Ричард Оуэн - Сервис, который приносит прибыль. Практическое руководство по созданию системы NPS

В литературе о системе Net Promoter нередко можно встретить рекомендацию строить финансовую модель оценки лояльности по данным замеров рыночного НПС, но в нашем случае это оказалось неприменимым. С одной стороны, данные исследования рыночного НПС обладали на порядок меньшими выборками, с другой – механика опроса независимого агентства методом случайной выборки клиентов не позволяла контролировать ее однородность с точки зрения сегментов при анализе данных из месяца в месяц. По этой причине статистика рыночного НПС «плясала»: в одном месяце замеров мы наблюдали одну закономерность, в другом – совсем иную.

Нам пришлось строить финансовую модель на основе замеров из точек контакта. Из всех доступных замеров мы выбрали точку «Цены и прозрачность списаний», так как в ней проще всего было обеспечить необходимую чистоту выборок по сегментам.

Формула ценности клиентов в течение их жизненного цикла отражает взаимосвязь между рычагами монетизации лояльности и показывает возможную финансовую окупаемость клиентоориентированных стратегий. При подстановке в формулу реальных цифр, полученных на основе замеров и отслеживания потребительского поведения клиентов из разных сегментов, мы получим финансовый эффект лояльности. В общем виде формула выглядит так, как на рис. 10.6.

Рис. 10.6. Формула ценности клиента за весь жизненный цикл

Следует внимательно подходить к каждому из слагаемых бизнеса. Особенно это касается доходов, в которых необходимо учесть все важные входящие финансовые потоки, поступающие от клиентов. Часто доходы по премиум-продуктам учитываются в отдельных базах данных и не попадают в формулу, в то время как именно они могут оказаться драйвером ценности промоутеров.

В «Билайн» случилась любопытная история, качественно иллюстрирующая важность внимательного отношения к каждому слагаемому в формуле ценности клиента. Срок жизни клиентов в индустрии телекоммуникаций рассчитывается как величина, обратная оттоку клиентов. При этом в категорию «отток» в базах данных попадает SIM-карта клиента, по которой в течение трех месяцев не происходит никаких платных транзакций: звонков, SMS, сессий передачи данных и так далее.

Когда мы впервые смоделировали потребительское поведение клиентов на основе реальных цифр, оказалось, что ценность промоутеров была ниже ценности нейтралов и ненамного выше ценности детракторов. Нашему удивлению не было предела, особенно если учесть дотошность, с которой мы подходили к каждому этапу моделирования. Перепроверив все входящие данные, мы поняли, что проблема крылась в самом определении оттока. Если для компании отток – это замолчавшая SIM-карта, то для клиента – прекращение пользования услугами компании.

В России существовал и существует значительный внутренний отток – клиенты покупают новую SIM-карту того же самого оператора и продолжают пользоваться услугами компании. Мы рассматривали это явление как отток, хотя для клиента это был всего лишь переход на новую SIM-карту. В результате мы пришли к выводу, что SIM-карту и номер мобильного телефона нельзя считать хорошим идентификатором клиента, то есть SIM-карта и клиент – это не одно и то же. Здесь впору было вспомнить один из постулатов нашей Конституции: «Клиент – это не просто SIM-карта». Нам пришлось разработать модель внутреннего оттока, которая определяла для каждой новой SIM-карты, был ли ее хозяин клиентом «Билайн» до ее покупки и какой у него раньше был номер.

Теперь, использовав данные внутреннего оттока в формуле ценности клиента, мы выяснили, что при относительно малых цифрах внутреннего оттока промоутеров и детракторов, первые гораздо чаще уходят во внутренний отток, значительно менее вредный для компании с точки зрения ценности клиента. Это вполне логично, поскольку детрактор скорее купит SIM-карту другого оператора, чем вернется к тому, который его не удовлетворяет. Таким образом, мы не только смогли привести формулу к корректному виду, но и увидели, насколько терминология компании должна быть привязана к терминологии модели НПС при расчете ее финансового эффекта.

Мы пошли несколько дальше, добившись полного совпадения терминологии в наших базах данных с элементами формулы ценности клиента за его жизненный цикл, чтобы избежать подобных ошибок в будущем.

Нам оставалось только собрать данные о каждом слагаемом по каждому клиенту, усреднить их по категориям лояльности (детракторы, нейтралы, промоутеры) и подставить в формулу ценности.