Как увеличить чистую прибыль компании на 31%, правильно рассчитав LTV? Кейс из личного опыта. Часть 2

Здравствуйте. Меня зовут Илья Азаев. Первая часть статьи по ссылке.

В начале 2019 года у меня был проект. Рекламное агентство. Выручка ~12 млн. в месяц. Анализ деятельности через модель «активов» показал, что наиболее прибыльными являются настройка и ведение таргетированной рекламы, SEO и SERM (управление репутацией). Но самыми востребованными оказались услуги по настройке и ведению кабинетов в контекстной рекламе.

Агентство получало выручку как от самих клиентов, так и от комиссий с реализованных бюджетов, а без постоянного ведения кабинетов представителями агентства объем комиссий заметно сокращался. Ранее внутренними маркетологами уже были предприняты попытки оптимизировать направление и по объему рекламных бюджетов (брать проекты от 200к рублей ежемесячного бюджета), и по сфере деятельности (отсутствие высокочастотных запросов являлось стоп-фактором).

Это не дало существенных результатов, т.к. на входе периодически терялись достаточно перспективные клиенты (когда менеджер не мог правильно оценить клиента), а те клиенты, которые в итоге заходили в компанию иногда были «притянуты» к минимальным требованиям.

После анализа «активов» внутри продукта «интернет-продвижение» были выявлены явные аутсайдеры компании. Ими оказались «настройка и ведение google ads», «написание тематических статей», «продвижение с помощью подсказок». От 2 из них было решено сразу отказаться, а «настройка и ведение google ads» вместе с еще 3 услугами были выделены в пул «услуги на доработку».

Далее каждая услуга была разделена на сегменты пользователей по методике «когорта прибыли». За 12 месяцев был взят каждый клиент, пришедший на интересующую услугу или воспользовавшийся ею. Далее мы посмотрели на динамику выручки на клиента по каждому месяцу внутри года и по каждой неделе внутри месяца. Учитывались все поступления денежных средств от клиентов по конкретной услуге.

После этого всё тоже самое мы проделали с расходами на содержание этих клиентов. Стоимость работы аккаунт-менеджера с клиентом оценивалось достаточно субъективно, однако общую картину это не сильно смазывало. В результате мы получили 5 сегментов внутри услуги «настройка и ведение google ads».

Для когортного анализа были взяты клиенты, пришедшие в январе 2018 года, и вся статистика по ним за 12 месяцев в рамках одной услуги. Эти пользователи были поделены на следующие когорты: SG1 — Клиенты со стабильными просрочками по абонентским платежам более 1 месяца.

Всем клиентам услуга была предложена как дополнительная (допродажа) на входе в рамках повышения эффективности интернет-продвижения. SG2 — Клиенты с периодическими просрочками (не чаще 2 раз в квартал). ~50% зашли именно на эту услугу, ~20% клиентов докупили её как дополнительную. SG3 — Все клиенты зашли именно на эту услугу. Общение с аккаунт-менеджером было инициировано самим менеджером. SG4 — Все клиенты пришли после вебинаров. SG5 — Вернувшиеся клиенты.

В итоге самым быстроокупаемым сегментом стала когорта SG5. Следом за ней SG4. Однако самым результативным в долгосрочной перспективе стал сегмент когорты SG3. Эти данные помогли понять, что большая часть затрат на обслуживание направления уходит на тех клиентов, которые изначально не считают его приоритетным в рамках развития интернет-маркетинга. Получается, что компания сама предлагает услуги и сама же за них платит.

Что было сделано: По клиентам, имеющим задолженность более 1 месяца, было принято решение о приостановлении обслуживания. Допродажа услуг данного направления компании перешла исключительно в онлайн формат (из скриптов менеджеров по продажам и аккаунт-менеджеров исключили допродажу данных услуг).

Для пользователей, пришедших непосредственно на данную услугу, были разработаны новые стратегии, включающие в себя пакет «вебинары» в качестве трипвайера (за 99 рублей клиент приобретал годовой доступ ко всем онлайн трансляциям и доступ ко всем записям). Была создана кампания по возврату клиентов, с отсутствием задолженности на момент расторжения договора.

Новые стратегии включали в себя особенности поведения пользователей и их интересов. Если пользователь приходил через вебинар он получал скидку в 10% на обслуживание на первые 3 месяца и сохранял её, при условии отсутствия просрочек по платежам. Клиентам, ушедшим в отток без просрочек платежей, делалось предложение о кэшбеке в% соотношении от суммы «открученных» рекламных бюджетов в виде зачисления его на баланс рекламного кабинета при отсутствии просрочек по оплатам за обслуживание и т.д.

Таким образом были реанимированы несколько услуг, взятых на доработку. Клиентов активно использующих 3 и более «актива» агентство стало маркировать статусом «Brilliant». С ними работали более опытные менеджеры и в целом запросы от таких клиентов обрабатывались в приоритетном порядке. Эта модель позволила допродавать таким клиентам намного эффективнее и только те услуги, которые были выгодны, в первую очередь, агентству.

Обе компании из моих примеров пошли по пути осознанного развития и привлечения именно эффективных клиентов — т.е. клиентов, которые приходят с запросом на рентабельные услуги. Такие клиенты лучше окупаются за счет того, что приносят значительно больше денег, чем требуется на их содержание, тем самым повышая эффективность бизнес-модели компании. Именно за счет этого «дисбаланса» в сторону дохода, скорость окупаемости эффективных клиентов в 2-3 раза превышает среднюю скорость окупаемости клиента.

Анализ «активов» при расчете LTV и когортный анализ клиентов внутри каждой составляющей продукта помогают оптимизировать как сам продукт, так и бизнес-процессы внутри компании.