Как управлять лояльностью клиентов?

Как управлять лояльностью клиентов?

Обычно основными характеристиками лояльного клиента считаются повторные покупки. Лояльный клиент покупает или больше, или чаще. Или – в идеале – и больше, и чаще, принося, таким образом, дополнительный доход компании. Наверное, именно поэтому большинство программ лояльности во всех отраслях экономики нацелены на то, чтобы с помощью скидок, бонусов или иных льгот мотивировать клиентов на повторные покупки.

Нельзя не признать, что подобные мероприятия до определенной степени действительно побуждают клиентов совершать дополнительные покупки. Но вот делают ли они их действительно лояльными? Фактически, лояльность в таких случаях базируется на более выгодных ценовых условиях или на возможности получения некоторой дополнительной стоимости (подарка-бонуса) для клиента.

Но если по каким-то причинам дальнейшая реализация программы становится невозможной (например, из-за кризиса), эти «лояльные» клиенты, привыкшие к своим ценовым преференциям, могут быстро покинуть компанию, особенно, если кроме более выгодной цены их ничто в ней не удерживает. Аналогичная ситуация может возникнуть и в случае появления более привлекательного ценового предложения у конкурентов.

В связи с этим возникает вопрос – как сделать лояльность клиентов долгосрочной? Или, углубляя понимание проблемы, как создать у клиентов «правильную» лояльность, которая позволит компании получать дополнительный доход и прибыль в долгосрочной перспективе. Очевидно, что для создания такой «правильной» лояльности надо понять, чем именно компания может «зацепить» и удерживать своих клиентов, кроме цены.

Несомненно, клиента можно удержать уникальным продуктом. Но, как показывает мировой опыт, самый уникальный продукт технически может быть скопирован в течение 2-3 месяцев после его появления на рынке. Иными словами, продукт – не самый подходящий кандидат на конкурентное преимущество, с помощью которого можно долго удерживать клиента и получать дополнительную прибыль от его лояльности. Необходимы дополнительные «зацепки», которые не позволят ему покинуть компанию, когда конкуренты выпустят аналогичные продукты с более привлекательными ценами.

Такой «зацепкой» может являться высококлассный сервис, в котором сочетаются отлаженные технологические процессы, квалифицированный и компетентный персонал и уникальная культура, направленная на создание комфортной среды, объединяющей клиентов и сотрудников компании. В этом ключе рекомендуется рассматривать лояльность клиента как результат взаимодействия двух элементов: экономической лояльности и эмоциональной лояльности.

Расходы на обслуживание экономически лояльного клиента меньше, чем та прибыль, которую он приносит. Но необходимо не просто стимулировать таких клиентов на повторные покупки, но и добиваться того, чтобы условия и объемы этих покупок не приносили компании убытки. Кроме того, нужно создавать такие условия, чтобы экономическая лояльность клиентов проявлялась в течение длительного периода времени, а их жизненный цикл максимизировался. Как показывает мировая практика «борьбы» за лояльность клиентов, увеличение срока, в течение которого клиент экономически лоялен к компании, возможно только при выработке у клиента позитивной эмоциональной лояльности.

На первый взгляд кажется, что эмоциональная лояльность – это нечто эфемерное, не поддающееся измерению и управлению. Однако на практике эмоции клиентов можно не только измерять, но и направлять в нужную для компании сторону. Так или иначе, компании всегда пытались понять, что чувствуют клиенты по отношению к ним. Поэтому в свое время возникло измерение удовлетворенности, вероятности повторного выбора компании, готовность совершения повторной покупки… Все это были индикаторы, которые пытались измерить не только рациональные, но и эмоциональные аспекты поведения клиента.

Проблема заключалась в том, что, положительно отвечая на вопросы о степени удовлетворенности продуктами или работой компании, высоко оценивая свою готовность выбрать эту компанию еще раз или повторно совершить покупку, на деле клиенты часто демонстрировали противоположное поведение – негативную экономическую лояльность. То есть, попросту, покидали компанию. Возникала парадоксальная ситуация: довольный с точки зрения измерения клиент переставал покупать. Почему?

Эта проблема побудила Фреда Райхельда и его коллег из компании Bain & Company серьезно заняться изучением вопроса о том, как эмоции клиентов связаны с их реальным экономическим поведением.

Фактически, перед ними стояла сложная задача – найти тот единственно правильный вопрос про эмоции клиента, ответ на который будет точно отражать его экономическое поведение. После многих лет исследований, нескольких тысяч опрошенных клиентов и десятков тысяч заданных вопросов решение было найдено. Им оказался вопрос о том, с какой вероятностью клиент порекомендует «свою» компанию знакомым и/или друзьям. Ответ показал статистически самую сильную корреляцию с тем, как в реальности вел себя клиент по отношению к компании с точки зрения его экономической лояльности.

Рисунок 1.

1l.jpg

Источник: данные компании Satmetrix Systems.

Так возникла концепция чистого индекса поддержки (Net Promoter Score), или NPS. Согласно ей часть наиболее лояльных к компании клиентов готова принять на себя личные репутационные риски и позитивно рекомендовать данную компанию на рынке (клиенты – промоутеры). Вторая часть клиентов, как правило, удовлетворена тем, как работает компания, но не готова принимать на себя репутационные риски и рекомендовать ее (пассивные клиенты). И, наконец, третья часть клиентов – это клиенты, получившие негативный опыт общения с компанией и дающие ей «контррекомендации» на рынке (клиенты – детракторы).

Математически концепция NPS выглядит так. При ответе на вопрос о вероятности рекомендации клиенты оценивают эту вероятность по шкале от нуля до десяти. Ноль баллов выставляют те, кто абсолютно не готов рекомендовать компанию. Десять баллов – те, кто, несомненно, готов это сделать. Промоутерами считаются те, кто оценивает вероятность рекомендации на девять и десять баллов, пассивными – те, кто выбирают семь и восемь баллов, а детракторами – клиенты, оценившие вероятность своего позитивного отзыва о компании на баллы от шести до нуля включительно.

Чистый индекс поддержки рассчитывается по формуле: NPS = Доля промоутеров – Доля детракторов.

Чем выше доля промоутеров, тем выше NPS компании, тем больше позитивной информации о ней получает рынок и тем больше потенциальных клиентов выбирают данную компанию. Существует даже несложная математическая зависимость, на основе которой можно определить, как информация, которую рынок получает о компании, скажется на количестве ее потенциальных клиентов.

Как показывает статистика, для принятия решения о выборе компании, потенциальному клиенту нужно получить пять-шесть позитивных рекомендаций. Каждый промоутер, в среднем, дает от трех до четырех таких рекомендаций. В то же время каждый детрактор, в среднем, может дать четыре-шесть негативных отзывов о компании. При этом одна негативная рекомендация по силе воздействия «перебивает» пять позитивных рекомендаций.

Итак,

6 позитивных рекомендаций = +1 новый клиент

1 негативная рекомендация = -5 позитивных рекомендаций

1 негативная рекомендация = -0,83 нового клиента

1 детрактор = 4-6 негативных рекомендаций

1 детрактор = -4,15 новых клиентов

Другими словами, для того чтобы привлечь одного нового клиента, компании необходимы «создать» как минимум двух промоутеров. А всего один детрактор лишает компанию четырех-пяти новых клиентов. Понятно, что чем больше у компании промоутеров, тем выше вероятность привлечения новых клиентов и, следовательно, тем больше потенциал рост прибыли. И, наоборот.

Однако «полезность» промоутеров для компании не исчерпывается только их готовностью рекомендовать ее потенциальным клиентам. С точки зрения экономического поведения, промоутеры – самая прибыльная часть клиентской базы компании.

В 2008 году, когда Финансовая Группа «Лайф» вплотную занялась серьезными разработками в области управления лояльностью, мы реализовали проект, который был ориентирован на выявление связей между экономической и эмоциональной лояльностью клиентов.

Одной из задач этого проекта была проверка утверждения Райхельда о том, что промоутеры приносят компании больше прибыли, чем детракторы. В качестве пилотной площадки для проверки этой гипотезы мы выбрали подразделение Департамента малого и среднего бизнеса, работающее со средним бизнесом (так называемый Формат) в нескольких банках группы.

Результаты проекта подтвердили то, о чем писал Райхельд. Доли каждой группы клиентов в прибыли Формата распределились следующим образом. В Пробизнесбанке промоутеры принесли Формату 60,37% прибыли, пассивные клиенты – 32,21% и детракторы – 7,43%. В ВУЗ-Банке промоутеры обеспечили 69,3% прибыли Формата, пассивные клиенты – 30%, а на детракторов пришлось всего 0,7%.

В ФГ «Лайф» NPS клиентов измеряют с 2005 года. До реализации этого проекта интуитивно чувствовали, что эмоциональная лояльность клиентов влияет на финансовые результаты работы компании. Проект не только показал, что эта связь «осязаема» и измерима, но и что ее можно использовать для влияния на финансовые результаты бизнеса через управление эмоциональной и экономической лояльностью клиентов. Кроме того, было понятно: чтобы связь «лояльность – прибыль» работала в полную силу, необходим системный подход, который даст компании возможность построить бизнес-модель, основанную на лояльности клиентов.

Рисунок 2.

Бизнес-модель, основанная на лояльности.

2l.jpg

Источник: данные компании Satmetrix Systems.

Поэтому в конце 2008 года мы обратились за помощью к соразработчику концепции NPS - компании Satmetrix Systems, одним из директоров которой является г-н Райхельд. Вместе с ними мы разработали долгосрочный проект, результатом которого должна стать операционная система управления эмоциональной лояльностью клиентов, ориентированная на получение ФГ «Лайф» дополнительной (по сравнению с рынком) прибыли.

На первом этапе проекта мы ставили перед собой несколько целей. Первой из них было выявление тех ключевых факторов в работе компании, которые оказывают наиболее сильное воздействие на формирование и динамику эмоциональной лояльности клиентов и, соответственно, приводят к росту (или сокращению) прибыли.

Нашей задачей было не только определить эти факторы, являющиеся, по существу, драйверами лояльности, но и понять, как они распределяются по уровням управления в компании. Важность этого понимания для нас обусловливалась тем, что мы рассматриваем отделения банка как наши основные бизнес-единицы, в которых сосредоточено основное обслуживание клиентов и, следовательно, основные источники доходов и расходов, связанных с этим обслуживанием. Но впечатления и опыт, которые клиенты получают от общения с нашей компанией, не всегда напрямую зависят от отделения. Поэтому лояльность клиентов может формироваться и изменяться как в зависимости от тех факторов – драйверов, на которые можно влиять на уровне отделения, так и в зависимости от тех драйверов, на которые нужно влиять на более высоких уровнях управления (Департамента в целом, Банка или Группы).

Первые результаты нашей работы по выявлению драйверов клиентской лояльности оказались следующими:

Рисунок 3.

Ключевые драйверы NPS.

3l.jpg

Источник: ФГ «Лайф» & Satmetrix Systems.

Выяснилось, что на сегодняшний день, сложившаяся в Группе система управления позволяет отделению формировать и/или изменять до 40% клиентской лояльности. Оставшаяся «часть» лояльности клиентов формируется под воздействием факторов, находящихся на более высоких уровнях принятия бизнес-решений. Соответственно, любые изменения в распределении полномочий, ответственности и компетенции между отделениями и более высокими уровнями управления будут приводить к изменению в «долях» эмоциональной лояльности клиентов, формирующейся на каждом из уровней.

Полученные результаты также подтвердили, что сервисная стратегия, выбранная ФГ «Лайф» в качестве одного из способов привлечения и удержания клиентов с целью получения дополнительной прибыли, оправдывает себя, так как именно сервис позитивно повлиял на формирование эмоциональной лояльности промоутеров и пассивных клиентов. Стоит заметить, что детракторы также называли хороший сервис среди тех причин, которые продолжают удерживать их в числе клиентов ФГ «Лайф».

Драйверы, приведенные на рисунке 3, представляют собой драйверы верхнего уровня («первого порядка»). Каждый из них может быть разложен на драйверы «второго», «третьего» порядка и так далее. Фактически, каждый драйвер лояльности может быть декомпозирован до уровня конкретного менеджера, занимающегося обслуживанием клиентов.

Но на первом этапе проекта, нас интересовали, в первую очередь, именно те драйверы «второго порядка», которые действуют на уровне отделения в целом. В качестве базовых гипотез о том, какие факторы могут являться драйверами лояльности, мы использовали те сервисные элементы, которые, с нашей точки зрения, больше всего влияют на эмоциональный опыт клиента при работе с нашей Группой. Помимо сервисных элементов мы использовали для базовых гипотез о драйверах лояльности некоторые факторы, связанные с имиджем банка и брендом. В результате, основными драйверами лояльности на уровне отделения оказались следующие факторы.

Рисунок 4.

Ключевые драйверы NPS.

4l.jpg

Источник: ФГ «Лайф» & Satmetrix Systems.

На рисунке 4 показан весь спектр факторов, которые являются драйверами лояльности на уровне отделения в целом. Но не все эти драйверы значимы для разных групп клиентов, обслуживающихся в данном отделении. Дальнейший анализ полученных результатов показал, что лояльность клиентов в каждом обслуживающем сегменте формируется под воздействием разного комплекса драйверов.

Рисунок 5.

Анализ ключевых драйверов по сегментам клиентов.

5l.jpg

Источник: ФГ «Лайф» & Satmetrix Systems.

Еще одним полезным результатом проекта для нас стала конкретизация слабых и сильных мест каждого из «пилотных» отделений банка. Несмотря на то, что общий уровень NPS клиентов малого бизнеса по всем отделениям составил 60%, каждое из шести отделений, работающих на одном и том же рынке, с одними и теми же клиентами, по одним и тем же технологиям, правилам и процедурам, получило совершенно разный NPS.

Рисунок 6.

NPS по отделениям.

6l.jpg

Источник: ФГ «Лайф» & Satmetrix Systems.

Такие разные результаты были обусловлены разнонаправленностью действия выявленных драйверов лояльности в этих отделениях. Иными словами, один и тот же драйвер в одном отделении позитивно влиял на лояльность клиентов, а в другом отделении его влияние было негативным. Например, в Отделении 1 сотрудники банка эффективно решали проблемы клиентов и тем самым формировали у них позитивную лояльность (рисунок 7). В Отделении 6, напротив, именно этот аспект работы вызвал замечания и нарекания со стороны клиентов, которые, в итоге, демонстрировали более низкую лояльность (рисунок 8).

Рисунок 7.

NPS по отделениям – Отделение 6: эффективность решения задач клиентов.

7l.jpg

Рисунок 8.

NPS по отделениям – Отделение 1: эффективность решения задач клиентов.

8l.jpg

Источник: ФГ «Лайф» & Satmetrix Systems.

Вопрос следующий: как сказалось такое разнонаправленное действие драйверов лояльности на финансовых показателях отделения? Еще до начала проекта мы пытались искать корреляцию между NPS отделения в целом и его финансовым результатом. Однако наши поиски не увенчались успехом. Основная причина – на прибыль, операционный доход или иной финансовый показатель для всего отделения помимо лояльности клиентов влияет ряд других факторов. Для нас стало очевидным, что связь между эмоциональной лояльностью и показателями экономического роста должна прослеживаться на уровне каждого конкретного клиента, а не отделения в целом.

В связи с этим второй (по порядку, но не по значимости) целью проекта было нахождение статистической корреляции между эмоциональной лояльностью отдельного клиента и его экономическим поведением, выраженным в его прибыльности или убыточности для компании. Мы хотели найти такие зависимости, которые в будущем позволят нам использовать полученные результаты в финансовом моделировании и прогнозировании.

Первым и главным результатом для нас стало подтверждение выводов, полученных в проекте с Форматом среднего бизнеса в 2008 году. Промоутеры действительно являются основным источником прибыли для компании.

Рисунок 9.

Связь между NPS и бизнес-результатами по клиентам.

9l.jpg

Источник: ФГ «Лайф» & Satmetrix Systems.

Не менее важным результатом для нас стало то, что самый большой финансовый выигрыш мы можем получить путем «перетаскивания» в категорию промоутеров тех клиентов, которые в настоящее время относятся к группе «пассивных», с точки зрения вероятности рекомендации компании.

Рисунок 10.

Связь между NPS и бизнес-результатами по клиентам.

10l.jpg

Источник: ФГ «Лайф» & Satmetrix Systems.

Как показывает опыт компании Satmetrix, работа по превращению пассивных клиентов в промоутеров – наиболее правильное направление в работе с лояльностью клиентов, поскольку издержки компании на конвертацию пассивного клиента в промоутера существенно ниже, чем издержки на стимулирование перехода клиента из группы детракторов в группу промоутеров. Еще одним аргументом в пользу работы с «пассивной» группой стали для нас результаты, характеризующие ее участие в привлечении новых клиентов за счет рекомендаций. Если промоутеры рекомендуют нас потенциальным клиентам в 2,4 раза чаще, чем не промоутеры (рисунок 11), то пассивные клиенты по интенсивности рекомендаций отстают от промоутеров всего в 1,6 раза (рисунок 12).

Рисунок 11.

Связь готовности рекомендовать с позитивными рекомендациями новым клиентам.

11l.jpg

Рисунок 12.

Связь готовности рекомендовать с позитивными рекомендациями новым клиентам.

12l.jpg

Источник: ФГ «Лайф» & Satmetrix Systems, Inc.

Иными словами, увеличивая долю промоутеров за счет снижения доли пассивных клиентов, даже при сохранении доли детракторов мы можем получить лучший финансовый результат по клиентам сегмента малого и среднего бизнеса. Прирост NPS даст нам увеличение количества новых клиентов и прирост операционного дохода на одного клиента. По первым, очень приблизительным оценкам, 5% прирост NPS в таком случае приведет к 5,7% росту операционного дохода только за счет изменений в лояльности клиентов.

Понятно, что мы делаем только первые шаги в области использования NPS в финансовом планировании, поэтому полученные результаты подлежат дальнейшему анализу и более глубокой проработке. Наша ближайшая задача – определить зависимость между эмоциональной лояльностью кредитующегося клиента и вероятностью его просрочки и/или дефолта. Мы также продолжим учиться предсказывать финансовые результаты по клиенту в зависимости от того, какова его эмоциональная лояльность, и под воздействием каких драйверов она формируется.

У нас нет иллюзий по поводу того, что работа с лояльностью клиентов и управление ею могут дать мгновенный результат. Несомненно, можно получить отдельные «быстрые выигрыши» (quick wins), но стратегические цели, как правило, могут быть достигнуты не раньше, чем через год.

Рисунок 13.

13l.jpg

Источник: ФГ «Лайф» & Satmetrix Systems.

Статья впервые опубликована в журнале «Банковский Ритейл».


Эта публикация была размещена на предыдущей версии сайта и перенесена на нынешнюю версию. После переноса некоторые элементы публикации могут отражаться некорректно. Если вы заметили погрешности верстки, сообщите, пожалуйста, по адресу correct@e-xecutive.ru
Комментарии
Нач. отдела, зам. руководителя, Краснодар

Могу сказать - сильно...с помощью математики 'нарисовали' то что и так понятнотолько разложили так - что в это и учредители поверят :)очень гудсчитаю статью прикладной.

Партнер, Воронеж
один и тот же драйвер в одном отделении позитивно влиял на лояльность клиентов, а в другом отделении его влияние было негативным. Например, в Отделении 1 сотрудники банка эффективно решали проблемы клиентов и тем самым формировали у них позитивную лояльность (рисунок 7). В Отделении 6, напротив, именно этот аспект работы вызвал замечания и нарекания со стороны клиентов, которые, в итоге, демонстрировали более низкую лояльность (рисунок 8).
Можно привести пример эффективного решения проблем и негативных отзывов клиентов об этом 'драйвере'?
Нач. отдела, зам. руководителя, Краснодар

Могу сказать - сильно...

с помощью математики ''нарисовали'' то что и так понятно
только разложили так - что в это и учредители поверят :)

очень гуд
считаю статью прикладной.

Партнер, Воронеж
один и тот же драйвер в одном отделении позитивно влиял на лояльность клиентов, а в другом отделении его влияние было негативным. Например, в Отделении 1 сотрудники банка эффективно решали проблемы клиентов и тем самым формировали у них позитивную лояльность (рисунок 7). В Отделении 6, напротив, именно этот аспект работы вызвал замечания и нарекания со стороны клиентов, которые, в итоге, демонстрировали более низкую лояльность (рисунок 8).
Можно привести пример эффективного решения проблем и негативных отзывов клиентов об этом ''драйвере''?
Оставлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи
Сейчас на сайте
1039 пользователей
Новости
7 сентября состоится семинар по изменениям в регулировании закупок

Семинар «Изменения в регулировании закупок по 44-ФЗ и 223-ФЗ в 2015-2016 годах» представляет учебный центр «ФинКонт».

Проектная команда «1АБ:Карго» поможет комфортно внедрить продукт

В программе есть инструменты, которые организуют работу из единой и распределенной базы, а также создают гибрид из распределенной базы и облака.

10 интересных фактов о PR

Ко Дню PR-специалиста агентство маркетинговых коммуникаций Pro-Vision Communications отобрало десять ярких фактов об истории этой профессии в России и мире.

Российский рынок светодиодного освещения: тенденции и прогнозы

Согласно оценкам экспертов, светодиоды имеют большие перспективы на российском рынке светотехники.