Управление стихией

Они уходят. Назад возвращаются считанные единицы, а остальные исчезают навсегда.

От тех далеких времен, когда хозяин булочной помнил в лицо практически всех своих покупателей, остались лишь ностальгические воспоминания. Экспансия товаров и услуг массового потребления, глобализация рынков, появление новых «игроков» и резкое обострение конкуренции сделали свое дело. Сегодня в крупных телекоммуникационных компаниях средний уровень оттока клиентов составляет 25-30% в год. В секторе финансовых и страховых услуг ситуация получше, но и здесь непостоянство клиентской базы дает о себе знать.

Крупные западные фирмы, работающие с массовым потребителем, не заметили первых симптомов начинающейся «болезни» и не успели своевременно принять меры. В результате они вынуждены бороться с проблемой оттока клиентов в ее наиболее острой форме.

Причина подобной недальновидности в том, что долгие годы лояльность клиентов воспринималась как нечто само собой разумеющееся. Именно на этом тезисе базировалась работа отделов маркетинга и продаж множества компаний. Возросшая конкуренция изменила ситуацию на прямо противоположную. Теперь за лояльность надо платить, причем звонкой монетой.

С одной стороны, раз сохранение существующих клиентов не обеспечивается автоматически, их удержание требует немалых затрат, причем связанных не только с проведением маркетинговых акций или предоставлением дополнительных скидок, но и с созданием соответствующей информационной и организационной инфраструктуры. С другой, привлечение новых клиентов также сопряжено со значительными расходами. В результате фирмам ничего не остается, как выбирать меньшее из двух зол. Расчеты показывают, что приобретение нового абонента американским телекоммуникационным компаниям обходится в среднем на 400 долл. дороже, чем удержание уже существующего. В Западной Европе и того больше — 700 долл. При сегодняшнем уровне прибыльности услуг связи подобные инвестиции удается окупить года за три, естественно, при условии, что вновь привлеченный клиент не исчезнет в течение указанного срока.

Представление о том, что отток клиентов влечет за собой только уменьшение суммарного оборота компании, — неоправданное упрощение. В действительности он самым отрицательным образом отражается на бюджете отделов технической поддержки, сроках возврата инвестиций и общей рыночной стоимости компании. Негативные процессы только усиливаются с насыщением рынка и замедлением роста клиентской базы. Вот почему управление оттоком клиентов (churn management) должно стать стратегической задачей для любого поставщика товаров и услуг массового потребления.

Правильный диагноз

О каком бы сегменте рынка ни шла речь, в оттоке клиентов всегда присутствуют две составляющие. Первая обусловлена причинами, не зависящими от поставщика, например, переездом клиента в другой город или сменой типа услуги (переход с пейджинговой связи на сотовую и т.п.). Вторая выражается в переходе клиентов к конкурентам, и здесь очень многое зависит от поставщика. Ведь такой переход обычно имеет вполне определенную мотивацию: неудовлетворенность ценой или качеством продукта, уровнем обслуживания, отсутствием индивидуального подхода и специальных маркетинговых программ.

При анализе контролируемого оттока необходимо учитывать историю взаимоотношений между компанией и клиентом, причем не только в финансовом аспекте. Давно замечено, что наибольшая текучесть наблюдается среди клиентов, которые начали пользоваться услугами компании сравнительно недавно. Новых клиентов обычно привлекают специальные маркетинговые акции, поэтому неудивительно, что они легко расстаются с компанией после окончания периода действия последних. Для удержания этой весьма представительной категории потребителей компания должна отслеживать их поведение и вовремя адресовать наиболее перспективным клиентам какую-либо новую инициативу.

Эффект усиленного оттока «новичков» заставляет экспертов считать, что потребители, приносящие компании доход на среднем уровне, но в течение длительного времени, представляют для нее большую ценность, чем клиенты, совершающие крупные покупки, но готовые при первой же возможности перейти к конкуренту. В этой связи маркетинговая политика должна преследовать сразу две цели: способствовать увеличению оборота, генерируемого клиентами первого типа, и стимулировать повышение лояльности клиентов второго типа.

Дело осложняется, однако, тем, что зачастую сам факт перехода к конкурирующей компании установить не так-то просто. Резкое уменьшение числа операций по кредитной карточке или времени пользования сотовым телефоном можно рассматривать как ценные диагностические признаки, но они еще не означают, что соответствующий клиент навсегда потерян. Если же факт перехода к конкуренту установлен, то предстоит установить вызвавшие его причины. Еще сложнее перейти от оценки размера бедствия к построению моделей, способных выявить как наиболее лояльных клиентов, так и тех, которые, скорее всего, вот-вот покинут компанию. И, пожалуй, самый ответственный момент — разработка и реализация маркетинговых мероприятий, направленных на удержание клиентов.

Клиент клиенту рознь

Впрочем, не много найдется фирм, готовых до конца бороться за каждого покупателя. Если перейти от рекламных заявлений к реальным бизнес-моделям, то большинство компаний в первую очередь заботятся о сохранении потребителей товаров и услуг, приносящих (или способных принести) максимальную прибыль, и вряд ли будут удерживать клиентов, которые нередко становятся причиной убытков.

Дифференцированный подход возможен на основе сегментации клиентов. Их разбиение на категории должно отражать не только финансовую активность, но и множество других аспектов, которые понадобятся для прогнозирования оттока и выработки контрмер. В частности, к разным группам имеет смысл отнести корпоративных и частных пользователей, «старожилов» и новых клиентов и т.д.

Информацию, собранную об индивидуальных потребителях и о группах клиентов, предстоит трансформировать в эффективные, персонифицированные маркетинговые программы. Индивидуальные отношения с клиентами не могут строиться по той же схеме, что и традиционные рекламные кампании. Так, во многих случаях они требуют иного позиционирования товара или услуги, чем это делается для массового покупателя.

Дивиденды с информационного богатства

Вряд ли стоит доказывать, что уменьшению лояльности клиентов не в последнюю очередь способствовал прогресс в области ИТ, ведь именно он позволил компаниям эффективно конкурировать друг с другом и способствовал росту информированности потребителей. Парадокс, однако, заключается в том, что на те же технологии возлагаются основные надежды в борьбе с разразившимся бедствием.

Благодаря высокому уровню автоматизации учетных операций телекоммуникационные операторы, кредитные учреждения и страховые компании располагают огромными массивами информации о своих клиентах. В их распоряжении не только обширные анкетные данные, но и сведения о каждом телефонном вызове или финансовой транзакции, обращении в службу техподдержки или заявлении о выплате страховки.

Эффективному использованию этих информационных сокровищ обычно мешает разрозненность накопленных сведений, их избыточность или излишняя детализация, а также отсутствие инструментария для всестороннего анализа данных и построения моделей прогноза. По мере роста компании сведения, имеющие отношение к одному клиенту, «распыляются» по разным базам данных, так что консолидировать их с каждым месяцем становится все сложнее. Более того, записи в базах данных обычно относятся к отдельным контрактам (лицевым или карточным счетам, договорам страхования, регистрационным именам пользователей и т.д.), которых у одного клиента может быть множество.

В настоящее время на рынке присутствует несколько решений, предназначенных для управления оттоком клиентов. В той или иной мере все они зиждятся на трех технологических «китах»: хранилищах данных, инструментах для визуализации информации и средствах интеллектуального анализа данных (data mining). Названные компоненты используются как на предварительном этапе выделения групп клиентов и оценки вероятности их оттока, так и на стадии реализации контрмер.

Принципы работы систем управления оттоком клиентов можно проиллюстрировать на примере программного обеспечения Churn Management Solution for Telecommunications компании SAS. Производитель позиционирует это ПО в качестве законченного решения для операторов, позволяющего сегментировать абонентов с учетом их ценности для компании, строить надежные модели прогноза и на их основе оценивать вероятности оттока для отдельных категорий клиентов, выяснять причины снижения их лояльности и разрабатывать планы маркетинговых мероприятий.

Продукт SAS может функционировать на разных аппаратных платформах — от мэйнфреймов и Unix-серверов до обычных ПК. Его «начинку» образуют сервер распределенной базы данных Scalable Performance Data Server, средства для построения и администрирования хранилищ и витрин данных, ПО интеллектуального анализа данных Enterprise Miner, система поддержки принятия решений SAS/MDDB Server, а также вспомогательный инструментарий для формирования отчетов, визуализации результатов моделирования и доведения решений, относящихся к управлению оттоком клиентов, до всех заинтересованных сотрудников компании.

Использование этого программного арсенала начинается с подготовки исходных данных для последующего анализа. На этом этапе осуществляется консолидация сведений, хранящихся в разных источниках, преобразование и нормализация данных, отбрасывание явно ошибочных значений и построение хранилища данных.

Содержимое хранилища затем подвергается анализу по методологии SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model and Access). Она предполагает построение репрезентативной выборки, сегментацию клиентов средствами кластерного анализа, обработку пропущенных значений, формирование редуцированного набора признаков, построение моделей поведения клиентов на основе имеющихся ретроспективных данных, оценку качества разных моделей и выбор наиболее эффективной для целей прогнозирования. На этой же стадии осуществляется интеллектуальный анализ данных с целью выявления трендов, корреляций и других скрытых закономерностей. При формировании набора признаков обычно используются данные четырех типов: демографические сведения, данные о контрактах или счетах клиента и о типе востребованных услуг, информация о стоимости и объемах предоставленных услуг, сведения об обращениях в службу поддержки.

Результаты моделирования служат основой для построения витрин данных, в которых должны содержаться данные о клиентах с наибольшей вероятностью оттока, и для разработки маркетинговых кампаний.

Горький урок MCI

Может сложиться впечатление, что управление оттоком сводится к сегментации клиентов, моделированию их поведения и разработке соответствующих маркетинговых мероприятий. В действительности все выглядит куда сложнее, и практическая реализация стратегии управления оттоком может вступить в противоречие с бизнес-моделью компании и даже вызвать противодействие со стороны целых подразделений. В этой связи весьма поучителен пример корпорации MCI, который приводят Дон Пепперс и Марта Роджерс в своей известной книге Enterprise One-To-One.

В первой половине 90-х годов три американских оператора дальней связи — AT&T, MCI и Sprint — вели ожесточенную борьбу за привлечение новых клиентов. Все они применяли одну и ту же схему, предоставляя новым абонентам бесплатные услуги на сумму 50-100 долл. Эта тактика обеспечивала огромный приток новых клиентов, но каждый третий из них пользовался услугами оператора не более четырех месяцев, а затем переходил к конкуренту. Непозволительно высокая текучесть клиентов раньше других насторожила руководителей MCI. Корпорация пересмотрела свою маркетинговую политику и решила предоставлять льготы лишь тем абонентам, которые пользовались ее услугами в течение весьма продолжительного (до полутора лет!) периода времени.

Переход на новую схему привел к резкому сокращению притока новых клиентов, но одновременно уменьшил их текучесть. Заметно возросла и прибыль, приходящаяся на одного абонента. За средними значениями скрывался, однако, тот факт, что около 40% суммарного дохода корпорации обеспечивали всего 5% клиентов. Указанные абоненты были возведены в ранг привилегированных клиентов, их оградили от назойливых маркетинговых атак, которым подвергались остальные абоненты, предложив взамен специальную программу Customer First. Все взаимоотношения с привилегированными клиентами были отнесены к компетенции отдела продаж: специальные менеджеры отвечали за индивидуальные отношения с этими клиентами, их обслуживание, гибкую тарифную политику и т.д.

Принятые меры были призваны максимально повысить лояльность клиентов, представлявших наибольшую ценность, и в конечном счете увеличить генерируемый ими доход. Результат же оказался плачевным. Главного соперника затеянным преобразованиям MCI обрела не в лице AT&T или Sprint, а... в собственных стенах. Причина оказалась банальной: перестройка отношений с клиентами не была подкреплена организационно. Оплата сотрудников отдела маркетинга по-прежнему напрямую зависела от числа привлеченных клиентов, лояльность же последних роли не играла. Более того, маркетинговые акции в рамках инициативы Customer First по форме мало отличались от стандартных мероприятий, проводившихся отделом маркетинга. Наконец, менеджеры продуктов, получавшие процент от объема продаж, оказались отстраненными от самого лакомого кусочка «клиентского пирога».

Стремясь разрешить конфликтную ситуацию, руководство MCI не нашло ничего лучше, как передать работу с привилегированными клиентами обратно в отдел маркетинга. Программа Customer First была модернизирована, распространена на гораздо больший круг клиентов, и от здравой идеи персонифицированного маркетинга вскоре не осталось и следа.

Шаг за шагом