CRM-аналитика

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!

Кейсы для байеров и селлеров ТВ рекламы

0

Недавно мы тут решали интересный кейс для одного из сейлз хаусов крупного ТВ оператора. Ну прежде всего мы научились парсить сложные логи (ну не то, чтобы не умели, но теперь умеем гораздо больше), измерять различные метрики (охват, аудитория, различные удельные статистики смотрения в разрезе эфирных событий, в различных срезах и т.д.), набирать панельные данные, делать различные коррекции.
Кроме этого, мы научились восстанавливать профиль домохозяйства по смотрению, определять количество зрителей, их состав, количество детей, наличие пенсионеров и домохозяек, половозрастной состав, занятость. В общем все что так или иначе должно позволить более точечно таргетировать аудиторию.
Во время исследования, было сделано немало открытий относительно профиля смотрения различных групп пользователей, что смотрит молодежь, что смотрят люди старшего возраста. Некоторые мифы улетучились, стоило взглянуть на данные и результаты получились очень необычными. Когда анализировали смотрение по времени суток, натолкнулись на очень необычные результаты, скажу я вам, вот не все группы смотрят ТВ в прайм тайм, а реклама самая дорогая. Отсюда есть множество путей оптимизации для байеров. В общем можно прилично минимизировать бюджеты выхватив нужную аудиторию в некоторых телеканалах за дешево, обеспечив более точечный таргетинг. Поэтому если вы покупаете рекламу и бюджеты не резиновые, мы точно сможем вам помочь.

Уверен, что среди моих знакомых есть и те кто развивает ТВ)) И вам тоже сможем помочь зарабатывать больше и тратить меньше. Выделить метрики, которые смогут в лучшем свете представить аудиторию, профили смотрения, интересы, состав домохозяйств и многое другое. Для задач внутреннего upsell-а самый правильный механизм. А может кому-то рекомендательную систему нужно построить по продвижению контента, тоже поможем. А для задачи оптимизации контента такие метрики просто незаменимы, а иногда нужны и просто поторговаться с правообладателем.

А может кому-то просто интересно развивать Data продукты, которые будут помогать как байерам так и селлерам. Даже с минимальным охватом региона и небольшой долей рынка, можно давать достаточно репрезентативные оценки по смотрению и добиваться хорошей качественной оценки аудитории.

Кого натолкнул на мысль, пользуйтесь на здоровье, а кому нужна помощь, велкам в ЛС, поможем обеспечить быстрый старт и дадим импульс к развитию.
PS На картинке профиль смотрения одной из групп, многое непонятно и зашифровано в справочниках)) Но какие-то вещи очень даже понятны и были получены в результате обогащения сложных и непонятных конструкций в логах.

Удачи Вам, будьте более успешны!

Увеличиваем ARPU абонентов

0

Всем привет, сегодня поговорим о том, как увеличить ARPU. Я сегодня не буду говорить про тарифную политику, хотя наиболее простой способ это конечно замещение высокодоходными абонентами базы низкодоходных абонентов, однако речь сегодня пойдет не про это.

Речь пойдет о задачах — допродаж (смене тарифа), кросс-продаж (изменения набора услуг).

Для решения этих задач нужно ответить для себя на следующие вопросы:

1.  Что продаем, какие тарифы продаем.

2. Сколько это будет стоить для абонента и какова эластичность спроса по цене. Тут как правило при отсутствии статистики, я как всегда рекомендую AB-тестирование и замер результатов на ограниченной выборке. Я не раз видел ситуацию, когда при ARPU Lift — 100 рублей — конверсия была 3%, а при ARPU Lift — 50-60 рублей, в 5 раз выше, 15% минимум. Т.е. очевидно, немного снижая цену, вы получите результат в несколько раз выше, при том, что ARPU будет чуть ниже, чем планировали. Поэтому упражнения на тестовых выборках я бы рекомендовал проводить. Да, это занимает время, но и результат окупится.

3. Кому продаем, т.е. как мы будем выделять абонентов, которым будем предлагать то, что запустили. Если база большая, а ресурс ограничен, то вопрос встает очень остро. Опять же не всем абонентам может подходить новый набор услуг. А некоторые могут уже пользоваться и платить больше. Тут главное не навредить.

4. Какая мотивация будет у операторов кол-центра или какие есть таргетированные каналы для продвижения, какова их емкость и эффективность. Иногда рассчитывая на 1 микст каналов, можно некорректно распределить нагрузку и получить результат много ниже. Ну и опять же если окупаются ли затраты на привлечение, если вы используете активные каналы продаж. Но и без мотивации не работает, если не мотивировать рублем, эффективность очень сильно падает. Но иногда использование таргетированных цифровых каналов может поднять эффективность по конвертации на порядок. Важно конечно их наличие, если их нет, тогда сложнее, использование массовых инструментов может даже навредить.

5. Подготовка скриптов и сценариев кампаний. Очень важный шаг, который обычно упускают. Многие считают, а пусть подрядчик подготовит и запустит, мы все равно ему за это платим. Я видел неоднократно, как небольшое изменение скрипта приводит к изменению конвертации в разы. При использовании цифровых каналов очень важна механика покупки, важно сократить время действия абонентов до секунд, т.к. при импульсивных покупках конверсия выше на порядок, чем если абоненту нужно совершить несколько действий — например, пополнить баланс, зайти в личный кабинет, нажать на смену тарифного плана, а заработает он только с начала нового месяца — вся эта механика убивает эффективность кампаний. Кроме этого, если вы даете абоненту самому менять тариф, то не факт что он выберет тот что вы ему предлагали, ведь в доступной ему линейке тарифов может быть тариф ниже с большим чем у него сейчас набором услуг. Сам не раз наблюдал ситуацию, когда на каждые +100 руб. выручки идет снижение на 50 руб. из-за того, что механика не позволяла оператору кол-центра менять тариф при звонке. То есть эффективность снижалась почти в 3 раза. И хорошо, что дельта положительная, я встречал примеры, когда дельта была отрицательная.  Конечно всегда сложно перестраивать что и так работает, но поверьте эти изменения обязательно окупятся.

 

Удачи вам и эффективных кампаний!

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!

 

Серия кейсов по аналитике — как из ничего получить что-то (кейс 3)

0

Кейс 3. Как увеличить эффективность кол-центра, оставаясь при том же объеме ресурсов и ФОТ.

Анализируя результаты работы исходящего телемаркетинга, заметил некоторые детали, а именно:

1. Не все операторы одинаково эффективны

2. Не все базы одинаково эффективны

3. Не все скрипты одинаково эффективны

4. Не на все оферы одинаково реагируют

Иногда показатели эффективности отличались в несколько раз. Поэтому, для чистоты экспертимента потратили немного времени на изучение ситуации и тестирование баз, скриптов, оферов. Все результаты сводились в общую таблицу. Задача была выбрать наиболее эффективные базы и наиболее эффективные скрипты и подобрать лучшие оферы. Для этого применяли самый простой метод AB-тестирования. Т.е. меняли один из параметров, остальные оставались прежними, чтобы набрать некоторую статистику для принятия решения об изменениях и составления карты здоровья.

Также в результате прослушивания, удалось понять, что наиболее эффективные телемаркетологи отходят от скриптов, имея собственные заготовки. Наиболее эффективных также попросили внести изменения в скрипты, чтобы проверить гипотезу.

Провели тестирование, замерили результаты, выбрали наиболее релевантные скрипты и базы, сделали подборку наиболее эффективных оферов.

В некоторых случаях результатов было не достаточно для корректного сравнения, поэтому брали еще  результаты аутстаффинга рабочих мест в других кол-центрах (про это могу отдельно рассказать для чего использовалось).

Что измеряли:

1. Результаты конверсии, по сути количество заявок из эффективных разговоров

2. Время работы на трубке к общему времени работы оператора

3. Длительность диалога

4. Длительность эффективного диалога

В общем все что так или иначе позволяет более эффективно тратить время работы оператора, потому что в единицу времени можно значительно максимизировать результат.

В общем и целом интересное упражнение, которое позволило поднять эффективность в 2.5 раза при том же объеме ресурсов, не меняя состав и мотивацию операторов.

Кроме этого также было отмечено, что 60% результата, дает 10% штата. И тут надо понимать, что это отдельный тип людей, настоящие волшебники, этому можно научиться, но очень долго, а некоторым и не достижимо. Тут мы тоже начали думать, что с эти можно сделать, изменили систему мотивации, и по сути 30% состава, которое давали близкий к нулю результат, сразу отвалились, поэтому на эти места мы взяли «свежую кровь» и получили при том же ФОТ-е еще небольшой прирост результата.

Но самое интересное, что мы получили в результате сравнения с внешними кол-центрами, можно назвать это такой GAP-анализ, который позволяет вычленить отставания и сделать RoadMap по достижению лучших практик, мы увидели, что наши операторы работают на трубке всего 9% от общего рабочего времени, в то время как худший результат внешнего контакт-центра оказался 60%, лучшие показывали результаты на уровне близком к 90%. Начали разбираться и поняли, что контрагенты используют предиктивный набор, экономя время на времени ожидания соединения с потенциальным абонентом. Таким образом, мы получили инструмент увеличения эффективности более чем в 6 раз при том же объеме ресурсов.

Начиная эксперимент мы верили, что можно увеличить эффективность на 30%, что тоже было бы неплохим результатом,  однако результаты превзошли все наши ожидания. При том же объеме ресурсов можно добиться эффективности в 20 и более раз. Я думаю вам не раз приходилось сталкиваться с каким-то операционным процессом внутри компаний, который существует долгие годы, но с помощью аналитического подхода его эффективность может быть увеличена на порядок.

В общем, если немного математически подходить, то результат это некоторая линейная функция, которая зависит от множества факторов. Задача найти оптимальный набор факторов и добиться их достижимости, с тем, чтобы максимизировать результат этой функции. В методах оптимизации это транспортная задача, которая решается симплекс-методом, в бизнесе примерно также, но иногда ограничения жестче и инструменты могут быть ограничены.

Удачи вам и максимальных результатов!

Вверх
Яндекс.Метрика