Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть

Ко времени нашего знакомства в Брюсселе Гарт работал в агентстве J. Walter Thompson, где отвечал за отношения с компанией Unilever и ее гигантские счета (в 2010 году Unilever потратила на рекламу шесть миллиардов евро). Уже тогда он считался великим маркетологом и прекрасным стратегом. К тому же Гарт любит цифры. Его страсть – заниматься табличными расчетами, и вряд ли что-то доставляет ему большее удовольствие. И хотя у него нет специального образования в области торговой статистики (Гарт вообще учился на журналиста), по моему мнению, он мастерски владеет цифрами.

Еще в самом начале своей деятельности Холлберг сумел убедить многих, насколько удобно применять в маркетинге принцип Парето. В начале XX века итальянский экономист Вильфредо Парето заметил, что в Италии 20 % домохозяйств получают 80 % доходов. Гарт примерил закон «20/80» к сбытовым фирмам и доказал, что для множества брендов 80 % прибыли создается за счет 20 % клиентов (естественно, это заставляет нас относиться к таким клиентам с особым вниманием).

Ниже приведен небольшого треугольник, с помощью которого Гарт Холлберг проиллюстрировал свои выводы.

Треугольник – идеальная форма для демонстрации описанного Гартом принципа. Как вы можете видеть, лишь 22 % всей совокупности домохозяйств связаны с 79 % продаж данного продукта. Неудивительно, что этот легкодоступный и понятный подход завоевал себе сторонников. Гарт запатентовал свою пирамиду и описал стратегию дифференцированного маркетинга в книге, о которой я уже упоминал в предисловии, – All Consumers Are Not Created Equal («Не все потребители созданы одинаковыми»). Книга моментально стала бестселлером и внесла свою лепту в революционные преобразования, начавшиеся в 1990-е годы в области управления взаимоотношениями с клиентами.

Я начал работать с Гартом в Брюсселе над его очередной великой идеей. На этот раз он выдвинул предположение об определенной корреляции между степенью эмоциональной лояльности потребителей к бренду и затратами на привлечение клиентов. Мы решили удостовериться в истинности этой гипотезы и приступили к сортировке и классификации информации, содержащейся в BrandZ.

Перед нами стояла непростая задача, поскольку BrandZ – крупнейшая в мире база данных по всем брендам. С ее помощью мы получали знания о полутора миллионах клиентов из 31 страны. Потребители делятся своим мнением о 50 тысячах продуктов и услуг, которые можно разделить на 380 категорий. Как вы понимаете, это невероятно большой объем данных.

Гарту был необходим молодой помощник – большой любитель копаться в огромных базах данных и возиться с цифрами, и он вспомнил обо мне (хотя, думаю, большую роль сыграла его любовь к брюссельским ресторанам на Рю-де-Бушер, а не мой аналитический опыт).

Важно отметить, что данные BrandZ уже были рассортированы по степени предпочтения, которое клиенты отдают тому или иному бренду. Ниже приведена пирамида, иллюстрирующая классификацию по принципу эмоциональной лояльности.

_{Пирамида эмоциональной лояльности, по данным BrandZ}

Уровни пирамиды являются одновременно последовательными и взаимоисключающими. Чтобы перейти на следующий уровень, клиенты должны удовлетворить все требования предыдущего, и, что важно, один клиент не может присутствовать в одно и то же время сразу на двух уровнях. (Например, вы не можете одновременно находиться на уровнях «Достоинство» и «Привязанность».)

Пирамида обеспечила нам идеальные данные об уровнях эмоциональной лояльности потребителя по отношению к бренду. Все, что нам было необходимо сделать, это найти корреляцию между ее данными и данными ответов респондентов на вопросы BrandZ.

В процессе проведения анализа я периодически приходил к Гарту с цифрами и выводами, он всегда встречал меня одним и тем же вопросом: «Ну, и какую историю ты расскажешь мне сегодня?» – а заканчивал разговор фразой: «Делай все проще». Он научил меня не бояться упрощать самые сложные вещи. Основной вопрос при работе с любыми данными всегда звучит так: «Каким образом я могу превратить эти цифры в достоверное знание, а что еще более важно – как я могу донести эти знания самым доступным образом до аудитории, не обладающей достаточной подготовкой?»

В результате проекта мы смогли сформулировать пять универсальных выводов, доказавших свою истинность в отношении множества мировых брендов. (Наверняка наши выводы подходят и вашим продуктам и услугам.)

1. Чем выше эмоциональная лояльность, тем выше ценность клиента. Ценность существенно растет при достижении уровня «эмоциональных уз» (высший уровень эмоциональной лояльности). Например, в страховом секторе Италии клиенты, имеющие с фирмой эмоциональные узы, стоят в четыре раза больше обычного среднего клиента. Во Франции среди потребителей кофе ценность клиента, имеющего эмоциональные узы, в двадцать раз выше ценности среднего клиента. В этом есть своя четкая логика. Человек, выбравший для себя исключительно продукцию Starbucks – специально идущий в кофейню «Старбакс» выпить чашечку кофе или покупающий кофейные зерна этой марки в магазине, – обладает для компании куда большей ценностью, чем тот, кому совершенно все равно, какой кофе у него в чашке.

2. Создание эмоциональных уз – ключевой фактор бренд-лидерства (компании выходят в лидеры за счет дополнительных продаж, осуществляемых покупателями, связанными с ними эмоциональными узами). Если взять Францию, то клиенты, имеющие такую привязанность к бренду, отвечают за 90 % различий с точки зрения доли рынка между двумя ведущими кофейными брендами.

3. Эмоциональные узы – единственный уровень эмоциональной лояльности, способный значительно снизить потери или повысить степень преданности.

4. Уровня эмоциональных уз достичь крайне тяжело, что неудивительно. Этой стадии достигает крайне мало пользователей. Например, в Италии на этом уровне находятся всего 2 % клиентов страховых компаний.

5. Не все потребители, связанные с компанией эмоциональными узами, «созданы одинаковыми» (покупатели более высокой категории, обладающие узами, создают для компании значительно более высокую ценность, чем средние покупатели с тем же уровнем эмоциональной привязанности).

Тот факт, что ценность клиентов, связанных с компанией узами, оказывается в двадцать раз выше ценности среднего клиента, заслуживает пристального внимания и наглядно показывает, как небольшая клиентская группа способна помочь компании добиться успеха или, напротив, разрушить ее. Вот почему так важно четко понимать, с кем нужно говорить в первую очередь.

Мало кто понимает это лучше специалистов по прямому маркетингу, людей, которые десятилетиями живут по принципу «ловить там, где водится большая рыба». Это помогает сконцентрировать ограниченные маркетинговые бюджеты на нескольких по-настоящему важных клиентах. И когда речь заходит о прямом маркетинге, нас не должно удивлять, что лучше всего он удается почтовому ведомству. Поскольку адресная рассылка рекламы представляет собой важную часть доходов ведомства – ведь кто-то приносит и кладет в ваш почтовый ящик каталоги или предложения о приобретении кредитных карт, – оно всегда находится на переднем крае деятельности по повышению эффективности прямого маркетинга. В сущности, для эффективной работы с компаниями, занимающимися адресными рассылками, почтовое ведомство должно и само стать профессионалом в этой области. Одна европейская почтовая компания, с которой я работал, дабы продемонстрировать маркетинговым фирмам свою скорость доставки, разослала свежие цветы нескольким тысячам потенциальных клиентов. Неудивительно, что, когда почтовые работники придумывают что-то новое (например, предлагают большие скидки компаниям за предварительную сортировку их почтовых отправлений по почтовым индексам), они по-разному рассказывают о своих идеях различным представителям клиентских компаний. Финансового директора в первую очередь привлечет информация, что предварительная сортировка почты снизит его транспортные расходы, а маркетолога прежде всего заинтересует, что предварительная сортировка позволит им быстрее донести свое сообщение до респондента.

Почтовое ведомство сделало для прямого маркетинга и адресной рассылки практически то же самое, что Google сделала для систем поиска и интернет-маркетинга. Став лучшими игроками – каждый на своем поле деятельности, – они показали, что при правильно поставленной работе любой канал связи с клиентом может стать в высшей степени эффективным.

Вряд ли можно проиллюстрировать мои слова лучшим примером, чем деятельность самого почтового ведомства. Отдел марок и предметов коллекционирования (Stamps & Collectibles, S&C) является одним из подразделений Королевской почты Великобритании; он занимается дизайном, производством и продажей марок и других сходных продуктов. Его основная аудитория – коллекционеры, поэтому ясны и цели, и проблемы, стоящие перед этим отделом. Коллекционирование марок никогда не было особенно массовым занятием, а в последнее время оно потеряло всякий рациональный смысл. За этим увлечением закрепилась четкая репутация устаревшего. Ряды коллекционеров все больше и больше редеют: старики уходят, а молодых марки не интересуют.

Отдел марок представлял собой очень прибыльный и важный источник дохода для Королевской почты. Продажа коллекционных марок приносит почте менее 5 % доходов, но прибыль (что вполне объяснимо) оценивается двузначными цифрами. Любители покупают марки, но никогда не используют их по назначению. В сущности, отдел извлекает изрядную прибыль из каждой проданной им марки. Это чуть ли не идеальный пример отдельного сегмента, роста которого желали бы все сотрудники предприятия.

Я оказался в нужном месте в нужное время и тут же включился в работу. В моем распоряжении оказалось довольно много информации. Так как большинство марок покупалось по почте, то в базах данных почтового ведомства имелись не только имена покупателей, но и названия купленных ими продуктов. Имя каждого покупателя. Название каждой покупки. Это позволило нам очень быстро нарисовать пирамиду Гарта, показавшую, что примерно 4 % населения Британии приносит отделу марок до 71 % общих доходов.

Однако перед нами встал вопрос: на ком должен концентрировать свое внимание отдел марок? Было очевидно, что не все люди, составляющие 4 %, окажутся для нас одинаково полезными. Мы совершенно не хотели охватывать их всех скопом. Только некоторые из них могли принести нам грядущую прибыль. Мы отобрали группу отдельных людей, выделили из нее нескольких филателистов, с которыми и решили встретиться. Общение с ними могло привести к серьезным результатам.

Но встреча с несколькими ценными клиентами не была единственным вариантом. Помимо этого мы хотели попытаться превратить хороших клиентов в отличных. Чтобы понять, на какую клиентскую группу опираться дальше, мы воспользовались моделью ценностного спектра, с которым работали по принципу, описанному в первой главе в рассказе о Cisco.

Давайте посмотрим на эту структуру во всех деталях, так как она является едва ли не самой простой и элегантной моделью сегментации из всех мне известных.

Ценностный спектр

Ценностный спектр представляет собой метод сегментации, распределяющий клиентов по категориям на основании их общей рыночной ценности. Он позволяет вам понять, сколько денег они планируют потратить в категории, к которой принадлежит ваш продукт, а также степень их лояльности к вашему продукту, то есть какая доля от их расходов будет приходиться на вашу компанию. Эта концепция получила название «доля затрат», или «доля кошелька покупателя». На самом деле совершенно не важно, как именно вы ее назовете. Суть ее заключается в том, что, когда речь заходит о покупках в определенной категории, потребитель решает, какую сумму отдаст именно вам. Если клиент тратит 200 тысяч долларов на компьютеры и покупает их у вас на 45 тысяч, то вам принадлежит 22,5 % доли его кошелька.

Как вы увидите из матрицы, формирующей модель ценностного спектра, клиенты могут попасть в один из четырех секторов.

_{Модель ценностного спектра}

Почему это полезно знать? Как показано на каждом из четырех секторов, создание ценностного спектра формирует необходимость относиться к различным типам клиентов по-разному. Так как ценность клиентов и степень их лояльности различается от одного сектора к другому, различается и сумма, которую вы готовы потратить на работу с ними. Вы наверняка захотите уделить больше времени и внимания клиентам, способным обеспечить вам наивысшую отдачу.

Итак, вы можете видеть, что модель ценностного спектра легко применяется для распределения ресурсов отделов продаж и маркетинга, а также для развития различных маркетинговых стратегий (с фокусировкой на тех из них, которые сулят самые большие выгоды).

Давайте представим, что мы работаем со всей клиентской базой отдела марок, и внимательно рассмотрим каждый сектор.

– Высокая ценность и высокая лояльность к бренду. В верхнем правом секторе представлены клиенты, обладающие высокой ценностью, то есть тратящие много денег в данной категории, а также лояльные к вашему бренду, – «золотые самородки». Они ключевые потребители любой компании. Найти таких клиентов очень сложно – как, собственно, и настоящие золотые самородки – их крайне мало, и при этом они невероятно ценны. Ваша основная цель в данном секторе – во что бы то ни стало удержать этих клиентов и количественно и качественно, то есть сохранить как их численность, так и уровень их покупок. Невзирая на высокую степень лояльности, некоторые клиенты этой группы будут склонны тратить на вас в будущем меньше денег – в частности, вследствие сокращения своего бюджета или привлекательного предложения со стороны вашего конкурента. С учетом их лояльности подобное происходит реже, чем в других клиентских группах, но даже небольшие потери среди «золотых самородков» способны оказать сильное негативное влияние на объемы продаж и доходы вследствие непропорционально высокого вклада этой группы в ваш бизнес.

– Высокая ценность, но низкая лояльность к бренду. Верхний левый сектор представляют клиентов с высокой ценностью, но низкой лояльностью, которых я называю «джекпотами», потому что у них действительно есть потенциал для того, чтобы принести вам много денег. Фактически это группа с самым высоким потенциалом. Она тратит много денег, однако имеет невысокую лояльность к вашему бренду. За таких клиентов часто идет борьба, ибо те, кого вы считаете своими «джекпотами», для вашего конкурента являются «золотыми самородками». Именно ему они отдают свою преданность и в его компании тратят на покупку товаров той же категории намного больше денег. Если вы их заполучите, то сможете резко увеличить свои доходы.

– Низкая ценность, но высокая лояльность. Нижний правый сектор формируют клиенты с низкой ценностью и высокой лояльностью, я их называю «желуди». При должном уходе за ними вы вправе ожидать, что они станут покупать больше. Они знают о ваших предложениях и довольно лояльно к ним относятся, соответственно, вы уже преодолели два серьезных барьера. Однако сегодня они не покупают у вас так много, как вам хотелось бы. Ваша цель состоит в поддержании их текущего уровня лояльности и в повышении доли их кошелька. Порой для этого достаточно обеспечить их более глубокими знаниями о продуктах, которые они покупают. Эта цель наиболее достижима в категориях с высокой эластичностью спроса, например в категории пищевых товаров. Там уровень покупок определяется личным предпочтением («Я думаю взять бутылку столовой воды, а не сладкую газировку»), а не обстоятельствами («Мне нужна коробка стирального порошка для пяти стирок в неделю»). Таким образом, объем продаж можно повысить не только за счет переманивания клиентов от конкурентов, но и за счет изменения частоты или привычек потребления.

– Низкая ценность и низкая лояльность. Последняя клиентская группа не представляет для вас особого интереса. Она вносит свой небольшой вклад в текущие продажи, но практически не имеет потенциала для развития. Компании, не использующие в своей работе модель ценностного спектра, часто тратят на работу с ней непропорционально много времени – часто столько же, сколько на другие клиентские группы. Вот почему выявление нижнего левого сектора представляется столь важным. Отнеситесь к нему со всей серьезностью и перестаньте тратить деньги на эту сравнительно неинтересную для вас группу, лучше направьте их туда, где они могут принести больше пользы. В результате ваши маркетинговые усилия станут куда более эффективными – и при этом вы не потратите ни копейкой больше.

Если вы внедрите в свою работу такую же модель, то сможете сконцентрировать нужные средства на рекламных мероприятиях, адресованных действительно ключевым клиентам. Отдел марок, для которого мы ее разработали, начал рассылать своим ценным клиентам эксклюзивные предложения и предлагать значительные скидки на все продукты. Короче говоря, мы сделали все, что могло помочь этим людям почувствовать себя особенными (каковыми они на самом деле и были).

Результаты должны оказаться феноменальными. Мы вправе предполагать большой рост продаж, когда на каждый доллар, инвестированный в адресные рекламные кампании, можно получать четыре доллара, а то и больше. Подобный анализ, проведенный для сравнительно небольшого клиента, привлек внимание специалистов, которые вели счета самой крупной на то время компании – British Telecom (BT).

British Telecom – доля кошелька

Дела начали приобретать серьезный оборот! У телекоммуникационных компаний имеется невероятный объем информации о подписчиках на их услуги. Каждый ваш звонок приводит к появлению новых данных и позволяет этим компаниям лучше понять, насколько ценным клиентом вы являетесь и в чем заключается ваш потенциал в условиях высококонкурентного рынка. Любая информация о доле кошелька, которую может получить компания, имеет огромную важность. Особенно это касается рынка стационарных телефонных линий, который практически не растет. BT Business (BTB) – специальному подразделению компании British Telecom, работающему исключительно в секторе B2B, – удавалось довольно успешно удерживать существующих клиентов с помощью программ лояльности и скидок. Было понятно, что BTB не составит труда удержать любого абонента, которого удастся найти. И мы решили помочь им в поиске интересующих их потребителей.

Мы начали с изучения тенденций поведения организаций-клиентов, использовавших BTB только для звонков по телефону, и обнаружили, что их поведение как потребителей зависит от нескольких факторов.

1. Общее количество имеющихся у них линий. Ничего удивительного – чем больше линий, тем больше звонков будет делать организация.

2. Производственный сектор, в котором они работают. Например, судоходные компании делают больше звонков, чем другие.

3. Географический разброс бизнес-единиц организаций. Можно предположить, что сотрудники компании, имеющей подразделения в разных городах (или странах), будут проводить больше времени на телефоне, беседуя с клиентами и коллегами из других офисов.

У BTB имелось достаточно информации для проведения анализа по всем трем перечисленным факторам. Мы использовали их данные для создания алгоритма, позволявшего сравнивать «равное с равным». Нет смысла проводить сравнительный анализ потенциала дохода между консультационной фирмой, где работают два сотрудника, и международным колл-центром. Чтобы понять, где кроются самые интересные возможности, мы должны были придумать способ сравнить между собой компании из одной и той же отрасли.

Поэтому для начала мы рассчитали величину показателя «расходы» – величину ежемесячного счета для клиента в расчете на одну телефонную линию. Затем мы рассортировали всех клиентов BTB в зависимости от величины этого показателя. Теперь мы знали, сколько тратит каждый клиент – причем не только общую сумму, но и в разбивке по телефонным линиям. Например, мы знали, что компания A, занимающаяся арендой автомобилей и имеющая сорок отдельных телефонных линий, тратила на работу с BTB по 3 тысячи долларов, или 75 долларов в расчете на линию.

Затем мы сравнили компанию А со всеми остальными компаниями из нашей базы, занимавшимися сдачей автомобилей в аренду. Так как в данном случае свою роль смогли сыграть региональные особенности, мы сравнивали ее с компаниями, расположенными исключительно в регионе Корнуолла. Теперь давайте предположим, что первые 5 % компаний (с точки зрения расходов в расчете на линию) в регионе Корнуолла тратили в среднем по 120 долларов на линию. Это давало нам основания предположить, что такие компании тратили на работу с BTB все свои бюджеты в этой категории (то есть BTB имела 100 % доли их кошелька). Поскольку мы уже знаем, что расходы зависят от географии и сектора производства, то можем предположить, что и компания А в состоянии потратить 120 долларов в расчете на линию. Тот факт, что она платит BTB лишь 75 долларов, означает, что оставшиеся 45 долларов она отдает конкурентам, то есть мимо BTB уплывает значительная часть бюджета компании А – и на это имело смысл обратить внимание.

Чтобы убедиться в правильности нашего алгоритма, мы проверили его тремя способами: изучили данные по справочным службам; отследили всплески звонков; проанализировали данные третьих сторон. Позвольте мне подробнее объяснить, что именно мы сделали.

– Справочные службы. В среднем сопоставимые компании делают одно и то же количество звонков в справочную службу (предположим, такие звонки составляет 1 % от общего количества). Если моя компания совершает в день тысячу звонков, и десять из них делаются в справочную службу, то можно предположить, что BT имеет около 100 % моего бюджета, связанного с телефонным обслуживанием. Но если BT (которой принадлежит справочная служба) видит, что компания, совершающая сотню звонков в день в справочную службу, при этом делает через линии BT всего тысячу звонков за тот же период, то она может быть уверена: компания делает в день до десяти тысяч звонков (и девять тысяч из них – через кого-то еще). Разумеется, BT стоит внимательнее отнестись к этому клиенту.

– Всплески звонков. Многие клиенты арендовали у BT телефонные линии и ставили на них аппараты, переправлявшие звонки на других операторов. Если аппарат ломается, то все звонки начинают идти через BT. В результате возникает всплеск звонков, позволяющий BT увидеть, сколько звонков делает клиент на самом деле. Чем выше всплеск, тем меньше у BT доля кошелька. И наша модель подтвердила эту тенденцию.

– Данные третьих сторон. Не стоит полагаться исключительно на чужие данные, но они могут помочь вам лишний раз проверить свою работу. В нашем случае они подтвердили предположение о том, сколько денег тратят на телефонные службы компании, не относящиеся к клиентам BT.

Такая проверка обеспечила BT достаточную степень уверенности в правильности алгоритма. В результате наша довольно простая модель позволила British Telecom получить точный расчет количества звонков каждой компании из своей клиентской базы. Таким образом, для установления целевых ориентиров BT смогла использовать в качестве критерия показатель потенциального дохода (например, компания X тратила на телефонные услуги много денег, но из них на долю BT приходилось мало или вообще ничего).

British Telecom – сегментация

Успех проведенного анализа информации о доле кошелька позволил нам перейти к следующему этапу: создать презентацию о принципах строительства стратегии сегментации для всей компании BT.

Разумеется, рекламное агентство масштаба Ogilvy постоянно приглашают для выполнения творческих работ, но в данном случае все выглядело иначе. Мы собирались участвовать в конкурсе на аналитический проект. Наши руководители самого высокого ранга, понимая, что победа в таком конкурсе откроет нам двери к более широкому сотрудничеству с BT, были вынуждены выставить на передний план «ботаника» типа меня, а не команду творческих сотрудников, обычно делавших презентации для клиентов.

Перед тендером нервничали все, и я в том числе. Прежде всего мне нужно было написать все материалы самостоятельно. Кроме того, я никогда прежде не участвовал в подобном мероприятии. Английский – не мой родной язык. И хотя управляющий, отвечавший за отношения с BT, слышал, что я отлично управляюсь с цифрами, он не был уверен, сможет ли парень с забавным фламандским акцентом написать презентацию, а затем изложить ее на нормальном английском языке.

Однако у меня уже созрела отличная идея, каким образом мы сможем помочь BT. Я обратил внимание на две проблемы, которые можно было бы решить с помощью новых принципов сегментации.

Во-первых, BT необходимо понять, как вести себя с малыми и средними компаниями. В те времена, когда у BT была полная монополия, у нее не имелось никаких причин сегментировать свою клиентскую базу. Когда дело касалось поставщиков телефонных услуг, у людей не оставалось выбора, поэтому BT не имело смысла выделять кого-то. Теперь, выйдя на рынок небольших и средних компаний, она нуждалась в прозрачной стратегии сегментации.

За своими крупнейшими клиентами BT всегда закрепляла персонального управляющего, отлично знавшего, что нужно его клиенту. Так продолжалось и теперь, но компания нуждалась в развитии эффективной стратегии для работы и с другими категориями клиентов.

Во-вторых, BT необходимо понять, какие категории клиентов должны стать их целевыми группами в условиях сегодняшнего рынка, то есть с точки зрения предложения «новой волны» услуг: широкополосного доступа в Интернет, мобильной связи и информационно-коммуникационных технологий (в частности, услуги беспроводного доступа и обеспечение безопасности). В течение последних лет BT обращала внимание только на объемы телефонных звонков. Однако по мере развития рынка компания диверсифицировала свой портфель продуктов, и ей потребовалась новая сегментационная структура, позволявшая принять во внимание весь новый ассортимент услуг.

С целью решить эти две проблемы BT пыталась найти стратегию сегментации, которая могла бы:

• дать определение рынку небольших и средних компаний, включая не только текущих, но и перспективных клиентов;

• выявить конкретные потребности, для удовлетворения которых она могла бы предложить и продать больше услуг «новой волны»;

• позволить более эффективно распределять ресурсы;

• не только объяснять поведение клиентов в прошлом, но и предсказывать их шаги в будущем.

Мы предложили использовать комплексный подход, при котором компании-клиенты делились бы на группы с учетом как жестких (доходы, потенциал и риск), так и мягких факторов (потребности). Ниже приведен общий обзор такого подхода.

Выбор цели – с кем следует говорить

Жесткая сегментация позволяла сформировать основную характеристику компаний, с которыми хотела работать BT, – компании, стремившиеся к росту доходов. Мягкая сегментация позволила BT сделать общение с потенциальными клиентами более личным, основанным на знании потребностей каждой небольшой и средней компании. В этой главе мы сконцентрируем внимание на деталях жесткой сегментации, а о мягкой поговорим в следующей. (В третьей главе мы обсудим следующие темы: о чем нужно говорить с потенциальными клиентами; способ, с помощью которого BT объяснила небольшим и средним компаниям, каким образом те могли бы наращивать свои доходы; каким образом вы можете комбинировать жесткую и мягкую сегментацию в рамках интегрированного подхода.)

BT понравился этот план, и нам поручили реализовать проект – причем с довольно жестким графиком работ. Мы тут же принялись выяснять, какие ценности компания считает самыми важными. У каждого свои ценности. Для BT понятие ценности клиента состояло из четырех компонентов (как видно из диаграммы, приведенной ниже): сколько денег те отдавали компании в текущий момент времени («Текущие доходы»); какова была вероятность того, что они останутся клиентами компании («Риск потери клиента»); насколько глубокими были их связи с компанией, то есть покупали ли они все, что предлагала BT («Интенсивность лояльности»); какая доля их расходов в категории продуктов BT приходилась на другую компанию («Доля других поставщиков в клиентском кошельке»).

Проще всего было рассчитать величину первого компонента – текущую величину доходов. BT ежемесячно отправляет клиентам счета, в которых указана выставленная им точная сумма. Поэтому все, что от нас требовалось, – это зайти в систему выставления счетов и определить сумму в расчете на каждого клиента (в конкретном случае довольно некрупного). В результате этого простого действия BT могла точно знать, кто из ее клиентов тратит больше всего денег.

Со вторым компонентом – вероятностью сохранения клиента – дела обстояли чуть сложнее. Как только BT утратила свою монополию на рынке телефонных услуг, многие клиенты решили уйти к ее конкурентам. Соответственно, нам нужно было попытаться предсказать вероятность того, когда текущий клиент может уйти от BT, для чего мы выстроили модель «ухода клиентов», основанную на информации от бывших потребителей BT. Если многие из них относились к определенному географическому региону (и уходили вследствие присутствия в этом регионе успешного конкурента), то существующие клиенты, живущие в том же регионе, получают более высокий балл по шкале ухода, то есть обладают большей потенциальной возможностью покинуть компанию. Если мы видим, что бывшим клиентам было свойственно делать больше международных звонков (конкурент предоставлял более выгодные условия по этой услуге), то клиенты, делающие много международных звонков, получают более высокий балл по шкале ухода.

Выстроенная нами модель принимала во внимание такие данные, как общее количество звонков, количество звонков в течение определенного времени дня и недели, а также баланс между местными, региональными и международными звонками.