Заранее предугадать проблему: как компании сохранить подписчиков после бесплатного периода, а неотложке спасти больных Статьи редакции

Отрывок из книги «На шаг впереди. Как предотвратить проблему до того, как она возникла» Дэна Хиза, которая вышла в издательстве «Альпина Паблишер».

В конце 2010 года Роли Саксена была назначена руководителем так называемого отдела по успешной работе с клиентами, который обслуживал флагманский продукт для рекрутеров, разработанный LinkedIn. («Отдел по успешной работе с клиентами» — тот же отдел по работе с клиентами, только «на шаг впереди». Задачей отдела было обеспечивать удовлетворенность клиентов приобретенным продуктом или услугой.)

Продукт, распространявшийся по платной подписке, должен был помогать компаниям находить и привлекать высококлассных специалистов. Он был нарасхват, но и отток клиентов оказался довольно высоким.

Уровень оттока — процент клиентов, не возобновивших подписку. Это важнейший показатель здоровья любого бизнеса, основанного на подписной системе, будь то сервис Netflix или журнал People. Когда Саксена пришла в компанию, этот показатель составлял 30%, то есть трое из десяти клиентов каждый год отказывались от продукта для рекрутеров.

Чтобы бороться с оттоком, компания традиционно поручала сотрудникам плотно работать с клиентами, особенно с теми, чей уход был наиболее вероятен, поскольку у них заканчивалась подписка.

Главной целью сотрудника было «сохранить» подписчика. Но затем, как рассказал Дэн Шаперо, руководитель отдела продаж и начальник Саксены, специалисты задались неожиданным вопросом: «Можем ли мы предсказать, захочет клиент возобновить подписку или нет?» Они надеялись, что, распознав риск заранее, смогут своевременно вмешаться и предотвратить уход клиента.

Повозившись с цифрами, менеджеры поняли, что могут с уверенностью предсказать, кто из клиентов откажется от подписки, а кто нет, уже через 30 дней после ее оформления. Как же им удавалось понять это на такой ранней стадии? Просто Саксена заметила сильную негативную корреляцию между активным использованием продукта и последующим отказом от него.

Если специалисты по работе с персоналом охотно пользовались подпиской LinkedIn, то были склонны ее возобновить. Разумеется, ничего удивительного в этом не было — в конце концов, и от журнала People отписываются именно те, кто его не читает. Откровением стало следствие из наблюдения Саксены: для компании было важно подтолкнуть клиентов к тому, чтобы они как можно скорее начали использовать продукт.

«Мы выяснили, что клиенты, начавшие пользоваться продуктом в течение первого месяца, в четыре раза чаще продлевали подписку», — говорит Саксена. «Мы были поражены, — признается Шаперо. — Мы решили для себя: давайте-ка возьмем все те ресурсы, которые мы тратим на удержание клиентов, и перенаправим их на работу с теми, кто только-только к нам пришел».

Они создали новую штатную единицу — «специалист по работе с новыми клиентами». В его обязанности входило звонить клиентам и учить их пользоваться продуктом. Но это вовсе не было очередным тренингом по работе с новой программой, скучным до зевоты. Эти «специалисты по новичкам» действительно проделывали за клиентов часть работы.

Типичный телефонный разговор протекал примерно так: «Я знаю, вы искали инженера-программиста в Атланте. Я позволил себе поэкспериментировать с параметрами поиска, чтобы помочь вам найти специалистов, точно соответствующих запросу. Я покажу вам, как изменить параметры таким образом, чтобы находить специалистов, лучше всего подходящих под ваши требования.

А когда вы отберете группу подходящих кандидатов, сделаем следующий шаг — свяжемся с ними с помощью нашего сервиса InMail. Я составил для вас образец письма, взяв за основу наши данные о том, на какие письма кандидаты отвечают чаще всего».

За два года долю оттока удалось сократить вдвое. Доходы компании существенно возросли, и одним из главных слагаемых успеха стала работа с новыми подписчиками. Деятельность новых специалистов ежегодно приносила компании десятки миллионов долларов. Если у нас получается предугадать, где может возникнуть проблема, мы получаем больше пространства для маневра и можем ее предотвратить.

Итак, главный вопрос, который следует задать себе перед тем, как приступать к любым упреждающим действиям: как мы можем заранее предугадать появление проблемы? Представим себе датчик задымления, специально адаптированный под индивидуальные потребности вашей организации.

Для LinkedIn «дымом», включающим сигнал тревоги, оказалось отсутствие активности клиента в течение первого месяца после оформления подписки. А для чикагских государственных школ — наличие «хвостов» на первом году обучения. Ранние предупреждающие сигналы вовсе не абсолютная ценность.

Их значимость неразрывно связана с серьезностью проблемы. Вероятно, вам ни к чему предупреждение, что лампочка в ночнике у вашей кровати вот-вот перегорит. (А вот если речь идет о прожекторе маяка — это совсем другое дело.) Значимость предупреждающего сигнала зависит и от того, достаточно ли у вас времени, чтобы на него отреагировать.

Шина автомобиля, которая предупредит вас за 30 секунд перед тем, как взорваться, может спасти вашу жизнь, а вот предупреждение за полсекунды до беды, скорее всего, окажется бессмысленным. Иногда, как в случае с LinkedIn, можно делать предсказания на основе исторически сложившихся схем. Именно такой подход использовала сеть нью-йоркских клиник и центров охраны здоровья Northwell Health.

Руководителям подразделения неотложной помощи приходилось решать вопросы жизни и смерти (в самом буквальном смысле): как обеспечить максимально быстрое прибытие медицинского экипажа к пациенту после звонка на номер 911? Чтобы найти ответ на этот вопрос, они построили искусственные модели на основе архивных данных — откуда и в какое время чаще всего звонят в службу спасения.

«Мы, конечно же, не смотрели в хрустальный шар в попытках предугадать, где и кому именно потребуется неотложная помощь. Мы искали ответ на другой вопрос: как поведет себя население в будущем, если судить по данным из прошлого?» — рассказывает Джонатан Вашко, помощник вице-президента центра неотложной помощи Northwell Health.

Как выяснилось, звонки в «неотложку» совершались в полном соответствии со статистически предсказанной схемой. Их частота зависела и от времени (днем люди звонят в службу спасения чаще, чем ночью), и от географии (из районов с наиболее «старым» населением звонили чаще, чем из мест, где предпочитает селиться молодежь).

4 июля и в новогодний вечер звонков бывает больше (за счет пьяных глупостей), а в Рождество и День благодарения их число снижается (у всех хорошее настроение — или люди просто меньше пьют?).

В пятничные и субботние ночи «неотложка» сильно загружена, зато в воскресенье дежурство у медиков поспокойнее. Но как только приходит сезон простуд, начинается полное безумие. Есть, однако, и нюансы. Во время завтраков, обедов и ужинов в домах престарелых число вызовов резко возрастает. Неужели там настолько плохо кормят? Нет. Просто в это время персонал в обязательном порядке обходит постояльцев: если с кем-то неладно, об этом узнают именно в часы приема пищи.

По этой же причине другой пик звонков приходится на время передачи смены. На частоту звонков влияет и погода. Вашко знает, что в сильные снегопады сердечные приступы следуют один за другим: страдают, как правило, люди, решившие расчистить подходы к дому и слишком интенсивно махавшие лопатой. Как же в Northwell Health использовали эти модели прогнозирования, чтобы ускорить прибытие экипажей к больным?

Компания размещала машины «неотложки» в стратегических точках города в соответствии с прогнозом. Медики сидели в машине, к примеру, на стоянке у McDonald’s, в считаных минутах езды от нескольких домов престарелых. В нужную точку они приезжали без звонка — чтобы, если он поступит, экипаж мог мигом домчать до места.

Это, однако, не слишком частый вариант. В США, как правило, за неотложную помощь отвечает пожарная служба. Медицинские машины припаркованы на стоянках пожарных частей: как только поступает вызов, специалисты по неотложной медицине или парамедики выезжают на помощь. Так выглядит «реагиру ющая» система.

При таком раскладе, как это ни удивительно, в случае сердечного приступа ваша жизнь в буквальном смысле может зависеть от того, насколько близко вы живете к пожарной станции. (Агентам по продаже недвижимости это дает неплохой аргумент для продвижения своих объектов: «Спальня на первом этаже, всего в трех минутах от пожарного депо!»)

Northwell Health — иной случай. Напомним, их машины, как и машины других компаний, специализирующихся именно на неотложной помощи, стратегически размещены в разных точках города, чтобы до большинства районов можно было доехать максимально быстро.

В диспетчерском центре неотложной помощи в Сайосетте (штат Нью-Йорк) есть комната, удивительно похожая на Центр управления полетами NASA. На стенах — огромные мониторы, на мониторах — карты районов, входящих в зону обслуживания центра неотложной помощи.

На картах отмечено расположение всех машин службы: каждая находится в центре круга, обозначающего район, в пределах которого «неотложка» способна доехать до пациента в течение 10 минут. Вызов, поступивший на номер 911, передается ближайшей к адресу машине, после чего соседние автомобили перемещаются, чтобы закрыть разрыв, образовавшийся после отправки одного из них на вызов.

Эта система чрезвычайно сложно устроена, но она работает. Машины службы Northwell Health доезжают до пациента приблизительно за 6,5 минуты, тогда как в среднем по стране этот показатель равен 8 минутам.

Возможно, как раз благодаря быстрому прибытию экипажей к больным служба демонстрирует великолепные результаты по показателю восстановления самостоятельной циркуляции — то есть числу людей, у которых после остановки сердца в результате оказанной помощи восстанавливается сердцебиение и кровообращение.

Довольны и пациенты: 94% из них заявляют, что готовы рекомендовать Northwell Health другим людям. Так работает модель раннего оповещения. Собранные данные предупреждают нас о проблеме, которую мы в ином случае не заметили бы (к примеру, о необходимости подогнать машины «неотложки» поближе к домам престарелых в часы приема пищи).

Подобный прогноз позволяет нам выгадать время для предотвращения проблемы. Конечно, парамедики Northwell Health не могут предотвратить сами сердечные приступы у пациентов, но они могут спасти многих из них от смерти.

0
3 комментария
Тот самый партизан
 Как LinkedIn удалось остановить отток новых пользователей

За счёт расшаривания контакт-листа с почты и последующего спама по всем контактам. Впоследствии появились лид-формы рассылок, а также упоминания в рассылках с персонализацией «а вы знаете Ивана Викторовича из НИИ ВНОРУ».

Ответить
Развернуть ветку
Таня Фокина

Да это все не для нашей страны. Тут хоть бы скорая приехала через час и то дело...

Ответить
Развернуть ветку
Nonna Denisenko

Сама концепция подхода интересная) сразу думаю, как применить её к своей работе 👌🏻

Ответить
Развернуть ветку
0 комментариев
Раскрывать всегда