколько времени требуется для того, чтобы затраты на привлечение клиента окупились. Особенно важно отслеживать его в бизнесах со сложными воронками и длинным циклом продаж, где затраты на привлечение крайне высоки и окупаются далеко не сразу. Либо там, где доход с клиента не- высок, а рынок характеризуется высокой степенью конкуренции.
5. Срок жизни клиента (Lifetime) определяется как разность между датой последнего заказа и датой первого заказа. Метрика отражает, как долго в среднем клиенты остаются с компанией. Можно переводить в дни, месяцы или годы, кому как удобно и понятно.
6. Пожизненная ценность клиента (Lifetime Value) (методика расчета пред- ставлена в табл. 10).
7. Средний чек нового клиента (Average Ttransaction Value of New
Cus-
tomer) рассчитывается по формуле 28:
ATV
nc
=
CF
f
N
nc
,
(28) где CF
f
– доход с первых покупок за период.
Метрика отражает, на какую сумму совершает покупку новый клиент, при- шедший в компанию. От общего среднего чека этот показатель отличается тем, что учитывает только первую покупку.
8. Вероятность ухода характеризует оценочную вероятность ухода кон- кретного клиента. Московская компания на рынке B2B оборудования для произ- водства начала регулярно отслеживать и анализировать вероятность ухода кли- ентов. Для предотвращения этого стали разрабатываться специальные скрипты

278 продаж по удержанию, персонализированные предложения и скидки, организо- вывались индивидуальные встречи с клиентами из зоны риска. Спустя шесть ме- сяцев это позволило снизить коэффициент оттока на 50 %. А эти клиенты про- должили стабильно приносить от 3 до 7 % годовых продаж от года к году.
Как эти метрики повлияют на бизнес? Прибыль и выручка напрямую зави- сят от многих показателей: трафик → цена клика → конверсия → стоимость при- влечения → ROMI → средний чек → ARPU → LTV и многих других. И чтобы понимать взаимосвязь бизнес-показателей и возможных рычагов воздействия, необходимо моделировать ситуацию «как может быть» в сравнении с «как есть» или «как было». Эту модель можно сделать в Excel или в PowerBI либо другой системе аналитики.
Каким образом можно использовать данные бизнес-аналитики?
1. Повышение эффективности рекламных кампаний по привлечению но- вых клиентов. Разным клиентам интересны разные выгоды. На основе анализа детальных потребностей и особенностей аудитории корректируется реклама.
Сервис Datameer, специализирующийся на анализе больших данных, при- водил в пример кейс международной финансовой компании, которая проанали- зировала своих клиентов и рекламу и выявила, что 60 % маркетингового бюд- жета было направлено на 4 % от всех целевых аудиторий.
На основе этих данных департамент маркетинга перераспределил усилия по привлечению и на другие сегменты. Теперь они стали охватывать 50–60 % целевой аудитории. Как результат – конверсия повысилась на 25 % благодаря созданию более релевантных объявлений для каждого сегмента.
2. Индивидуальная работа с клиентами. В компаниях B2B и B2C с высоким средним чеком персонализированная работа с клиентом жизненно необходима.
Лояльным клиентам нет смысла предлагать скидки и снижать маржинальность.
Клиентам, которые вот-вот уйдут, необходимо делать самые выгодные предло- жения и оказывать повышенное внимание. Новых потребителей рекомендуется развивать и стремительно улучшать их клиентский опыт. Потерянных клиентов

279 следует реанимировать, изучать историю покупок и предлагать только то, что действительно им может понравиться.
Компания McKinsey, показывая эффективность анализа перекрестных про- даж, засвидетельствовала рост продаж на 4 %, а удовлетворенность клиентов – на 25 % за счет предложения актуальных товаров и услуг компаниям со схожими ключевыми характеристиками: размер, отрасль, местоположение.
3. Запуск ремаркетинговой рекламной кампании, ориентированной на кон- кретные группы клиентов. Например, выгрузить данные о тех, кто покупал опре- деленную группу товаров и давно не проявлял активность, в рекламную систему и настроить показы подходящих объявлений. Так можно увеличить конверсию, делая более релевантные предложения тем, кто ранее покупал у компании кон- кретные товары или пользовался услугами.
4. Разработка и запуск email-кампании. Выделив группу клиентов, кото- рые, например, были потеряны, можно сегментировать ее вглубь – по истории продаж, местонахождению и другим параметрам. В результате в рассылке будут только те офферы, которые, вероятнее всего, заинтересуют клиента. Например, в рамках проекта с B2B-компанией из Санкт-Петербурга после анализа клиентов и проведения реанимационной email-рассылки были «возвращены к жизни» по- рядка 160 контрагентов, которые обеспечили продажи на более чем 100 млн руб- лей в следующий год.
Инструменты клиентской аналитики
Рассмотрим, с помощью каких инструментов можно проводить клиент- скую аналитику.
1. Использовать аналитические сервисы и BI-системы. Эти сервисы специ- ально предназначены для анализа, визуализации и обработки больших массивов данных. Это практично, быстро и удобно. Самые известные и технологически развитые: Microsoft PowerBI, Tableau, QlikView, Sisense, Looker, Periscope. По ре- зультатам исследования IBM, внедрение BI-систем окупается в среднем за 1,6 года и имеет ROI 112 %.

280 2. Использовать и дорабатывать ERP или CRM-систему. Однако в ERP и
CRM-системах затруднительно (а в некоторых случаях невозможно) сводить данные из рекламных систем и других источников. BI-системы созданы специ- ально для таких задач. ERP-системы необходимы для управления ресурсами предприятия. CRM-системы – для управления отношениями с клиентами. BI- системы – для анализа и визуализации данных организации. Каждый программ- ный продукт разрабатывается для определенных нужд. И нет смысла изобретать велосипед, делая, скажем, из Битрикс24 систему аналитики. Значительно выгод- нее с точки зрения временны́х и финансовых инвестиций интегрировать в биз- нес-процессы BI-систему.
3. Microsoft Excel. В самом известном табличном редакторе можно выгру- жать данные, считать и анализировать любые показатели, строить любые диа- граммы и графики, визуализировать отчеты. Но это всегда значительно дольше по времени и не может быть масштабировано в полноценную систему, на основе которой можно быстро принимать управленческие решения.
4. Разрабатывать собственное программное обеспечение. Немногие компа- нии имеют возможность, а порой и необходимость разрабатывать полностью ин- дивидуальные CRM и ERP-системы. В этих случаях сюда же начинают интегри- ровать аналитическую функциональность. Все это требует значительных финан- совых вложений.
CRM (Customer relationship management) – программа для управления ра- ботой с клиентами: фиксирование заявок, напоминания о встречах, стимулиро- вание повторных продаж. Компании, которые используют CRM, знают о своих клиентах больше, лучше обслуживают их и больше продают.
По данным исследования Forrester Research, 34 % мировых компаний ис- пользуют CRM для клиентского обслуживания и поддержки, 29 % – для автома- тизации продаж и 20 % – для автоматизации маркетинга.
Рабочая область CRM-программы – это как виртуальный кабинет в брау- зере. Обязательная функциональность: работа с карточкой клиента, ведение сде- лок и сохранение истории общения с клиентом. Полезными будут внутренняя телефония и встроенная почта, позволяющая писать клиентам прямо из CRM.