Как с помощью ABC-анализа увеличить «срок жизни» клиента — кейс

Как «срок жизни» клиента влияет на доходы компании и как его можно увеличить в разы с помощью ABC-анализа — своим кейсом поделился руководитель компании Сall-Tracking.by Александр Огородников.

— Мы несколько лет занимаемся анализом телефонных звонков для рекламодателей и предоставляем отчеты о том, сколько клиентов приносят различные источники рекламы, чтобы не приходилось спрашивать «откуда вы о нас узнали».

Наша бизнес-модель основана на подписках — пользователи платят ежемесячно в соответствии с тем, как много телефонных номеров мы для них подключаем. Нам важно понимать, как долго с нами может сотрудничать тот или иной клиент. От этого зависит доход нашего бизнеса.

Два года назад средний период сотрудничества с нашим сервисом составлял 2,7 месяцев и нам было критически важно увеличить этот показатель. Забегая вперед скажу, что сейчас мы повысили его до 9,8 месяцев.

Я расскажу, как в принципе влияет «срок жизни клиента» на доходы компании, а также поделюсь нашим кейсом о том, как с помощью AВС-анализа увеличить этот срок.

Как «срок жизни» клиента влияет на доход

Предположим, что средний срок работы с клиентом — 2 месяца, при этом каждый месяц мы получаем 50 новых клиентов. Посчитаем наши доходы в случае, когда мы зарабатываем $ 100 долларов в месяц с каждого из них.

Таким образом, в этом примере мы зарабатываем за 5 месяцев $ 45 000.

Если средний «срок жизни» клиента — 5 месяцев, то, при тех же данных, доход будет иной:

В этом примере мы зарабатываем $ 75 000 за те же пять месяцев.

Т.е. если клиенты будут работать с нами на 3 месяца дольше, то это приведет к увеличению выручки на 67%.

Для того, чтобы продлить срок работы клиента, мы выяснили, какие их категории с наибольшей вероятностью будут работать с нами долго и перераспределили внимание аккаунт-менеджеров на работу именно с этими категориями.

Как устроена работа с клиентами

У нас в компании за каждым проектом закреплен отдельный менеджер, который следит за всем изменениями, помогает получить клиентам нужные данные, выполняет необходимые настройки и решает возникающие вопросы. Один менеджер обслуживает большое число проектов одновременно.

Если эта работа будет сделана плохо, клиент, скорее всего, останется не доволен, не соберет всех необходимых данных или не сделает нужных выводов на основе наших отчетов. В этом случае платить за наш сервис ему не имеет смысла. Такие клиенты отваливаются.

Нам важно, чтобы клиенты работали как можно дольше. Но для разных проектов количество усилий менеджера требуется разное. Одни клиенты четко представляют, какие данные они хотят получить и что будут с ними делать, другие раньше не сталкивались с маркетинговой аналитикой и им нужно много помощи в смежных вопросах (веб-аналитика, интеграции и пр.).

У нас было подозрение, что клиенты с самыми низкими чеками чаще остальных требуют помощи или меняют настройки, что делает их не выгодными для компании. Отчасти это подтвердилось, хотя в конечном итоге оказалось, что сумма чека почти не коррелирует с итоговым доходом.

Сегментация клиентов на группы

Мы начали с того, что применили подходы простейшего ABC-анализа и сегментировали своих клиентов по трем группам — в зависимости от того, как долго они с нами работали. Возможно, мы не соблюли правильную методологию, сильно упростив процесс, но в итоге получили данные, которые позволили нам принять правильные решения.

Итак, что мы сделали:

Разделили клиентов на три группы:

• A — клиенты с наибольшим «сроком жизни»
• B — со средней продолжительностью
• C — с низким сроком

Затем мы выделили список критериев, которые, на наш взгляд, влияли на то, что клиент работает дольше других. Например, сумма чека, количество источников рекламы, количество задач по этому клиенту в CRM. Мы думали, что эти факторы будут подсказывать нам, насколько потенциальный клиент «долгий».

Когда свели все данные в одну таблицу, оказалось, что эти критерии слабо коррелируют с тем, в какой группе, находится клиент.

Клиент с высоким чеком и малым количеством задач мог находится как в группе С, так и в группе A.

Стало понятно, что нам нужно выделить другие критерии, которые действительно влияют на срок сотрудничества. Найти эти критерии — было самой главной задачей при нашей сегментации. Если все будет сделано правильно, мы сможем «предсказывать», как долго проработаем с тем или иным клиентом еще в момент его обращения в компанию.

Методом перебора мы выделяли критерии, которые нам казались логичными, и смотрели, насколько они коррелируют с продолжительностью работы.

В итоге мы нашли перечень важных факторов — и он оказался довольно нестандартным:

• Количество звонков в день — чем больше звонков получает клиент, тем важнее ему анализировать данные о них
• Использование интеграции с CRM — чем больше наш сервис встроен в бизнес-процессы компании, тем реже от него отказываются
• Наличие стороннего подрядчика по запуску рекламы — чаще маркетолог сосредоточен на анализе и стратегии, когда кто-то другой занимается техническими задачами по настройке и запуску рекламы
• Адекватность клиента — здесь речь идет не о психологической адекватности, а о его подходе к работе. Если клиент конструктивен, умеет делегировать, имеет чувство юмора, то сотрудничество с ним, как правило, складывается лучшим образом и длится дольше. И наоборот, с людьми, у которых стиль работы не совпадает с нашим, любые вопросы превращаются в проблемы, на решение которых и уходит основное время аккаунт-менеджеров.

Далее для каждого нашего клиента мы выставили числовую оценку по указанным критериям и сопоставили полученные данные с длительностью работы. После этого клиенты довольно четко рассортировались на наши первоначальные группы А, В и С.

Мы увидели, что наименее выгодные клиенты имеют низкий показатель адекватности, не используют возможности интеграций и им вообще мало звонят. При этом с повышением этих показателей клиент наиболее вероятно попадал в группу В или А.

Чем это оказалось полезно

Проделав такие несложные манипуляции, мы решили довольно острую для нас проблему: как распределять время сотрудников и каким вопросам отдавать приоритет в работе. Аккаунт-менеджеры стали самостоятельно ранжировать новых клиентов и уделять внимание наиболее перспективным.

Так, при знакомстве с новым клиентом, мы сразу выясняем, сколько у клиента звонков, стараемся максимально интегрироваться в его бизнес-процессы. Что касается проверки на «адекватность» — то тут менеджер пробует установить максимально доверительные отношения, выяснить, что из себя представляет клиент.

Благодаря такому субъективному критерию как «адекватность» им это делать достаточно легко. Да это не слишком «академично», но зато нам не потребовалось и дня, чтобы внедрить новый подход в работу — всем все сразу было понятно. Сотрудники гораздо больше вовлечены в работу, чем если бы они ориентировались только на сумму чека или другой числовой показатель. Они чувствуют свою ответственность за то, как они работают с клиентами.

Мы отказались от подхода решать вопросы клиентов любыми средствами — теперь менеджеры могут оценить, насколько перспективен каждый из них и насколько много времени стоит уделять вопросам, не входящим в базовый набор сервиса.

Новому сотруднику легко объяснить приоритеты в работе с клиентами, на чем зарабатывает компания и как он может правильно распределять свои и корпоративные ресурсы.

Мы стали отказываться от работы с некоторыми клиентами. Если мы видим, что такое сотрудничество не несет перспектив, мы не будем настаивать на нем, а лучше потратим эти силы на привлечение нескольких «адекватных», с которыми больше шансов наладить долгосрочную работу.

Меня, как руководителя, сотрудники стали меньше отвлекать вопросами в стиле: «Тут такой нестандартный вопрос у клиента…, как нам поступить?». Сейчас они знают, в чем заключаются интересы компании и могут действовать уверенно даже в незнакомых ситуациях.

Мы лучше стали понимать нашу целевую аудиторию, это помогает нам в маркетинге.

Сместился фокус в выстраивании отношений с клиентами: мы уши от «понравится всем» к «давайте заключим годовой контракт с этими двумя компаниями».

И главное — увеличили срок жизни клиента в 3 раза и, соответственно, стали зарабатывать больше (примерно в 3−4 раза).

Выводы о применении АВС-анализа

• Мы сильно упростили анализ и получили желаемый эффект
• При проведении подобного анализа очень важно найти критерии, которые действительно влияют на основной показатель, которым вы собрались управлять. Если ошибиться на этом этапе, то результаты такого анализа можно смело сложить в мусорную корзину
• Не стоит считать, что вы должны контролировать только абсолютные показатели вашего бизнеса, такие как количество повторных покупок, величина чека или объем продаж. Вводите субъективные показатели, если они отражают важную часть ваших процессов — здесь нет ничего страшного, скорее всего это сделает бизнес-процессы более понятными для сотрудников и повысит их вовлеченность
• Определите цель анализа и конечный показатель, который нужно изменить. Так будет легче не отклониться от курса.