Интервью с Константином Харским. Про клиентоориентированность и прогнозы на 2015 год

На Форуме лояльности, проходившем в октябре этого года я познакомилась с Константином Харским, признанным специалистом по лояльности и экспертом по вопросам идеологии бизнеса. 

Константин Харский является советником по вопросам лояльности, автором 4 книг и концепции «Ценностное управление». На самом Форуме мне не удалось задать свои вопросы, и мы продолжили общение в переписке. Сегодня публикую ответы Константина.

Запомнилась Ваша фраза на Форуме Лояльности "Ориентируйтесь на того клиента, с кем хотите остаться в будущем". Для определения стратегических сегментов я обычно использую накопленный клиентский актив, сегментацию на группы, определение наиболее приоритетных с точки зрения экономического потенциала или характеристик потребления. 
Как Вы рекомендуете определять "тех клиентов, с кем хотим остаться в будущем" только на старте бизнеса или без наличия базы клиентов.

Кто такое клиенты, с которыми мы хотим оказаться в будущем? Есть два критерия. Первый число этих клиентов должно расти. И эти клиенты со временем должны становиться богаче. Вот возьмем компанию KODAK. Уж на что лидер в своей области! На кого они ориентировались? У них что маркетологов не было? Они (маркетологи) Котлера не читали? Были маркетологи. Читали они Котлера. Не помогло. Наверное и сегментирование сделали и презентации умны. Все было. Не помогло. 

Представим, что KODAK задался вопросом «С кем мы хотим оказаться в будущем?». Кого будет становиться все больше? Кто будет становиться все богаче? Так KODAK мог бы вовремя разглядеть переход на цифру. 

Должны ли отличаться принципы построения клиентоориентированности в компании для клиентов, находящихся на разных этапах жизненного цикла (новых, постоянных, склонных к оттоку, группе оттока). И в чем это отличие

Это снова взгляд глазами компании. У нас есть разные клиенты и давайте к ним будет по-разному клиентоориентирвоаться :) Ошибка в самом начале, в основе, в определении. Если вы знаете что такое клиентоориентированность, то это и есть ответ на многие вопросы. Вот, судите сами. 

Определение: Клиентоориентированность - это оценка клиентом видимой части бизнеса. Задача компании получать высокие оценки. Но не у всех! Только у тех, с кем она хочет оказаться в будущем. Теперь давайте собирать пазл. Вот есть клиенты на разных этапах жизненного цикла. Является ли жизненный цикл клиента признаком, по которому мы определяем хотим мы иметь с ним дело или нет. Если компания хочет иметь дало только с новыми клиентами, то ей легко приспособить свой бизнес для получения у новичков высоких оценок. Если компания хочет в будущем оказаться только с теми, кого считает постоянным клиентом, ей придется подумать чуть больше. Сложно представить компанию, которая хочет в будущем оказаться с теми, кто склонен к оттоку.  Если мы хотим в будущем оказаться с новичками, мы можем выяснить что для них важно и приспособить бизнес для них. Аналогично для других типов клиентов. Но я не думаю, что жизненный этап клиента тот разрез, который даст много интересных идей. Это конечно тоже зависит от бизнеса. 

Какие Ваши прогнозы по изменениям клиентоориентированности, которые произойдет в компаниях в 2015 году

1. Главная мысль такая: для получения высоких оценок клиентов мы должны соответствовать ожиданиям и не предъявлять много требований. При этом должны присутствовать две тенденции: мы должны еще полнее соответствовать ожиданиям и все меньше предъявлять требований. В этом залог клиентоориентированности. 

2. Двигателем бизнеса является привередливый клиент. Когда на каком-то рынке появляется критическая масса привередливых клиентов, этот рынок быстро и драматически меняется. Одни компании становятся клиентоориентированными и процветают, а про другие скоро все забудут. 

Так что ваш вопрос можно переформулировать: «Что будет с привередливыми клиентами в 2015 году? Будет ли их больше? Сформируется ли на каком-то рынке критическая масса привередливых клиентов?». 

Для того чтобы ответить на эти вопросы надо знать какие силы формируют привередливость. Этих сил две: уровень благосостояния и уровень информированности. Что будет происходить с уровнем благосостояния? Думаю оно не сильно повысится. Думаю рост уровня благосостояния замедлится. Уровень информированности может быть повысится, а может быть нет, но при отсутствии уровня благосостояния это не имеет решающего значения. Только рост обоих сил обеспечивает рост числа привередливых клиентов. 

Думаю что в 2015 году некоторые компании станут заниматься своей клиентоориентированностью, но это будет решением руководства, а не давлением с рынка.

 Спасибо Константину за ответы :-)

Также может быть интересно:

Экономика программы лояльности: ищем дополнительную выручку. Базовая модель 
Как правильно сегментировать клиентов:3 вида сегментации 

Герметичен ли Ваш бизнес? Модель Дырявое ведро ответит на этот вопрос

Что вы знаете о своих клиентах? Как понять сколько клиентов является  "стабильным ядром", а сколько - всего лишь один раз воспользовались вашими услугами? Сколько клиентов ежегодно уходят от вашей компании к конкурентам, а кто может быть основой бизнеса долгие годы?

На все эти вопросы может ответить простая и достаточно интуитивная модель, которая описывает клиентов с точки зрения этапа  их жизненного цикла.

Название эта модель  (англ. Leaky Bucket) получила по причине постоянной смены клиентского актива: новые клиенты приходят, часть клиентов уходит, некоторые клиенты являются постоянным ядром. Таким образом, модель показывает «негерметичность» бизнеса и играет важную роль в поиске «утечек клиентов». 

Немного о методике

Задача построения модели Дырявое ведро относится к задачам поведенческой аналитики, т.е. в своей основе исследует поведение клиентов.

 Модель «Дырявое ведро» является ретроспективной и не является предсказательной. Она полностью основывается на прошлом опыте клиентов, позволяет формировать выводы, которые в свою очередь позволяют принимать верные маркетинговые решения.

Модель позволяет разделить клиентов по этапу жизненного цикла на несколько групп. В зависимости от характера поведения в разные периоды времени, клиент попадает в определенный сегмент. Традиционно я использую такие названия: новые, стабильные, отток, случайные.

Данные для анализа

Правила отнесения клиентов к сегментам основываются на прошлом поведении клиентов, а именно – на анализе клиентской базы по чекам. Кроме чеков по картам для построения модели ничего не нужно.

Дырявое ведро и принятие решений

Модель «Дырявое ведро» используется для понимания структуры клиентского актива и принятия верных стратегических и тактических решений с точки зрения взаимодействия с клиентами. 

Вместо интуитивных решений компания получает возможность решать имеющиеся в компании проблемы (например уменьшать % отток, % случайных).

Следующий шаг после построения модели Дырявое ведро принять выбор верной стратегии по работе с клиентами. 

Результаты

Иногда результаты работы модели (т.е. полученная структура клиентов, % оттока, % случайных) были для клиентов полной неожиданностью, совершенным сюрпризом. Получив структуру клиентского актива в любом случае компания может узнать для себя что-то новое и не очевидное.

Результаты работы модели «Дырявое ведро» дают возможность формирования, контроля и, если нужно, изменения задач маркетинга компании (привлечение, удержание, развитие и возврат клиентов). Эти действия могут быть как тактического, так и стратегического характера

Перечисленные задачи не являются взаимоисключающими. При разных вариантах структуры клиентского актива (разном процентном соотношении сегмента новых клиентов и оттока) может возрастать роль одной из описанных выше задач, а другой соответственно уменьшаться.

Модель Дырявое ведро долгие годы была моим основным помощником при построении программ лояльности и основой аналитики клиентского актива. Проекты, в которых использовалось эта модель можно увидеть на странице Cases.

Также может быть интересно:

• Экономика программы лояльности: ищем дополнительную выручку. Базовая модель 
• Как правильно сегментировать клиентов:3 вида сегментации 

Необычный пост. О творчестве и книге Data Mining

Когда-то совсем давно, целых 10 лет назад, я решила написать книжку про Data Mining. Меня очень вдохновила идея поиска закономерностей в данных, а как известно, для того чтобы досконально разобраться в теме, нужно написать книгу.

Мне удалось написать рукопись за 6 месяцев, и я очень благодарна издательству ИНТУИТ, и Анатолию Шкреду, ректору Интуит, за то, что поверили в идею и издали книгу.

Учебник получился довольно внушительный, 382 страницы.

Всего 4 раздела:

1) Введение в Data Mining - общая информация, начать читать можно просто здесь

2) Методы и алгоритмы Data Mining - описание наиболее популярных методов, по ссылке

3) Процесс Data Mining - описание как должен проходит аналитический процесс,  по ссылке

4) Инструменты Data Mining - описание наиболее популярных решений

На данный момент первые три части учебника совершенно не утратили актуальность, поскольку в них описаны базовые принципы анализа данных.

Четвертая часть учебника уже может быть переработана, поскольку разработчики программного обеспечения шагнули далеко вперед и появились некоторые новые решения.

На ИНТУИТе можно пройти обучение по курсу Data Mining (28 лекций по описанным выше 4 разделам), получить соответствующий сертификат, а можно сдать экзамен экстерном.

Если вы любитель электронных книг, там же можно купить электронную книгу "Data Mining", которая полностью соответствует печатной версии. 

Издательство любезно пообещало прислать мне новые авторские экземпляры, первая партия уже давно закончилась. Как только придет посылка, все, кому я обещала книги, сразу же их получат :-).

ПИСЬМА

Иногда я получаю письма от студентов курса о том, где можно увидеть список литературы по курсу. Он действительно не представлен в самом курсе, но конечно же присутствует в книге и состоит из 118 источников, большая половина из которых - англоязычная.

Итого: если вы хотите получить комплексные знания по Data Mining - записывайтесь на курс здесь. Но это конечно же не гарантия, что Вы все сразу освоите. 

Практика - это самое главное. Примеры проектов, в которых я использовала Data Mining - здесь.

На ИНТУИТе есть и другие замечательные курсы, рекомендую :-)

Также может быть интересно:

• 10-й форум "Лояльный покупатель: где у него кнопка": обзор и итоги
• Статья для Forbes. Про украинские программы лояльности, опыт компании Tesco и показатели эффективности
• Экономика программы лояльности: ищем дополнительную выручку. Базовая модель 
• Как правильно сегментировать клиентов:3 вида сегментации 

Экономика программы лояльности: ищем дополнительную выручку. Базовая модель

!!!!! On February 24, 2022, Russia started a war in Ukraine. The aggressor country is committing atrocities in our country and killing our civilians, including children. I call on all countries to tighten sanctions against Russia.

My family and I were forced to become refugees. 

We hope that all those responsible for this war will be punished.

I condemn all russians who support the war. To me, they are "subhumans" and orcs. I don't accept the neutrality of some russians. Neutrality is a silent stance that allows the killing to continue.

Последний квартал года - традиционное время для подведения итогов.  Один из самых важных вопросов, на который нужно ответить компании с действующей программой лояльности - "Эффективна ли существующая программа лояльности, как подсчитать в финансовом выражении дополнительную выручку, которую она приносит?"

Сегодня делюсь фрагментом методики, которую использую для экономических расчетов по программам лояльности уже много лет. 

Из чего же складывается так называемая "новая" выручка от программы? Давайте разберемся на простом примере. 

Главных составляющих всего две: 

1 часть - выручка от существующих клиентов при существующем уровне частоты и среднего чека (т.е. это такой вариант развития программы лояльности, когда основные показатели остаются на прежнем уровне)

2 часть - дополнительная выручка, полученная от мероприятий программы лояльности, которая в свою очередь состоит из таких частей:

- выручка от новых клиентов;

- выручка от повышения частоты  существующих (или "старых") клиентов;

- выручка от повышения среднего чека существующих клиентов.

В целом схема выглядит так:

Новая выручка от ПЛ (2014) =  Выручка от ПЛ (2013) + дополнительная выручка от ПЛ  (2014) от новых клиентов, повышения частоты, повышения среднего чека существующих клиентов.

Что нужно для проведения подобного расчета

В первую очередь провести аналитику клиентского актива: определить новых клиентов и выручку от этой группы,  затем определить стабильных клиентов, для которых определить базовую выручку и дополнительную выручку - за счет повышения среднего чека и частоты покупок. 

Сравнение двух периодов и поведенческих характеристик клиентов дает возможность рассчитать показатели эффективности программы в текущем году, а также делать прогнозы на будущие периоды.