Поистине лояльные клиенты не просто высоко ценят вашу компанию, они демонстрируют свою преданность так, что это делает их чрезвычайно ценным активом вашего бизнеса. По данным исследования, проведенного Satmetrix совместно с Фредериком Райхельдом и Bain & Company, определенные аспекты поведения лояльных клиентов стимулируют рост компании. Как говорится в книге Райхельда, есть четыре основных аспекта поведения клиентов, которые связаны с ростом и прибыльностью компании.

1. Повторные покупки. Лояльные клиенты продолжают покупать у вас продукты и услуги не потому, что им приходится это делать или им кажется, что у них нет другого выхода, а потому, что их опыт вызвал у них желание поддержать ваш бизнес.

2. Увеличение объема покупок. Общий объем расходов лояльных клиентов у многих компаний продолжает со временем увеличиваться, так же как и доля расходов покупателя, которая приходится на продукцию компании в сравнении с долей затрат на продукты конкурентов. Благодаря преданности потребителя компания имеет возможность увеличивать суммы покупок и объем перекрестных продаж продуктов и услуг.

3. Рекомендации. Лояльные клиенты охотно рекомендуют компанию друзьям и знакомым. Реклама из уст в уста обеспечивает сильное конкурентное преимущество, поскольку стимулирует рост бизнеса, одновременно сокращая расходы на привлечение новых потребителей.

4. Обратная связь. Лояльные клиенты проводят с вами больше времени, обеспечивая ценную обратную связь и давая возможность лучше понять их мысли и идеи по поводу совершенствования вашей работы. Они делают это не только ради того, чтобы извлечь личную выгоду, но и потому, что желают вашей компании процветания.

Совокупность всех этих аспектов поведения клиентов способствует финансовому росту компании за счет таких факторов, как рост доходов, ослабление ценового давления, приток новых потребителей, сокращение затрат на привлечение и обслуживание клиентов, а также определение возможностей для развития бизнеса. NPS как индикатор поведения, которое приводит к получению таких результатов, становится мощным инструментом прогнозирования роста.

В этой главе представлен анализ экономических факторов, лежащих в основе системы Net Promoter. Здесь рассматривается, как правильная сегментация позволяет максимально повысить лояльность клиентов и прибыль компании. Каким образом сосредоточение внимания на определенных сегментах клиентов может увеличить объем продаж? Мы инстинктивно понимаем, что промоутеры представляют собой большую ценность для компании, но в какой именно сумме она выражается? В этой главе приведены примеры, иллюстрирующие ценность перевода всего одного процента клиентов в сегмент промоутеров. Здесь идет речь и о важности рекомендаций, передаваемых из уст в уста. Вы можете использовать эти финансовые расчеты, чтобы определить ценность промоутеров, нейтралов и детракторов при построении бизнес-кейса системы Net Promoter, позволяющего оценить ее пользу количественно и заручиться необходимой поддержкой и бюджетом.

В поисках доверия клиентов

Знание того, кто ваш клиент, помогает поддерживать рост компании. Понимание нужд и мотивации потребителей позволяет принимать более продуманные, клиентоориентированные бизнес-решения, а также формировать уникальный клиентский опыт, стимулируя поведение, способствующее прибыльному росту. Например, широко известные потребительские компании, такие как Amazon.com и Tivo, стимулируют покупки с помощью определения покупательских привычек и выдачи рекомендаций на основании пожеланий клиента. Отели-казино используют поведенческие данные, полученные в процессе считывания карт, для определения ценных клиентов и обеспечения дифференцированного подхода к ним во всех ключевых точках контакта.

В каждом из этих случаев важную роль играет тщательная сегментация. Она позволяет как объединять клиентов в группы, так и дифференцировать их на основании характеристик, поведения, установок и потребностей на протяжении всего срока обслуживания. Глубокое понимание клиентских сегментов, в том числе того, что делает их уникальными, к чему они стремятся и какие чувства испытывают к вашей компании, – необходимое условие удержания потребителя, а также влияния на его покупательские привычки и готовность рекомендовать вашу компанию друзьям и знакомым.

Сегментация для достижения оптимальных результатов

Наиболее конкурентоспособные компании применяют определенный подход к сегментации клиентов, однако во многих случаях она ретроспективна. Информация о характеристиках клиентов (например, демографических), различных аспектах их поведения (таких как реакция на рекламные кампании и покупательские привычки) или бизнес-аспектах (продуктовый ассортимент и регионы продаж) собирается, как правило, в рамках системы управления взаимоотношениями с клиентами (customer relationship management, CRM). В контексте программы лояльности сегментация клиентов должна выполняться в упреждающем режиме как инструмент сбора и систематизации ценной информации о конкретных потребительских группах в целях формирования доверительных отношений с клиентами. Например, использование NPS для того, чтобы узнать, к какому сегменту относятся наиболее лояльные и выгодные клиенты, позволяет определить ориентиры для расстановки приоритетов и сосредоточения ограниченных ресурсов на удовлетворении потребностей именно этого сегмента. В долгосрочной перспективе такой подход позволяет предлагать разным сегментам клиентов дифференцированные продукты и услуги, представляющие для них особую ценность. Мы точно знаем, что клиенты, которые чувствуют, что вы хотите понять их потребности и создать для них исключительную ценность, станут более лояльными к вашей компании.

Универсального подхода к сегментации не существует. Как вы увидите в главе 5, мы рекомендуем выбирать целевой сегмент наиболее подходящим для вашей компании способом – учитывая специфику рынка, принятый в компании подход к сегментации и стратегическую ценность различных типов клиентов. Стратегия сегментации клиентов на потребительском рынке (business-to-consumer, B2C) существенно отличается от стратегии на корпоративном рынке (business-to-business, B2B). В среде B2C сегментация сфокусирована, как правило, на поведении потребителя (регулярность и частота покупок), а также на демографических характеристиках. Стратегически важными считаются клиенты, покупающие больше и чаще.

B2B-компании, работающие с крупными корпоративными заказчиками, сталкиваются с дополнительными сложностями при сегментации, поскольку каждого клиента представляют разные люди, которые выполняют в компании разные функции и могут иметь разные потребности. В данном случае сегментация может быть основана на характеристиках корпоративного клиента, таких как размер организации, тип, регион или структурное подразделение, а также на характеристиках отдельных представителей этого потребителя, таких как должность или влияние на закупки. Рассмотрим в качестве примера типичный сценарий продаж технологической продукции в сфере B2B. Сложные сделки могут заключаться с участием разных людей (таких как директор по информационным технологиям, технические специалисты, менеджеры по реализации проекта и конечные пользователи), обладающих разным влиянием и полномочиями по принятию решений. Эффективная стратегия сегментации клиентов в контексте такого бизнеса должна учитывать комплексно потребности и опыт тех, кто принимает решения, имеет влияние, а также конечных пользователей продукта.

Сегментация по принципам LEGO: «кирпичик за кирпичиком»

Клиент компании, работающей в сфере B2C, может выполнять разные функции, в том числе принимать решения, оказывать влияние на их принятие и быть конечным пользователем. Другими словами, процесс сегментации таких потребителей тоже может оказаться достаточно сложным, учитывая то, что клиентский опыт носит в данном случае многогранный и многоплановый характер. В LEGO понимают, насколько сложным может быть процесс сегментации. Вице-президент компании по управлению клиентским опытом Конни Калчер помогала строить модель сегментации «кирпичик за кирпичиком».

На основании оценки опыта взаимодействия клиентов с организацией в точках контакта и анализа NPS по сегментам, точкам контакта и рынкам в LEGO была разработана трехмерная модель сегментации. На базовом уровне потребители разделены на четыре группы: родители, дети, взрослые поклонники LEGO и учителя. Далее эти сегменты делятся по каналу продаж: прямые поставки, клуб, интернет-магазин, традиционный розничный магазин и школа. И наконец, каждая из этих групп делится по географическому признаку: США, Германия, Великобритания и другие страны (рис. 2.1).

Рис. 2.1. Модель сегментации клиентов компании LEGO

Примечание: не в каждой ячейке показатели должны быть. Например, сегмент «Клуб LEGO» имеет отношение только к детям, что показано заштрихованным квадратом.

«Сегментация клиентов – важный аспект бизнес-стратегии LEGO и нашего понимания потребителей», – говорит Конни Калчер.

Мы придерживаемся разных подходов к сегментации клиентов. У нас есть верхнеуровневая и детальная сегментации. На верхнем уровне мы выделяем такие сегменты, как дети, взрослые поклонники, родители и учителя. Дети – наша основная целевая группа, но внутри нее мы тоже выделяем отдельные сегменты, например по возрасту. Мальчики от пяти до девяти лет – это ключевой сегмент, на который мы ориентируемся при разработке новых продуктов. И в этой возрастной группе выделяются разные модели поведения и «потребностные состояния», связанные с игрой.

Некоторые дети более склонны к ролевым играм, поэтому мы придумываем для них такие темы, как City или LEGO Space. Другие более ориентированы на активные действия, поэтому компания разработала для них серию конструкторов LEGO BIONICLE. Есть и дети, которые любят что-то строить; для них компания разработала серии LEGO Creator и LEGO Technic.

Бизнес LEGO интересен с точки зрения влияния на принятие решений о покупке, поскольку в этот процесс вовлечены и родители, и дети, а их роли зависят от возраста и этапа жизненного цикла. Очевидно, что в жизненном цикле клиента принимают участие и те и другие, хотя можно поспорить о том, кто, в какой момент и в какой роли выступает. В компании LEGO понимают, что в сегменте детей от рождения до двух лет именно родители решают, какие продукты LEGO покупать. В группе трех-четырех лет родители руководят выбором, но дети влияют на принятие решений о покупке. По словам Конни Калчер, «сегмент от пяти лет и старше – вот где дети принимают решения, даже если счета оплачивают родители. Влияющие и принимающие решения с возрастом меняются местами».

Очень важно, что в LEGO отслеживают динамику каждого уникального сегмента и понимают, как взаимодействуют ключевые сегменты. Это позволяет компании обеспечить требуемый опыт взаимодействия клиентов с ней в каждой группе. Благодаря программе Net Promoter компания имеет возможность сравнивать факторы, определяющие лояльность родителей, которые покупают продукцию LEGO в розничных магазинах США и Германии. Учитывая культурные различия, в LEGO принимают решения о проведении тех или иных мероприятий в разных регионах продаж в зависимости от того, какие именно действия обеспечат максимальную рентабельность инвестиций в каждой местности. Помимо этого компания уделяет много внимания определению поведенческих потребностей мальчиков в возрасте от пяти до девяти лет и разрабатывает целевые продукты и программы для этой группы или приводит каналы продаж (такие как заказ через розничные или интернет-магазины) в соответствие с потребностями разных сегментов покупателей.

Подход LEGO интересен тем, что он вписывает динамику индекса искренней лояльности по группам в общую стратегию сегментации в целях обеспечения роста компании. Выбирать те группы, которые принесут максимальную выгоду вашему бизнесу, весьма разумно, поскольку далеко не всегда есть возможность постоянно удовлетворять потребности всех клиентов без исключения. В LEGO активно работают над созданием новых продуктов, каналов продаж и стратегий коммуникации, рассчитанных на целевые сегменты.

Сегментация для хорошей прибыли

Компания LEGO – интересный пример совмещения NPS с сегментацией клиентов. Вместе с тем даже простое разделение потребителей на такие группы, как промоутеры, нейтралы и детракторы, может стать простым и эффективным способом идентификации клиентов со сходными потребностями, установками и характеристиками. Внимательный анализ промоутеров позволяет понять, что движет покупателями, которым нравится ваш продукт, найти подходящую стратегию дифференциации компании от конкурентов, а также разработать эффективную стратегию удержания клиентов. Составление профиля детракторов позволит быстро определить, какие процессы необходимо улучшить и поможет разработать план сокращения оттока потребителей. Вписывая NPS в текущую стратегию сегментации, вы можете сосредоточить свой бизнес на формировании взаимовыгодных отношений с нужными клиентами.

Данные системы Net Promoter, разделенные на сегменты по категориям лояльности, также помогают принимать операционные решения и находить компромиссные варианты. Компании часто привязывают операционные и финансовые показатели к информации о лояльности и удовлетворенности клиентов. Для определения тех из них, кто способен обеспечить организации хорошую прибыль (выгодных клиентов, демонстрирующих высокий уровень преданности), мы рекомендуем выполнять анализ данных по ряду следующих направлений: сегмент клиентов, операционные показатели (такие как доходы), а также категории NPS: промоутеры, нейтралы и детракторы. На рис. 2.2 представлена разделенная на квадранты схема, на которой информация о корпоративных клиентах отображена в трех измерениях: NPS по оси x; объем доходов по оси y; норма прибыли представлена кружками разных размеров.

Рис. 2.2. Карта позиционирования бизнеса с самыми важными клиентами по объему доходов и NPS

Какие клиенты обеспечивают хорошие результаты, какие готовы увеличить объем бизнеса с компанией, а какие могут отказаться от ее услуг? Учитывая положение окружностей на карте позиционирования бизнеса, всех клиентов можно разделить на категории, соответствующие четырем квадрантам: решать проблемы, сворачивать бизнес, увеличивать объем бизнеса и образцовый бизнес. Идеальную ситуацию отображает квадрант «образцовый бизнес»: клиенты этого квадранта демонстрируют высокую лояльность и представляют собой огромную ценность с точки зрения финансовых результатов. Они обеспечивают относительно стабильное, непрерывное поступление доходов. Клиенты из квадранта «увеличивать объем бизнеса» демонстрируют высокую лояльность, но низкую финансовую ценность. Они представляют собой поистине благоприятную возможность для роста бизнеса: их лояльность делает их восприимчивыми к предложениям о покупке сопутствующих или более дорогих продуктов и услуг. Клиенты из квадранта «решать проблемы» – немалый риск для компании: они имеют большую финансовую ценность, но характеризуются низким значением NPS. Необходимо действовать без промедлений, чтобы понять и решить те проблемы, которые их беспокоят. Этот метод анализа подробнее рассматривается в главе 7, где описано, что могут сделать менеджеры и сотрудники отделов обслуживания в зависимости от того, в каком квадранте оказался их клиент. Что касается квадранта «сворачивать бизнес», то нужно проанализировать, оправдывает ли низкая финансовая ценность этих клиентов выделение дополнительных ресурсов на повышение их NPS. Стоит ли сохранение отношений с ними того, чтобы тратить на это время и усилия, или было бы разумнее отказаться от сотрудничества, учитывая низкую прибыль на вложенные средства? Такой метод разделения клиентов на сегменты в зависимости от уровня их лояльности и ценности позволяет компаниям оптимизировать стратегию ведения бизнеса и максимально увеличить возврат на инвестиции. В такой процесс анализа можно включить и другие финансовые и операционные показатели, такие как воронка продаж, норма прибыли, доля кошелька клиента, стоимость обслуживания и показатели качества. Например, B2B-компания может сопоставить данные по объему доходов и воронке продаж в случае нейтралов и промоутеров. B2C-компания, большой объем операций которой приходится на колл-центр, может сравнивать лояльность клиентов с такими показателями, как решение проблемы при первом обращении и количество звонков. Каким образом колл-центр может оптимизировать такие показатели, как среднее время ожидания на линии и лояльность? Как и в примере с картой позиционирования бизнеса на рис. 2.2, для решения этой задачи важно выбрать показатели и сегменты с учетом бизнес-целей компании.

Такой подход к сегментации может привести к неожиданным выводам о клиентах. Интересную историю рассказал нам руководитель одной компании по предоставлению финансовых услуг, который понял, что повышение NPS в одном сегменте покупателей напрямую связано с отрицательной доходностью. Проблема была в том, что эти клиенты не приносили компании прибыль, а инвестиции в повышение их лояльности приводили к неудовлетворительным финансовым результатам. В данном случае более эффективная стратегия состояла бы в следующих действиях: во-первых, не допускать привлечение неподходящих клиентов; во-вторых, сосредоточиться на изучении ценных и лояльных потребителей и заботе о них; в-третьих, грамотно вкладывать средства в продвижение клиентов по цепочке лояльности. Анализ лояльности потребителей по сегментам помогает принимать стратегические решения относительно того, куда следует направить имеющиеся ресурсы для получения максимальной отдачи.

Расчет рентабельности промоутеров

Компании, не обеспечившие высокого уровня лояльности клиентов, сталкиваются с большими трудностями на пути к успеху. По данным наших исследований, лишь немногим организациям с низким значением NPS удается добиться значительного роста (исключение составляют только те, кто работает на рынках со слабой конкуренцией, обусловленной чаще всего естественной или законодательной монополией). В большинстве отраслей практически всю прибыль поглощает небольшая группа игроков отрасли, которыми оказываются, как правило, компании с самыми лояльными покупателями.

Как мы уже говорили, сегментация клиентов по уровню их лояльности позволяет обнаружить основные проблемы и раскрыть благоприятные возможности. В сочетании с результатами внутренней сегментации эти данные могут указать на проблемы, требующие немедленного решения, а также на необходимые структурные изменения. При наличии более детальных данных можно оценить финансовые последствия перевода клиентов из одного сегмента лояльности в другой. В сочетании с внутренней оценкой затрат на процесс усовершенствований, необходимых для повышения лояльности, данные о финансовых результатах могут обеспечить превосходный анализ доходности инвестиций в повышение лояльности клиентов.

Анализ стратегически важных клиентов

Многие программы Net Promoter, которые реализуются в сфере B2B, ориентированы на ключевых или стратегических клиентов. В этом качестве могут выступать партнеры по каналам продаж или корпоративные заказчики. Концентрация усилий на стратегически важных клиентах – это разумный подход, поскольку на ранних этапах реализации Net Promoter следует сосредоточить вложенные в нее средства на приоритетных задачах и продемонстрировать способность программы давать существенные результаты. Фокус на сегментах ключевых клиентов минимизирует их количество, но при этом максимально увеличивает возможный эффект. В этом разделе представлены некоторые подходы к демонстрации ценности, которую создают подобные программы. Для начала изучим пример, когда есть данные только по вопросу NPS и комментарии.

Рассмотрим кейс компании ABC, предоставляющей услуги и приложения по обработке больших массивов данных. Ее стремительный рост обусловлен поглощением компаний такого же типа, которые продолжают функционировать как относительно независимые подразделения. Экономический кризис потребовал сокращения расходов, в том числе на обслуживание клиентов и разработку продуктов. Взяв затраты под контроль, руководители сосредоточили внимание на росте, внедрив программу повышения лояльности, охватывающую две сотни самых крупных клиентов. В рамках этой программы были получены ответы от 406 ключевых агентов влияния и лиц, принимающих решения, представлявших 161 компанию из числа основных клиентов АВС.

Значение индекса искренней лояльности составило −11,9 процента при 23,9 процента промоутеров и 35,8 процента детракторов (рис. 2.3). После сравнения полученных данных с показателями конкурирующих компаний в той же отрасли выяснилось, что значение NPS компании АВС находится в нижнем квартиле эталонной базы данных Net Promoter, разработанной компанией Satmetrix. Среднеотраслевое значение NPS в этом квартиле составляет 4,5 процента. Это было вполне закономерно, учитывая меры по сдерживанию расходов на обслуживание клиентов, которые принимались в компании АВС на протяжении нескольких предыдущих лет.

Рис. 2.3. NPS компании АВС, взвешенный по объему доходов

Внимательно изучив сегмент детракторов, компания обнаружила, что много клиентов оценили вероятность рекомендации в 0 и 1 балл. Такие оценки свидетельствуют о наличии существенных проблем, по которым у клиентов есть серьезные претензии к компании. Тем не менее эти потребители все еще поддерживают контакты с АВС: они выделили время на то, чтобы предоставить компании ценную обратную связь, которая даст ей возможность измениться к лучшему. На этом этапе может понадобиться эффективное вмешательство руководства в целях предотвращения убытков, которые в противном случае были бы неизбежны.

Пытаясь понять причины возникновения этих проблем, специалисты компании АВС внимательно проанализировали комментарии клиентов, представители которых оценили вероятность рекомендации очень низко. Многие из них выразили огорчение по поводу конкретной проблемы административного характера, требовавшей немедленного вмешательства, решением которой в компании еще не занимались. Некоторые детракторы заявили о намерении прервать отношения с компанией при первой же возможности, если эти проблемы не будут решены.

Топ-менеджеры АВС и раньше знали о существовании определенных сложностей и неудовлетворенности клиентов, но детальная информация с комментариями стала для них настоящим откровением. Вместе с руководством отдела продаж руководители тщательно проанализировали комментарии клиентов, быстро определили среди них группу риска и составили план надлежащих мероприятий. По мнению высшего руководства компании, принятые меры позволили предотвратить потерю значительной части контрактов, находившихся на этапе продления, хотя эти меры оказались эффективными не во всех случаях.

Помимо тактических мероприятий, организованных по результатам расчета NPS, в АВС попытались еще глубже проникнуть в суть происходящего, проанализировав полученную от клиентов информацию. Для начала в компании изучили категории потребителей, выделенные в рамках программы Net Promoter с учетом общего объема доходов за два года, а также дохода по регионам. Затем специалисты АВС рассчитали взвешенный по объему доходов показатель NPS на уровне отдельных компаний. Как показано на рис. 2.3, скорректированное значение NPS было получено с учетом значений NPS компаний, взвешенных по объему доходов.

Значение индекса искренней лояльности −16,8 процента, рассчитанное на основании средних оценок по компаниям-клиентам, оказалось ниже первоначального значения NPS, выведенного с учетом ответов всех респондентов, многие из которых выбрали низкую оценку вероятности рекомендации. Более того, расчет NPS, взвешенного по объему доходов, дал еще более низкое значение индекса – −22 процента. Столь низкий показатель NPS, рассчитанный с учетом объема доходов, означал, что самые крупные заказчики наименее лояльны. На первый взгляд этот результат казался парадоксальным (и нежелательным), поскольку обычно лояльные клиенты со временем увеличивают объем покупок и становятся более значительными.

Проанализировав комментарии самых крупных клиентов, в АВС пришли к выводу, что новые инсталляции продуктов и их апгрейды не функционируют должным образом, что свидетельствовало об отсутствии внутренних процессов контроля качества. Низкое качество продукта в сочетании с сокращением вспомогательного и обслуживающего персонала привело к тому, что клиенты, увеличившие долю расходов на продукцию АВС, столкнулись с большим количеством проблем в апгрейдах, чем покупатели с постоянными расходами. Вполне естественно, что клиенты, заплатив за усовершенствованный продукт больше денег, рассчитывали на получение большей выгоды от него, но именно они оказались в самом проигрышном положении. На основании результатов анализа в АВС немедленно организовали целевую рабочую группу по разработке и внедрению более строгих процедур обеспечения качества продуктов.

Затем специалисты компании провели сегментацию клиентов по регионам. Было очевидно, что высокая концентрация детракторов наблюдается в нескольких подразделениях, расположенных в определенных географических зонах. В регионах EMEA и APAC (оба подразделения с многомиллионным оборотом) был достаточно большой сегмент детракторов по сравнению с другими зонами (рис. 2.4). Анализ комментариев клиентов показал, что одно подразделение отличается от всех остальных. Незадолго до проведения опроса группа поддержки клиентов EMEA была выведена и перенесена в отдаленную локацию, что оказало неожиданно сильное негативное воздействие на клиентский опыт. Руководители АВС, которые знали об этом переносе, не представляли себе его влияния на клиентский опыт, поэтому они немедленно попытались исправить ситуацию, например, с помощью обучения сотрудников из отдаленной службы поддержки клиентов.

Рис. 2.4. Определение детракторов по регионам с учетом NPS, взвешенного по объему доходов

Чтобы лучше понять различные факторы лояльности стратегически важных сегментов клиентов, можно применить такие методы использования данных об NPS практически в любой ситуации. Во многих случаях эти же методы можно применять для поиска возможностей в плане перекрестных и дополнительных продаж. В главе 7 содержатся дополнительные сведения об использовании такой информации.

Определение ценности перевода клиентов из одного сегмента NPS в другой

 

Определение ценности на основании финансовых данных

Если в вашем распоряжении есть данные, которые можно привязать непосредственно к сегментам клиентов или корпоративным заказчикам, то проще всего разработать экономическую модель, демонстрирующую связь между NPS и ростом финансовых показателей. Такая модель должна учитывать временной лаг между повышением NPS и ростом доходов компании. В ее основе лежат два предположения: во-первых, индекс искренней лояльности служит опережающим индикатором роста; во-вторых, увеличение NPS влечет за собой повышение финансовых показателей (например, увеличение доли компании в расходах клиента).

В следующем примере мы проанализируем зависимость между NPS и финансовым ростом крупного поставщика программного обеспечения, работающего в сфере В2В. Мы использовали модель, позволяющую рассчитать рост доходов компании по каждому сегменту лояльности. Этот процесс происходил следующим образом:

1. Мы собрали данные об уровне лояльности и объеме доходов по всем ключевым клиентам примерно за пять кварталов. Эффективное использование этой модели зависит от возможности отслеживать и лояльность, и доходы на уровне компании-клиента.

2. Анализ данных о доходах показал, что их объем по каждой компании увеличивается в период продления лицензий (при этом увеличение расходов клиентов на покупку новых продуктов оказывало значимое, но не очень большое влияние). В случае большинства заказчиков продление срока действия лицензий производилось раз в год. Ради простоты мы проанализировали финансовые данные каждого клиента за четыре квартала исходя из предположения, что большинство из них продлит лицензию в течение этого периода.

3. В качестве финансового показателя был выбран рост доходов за один год (например, измеряется как изменение доходов за период с первого квартала одного года по отношению к первому кварталу следующего). Использование роста доходов вместо абсолютного показателя позволяло предотвратить искажение результатов из-за вклада относительно небольшого числа крупных клиентов в объем доходов компании. По той же причине из рассмотрения были исключены выбросы в данных – заказчики с резко отклоняющимися показателями (например, те, при работе с кем темпы роста доходов более чем в два раза превышали среднеквадратическое отклонение от среднего показателя роста).

4. В качестве показателя лояльности мы использовали индекс искренней лояльности. Каждая компания-клиент была отнесена к одной из трех категорий NPS (промоутеры, нейтралы или детракторы) на основании среднего балла рекомендаций отдельных респондентов, принимавших участие в опросе от имени клиента.

5. Мы ввели временной лаг между повышением лояльности и финансовым ростом. Во время предыдущих исследований мы видели, что временной лаг между NPS и ростом составляет, как правило, от трех месяцев до одного года. В связи с этим по каждому клиенту мы использовали значение NPS за один квартал до наступления периода, который использовался для расчета годового роста доходов.

Полученные результаты представлены на рис. 2.5. Как мы и ожидали, на клиентов из числа промоутеров приходится самый большой объем продаж. Обеспечивая компании увеличение доходов в размере 11 процентов в год, эти заказчики становятся движущим фактором роста компании. На сегмент нейтралов приходится 38 процентов общего количества клиентов, однако их весьма скромный вклад в рост компании не идет ни в какое сравнение с положительным экономическим влиянием промоутеров. На детракторов приходится совсем небольшое количество клиентов (12 процентов), но они оказывают негативное влияние на рост доходов, составляющий в данном случае отрицательную величину −6 процентов. В общей сложности процент клиентов в каждом сегменте лояльности, взвешенный по среднему темпу роста, приблизительно соответствует общему темпу роста компании за тот же период (около 5,3 процента). Таким образом, данная модель однозначно подтверждает вывод, что клиенты с высоким NPS обеспечивают более высокий рост доходов, тогда как влияние детракторов носит прямо противоположный характер.

Рис. 2.5. Снижение NPS влечет за собой сокращение экономической ценности

Хотя эти результаты интересны и сами по себе, они также дают возможность моделировать ценность перемещения клиентов (или групп) между различными сегментами лояльности.

На рис. 2.6 отображены два сценария повышения лояльности и ожидаемого влияния на рост компании с течением времени. Темп роста 5,3 процента рассчитан с учетом существующего разделения клиентов на промоутеров, нейтралов и детракторов, а также данных о темпах роста в каждом из этих сегментов. Используя темпы роста по каждому сегменту в качестве постоянной величины, мы можем составить возможные сценарии увеличения объема доходов благодаря продвижению некоторых клиентов по цепочке лояльности. В соответствии с первым сценарием мы перемещаем 6 процентов клиентов в сегмент промоутеров, в том числе 4 процента из сегмента детракторов и 2 процента из сегмента нейтралов. Это обеспечивает повышение ожидаемого темпа роста компании до 6,1 процента. Мы также разработали второй, более агрессивный сценарий, согласно которому перемещение еще 6 процентов клиентов в сегмент промоутеров обеспечивает повышение темпов роста доходов компании до 7 процентов.

Рис. 2.6. Экономический эффект повышения лояльности

Обратите внимание, что представленная модель позволяет оценить и влияние роста доходов. Если годовой доход компании составляет 1 миллиард долларов, то увеличение темпов роста на 0,8 процента было бы эквивалентно доходу в размере 8 миллионов долларов в год, увеличение на 1,7 процента обеспечило бы компании ожидаемый рост доходов в размере 17 миллионов долларов в год. Эти данные можно использовать как основу для экономического обоснования инвестиций в повышение лояльности, сопоставив стоимость вложений с прогнозируемым ростом доходов.

При наличии финансовых данных и информации об NPS вы сможете составить экономическое обоснование инвестиций в программу Net Promoter на основании модели, позволяющей рассчитать ценность каждого сегмента лояльности и перевода клиентов из сегментов детракторов и нейтралов в категорию промоутеров. Кроме того, вы сможете составить прогноз увеличения доходов с учетом ожидаемого повышения темпов роста.

 

Определение ценности на основании косвенных данных

При отсутствии необходимых финансовых данных расчет возможного эффекта от перевода клиентов из одной категории лояльности в другую требует другого подхода. В анкеты для клиентов часто включают такой вопрос: какова вероятность того, что вы продолжите покупать продукты нашей компании? На основании ответов можно оценить в каждом сегменте лояльности склонность к повторным покупкам. Полученные данные можно использовать для прогнозирования финансовых последствий передвижения клиентов по цепочке лояльности.

Рассмотрим в качестве примера XYZ – компанию по выпуску медицинского оборудования с годовым объемом доходов 360 миллионов долларов. Начнем с сопоставления в табличном виде ответов на вопрос о вероятности покупки продуктов и готовности рекомендовать. Чтобы быть консервативными в оценках, мы решили использовать баллы 9 и 10 для высокой вероятности продолжения покупок, а баллы от 0 до 8 – для низкой. Результаты наших исследований представлены в таб. 2.1.

Таблица 2.1. Склонность к повторным покупкам продуктов компании по сегментам лояльности

Наши исследования показали, что около 90 процентов промоутеров с высокой степенью вероятности продолжат покупать продукты компании в дальнейшем, тогда как всего 4 процента детракторов продемонстрировали такую готовность. В целом вероятность продолжения покупок в сегменте промоутеров была в четыре раза выше, чем в категории нейтралов, и в двадцать раз выше, чем у детракторов.

Теперь мы можем использовать эту информацию в модельном расчете влияния продвижения 1 процента клиентов по цепочке лояльности. В табл. 2.2 показана оценка эффекта перевода 1 процента нейтралов в сегмент промоутеров, выполненная с помощью следующих действий:

1. Мы представили в таблице распределение клиентов по сегментам лояльности (столбец 2) для нынешнего и прогнозируемого состояния (с учетом увеличения количества промоутеров на 1 процент и сокращения количества нейтралов на 1 процент).

2. Затем мы умножили эти значения на вероятность продолжения покупок (столбец 3), чтобы получить взвешенное значение вклада клиентов соответствующего сегмента в доходы компании (столбец 4).

3. Далее на основании взвешенных вероятностей мы рассчитали общее взвешенное среднее по каждому сценарию (нынешнему и прогнозируемому). Сами средние показатели ничего не значат, мы будем анализировать только соотношение между ними.

4. И наконец, мы рассчитали относительную разность между двумя средневзвешенными показателями (0,58206 – 0,57526 ÷ 0,57526 = 1,18 процента).

Таблица 2.2. Результат перемещения 1 процента пассивных клиентов в сегмент промоутеров

Разность между взвешенными средними показателями составляет 1,18 процента. Если мы исходим из предположения, что данные о склонности к повторным покупкам отображают предполагаемый вклад существующих клиентов в увеличение доходов компании, то повышение NPS на 1 процент (другими словами, перемещение 1 процента нейтралов в сегмент промоутеров) повлечет за собой рост доходов за счет существующих потребителей на 1,18 процента. Компании, которые могут отделить долю существующих клиентов в своих доходах от доли новых, могут рассчитать фактическое воздействие изменения NPS на увеличение доходов, умножив объем доходов, полученных за счет существующих клиентов, на 1,18 процента.

В этом примере увеличение NPS посредством перемещения 1 процента детракторов в сегмент нейтралов приводит к росту доходов всего на 0,3 процента. Следовательно, этой компании стратегия превращения нейтралов в промоутеров принесет гораздо более весомый выигрыш, чем перемещение детракторов в сегмент нейтралов. Такой подход позволяет определить, на чем стоит сфокусировать усилия и ресурсы, чтобы они оказали максимальное влияние на финансовый рост.

Оценка влияния рекомендаций

«Половина денег, которые я трачу на рекламу, не приносит пользы. Проблема в том, что я не знаю, какая именно половина», – это знаменитое высказывание приписывают Джону Уонамейкеру, которого считают отцом современной рекламы. Многие маркетологи согласились бы с этим утверждением, учитывая низкий коэффициент отклика и показатели эффективности традиционной рекламы.

В самом начале главы были перечислены четыре положительных аспекта поведения лояльных клиентов. Один из них – готовность порекомендовать вашу компанию другим. Сарафанное радио эффективнее традиционной рекламы, потому что рекомендация исходит из надежного и ценного источника – окружения клиента. Такие сторонники и активные промоутеры – мечта маркетолога.

Все те простые методы оценки лояльности клиентов, которые мы рассматривали до настоящего момента, сфокусированы на непосредственных выгодах от покупки клиентами продуктов компании – другими словами, от готовности каждого конкретного потребителя приобретать что-то повторно, увеличивать расходы на покупку и сотрудничать с вами дольше. В случае распространения доброй молвы мы фокусируем внимание на косвенных преимуществах лояльности клиентов, самое существенное из которых – возможность привлечения новых покупателей с помощью устных рекомендаций. В конце концов, в основе индекса искренней лояльности лежит вероятность того, что клиент порекомендует компанию друзьям или знакомым, а значит, было бы логично предположить, что как минимум часть покупателей выполнят свое обещание, а часть людей, получивших такую рекомендацию, сами станут клиентами компании.

В этом разделе речь идет о двух подходах к расчету финансовой ценности доброй молвы. В основе первого подхода лежит воздействие положительных рекомендаций. Для того чтобы определить его степень, необходимо включить в анкету два простых вопроса.

1. Вы выбрали нашу компанию по рекомендации друзей или знакомых? (Да/Нет.)

2. Рекомендовали ли вы компанию друзьям или знакомым последние 12 месяцев? (Да/Нет.)

В примере с производителем медицинского оборудования мы проанализировали, как применять данные о вероятности повторных покупок для оценки финансовых выгод от превращения нейтралов в промоутеров. Для этого можно использовать и ответы клиентов на вопрос «Рекомендовали ли вы компанию друзьям или знакомым за последние 12 месяцев?».

Например, по имеющимся данным компания получает около 18,2 процента доходов за счет новых клиентов. Для того чтобы определить процент, полученный от новых покупателей, пришедших по рекомендации, мы использовали вопрос «Вы выбрали нашу компанию по рекомендации друзей или знакомых?».

Около 34,6 процента клиентов подтвердили, что им посоветовали компанию, поэтому мы применили этот показатель и по отношению к новым заказчикам. Таким образом, доля доходов за счет рекомендаций составляет 6,3 процента (34,6 процента от 18,2 процента доходов, полученных за счет новых клиентов).

Далее мы можем использовать ответы на вопрос «Рекомендовали ли вы нашу компанию друзьям или знакомым за последние 12 месяцев?» точно так же, как это было сделано с ответами на вопрос о продолжении покупок (как показано в табл. 2.2). Рассчитав относительное изменение количества рекомендаций в связи с перемещением нейтралов в сегмент промоутеров, мы можем определить, сколько новых клиентов получит компания за счет рекомендаций. На основании этого показателя, а также увеличения объема доходов от покупателей, продемонстрировавших готовность продолжать вести дела с компанией, можно оценить общее воздействие повышения индекса искренней лояльности на доходы. Расчет общей стоимости изменения индекса NPS на 1 процент за счет перевода нейтралов в промоутеры, выглядит так: (0,818 × 1,0118) + (0,063 × 1,0042) + 0,119 = 1,0099, что составляет примерно 1,01 процента, или 1 процент. Первый член этого уравнения отражает произведение доли дохода от существующих клиентов на разницу в склонности к повторным покупкам между сегментами. Второй член – это произведение доли новых клиентов, получивших рекомендации, на разницу в количестве рекомендаций между сегментами, а третий член отражает оставшееся неизменным число новых клиентов, воспользовавшихся услугами компании по неизвестным причинам. В случае компании по выпуску медицинского оборудования с годовым объемом доходов 360 миллионов долларов перемещение 1 процента нейтралов в сегмент промоутеров с учетом их склонности к повторным покупкам и готовности рекомендовать ее другим позволило увеличить объем доходов на 3,6 миллиона долларов (табл. 2.3).

Таблица 2.3. Оценка перемещения 1 процента нейтралов в сегмент промоутеров

Такой подход позволяет оценить влияние рекомендаций, но не охватывает всех аспектов доброй молвы. Лояльные клиенты действительно будут советовать вашу компанию друзьям и знакомым, но недовольные покупатели могут убедить людей в том, что с вами не стоит иметь дела. Молва распространяет и позитивные, и негативные отзывы о компании и бренде. В следующем примере мы проанализируем методику оценки влияния сарафанного радио, учитывающую поведение промоутеров и детракторов.

Кейс: оценка эффекта рекомендаций

 

В 2007 году мы провели бенчмаркинг десяти компаний по разработке корпоративного программного обеспечения. На основании информации о заявляемых расходах клиентов на покупку продуктов этих компаний мы выполнили количественную оценку влияния отзывов и рекомендаций потребителей, получив в итоге такие цифры: в среднем 565 тысяч долларов дополнительной прибыли на промоутера и 701 тысяча убытка на детрактора. Этот эффект получился без учета различий покупательских привычек и сроков жизни клиентов с компанией.

Проще всего начать с определения ценности рекомендаций промоутеров. Для расчета этого показателя необходимо включить в анкету еще один вопрос в дополнение к тем двум, о которых шла речь выше.

1. Вы выбрали нашу компанию по рекомендации друзей или знакомых? (Да/Нет.)

2. Рекомендовали ли вы нашу компанию друзьям или знакомым за последние 12 месяцев? (Да/Нет.)

3. Какому количеству друзей или знакомых вы порекомендовали нашу компанию за последние 12 месяцев? (1, 2, 3…., 10 или более?)

В дополнение к этой информации вам потребуются финансовые данные, чтобы оценить экономическое воздействие молвы, отображенное в вопросах 2 и 3. В нашем примере для расчета ценности рекомендаций используется средний объем расходов на клиента, но можно использовать и другие варианты, такие как совокупный и чистый доход компании, рентабельность, общий доход за счет новых покупателей или ценность клиентов в течение всего срока обслуживания.

Для того чтобы получить количественные данные по сегменту промоутеров, мы начали с определения процента промоутеров, которые рекомендовали компанию другим людям за прошедшие 12 месяцев (вопрос 2). И получили 81 процент – достаточно высокий показатель для этой отрасли. На основании данных ответов на третий вопрос мы узнали, что промоутеры, активно рекомендовавшие продукты компании друзьям и знакомым, дали в среднем по 4,2 рекомендации за 12 месяцев.

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 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

Высокий индекс искренней лояльности в компании Apple – это еще и важный индикатор поведения клиентов в отношении рекомендаций. В действительности промоутеры Apple относятся к числу самых восторженных потребителей, которые всегда охотно делятся впечатлениями. Более 90 процентов промоутеров компании говорят, что давали положительные рекомендации своим друзьям или знакомым за прошедшие 12 месяцев, тогда как средний показатель в отрасли потребительского компьютерного оборудования составляет 75 процентов. Кроме того, за этот же период каждый промоутер Apple делится положительными впечатлениями более чем с пятью людьми, в отличие от среднего отраслевого показателя, составляющего немногим менее четырех человек на одного промоутера.

Большая доля положительных рекомендаций и почти полное отсутствие негативных отзывов немногочисленных детракторов обеспечивают в высшей степени позитивную картину совокупной ценности клиентов Apple. На самом деле общая ценность промоутеров компании почти в 1,7 раза превышает показатели других производителей компьютеров (около 4400 и 2600 долларов соответственно). Промоутеры Apple, которые тратят на ее продукты намного больше денег, чем в среднем расходуют промоутеры в этой отрасли, приносят компании пользу еще и тем, что ценность их положительных рекомендаций почти в два с половиной раза превышает отраслевой показатель (1927 долларов по сравнению с 816 долларами). И последнее, на что следует обратить внимание: в Apple очень низкий уровень потерь, обусловленных поведением детракторов, тогда как ее конкурентам негативные отзывы обходятся примерно в 1350 долларов на каждого детрактора (рис. 2.12).

Apple Computer

B2C: компьютерное оборудование

Рис. 2.12. Совокупная ценность клиентов компании Apple по сравнению с отраслью потребительского компьютерного оборудования в целом

Заключение

В этой главе мы проанализировали некоторые методы определения экономической ценности индекса искренней лояльности разного уровня сложности. Эти способы можно использовать для создания бизнес-кейса, определения рентабельности инвестиций и оценки экономического влияния стратегических капиталовложений, направленных на продвижение клиентов по цепочке лояльности.

Обоснование ценности программы Net Promoter начинается с разработки эффективной стратегии сегментации, получения финансовых данных и расчета индекса искренней лояльности. Такая совокупность действий поможет вам понять экономическое влияние программы Net Promoter, а также разработать стратегию увеличения количества промоутеров и сокращения детракторов. Что касается последних, то во многих случаях они приносят компании чистый убыток даже без учета затрат на их привлечение и поддержку. Поэтому крайне важно понять причины их неудовлетворенности и способы ее устранения, для того чтобы свести к минимуму неблагоприятное влияние на экономические показатели компании. Что касается промоутеров, они предоставляют компании реальную возможность для роста. Создание новых приверженцев – основная задача, но использование уже имеющихся для максимального увеличения ценности их рекомендаций тоже принесет дивиденды.