В попытке хоть как-то получить дополнительный доход от действующих клиентов, некоторые компании допускают ошибки, которые приводят к обратному эффекту. Вместо лояльности и дополнительных продаж, клиенты покидают компанию навсегда.
После таких неудач руководители компаний часто бросают затею с повышением клиентской лояльности, возобновляют лидогенерацию, забывая о том, что новый клиент в семь раз дороже действующего. Кстати, не в семь, а гораздо больше! Как-нибудь покажу на цифрах.
Здравствуйте, коллеги!
Меня зовут Игорь Славский, я руководитель маркетинговой студии MS6. Последние несколько лет я плотно занимаюсь управлением клиентов на основе данных. Так получилось, что в моих руках оказались сотни клиентских баз целой отрасли, что в результате десятков экспериментов помогло выработать методику управления клиентами в B2C. Результаты оказались настолько впечатляющими, что приходилось подтверждать их повторно. Кстати, в B2B это тоже работает, особенно в малом и среднем бизнесе, где решения фактически принимаются одним человеком.
О чём речь?
Управление клиентами на основе данных (Data Driven Customer Management) — это комплексный подход к взаимодействию с клиентами, направленный на увеличение дохода компании посредством повышения качества клиентской базы. В основе подхода лежит принцип сегментарного воздействия на клиентов.
Давайте проще. Когда меня спрашивают, что такое управление клиентами на основе данных простыми словами, я обычно отвечаю так: "Если вы думаете, что управление клиентами — это о том, как сделать так, чтобы ваши клиенты покупали больше, чаще, разнообразнее, и при этом ещё приводили других клиентов, то да! Это именно об этом! И здесь нет никакого гипноза, магии, хиромантии и другого волшебства".
Data Driven Customer Management — это управление клиентами на основе данных, которые содержит ваша клиентская база. В основе Data Driven Customer Management лежит:
- анализ клиентской базы;
- сегментация потребителей;
- выработка предложений для каждого сегмента;
- разработка и реализация информационных цепочек;
- принятие и реализация организационных решений;
- контроль результатов и внесение корректив.
Анализ клиентской базы
Анализ клиентской базы способен показать то, что не видно невооружённым взглядом. В моей практике часто встречаются руководители компании, которые искренне верят в то, что их средний чек в два раза выше, чем есть на самом деле. Даже приходилось пересчитывать вручную, чтобы доказать, что цифры не врут. А ещё наши компании сильно удивляются, узнав сколько сотен тысяч, и даже миллионов, рублей они теряют в год без управления клиентами.
Клиентская база может показать не только цифры, но и объяснить поведение потребителей. Анализ сопутствующих заказов и последовательность покупок хорошо справляется с выявлением Jobs to Be Done (истинными потребностями покупателей), а это позволяет понять в чём клиент будет нуждаться в дальнейшем (или нуждается уже). В результате потребитель доволен проявленной заботой, а компания полученной выручкой. Вот где настоящий маркетинг!
Сегментация
Правильный анализ покажет и текущее состояние компании, и состояние каждого клиента. Таким образом всю клиентскую базу можно разбить на сегменты и определить задачи взаимодействия с каждым сегментом. И это не сегментация RFM-анализом, точнее не совсем RFM-анализом. Да, в теории такой анализ выглядит красиво. Но деление Recency, Frequency и Monetary на 3 части (как любят показывать авторы многочисленных статей) образует 27 сегментов, которые подразумевают 27 типов взаимодействия с потребителями. Вы готовы разработать, внедрить и проконтролировать 27 сценариев работы с клиентами? И второй вопрос, а это действительно надо? Наша практика показывает, что особого смысла в этом нет.
Например, по Recency вполне достаточно поделить покупателей на действующих и потерянных. Причём такое деление необходимо рассчитывать, а не основываться на чувствах и догадках менеджмента анализируемой компании. По Monetary следует руководствоваться средним чеком - либо средний чек клиента больше среднего чека компании, либо нет, и т. д. Это не значит, что достаточно сделать меньше сегментов в RFM-анализе, разумный подход с практической точки зрения — вот правильное решение при сегментации.
Задачи управления
Как управлять клиентами каждого сегмента покажет всё тот же анализ клиентской базы. Среди сегментарных задач можно выделить следующие:
- возврат потерянных клиентов;
- перевод новых клиентов в регулярные;
- сокращение среднего периода посещения;
- сокращение среднего периода посещения;
- продажа дополнительных услуг;
- генерация положительных отзывов;
- выявление "адвокатов" бренда и "токсичных" клиентов и т. д.
Информационные цепочки
Реализация управления происходит через информационные цепочки, использующие разные каналы коммуникаций. При этом важно соблюдать баланс. С одной стороны цепочка не должна вызывать раздражение и недовольство клиента, с другой стороны она должна иметь высокую эффективность. Для достижения этой задачи важно правильно подготовить оператора, таргетолога, сотрудников, непосредственно контактирующих с посетителями, и т. д. Введение в курс дела и обучение коллектива - неотъемлемая часть Data Driven Customer Management.
Порядок внутри компании
Ещё одна важная составляющая при управлении клиентами — это сбор и обобщение полученной от клиентов информации, на основе которой будут приняты управленческие решения. Именно они должны лечь в основу преобразования вашей компании из аутсайдера в лидера. Практика показывает, что работа с опрашиваемыми зачастую вскрывает такие глубокие проблемы предприятия, о которых руководство даже не догадывалось. На моих глазах проходили и серьёзные оргштатные мероприятия, и изменения технологических подходов, и переформатирования программ лояльности.
Контроль и корректировка
Ну и ещё один важный элемент системного подхода к управлению клиентами — это контроль результатов и внесение корректировок. Здесь и периодический анализ клиентской базы, и Net Promoter Score, и другие показатели проделанной работы. Стоит отметить, что нужно измерять и результаты, и контролировать всех своих сотрудников, задействованных в работе с клиентами. Data Driven Customer Management — это тонко настроенный механизм, который будет приносить результаты при чётком соблюдении всех его принципов.
Если рассматривать фреймворк Customer Journey Map, то основная работа по управлению клиентами проходит в малом кругу от получения опыта, через петлю лояльности к сделке, и обратно к оценке полученного опыта.
Помимо взаимодействия с действующими клиентами, эта работа позволяет произвести серьёзный задел для лидогенерации и привлечения нового трафика. Причём такая лидогенерация будет существенно дешевле, чем традиционная. Положительные отзывы и look-alike аудитории позволят сэкономить и привлечь качественный трафик.
Научиться практическими применению Data Driven Customer Management можно всего за 21 день или команда MS6 может сделать всё за вас. Главное помнить, что если вы не управляете вашими клиентами, то ими будут управлять ваши конкуренты!Удачи вам и вашему бизнесу!