Димитри Маекс - Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть

Результаты должны оказаться феноменальными. Мы вправе предполагать большой рост продаж, когда на каждый доллар, инвестированный в адресные рекламные кампании, можно получать четыре доллара, а то и больше. Подобный анализ, проведенный для сравнительно небольшого клиента, привлек внимание специалистов, которые вели счета самой крупной на то время компании – British Telecom (BT).

British Telecom – доля кошелька

Дела начали приобретать серьезный оборот! У телекоммуникационных компаний имеется невероятный объем информации о подписчиках на их услуги. Каждый ваш звонок приводит к появлению новых данных и позволяет этим компаниям лучше понять, насколько ценным клиентом вы являетесь и в чем заключается ваш потенциал в условиях высококонкурентного рынка. Любая информация о доле кошелька, которую может получить компания, имеет огромную важность. Особенно это касается рынка стационарных телефонных линий, который практически не растет. BT Business (BTB) – специальному подразделению компании British Telecom, работающему исключительно в секторе B2B, – удавалось довольно успешно удерживать существующих клиентов с помощью программ лояльности и скидок. Было понятно, что BTB не составит труда удержать любого абонента, которого удастся найти. И мы решили помочь им в поиске интересующих их потребителей.

Мы начали с изучения тенденций поведения организаций-клиентов, использовавших BTB только для звонков по телефону, и обнаружили, что их поведение как потребителей зависит от нескольких факторов.

1. Общее количество имеющихся у них линий . Ничего удивительного – чем больше линий, тем больше звонков будет делать организация.

2. Производственный сектор, в котором они работают . Например, судоходные компании делают больше звонков, чем другие.

3. Географический разброс бизнес-единиц организаций . Можно предположить, что сотрудники компании, имеющей подразделения в разных городах (или странах), будут проводить больше времени на телефоне, беседуя с клиентами и коллегами из других офисов.

У BTB имелось достаточно информации для проведения анализа по всем трем перечисленным факторам. Мы использовали их данные для создания алгоритма, позволявшего сравнивать «равное с равным». Нет смысла проводить сравнительный анализ потенциала дохода между консультационной фирмой, где работают два сотрудника, и международным колл-центром. Чтобы понять, где кроются самые интересные возможности, мы должны были придумать способ сравнить между собой компании из одной и той же отрасли.

Поэтому для начала мы рассчитали величину показателя «расходы» – величину ежемесячного счета для клиента в расчете на одну телефонную линию. Затем мы рассортировали всех клиентов BTB в зависимости от величины этого показателя. Теперь мы знали, сколько тратит каждый клиент – причем не только общую сумму, но и в разбивке по телефонным линиям. Например, мы знали, что компания A, занимающаяся арендой автомобилей и имеющая сорок отдельных телефонных линий, тратила на работу с BTB по 3 тысячи долларов, или 75 долларов в расчете на линию.

Затем мы сравнили компанию А со всеми остальными компаниями из нашей базы, занимавшимися сдачей автомобилей в аренду. Так как в данном случае свою роль смогли сыграть региональные особенности, мы сравнивали ее с компаниями, расположенными исключительно в регионе Корнуолла. Теперь давайте предположим, что первые 5 % компаний (с точки зрения расходов в расчете на линию) в регионе Корнуолла тратили в среднем по 120 долларов на линию. Это давало нам основания предположить, что такие компании тратили на работу с BTB все свои бюджеты в этой категории (то есть BTB имела 100 % доли их кошелька). Поскольку мы уже знаем, что расходы зависят от географии и сектора производства, то можем предположить, что и компания А в состоянии потратить 120 долларов в расчете на линию. Тот факт, что она платит BTB лишь 75 долларов, означает, что оставшиеся 45 долларов она отдает конкурентам, то есть мимо BTB уплывает значительная часть бюджета компании А – и на это имело смысл обратить внимание.

Чтобы убедиться в правильности нашего алгоритма, мы проверили его тремя способами: изучили данные по справочным службам; отследили всплески звонков; проанализировали данные третьих сторон. Позвольте мне подробнее объяснить, что именно мы сделали.

– Справочные службы . В среднем сопоставимые компании делают одно и то же количество звонков в справочную службу (предположим, такие звонки составляет 1 % от общего количества). Если моя компания совершает в день тысячу звонков, и десять из них делаются в справочную службу, то можно предположить, что BT имеет около 100 % моего бюджета, связанного с телефонным обслуживанием. Но если BT (которой принадлежит справочная служба) видит, что компания, совершающая сотню звонков в день в справочную службу, при этом делает через линии BT всего тысячу звонков за тот же период, то она может быть уверена: компания делает в день до десяти тысяч звонков (и девять тысяч из них – через кого-то еще). Разумеется, BT стоит внимательнее отнестись к этому клиенту.