1. Чи є користь від моделі?
2. Побудова моделі на практиці
3. Процедура розробки та впровадження моделі
4. Моделювання - бути!

Чи зможе CRM-система виконувати основні функції аналітичної служби, залишивши останній тільки наукові розробки та вдосконалення існуючих моделей? На перший погляд відповідь на це питання очевидна: звичайно, немає. Навіть найсучасніша інформаційна

В даний час більшість компаній обмежується лише збором інформації про своїх клієнтів. Компанії, що працюють в секторі В2В, йдуть трохи далі і використовують CRM-системи в процесі продажів і при спілкуванні з клієнтом.

Наприклад, АКБ «Московський банк реконструкції та розвитку» використовує спеціалізоване галузеве рішення на базі Microsoft Dynamics CRM для автоматизації процесу укладання кредитних договорів. Автоматизація іпотечного центру, за словами Дмитра Смикалова, начальника управління платформних рішень АКБ МБРР, дозволила «підвищити якість обслуговування клієнтів, скоротити час на розгляд кредитних заявок і реалізувати інформаційну підтримку бізнес-процесів».

Лише невелика частина компаній, що впровадили у себе CRM, робить спроби сегментувати свою клієнтську базу, і ще менше - використовують цю інформацію для персоналізованих пропозицій і при розробці маркетингової стратегії. У цій невеликій групі виявилася компанія «М-Відео», яка впровадила в кінці 2008 року продукт Oracle Siebel CRM. В результаті вдалося не тільки забезпечити збір повної інформації про покупках клієнта, а й сегментувати клієнтів компанії. Побудоване CRM-рішення дозволило співробітникам розробляти спеціальні акції для кожної групи покупців і здійснювати персоналізовані розсилки.

На думку аналітичної компанії Gartner, обсяг світового ринку CRM-систем склав в 2008 році 9,15 млрд дол., Що на 12,5% більше в порівнянні з 2007 роком (8,13 млрд дол.). Ось і Кирило Булгаков, генеральний директор компанії Sputnik Labs, говорить про більш високих темпах зростання російського ринку CRM-рішень за останні два роки - від 70 до 100%. Всі ці дані показують, що вже через кілька років стандартні CRM-рішення будуть у переважної більшості великих і середніх підприємств. Тому для утримання клієнтів і підвищення ефективності взаємодії з ними компаніям доведеться вдосконалювати наявні інструменти управління. Один із шляхів розвитку - це розробка моделі управління, що дозволяє оцінити вартість клієнтської бази в довгостроковій перспективі і оптимізувати витрати компанії на управління клієнтами для досягнення заданих показників.

Чи є користь від моделі?

Які ж вигоди несе компанії модель управління клієнтською базою? По-перше, модель дозволить не тільки спрогнозувати підсумкове число клієнтів в майбутньому, а й показати, скільки клієнтів якої групи будуть співпрацювати з вашою організацією в зацікавив момент часу. По-друге, модель дозволить оцінити прибутковість різних груп, вважаючи дохід, який принесе даний клієнт, і вартість його обслуговування. Як правило, отримавши дані за цим показником, багато керівників виявляють, що майже 80% клієнтів не варті витрачених на них
грошей. По-третє, модель дозволить оцінити ефективність витрат на маркетинг і допоможе оптимально розподілити фінансові ресурси, що направляються на розвиток вашого бізнесу.

Концепція CRM включає в себе чотири основних елементи: стратегія, люди, ІТ-система і модель управління клієнтами. І якщо про перші три складових сказано чимало, то про четверту, що займає далеко не останнє місце, як правило, замовчують. Таке нехтування пояснюється тим, що більшість керівників, які впроваджують в своїй компанії концепцію CRM, насправді не мають інструментів управління клієнтами. Більш того, спроба взяти готове рішення і застосувати його на своєму підприємстві не призводить до бажаних результатів. І причин цьому кілька.

Причина перша і найочевидніша - кожне підприємство дійсно унікально. І клієнти у цього підприємства теж унікальні. Навколишнє середовище, ритм життя і мислення людей не статичні, вони постійно змінюються, і часом кардинально. Тому неможливо створити статичну модель управління клієнтами, вона повинна, так само як і навколишня дійсність, змінюватися, пристосовуватися до мінливих умов.

Друга причина, більш глибока і вимагає продуманого рішення з боку керівництва, - відсутність висококваліфікованих кадрів. Для побудови дійсно працює моделі управління необхідний хороший аналітик, що володіє не тільки чудовими теоретичними знаннями, а й розуміє психологію клієнтів, особливості бізнесу конкретної компанії, а також має практичні навички побудови моделей з використанням сучасного програмного забезпечення. На жаль, знайти такого фахівця дуже важко.

Звичайно, вихід є - можна зібрати команду першокласних фахівців, кожен з яких буде асом у своїй вузькій області, а разом вони представлятимуть грізну силу для конкурентів. Але створення аналітичного відділу призводить до збільшення витрат на персонал, його навчання і забезпечення робочих умов. Оцінити ж ефективність і реальний внесок їх роботи в розвиток компанії дуже складно.

Ще одна можливість - аутсорсинг або залучення консалтингової компанії. Але тут треба діяти з обережністю. Співробітники власного відділу повністю занурені в особливості саме вашого бізнесу і несуть більш високу відповідальність за результат. Консультанти, як правило, володіють поверхневими знаннями про те ринку, на якому працює компанія-замовник, і їх гонорар не залежить безпосередньо від величини прибутку, яку замовник отримає в результаті впровадження даної моделі.

Побудова моделі на практиці

Розглянемо приклад моделі управління клієнтською базою для компанії, що працює в секторі товарів повсякденного попиту (Fast Moving Consumer Goods, FMCG). Для цього висунемо кілька ключових припущень, які ляжуть в основу нашої моделі.

Припущення 1: всіх клієнтів компанії можна розділити на непересічні підгрупи в залежності від частоти покупок, величини середнього чека і соціально-демографічного стану.

Сегментація клієнтів хоча б за цими трьома показниками допоможе побудувати так званий клієнтський куб (див. Малюнок), який надасть неоціненну допомогу в розумінні структури клієнтів компанії і основних напрямків розвитку клієнтської бази.

Припущення 2: переміщення клієнтів усередині клієнтського куба можна розрахувати, знаючи інформацію про кількість клієнтів в групах в початковий момент часу і інтенсивність їх переміщення між групами.

Оцінити інтенсивність можна за допомогою матриці залучення і втрати клієнтів (див. Таблицю). Для складання матриці необхідна наступна інформація: величина коефіцієнта лояльності споживачів (методики оцінки даного показника неодноразово розбиралися в різних виданнях і статтях); відсоток клієнтів, які пішли до основних конкурентів компанії; дані про зміну чисельності груп клієнтської бази (показник можна легко виміряти на основі статистичної інформації за попередні періоди).

Як показує матриця, 68% клієнтів з групи 1 зберегли свою інтенсивність покупок, 3% перейшли в групу До і 2% пішли; 7% клієнтів з групи К підвищили свою інтенсивність покупок і перейшли в групу 1, а 43% не змінили своїм звичкам. Окремий рядок внизу таблиці показує відсоток покупців, які вперше звернулися в компанію.

За підсумками аналізу матриці, крім оцінки інтенсивності вибуття і прибуття клієнтів, можна виявити недоліки в пропонованому покупцям продукт і визначити ті товарні групи, які покупці вважають більш привабливими.

Найближче до вирішення завдання з управління клієнтською базою компанії підійшло керівництво української мережі магазинів PiCard. Фахівцям компанії Terrasoft вдалося налаштувати динамічну сегментацію клієнтів на основі даних про частоту і сумі зроблених покупок. В результаті співробітники компанії отримали ефективний інструмент для розробки маркетингових кампаній і змогли підвищити ефективність залучення клієнтів і збільшити відсоток повторних продажів.

Припущення 3: цінність клієнта для компанії можна визначити, використовуючи дані про частоту здійснення покупок і сумі середнього чека.

Коефіцієнт давності, частоти і вартості покупок (recency, frequency, monetary value, RFM) - це показник, що визначає цінність споживача шляхом аналізу проміжку часу, що пройшов з моменту його останньої покупки, частоти покупок за період і загальної вартості зроблених ним покупок.

Професор Пітер Федер, фахівець з маркетингу з Уортонской школи бізнесу, і його колеги припускають, що проста статистика, наприклад частота і час останньої покупки, може дати досить точну оцінку майбутньої цінності: «На основі обмеженого обсягу зібраної інформації, при правильному її використанні, можна побудувати прогноз довгострокової цінності клієнтів (Customer Lifetime Value, CLV), майже настільки ж об'єктивний, як і на основі повної і детальної історії взаємин з клієнтом ».

Припущення 4: витрати компанії на управління клієнтською базою можна віднести до двох категорій - витрати на залучення нових і витрати на утримання існуючих клієнтів і збільшення їх лояльності.

В ідеалі до витрат на клієнта необхідно включати витрати з обслуговування клієнтів. Наприклад, для підтримки контакту з ними необхідні безпосереднє спілкування (по телефону, факсом, електронною поштою) і установка інформаційної системи для відстеження та зберігання в базі даних всіх операцій з клієнтами.

Для коректного розрахунку витрат на кожного клієнта необхідно використовувати методику функціонально-вартісного аналізу (Activity based costing, ABC), що вимагає багато часу і трудових ресурсів. Тому на першому етапі можна обмежитися урахуванням тільки прямих витрат - скажімо, витрат на маркетингові заходи для залучення клієнтів і обслуговування клієнта в точці продажу. «Друкарні Арес», наприклад, після переходу на розрахунок вартості замовлення за методом ABC, вдалося знизити ціни на свою продукцію завдяки включенню в ціну замовлення тільки вартості реально виконуваних операцій.

Припущення 5: зміна частоти покупок і суми середнього чека відбувається під впливом як зовнішніх чинників (темпи інфляції, «популяризація» технологій, мода на певну категорію товарів) так і внутрішніх (аналіз результатів проведеного маркетингового заходу, акції, яка змінилася якість обслуговування).

Для визначення виду залежності між витратами компанії на маркетингові заходи і показниками активності клієнтів (частоти
покупок і суми середнього чека), як правило, використовують методи регресійного аналізу. Взявши за основу статистичні дані про витрати на ті чи інші акції, оцінюють їх вплив на купівельну активність різних груп клієнтів.

Отже, припущення 1, 3 і 4 дають можливість оцінити прибутковість кожної групи клієнтів в початковий момент часу. Додавання в модель інформації про інтенсивність переходів клієнтів (припущення 2) дозволяє спрогнозувати цінність клієнтської бази в майбутній момент часу в залежності від розподілу клієнтів усередині клієнтського куба, на яке ми можемо вплинути за рахунок внутрішніх чинників (припущення 5). Побудована таким чином стандартна система рівнянь вирішується за допомогою сучасних математичних інструментів. В результаті отримаємо оптимальний розподіл активів компанії на управління кожним сегментом клієнтського куба, що дозволяє досягти максимальної цінності клієнтської бази в довгостроковій перспективі.

Процедура розробки та впровадження моделі

Щоб розробити ефективну модель управління клієнтською базою, необхідно залучити всі ключові підрозділи компанії. Наприклад, фінансові служби спільно з відділом оптимізації бізнес-процесів стануть джерелом даних про витрати на обслуговування клієнтів (або групи клієнтів) і механізмі їх виникнення. Відділ продажів надасть інформацію про характер покупок клієнтів і їх соціально-демографічний «портрет», а також статистику за залученими і пішли клієнтам. Служба маркетингу буде незамінна для розуміння причин переходу клієнтів з однієї групи в іншу, а також для розробки інструменту впливу на інтенсивність переходів.

Аналітичний відділ, як правило, відповідає за найскладнішу частину робіт - консолідацію інформації від суміжних підрозділів і розробку математичної моделі управління клієнтською базою. Тому, якщо у вашій компанії немає достатньо сильних фахівців в галузі математичного моделювання, то варто подбати про кадрові ресурси заздалегідь.

Чи не зможемо ми обійтися і без допомоги ІТ-фахівців. Ці люди будуть відігравати провідну роль на етапі розробки технічного рішення та впровадження моделі управління на підприємстві.

Саме на стадії впровадження необхідно подбати про процедурах використання результатів моделі управління. І тут в першу чергу необхідно відштовхуватися від інтересів користувачів інформації. Наприклад, топ-менеджменту компанії дані моделі будуть потрібні для прийняття стратегічних і тактичних рішень. При цьому інформація повинна бути представлена ​​в максимально простому для сприйняття вигляді і через доброзичливий, що не вимагає спеціальних навичок інтерфейс. Користувачами моделі будуть також служби маркетингу і відділу продажів. Цим підрозділам потрібні більш складні зрізи даних, можливість «грати» моделлю, задаючи різні сценарії розвитку і вхідні параметри. І нарешті, модель управління клієнтською базою може бути корисна фінансовим службам і іншим виробничим підрозділам для складання планів і бюджетів на основі прогнозних значень чисельності і структури клієнтської бази.

Моделювання - бути!

Відносини з клієнтами стали помітно складніше, тому сьогодні потрібно не тільки «відчувати» клієнта, ґрунтуючись на підсвідомому розумінні вірності обраного рішення, а й ретельно аналізувати його поведінку, використовуючи математичні методи. Не випадково математичне моделювання входить в практику багатьох компаній. Це непростий процес, що вимагає чималих зусиль, але зупиняти його не можна - конкуренти слідують по п'ятах!

Анна Андрєєва - бізнес-аналітик компанії «С-клуб» (ГК «Зв'язковий»); [email protected]