Маркетинг в стратегии CRM

3.3. Маркетинговые инициативы CRM

Бессмысленно приобретать решения CRM, не имея четкого представления о том, какие маркетинговые действия предстоит автоматизировать. В конечном счете компаниям, страдающим отсутствием маркетингового видения, неоткуда будет сформировать бюджет для реализации инициатив в области CRM. Те, кто может себе позволить использовать возможности CRM, ориентируются в первую очередь на следующие конкретные маркетинговые инструменты.

Кросс-продажи и дополнительные продажи

Кросс-продажами называется факт продажи продукта или услуги клиенту по результатам его другой покупки. Хороший пример кросс-продаж демонстрируют молодые мамы, которые, выбирая товары для своих малышей, одновременно покупают модные вещи и для себя.

Концепция кросс-продаж является сегодня одной из ключевых в стратегии CRM, потому что продажа дополнительных продуктов и услуг существующему клиенту увеличивает доход от этого клиента и стоит значительно дешевле, чем поиск нового.

Хорошей иллюстрацией кросс-продаж может также служить анекдот про старого опытного продавца в универсальном магазине, который умудрился продать посетителю, зашедшему за упаковкой женских гигиенических тампонов, полный комплект туристического и рыболовного снаряжения со словами: "Что вам эти дни дома сидеть — сходите лучше на рыбалку, пока есть возможность!"

Точно так же компании ищут пути мотивировать своих клиентов совершать дополнительные покупки или переходить на более дорогие варианты продукта. Невинный вопрос в закусочной: "Не хотите ли еще картошки к гамбургеру?" вошел уже в учебники мирового маркетинга.

Искусство кросс-продаж и дополнительных продаж заключается в том, чтобы понимать, какие продукты увеличат суммарную доходность клиента, а какие — снизят. Предложение клиенту менее доходных продуктов может привести к тому, что суммарная доходность клиента только упадет после очередной покупки.

Кросс-продажи "по уму" означают продажи правильного продукта правильному покупателю. Они также означают понимание того, что не все клиенты являются хорошими кандидатами на кросс-продажи. Например, пользователи кредитных карт доказали свою низкую восприимчивость к кросс-продажам. Связано это с тем, что для них ключевыми критериями выбора являются финансовые показатели карты — процентная ставка и сервисные платежи, а не карта сама по себе или даже банк, ее выпустивший. Понимание того, как клиенты осуществляют свой выбор, является критичным для успеха инициатив в этой области. Не удивительно, что желание увеличить эффективность кросс-продаж и дополнительных продаж является одним из основных факторов бурного развития спроса на решения CRM.

Удержание клиентов

В 1996 г. Фредерик Рейчелд (Frederick Reichheld) написал, что американские корпорации теряют половину своей клиентской базы каждые 5 лет^{8Reichheld, Frederick F., "Learning from Customer Defections", Harvard Business Review, март — апрель, 1996.}.

В 2001 г. опрос российских компаний показал, что в некоторых отраслях нашей экономики, таких как продажа автомобилей, финансовые услуги и т.д., обновление клиентской базы на 50% происходит каждые 2–3 года!

Банки и телекоммуникационные компании уже давно анализируют мотивацию клиентов к смене поставщика и уходу к конкурентам. Отслеживание факта ухода клиента и понимание того, кто именно ушел, является очень нетривиальной задачей. Анализ того, почему он это сделал, — задача еще более сложная. Совсем невыполнимой кажется задача удержания клиентов за счет использования полученных знаний для создания стратегии, которая бы мотивировала клиента остаться.

Интернет предоставляет возможность более четко отслеживать факт потери клиента по формальным признакам. Например, если клиент сформировал заказ в электронном магазине, однако со страницы оформления заказа ушел, так и не закончив покупку, практически наверняка он станет потерянным клиентом через 2–3 секунды.

Интересную концепцию удержания клиентов предложила компания DoubleClick — мировой лидер в области интернет-рекламы. Учитывая, что система по управлению рекламой данной компании размещена на большинстве крупных информационных сайтов США, они предлагают "поймать" уходящего клиента на следующем сайте, куда он обратится, покинув ваш электронный магазин, показав ему рекламное сообщение типа: "Если вы вернетесь и закончите заказ, мы дадим вам дополнительные 5% скидки". Чем-то это напоминает продавца, который выходит вслед за вами из своей лавки и кричит на всю улицу: "Come back! Very good price! Discount only for you, my friend!"

Анализ причин ухода клиентов является основой стратегии дешевого роста, изложенной выше в нашей книге. Удержание существующего клиента обходится существенно дешевле, чем нахождение нового. В конечном счете, чем больше клиентов уходит, тем сильнее потери в доходах, в начальных инвестициях на приобретение клиентов, в стабильной рыночной аудитории для продажи новых продуктов и услуг.

Хотя данные инициативы еще никому не помогли привлечь новых клиентов, корпорации тратят миллионы долларов на исследования не только причин ухода клиентов, но и определения того, кто из клиентов является наиболее ценным и на кого стоит тратить усилия по удержанию. В 80-х компании концентрировали внимание на причинах ухода клиентов. В 90-х они начали применять эти данные к существующим клиентам, пытаясь предсказать, кто может уйти с наиболее высокой степенью вероятности. Снижение оттока клиентов даже на небольшой процент приводит к экспоненциальному росту доходов.

Сейчас мировые компании пытаются применить сложные предсказательные технологии, которые сравнивают атрибуты различных клиентов для того, чтобы определить, кто из них "наиболее вероятный кандидат на уход", и запускают персонализированные маркетинговые взаимодействия с ними, мотивирующие их остаться. Основная проблема с удержанием клиентов заключается в том, что делать с клиентом, который может уйти с высокой степенью вероятности? Несмотря на наличие на рынке высокотехнологичных продуктов, способных с большой точностью предсказать потенциальный уход клиента, большинство маркетологов так и не пришли к единому мнению: помогают ли такие инициативы, как подарки и специальные условия (чья доходность может быть ниже затрат) увеличить результирующую прибыль от данного клиента? Сможет ли бесплатный мобильный телефон компенсироваться потенциальными доходами за его использование? Насколько часто пользователи тестовой подписки на деловую газету оформляют платную долгосрочную подписку? Сможет ли предоставление билета в первом классе по цене бизнес-класса удержать недовольного клиента?

Пока одни маркетологи ищут пути к удержанию клиентов, уже готовых уйти, другие работают над тем, как перевести низкодоходных клиентов в более высокую категорию доходности, вместо того чтобы потерять их по умолчанию.

Предсказания клиентского оттока — один из примеров использования технологий для анализа клиентского поведения, широко применяемых в странах с развитой экономикой.

Предсказание поведения

Предсказание поведения клиентов — это не столько маркетинговая практика, сколько инструмент для изучения потребительских приоритетов. Его основная задача — определить с максимальной вероятностью возможное поведение клиентов в будущем. Используя сложные технологии моделирования и добычи данных (data mining), эта технология использует исторические данные о поведении клиентов для определения их будущих действий.

Возможны различные вариации предсказания поведения:

• Предрасположенность к покупке. Понимание того, какие продукты конкретный покупатель наиболее вероятно купит.
• Следующая последовательная покупка. Предсказание того, какой продукт клиент наиболее вероятно купит следующим.
• Анализ связанности (product affinity) продуктов. Понимание того, какие продукты могут хорошо продаваться в связке с другими. Данная технология, известная еще как "анализ маркетинговой корзины", заключается в том, что вы как бы заглядываете в тележку с покупками^{9Надеюсь, читатель может абстрагироваться от конкретной тележки в супермаркете и применить данную аналогию к другим видам бизнеса. Например, тележка может быть заполнена инвестиционными услугами или дизельными установками для обслуживания нефтяных вышек.} клиента и пытаетесь найти взаимосвязь между продуктами, которые там лежат.
• Моделирование эластичности цены и динамическое ценообразование. Определение оптимальной цены для данного продукта, часто — для заданного клиента или группы клиентов.

Понимая и предсказывая возможное поведение клиента, компания может принимать взвешенные маркетинговые решения, такие как:

• Предупредительные скидки и льготы для существующих клиентов, для которых существует высокий риск ухода.
• Уточнение и корректировка маркетинговых предложений для определенных сегментов и групп клиентов.
• Совместное предложение продуктов и услуг с единой ценой и политикой продвижения с целью увеличить продажи и доходность определенных групп товаров.
• Кросс-продажи продуктов, которые лучше всего подходят для такого продвижения.

Ключевая задача всех этих упражнений — понять, кто является лучшими клиентами вашей компании.

Моделирование доходности и ценности клиентов

Расчет общей доходности клиентов был главным козырем всех крупных финансовых компаний в конце XX века. В России этот мощный инструмент маркетинговых специалистов является постоянной темой обсуждения, однако до его широкого практического применения дошли пока только единицы среди финансовых компаний, не говоря уже о предприятиях в других сферах. Российским компаниям еще предстоит пройти сложный путь — от сбора оперативной информации по клиентам до моделирования доходности и расчета ценности клиента в режиме реального времени.

Сейчас оператор в контакт-центре финансовой компании, принимая звонок от клиента, может увидеть на экране своего компьютера или даже телефона расчет суммарной ценности клиента, который находится на другом конце провода. Расчет делается в режиме реального времени на основе совершенных клиентом за определенный период транзакций и имеющихся данных маркетинговой разведки о нем.

Тем не менее такая возможность дается нелегко. Сначала компания должна понять доходность каждого из своих продуктов. Затем необходимо соотнести информацию по продуктам непосредственно с клиентскими счетами. Затем данные по доходности отдельных счетов нужно связать с конкретным клиентом или даже группой клиентов (например, домохозяйством или холдинговой компанией). Огромные вычислительные ресурсы, высокие требования к исходным данным и завышенная стоимость программных решений для моделирования доходности — все эти факторы делали расчет доходности клиентов недосягаемым для мелких и средних финансовых организаций. Те, что смогли добиться результатов по расчету доходности, впервые количественно доказали, что многие клиенты приносят копеечную прибыль и не смогут ее компенсировать никакими оборотами, а другие — с небольшими оборотами — могут оказаться самыми высокодоходными.

С другой стороны, доходность клиентов — лишь один из элементов мозаики, складывающейся в прибыль компании. Клиент сам по себе может быть низкодоходным, однако он привлек трех других высокодоходных клиентов в вашу компанию, автоматически повышая свою ценность. Несмотря на то что молодой выпускник вуза может и не быть высокодоходным клиентом, однако по косвенным признакам можно рассчитывать на его устойчивый карьерный рост в будущем, что приведет к высокой ценности его в дальнейшей жизни.

Разные компании в разных индустриях используют различные метрики для определения ценности клиентов. Вообще термин "ценность клиента" может нести в себе различный смысл — от общего объема покупок, которые данный клиент может совершить за свою жизнь ("ценность за период жизненного цикла" —Lifetime Value, или LTV) до конкурентной ценности (еще называемой "долей кошелька", Wallet Value), т.е. доли покупок, совершаемых клиентом именно у данного поставщика продуктов или услуг. Многие компании формализовали практику моделирования ценности клиентов, создавая шкалу баллов — насколько данный клиент ценен для компании на текущий момент времени. Такая шкала может в дальнейшем использоваться различными методами — от отображения на экране оператора в контакт-центре до расчета тарифов и фактора сегментирования для различных целевых маркетинговых кампаний.

Например, торговый центр определяет категорию клиентов, которые владеют картами почетного гостя, однако посещают магазин только в период сезонных распродаж. Клиент имеет низкий балл ценности. Торговый центр выпускает совместно с банком для данной категории клиентов специальные кредитные карты в расчете увеличить его ценность и, соответственно, его вклад в доходы компании. Кредитная карта может привести к тому, что клиент будет чаще появляться в торговом центре и увеличит средний объем покупок в каждый визит.

Вне зависимости от того, насколько простая шкала используется для оценки ценности клиентов, подобные измерения являются очень требовательными к данным. Точность измерения всегда будет зависеть от полноты информации о клиентах и правильности статистических алгоритмов расчета. Исторические измерения поведения клиентов, цены продуктов, стоимости поддержки, доходности клиентов и использованных каналов взаимодействия — все может послужить источником данных для расчета ценности клиентов.

Если расчет ценности клиента базируется только на одном показателе (например, его доходности), то это может привести к серьезным ошибкам и казусам в отношениях с клиентами.

Новый продвинутый менеджер по маркетингу, нанятый крупным московским банком для осуществления агрессивной стратегии продвижения на рынок, начал с сегментации клиентов. Разделив клиентов на категории по их доходности, он, помимо прочего, идентифицировал сегмент частных клиентов с низким уровнем доходности (минимальные остатки по счетам, постоянные проблемы со службой сервиса, просроченные выплаты по кредитам и т.д.) и отсутствием перспектив. Он подготовил для них программу по принципу Up or Out, т.е. "Становитесь более доходными или уходите". Рассылка вежливых сообщений клиентам из данной категории о предлагаемых мерах по увеличению доходности вызвала бурю среди лучших и самых желанных корпоративных клиентов: как не трудно догадаться, существенную долю атакованной категории частных клиентов составляли члены семей высшего руководящего состава крупных процветающих корпораций. Инновационные методы маркетинга были надолго дискредитированы среди руководства банка...