Продуктовая стратегия

Управление клиентской базой (Customer Base Management)

0

Продолжаем тему постов по оптимизации. Затронем вопрос управления клиентской базой (CBM — Customer Base Management, некоторые называют еще CVM — Customer Value Management), он достаточно комплексный, и не укладывается в один пост либо этот пост будет очень большой.
Мне нравится приложенная к посту картинка, она в принципе достаточно наглядно описывает все активности на протяжении всего срока жизни клиентов, не описывает она пожалуй только монетизацию оттока, но это пока не сильно прижившийся механизм, но он есть и имеет право на жизнь.
В рамках этой работы возникает широкий класс задач, которые необходимо решать, у нас накоплена достаточно большая экспертиза по решению этих задач. Перечислю некоторые из возникающий задач из каждого блока.
1. Распределение бюджетов по каналам продаж и коммуникации.
Внутри каждого канала продаж может возникать такая же активность по оптимизации в зависимости от форматов, географии, площадок и множества других параметров. Математика с одной стороны простая, это классическая задача линейного программирования, однако требует большой организационной работы, чтобы построить грамотную сквозную воронку продаж и «подружить» данные как внутренних CRM систем с данными внешних систем (а иногда и «дружить» не с чем, как в наружке, радио и телеке, где информация об аудитории скажем так сомнительна), а также построить целевую функцию и задать правильные ограничения. Тут возникают 3 типа задач — 1. как минимизировать бюджет на привлечение для достижения заданных показателей по прибыли 2. максимизировать прибыль при заданном бюджете на привлечение. Иногда задача решается в комплексе, 3. Какой бюджет на привлечение нужен чтобы добиться максимальной прибыли, при заданных параметрах маржинальности.
По своему опыту могу сказать, что после детального анализа данных, если вы до сих пор это не анализируете вы получаете прирост по эффективности от 15%. Меньше я не получал, возможно где-то есть best practics, рад буду если кто-то меня удивит.
2 Распределение между активностями (оферами), потому как в каждом канале могут действовать свои активности (массовые, таргетированные, региональные) — также требует выстраивание сквозных прозрачных процессов, в противном случае одна активность может нивелировать эффект от другой. Тут нужна и грамотная коммуникационная политика и сквозной процесс оценки эффективности. Кроме этого, грамотный подход к тестированию активностей, чтобы не давать максимальные скидки, а делать оптимальное предложение каждой целевой группе.
3. В задачах допродаж/кросс-продаж возникает также широкий класс задач и организационных работ.
Под каждый целевой сегмент должен быть подобран правильный продукт, правильная коммуникация, правильное предложение, лучший канал коммуникации. Это сложная оптимизационная задача. Можно внедрять элементы, например, прогнозировать отклик на кампанию и делать сортировку списков клиента на кол-центре или делать адаптивный дизайн email-а в зависимости от сегмента и результата split-тестирования. Конечно, даже в этом виде такой подход даст значительный импульс, но если вы не будете работать над упрощением цикла продажи для абонента и не будете учитывать риски коммуникации, вы можете получить обратный эффект. Например, вы делаете предложение по upsell абонентам, чей тарифный план выше минимального тарифа в текущей линейке при большем объеме услуг или вы предлагаете товар, который уступает по характеристикам текущему предложению или заменителю при меньшей цене, будьте готовы к тому, что если вы не отправили сразу доставщика товара или не сменили тарифный план, а отправили его делать заявку на сайт или в личный кабинет, где он видит все доступные оферы, 50% и более будут подходить к выбору очень рационально и эффект от такой коммуникации будет сильно размыт, а иногда и прямо противоположен, абонент может выбрать самое дешевое предложение а то и вовсе передумать (разница в % конвертации между импульсивным решением и я подумаю иногда разнится в 10 раз). А уж тем более, если вы делегируете часть работ внешним агентам, будьте готовы к тому что вы заплатите деньги за работу все равно, только ваши цели не будут достигнуты, в некоторых случаях вы получаете чистый убыток и unit экономика никогда не сойдется.
4. При работе с оттоком также возникает широкий класс задач, от прогнозирование клиентов, которые возможно уйдут, до решения по выбору лучшего офера, его имплементации, подбора лучшего канала и оценки эффективности этих мероприятий. И я вам так скажу, что здесь грамотная организация процесса намного важнее, чем выбранный алгоритм прогнозирования клиентов, склонных к оттоку. Несомненно это важно, но куда важнее, выделяя предикторы оттока, фокусироваться на том, чтобы их устранять, в противном случае вы тушите огонь бензином — либо будете терять выручку окучивая все больше абонентов новыми оферами, а иногда не одним, а двумя и более, потому что прокисшее молоко не станет свежим молоком. И абонент может конечно поверить один раз, но отток резко возрастает, если причина повторяется и возрастает не меньше чем в 5 раз, а то и на порядок.
Получилось конечно очень по верхам и без конкретики, кто узнал себя, вы не одиноки, но я вам точно могу сказать, что это работает и дает значимый и видимый доказанный неоднократно прирост эффективности.
Пользуйтесь на благо компаний, а кого интересует комплексное решение, то welcome в ЛС, поможем и с методиками и с организацией и автоматизацией бизнес-процесса. А для тех, кто чувствует, что что-то делается но не все, что процесс существует, но не прозрачен и думается, что может быть хоть как-то улучшен, мы можем провести аудит и показать extra value от оптимизации процессов и сформировать RoadMap по изменению процессов, методик и подходов. Иногда процесс очень сильно рвется из-за того, что нет сквозного подхода, сквозной системы мотивации и получается, что вроде бы есть, только результата нет. Мы также поможем выявить эти разрывы и сделать точечные настройки процесса.

Удачи Вам, будьте более эффективны!

Осторожно! Маркетологи)

0

До чего же люди маркетологи пошли жадные! Я как-то ранее рассказывал как увеличивать средний чек за счет раздробления товара на более мелкие порции и увеличение цены на единицу продукции (мл, г, и т.д.). Я думал, я всякое повидал, но совсем недавно наткнулся на новый вид мошенничества маркетинговой акции — чем больше берешь, тем дороже за единицу. Удивительно, но стал обращать внимание, что такой подход распространен практически повсеместно. Видимо расчет на то, что пользователи ожидают объемной скидки на большее количество товара, но не тут-то было, на самом деле все наоборот, чем больше упаковку берешь, тем дороже товар за единицу и если раньше я видел только единичные случаи, которые возникали в следствии установления акционной цены на меньший объем товара, то сейчас я это вижу буквально на каждом шагу. И прямо бросается все это в глаза, ну что же такой подход тоже имеет место быть.
Маркетологам на заметку!
А простым покупателям — будьте бдительны!

Удачи вам!

PS Оказалось, что расчет на психологию покупателя, покупатель решит обмануть магазин и купить больше штук по 1-ой вещи, таким образом стимулируется продажа большего объема.

Используем DPI по максимуму

0

Пост, скорее посвящен операторам связи, но на самом деле может быть полезен многим компаниям.

Сегодня хотелось бы поговорить о DPI и его возможностях, которые открываются перед операторами.

Уверен, что на сегодня потенциал DPI не исчерпал своих возможностей и на 1%.

Может я не прав, но на сегодня самые распространенные услуги на базе DPI:

1. Это реализация блокировок сайтов, занесенных в реестр Роскомнадзора.

2. Услуги класса «Родительский контроль».

Есть еще реализации, которые, как правило, больше к ограничениям абонентов относятся, нежели к дополнительным возможностям. Например, блокировка нежелательного контента в образовательных учреждениях — это пример B2B сервиса, но реализованного на площадке оператора.

Некоторые научились использовать аналитику для предотвращения оттока — ведь по статистике, риск посещения сайта конкурента в 5 раз чаще приводит к оттоку, чем звонок на службу технической поддержки.

Немногие используют аналитику DPI для кросс-продаж и Upsell, хотя это открывает удивительные возможности как по продаже собственных услуг, так и продаже услуг партнеров.

На основе DPI можно выделять конечных пользователей домохозяйств по профилю потребления услуг и переходить к персональной коммуникации.

Раньше были инсталляции, которые позволяли монетизировать абонентскую базу по рекламной модели, но после небезызвестных событий и разъяснения Роскомнадзора, что все данные должны оставаться в периметре оператора, это значительно усложнило реализацию, хотя и дало возможность операторам самим запускать такие сервисы на собственных площадках. И возможности эти довольно обширны.

Также данные c DPI позволяют значительно оптимизировать сетевые ресурсы. Если посмотреть на открытые данные операторов связи в инвестиции по модернизации сетей передачи данных, которые составляют больше 200 млрд в год, а также на кривую роста трафика сети передачи данных, то можно понять какие обширные возможности еще не реализованы и на сколько огромен рынок. Понятно, что все операторы научились оптимизировать затраты на апстримы, делая прямые пиринговые стыки с крупнейшими генерящими трафик площадками. Но при этом оптимизацию зоновой инфраструктуры упускают из виду. А вот и зря! Если вы проанализируете трафик DPI по видам и посмотрите на участки сети, то вы увидите, что на вашей сети достаточно большой объем «паразитирующего» трафика, который выжирает трубу, но не приносит вам ни копейки. Более того, если сегментировать базу, то четко будет видно кто из абонентов такую нагрузку создает. Когда я проделывал такое упражнение в одном из операторов, то был сильно удивлен статистикой, ведь всего 5% абонентов генерировали больше 80% трафика. Я конечно ожидал Правила Паретто, но был удивлен полученным результатом. Если распределить затраты на эксплуатацию сети на всю базу, получалось, что эти 5% абонентов давали такой убыток, что проще было этих абонентов подарить конкуренту. Однако объем базы был достаточно большой и выручку не хотелось терять, поэтому мы научились работать с такими абонентами и оптимизировать нагрузку за счет различных профилей на виды трафика, минимизируя полосы для «паразитного» трафика, выделяя в отдельные WLAN-ы отдельные виды трафика. Для платного трафика наоборот уровень SLA был увеличен, что давало прирост платного трафика в единицу времени. Применение этого подхода позволило увеличить трафик и выручку, ведь за единицу времени пользователь смог скачивать больше информации, получая лучший сервис, а время сессии не уменьшилось, а увеличилось, ведь пользоваться услугой стало комфортнее.

Data-продукты на основе DPI, на мой взгляд, заслуживают большого внимания, ведь потенциал этого рынка не исчерпан. И открывают широкие возможности перед операторами по монетизации растущего трафика передачи данных. Например, HR-аналитика и проактивное удержание сотрудников. Выделение сотрудников, которые посещают площадки поиска работы или наоборот праздно проводят время — достаточно актуальные сервисы.

Это и сервисы заботы о пожилых родственниках, ведь иногда родители стесняются рассказать детям, что со здоровьем не все в порядке.

Это сервисы заботы о детях, родительский контроль не всегда убережет от пагубного влияния соц. сетей.

Защита от несанкционированного доступа, ведь при аномальном поведении трафика сразу заметны такие атаки. И их возможно ограничить.

Продажа приоритетного доступа на площадку — на основе приоритета трафика.

Исследовательские Data-продукты. Ни одно исследование и опрос аудитории не справиться с результатами реальной статистики потребления услуг. И тут возможности не ограничены, такие продукты нужны и полит технологам и маркетологам, и продуктологам и PR службам. Сейчас эту нишу плотно держат поисковики, но поисковики кроме факта захода на какую-либо площадку вообще ничего не видят, если отсутствует их собственный движок, который собирает статистику, операторы знают об абонентах почти все.

Улучшение скоринговой модели для банков. Уж кто как не оператор связи знает о своих пользователях все. Тут и предотвращение мошенничества и удержание клиентов, которые захотят сменить банк. И много других бизнес-кейсов.

Возможности не ограничены, достаточно включить немного фантазии, а покупатели на такие продукты найдутся всегда. Мир IoT откроет еще больше возможностей для реализации Data-продуктов.

Используя DPI можно значительно увеличить отношение Revenue/Traffic.

Эффективных вам решений!

Разрабатываем стратегию CBM (Customer Base Management)

0

Сегодня я постараюсь описать, что из себя должна представлять стратегия CBM (управление клиентской базой) и на что обратить внимание при ее разработке и реализации. Сразу скажу, что это лишь верхнеуровневая концепция, но она поможет вам составить представление.
По сути это документ, который должен вам по сути сделать дорожную карту трансформации операционных процессов и выхода на заданные целевые показатели.
Этапы работы с клиентом:
1. Привлечение
2. Развитие
3. Проактивное удержание
4. Реактивное удержание
5. Возврат
6. New Монетизация оттока — это скорее некая бизнес-идея, которую мы сейчас начали тестировать с несколькими бизнес-заказчиками, но и она приносит определенный результат.
По каждому этапу вам необходимо разработать каналы коммуникации, продаж или обслуживания. Оценить емкость каналов и необходимые ресурсы для реализации каждого этапа, описать оферы и инструменты работы, а также критерии успешности и методику оценки результатов.

Посмотрев на пункты 1-6 ответьте себе честно, на сколько каждый пункт у вас проработан?

Давайте чуть подробнее опишу каждый этап работы:

1. Привлечение клиентов — понятно, что это ключевой пункт каждой организации, не будет продаж, не будет и бизнеса. Но его наличие вовсе не говорит о том что компания реализовала весь свой потенциал, тут речь идет не только про наличие каналов, их масштабирование до максимальной емкости, но и повышение их эффективности, я приводил пример как можно увеличить эффективность кол-центра на порядок. С развитием цифровых каналов у компаний открываются достаточно большие возможности по масштабированию продаж с минимальными ресурсами, все ли вы их используете?

2. Развитие клиентов. Ответьте себе честно сколько клиентов у вас совершают повторные покупки. Есть ли у вас Upsale/CrossSale кампании? На сколько эффективно у вас работают точки агрегации трафика клиентов? И как вы вообще измеряете результат этой работы? Как изменяется LTV? Как вы выбираете предложения для клиентов? Какое лучшее следующее предложение для клиентов?

3. А когда вы узнаете о том, что клиент уже ушел и больше к вам не вернется? Что вы делаете если клиент столкнулся с деградацией сервиса и что думает о вас? Как вы измеряете лояльность и удовлетворенность? Как работаете с такими клиентами и какие инструменты у вас есть?

4. Ну с реактивным удержанием понятно, клиент сам пришел вам об этом сказал, но какова ваша реакция? Что вы делаете? Какие инструменты есть для его удержания? Как вы меряете такую аудиторию?

5. Возврат. А кто вообще занимается возвратом? И есть ли инструменты для этой работы, и есть ли ресурсы? А что выгоднее возврат или привлечение нового клиента?

6. Монетизация оттока. А кто-нибудь этим занимается кроме меня? Я раньше тоже не особо задумывался, но анализируя и сравнивая клиентский LTV, пришел к выводу, что даже потери можно монетизировать. Сейчас мы тестируем эту концепцию, уже есть первые результаты, о чем несомненно расскажу.

Если вы хотите максимизировать LifeTimeValue, задумайтесь о разработке такой стратегии, она позволит вам улучшить результаты бизнеса на порядок!

 

Как создать рекомендательный движок для VOD

0

Сегодня немного поговорим об интересном опыте, который мы прошли создавая рекомендательный движок для продвижения VOD (Видео по запросу). Один из операторов проводил конкурс среди поставщиков подобных решений и мы с командой единомышленников решили сделать такой сервис с нуля самостоятельно. Мы изучили конкурентов на рынке и нашли для себя хорошую нишу, чем мы можем отличаться. Я выступал в качестве эксперта по моделированию и прекрасно понимал предметную область.

Многие решения используют, как правило, алгоритм колоборативной фильтрации для формирования рекомендации. Но у него есть значительный недостаток в виде проседания при холодном старте. Т.е. если статистики телесмотрения очень мало, то рекомендации не будут в себе содержать фильмов, которые не разу не смотрели, иногда срок жизни в библиотеке достаточно мал, чтобы окупиться за время нахождения в библиотеке, поэтому его очень важно активно продвигать через интерфейс приставки.

Помимо поисковых рекомендаций, мы каждую единицу контента описали множеством тегов. Теперь даже не имея статистики смотрения мы можем показывать очень схожий по жанру фильм, что решило проблему холодного старта.

Также мы сделали социальную рекомендацию, когда пользователь видит что смотрит его сосед по дому или пользователь с похожим профилем потребления. Кроме этого, мы предложили инструмент для продвижения контента, когда рейтинг смотрибельности искусственно накручивается, чтобы продвигать определенный контент, но делать это незаметно для пользователей, чтобы не раздражать. Мы научились выделять контент из линейного контента на основе тегов EPG (электронной программы передач) и делать рекомендации линейного контента, с напоминанием когда будет его любимый фильм или передача или матч любимой команды. Мы научились формировать ленту по интересам пользователей, учитывать что в домохозяйстве может быть несколько членов семьи, а соответственно и профилей смотрения. Также мы научились строить рекомендации для приставок, с которых статистики смотрения не собирается, на основе профиля потребления Интернет с DPI, если абонент принадлежит оператору.

Но самое интересное, что мы предложили, это интерфейс для контент менеджера, который еще до покупки новой порции фильмов, может спрогнозировать количество просмотров на той абонентской базе что есть и предсказать на сколько каждая единица контента окупиться.

Мы верим, что это решение может найти своего заказчика, и сделает телесмотрение еще более интересным для абонентов.

Если вам интересно такое решение, готовы провести демонстрацию.

Удачи вам и следите за обновлением в блоге!

Вверх
Яндекс.Метрика