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

• Название: Сервис, который приносит прибыль. Практическое руководство по созданию системы NPS
• Автор: Ричард Оуэн
• Жанр: Бизнес
• Год: 2016
• ISBN: 978-5-00057-736-3

Эта книга – полное руководство по системному анализу клиентского опыта и лояльности. В ней на примере кейсов из реальной практики подробно описывается, как можно применить методику оценки лояльности в любом бизнесе.

Книга будет полезной директорам по маркетингу и развитию, маркетологам и всем, кто интересуется темой клиентоориентированности.

На русском языке публикуется впервые.

---

На последнем этапе анализа нужно рассчитать средний показатель конвертации положительных рекомендаций – другими словами, какое их количество требуется в среднем, чтобы превратить потенциального покупателя в реального. Мы использовали для этого простой подход, разделив общее количество клиентов, привлеченных благодаря рекомендациям (вопрос 1), на общее количество положительных отзывов, которые дали промоутеры, нейтралы и детракторы. Полученный показатель отражает общее количество сделанных рекомендаций в сравнении с общим количеством клиентов, получивших их.

На основании этой информации мы пришли к выводу, что компания получает одного нового клиента на каждые шесть положительных рекомендаций (коэффициент конверсии составляет 16 процентов). При таком коэффициенте конверсии можно рассчитывать, что каждые два промоутера в среднем могут привлечь в компанию одного нового клиента. Учитывая, что в этой отрасли средний объем расходов на покупку продуктов составлял 1,05 миллиона долларов, это обеспечивает дополнительный доход в размере 0,54 × 1,05 миллиона долларов = 565 тысяч долларов на одного промоутера (рис. 2.7).

Промоутеры

Рис. 2.7. Определение ценности положительных рекомендаций промоутеров

По нашим оценкам, негативные отзывы детракторов обошлись этой группе компаний в среднем в 701 тысячу долларов в расчете на одного недовольного клиента. Для получения этого показателя мы включили в анкету еще два дополнительных вопроса:

1. Рекомендовали ли вы своим друзьям или знакомым не иметь дела с нашей компанией за последние 12 месяцев? (Да/Нет.)

2. Какому количеству друзей или знакомых вы рекомендовали не иметь дела с нашей компанией за последние 12 месяцев? (1, 2, 3, …, 10 или более?)

Как и в случае с промоутерами, эти вопросы позволяют оценить объем негативных отзывов, поступивших от детракторов, а также количество потенциальных клиентов, которые прислушались к их словам. В этом примере 26 процентов детракторов сообщили о том, что активно отговаривали других людей от ведения бизнеса с их поставщиком, исходя из своего опыта. В среднем каждый недовольный клиент пытался убедить в этом четверых человек.

Для расчета влияния негативных рекомендаций нужно принять ряд дополнительных предположений. Не стоит забывать, что невозможно правильно определить количество тех, кто был бы сейчас клиентом той или иной компании, если бы не попал под влияние негативных отзывов о ней. Для того чтобы рассчитать коэффициент защитной конверсии (количество потенциальных клиентов, которые воспользовались услугами других поставщиков, после того как услышали отрицательные отзывы о компании), приходится полагаться на ограниченные эмпирические данные о влиянии негативных рекомендаций.

В ряде работ на эту тему говорится о непропорционально большом влиянии негативной информации по сравнению с позитивной (Андерсон, 1965; Мизерски, 1982; Лакзнияк, Декарло и Рамасвами, 2001), а также о влиянии этого феномена на клиентов (Арндт, 1967; Диллон и Уайнбергер, 1980; Уилсон и Питерсон, 1989; Герр, Кардес и Ким, 1991). При этом относительно мало исследований посвящено количественной оценке различий между этими двумя категориями отзывов. По данным лучших из этих работ, негативная информация оказывает в четыре (Кролофф, 1988) или пять раз (Ричи, Кенигс и Фортин, 1975; Райхельд, 2006) более сильное влияние, чем позитивная.

Исходя из этого мы решили взять коэффициент конверсии под влиянием положительных отзывов, который составляет 16 процентов в этой отрасли, и умножить его на 4, чтобы получить предполагаемый коэффициент конверсии под влиянием негативных рекомендаций – 68 %. На основании этих расчетов мы пришли к выводу, что три детрактора в состоянии отговорить двух потенциальных клиентов (рис. 2.8).

Детракторы

Рис. 2.8. Определение влияния негативных рекомендаций детракторов

Наши выводы по поводу этой и других отраслей были подтверждены одним из немногих исследований на тему влияния негативных отзывов на принятие потребителями решений. По результатам исследования группы Verde и проекта Baker Retailing Initiative Уортонской школы бизнеса[16] было установлено, что 31 процент недовольных клиентов расскажет другим о своих проблемах (наш показатель – 26 процентов), а также что они поделятся этим с четырьмя собеседниками (что совпадает с нашим показателем – 4,0). Кроме того, по данным этого исследования, около 64 процентов клиентов, услышавших негативные отзывы о той или иной компании, предпочтут воспользоваться услугами других организаций (по нашим данным, этот показатель составляет 68 процентов).

Расчет совокупной ценности клиентов

До настоящего момента мы рассматривали методы определения экономической ценности и затрат, обусловленных такими аспектами поведения промоутеров, нейтралов и детракторов, как объем расходов и рекомендации. Для того чтобы понять совокупное влияние этих аспектов, мы создали в рамках программы Net Promoter экономическую модель сарафанного радио, которая позволяет сформировать более полную и порой неожиданную картину финансового влияния индекса искренней лояльности. Например, анализируя ситуацию в компании по разработке корпоративного ПО, мы обнаружили, что детракторы тратят меньше денег, в среднем 665 тысяч долларов, по сравнению с промоутерами, расходы которых составляют 1,49 миллиона долларов. Это несколько заниженная оценка различий между этими сегментами. Точная картина появляется только тогда, когда учитываются различия между экономическими показателями рекомендаций промоутеров и детракторов. В данном случае фактическая общая ценность клиентов превышает 2 миллиона долларов, обеспечивая разницу в 38 процентов. Напротив, детракторы вообще не представляют реальной ценности для компании в долгосрочной перспективе, с учетом негативных отзывов их влияние на финансовый рост компании приносит чистый убыток (рис. 2.9).

Рис. 2.9. Совокупная ценность промоутеров и детракторов, рассчитанная на основании их расходов и рекомендаций

Успех сарафанного радио в компании Apple

Apple – это особенно интересный пример лидерства в области клиентской лояльности. Хотя доля компании на рынке персональных компьютеров несопоставима с долей лидеров отрасли, ее стратегия формирования уникального образа бренда и создания ценности для поклонников Apple позволила обеспечить сильную, перманентную лояльность клиентов к этому бренду. На самом деле почти с самого начала работы Satmetrix в области отраслевого бенчмаркинга, задолго до произошедшего не так давно резкого увеличения доли Apple на рынке цифровой музыки и коммуникаций, все остальные участники отрасли персональных компьютеров явно уступали Apple как лидеру в сфере лояльности клиентов.

По этой причине нам было интересно применить эту экономическую модель по отношению к Apple и другим компаниям данной сферы. Многим организациям, так же как и потребителям, хорошо известно, что Apple пользуется репутацией лидера клиентской лояльности, но какую именно ценность в количественном выражении представляет собой этот статус для компании? В поисках ответа на этот вопрос мы воспользовались эталонной базой данных Net Promoter, для того чтобы сравнить Apple с другими производителями компьютерного оборудования.

Разрыв между компанией и ее конкурентами можно увидеть на рис. 2.10. В случае Apple подавляющее большинство участников опроса относятся к категории промоутеров, а остальные – к категории нейтралов. На детракторов приходится менее 2 процентов респондентов, чему могла бы позавидовать любая компания. В целом Apple демонстрирует такие впечатляющие показатели (с незначительными отклонениями) с самого начала реализации программы отраслевого бенчмаркинга в Satmetrix.

Рис. 2.10. Индекс NPS в компании Apple и в целом по отрасли высокотехнологичного потребительского компьютерного оборудования

Экономика лояльности в Apple

Лидерство Apple в области лояльности обеспечивает компании впечатляющее преимущество в объеме заявляемых расходов клиентов компании. Покупатели Apple тратят на ее продукты в среднем по 2344 доллара – на 45 процентов больше 1615 долларов, которые расходуют потребители на компьютерную технику других компаний (рис. 2.11). Ограниченный размер выборки по детракторам Apple не позволил нам рассчитать средний объем расходов в этом сегменте – пробел, влияние которого можно считать минимальным, учитывая тот факт, что доля детракторов в общей клиентской базе компании составляет всего около 2 процентов.

Рис. 2.11. Экономика промоутеров и детракторов компании Apple по сравнению с другими производителями потребительского компьютерного оборудования