Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть

Расчет расходов, приходящихся на долю других поставщиков, был крайне важен, так как он позволял нам выявить имеющиеся у компании возможности для роста. Мы создали детальный, более сложный вариант модели ценностного спектра. Нам удалось обнаружить значительную корреляцию между общими расходами клиентов и расходами, приходившимися на долю BT. Иными словами, если вы тратили много денег на телефонию, то скорее всего тратили их на BT. В этом не было ничего удивительного. Монополия BT исчезла совсем недавно, и мало кто успел переключиться на других поставщиков. Возможно, вы помните, что нечто подобное происходило в США в начале 1980-х годов, сразу после разделения компании ATT.

После того как мы рассчитали величины четырех ценностных компонентов для каждого текущего и потенциального клиента, пришло время совместить их в общий рейтинг, позволявший с первого взгляда оценить ценность клиента. Это всегда хорошо. Чем более простым способом вы можете получить данные, тем лучше.

В итоге мы выявили шесть ценностных сегментов, приведенных в следующей таблице. (Помните, категория «интенсивности» связана со степенью лояльности клиентов к бренду BT.)

Понимание новой сегментации дало BT совершенно иное видение своего места на рынке. К примеру, мы выявили 6 миллиардов долларов потенциального дохода в третьем сегменте. BT прежде не концентрировала внимание на этом сегменте, так как никогда не принимала во внимание суммы, которые их клиенты тратят на работу с конкурентами. Как вы видите, компания также смогла выявить восемь тысяч клиентов с крайне высокой степенью ценности, расходы которых в десять и более раз превышали величину расходов следующего за ним второго сегмента. Это позволяло BT сосредоточить усилия на удержании этих крайне важных клиентов в первом сегменте.

Как видно из таблицы, в нижней части шкалы имелось несколько больших сегментов с очень ограниченным доходом. Для BT стало ясно, что для обслуживания столь большого количества клиентов необходимо разработать новые, финансово эффективные методы работы.

Если у вас нет данных, то вы наверняка сможете их создать

История BT – это отличный пример обработки всех имеющихся у вас данных о клиентах. Разумеется, у BT их было много. Но что произойдет, если у вас нет нужной информации? Представим, что вы работаете в автомобильной промышленности. Люди покупают автомобиль каждые несколько лет. Автопроизводитель может считать себя счастливчиком, если в промежутке между покупками машин клиент будет приезжать к местному дилеру за сервисом. Однако по мере того, как машины становятся более качественными, сроки технического обслуживания сдвигаются все дальше, делая общение с дилером крайне редким.

В подобных ситуациях вы можете положиться на внешних поставщиков как на отправную точку для сбора необходимой вам конкретной информации. Возьмем, например, производителей очень дорогих автомобилей. Каким образом они могли бы воспользоваться данными для увеличения количества перспективных потенциальных клиентов?

Покупатели роскошных автомобилей – люди особенные. Их привлекает богатое наследие бренда и его уникальный стиль (не говоря уже о высококачественной работе). Однако, принимая во внимание жесткую конкуренцию на рынке роскошных автомобилей, привлечение нужных новых клиентов представляет для бренда постоянную проблему.

Для ее решения в контексте маркетинга (за который отвечали мы) имелся целый ряд возможностей. Первая – компания могла купить списки клиентов других игроков на рынке предметов роскоши, предположив, что тех может заинтересовать бренд роскошного автомобиля. Однако эти списки обычно незначительны по размеру, а для выполнения плана по продажам требовалось больше имен. Все прочие списки, к которым у компании имелся доступ, имели слишком общий характер и не позволяли обеспечить должный уровень ответной реакции и долю конверсии (мы обсудим различные типы источников данных в четвертой главе). Разумеется, компания могла создать собственные списки. Но стоит ли заново изобретать колесо? Если у нас была бы возможность определить критерии участников, которые могли с достаточной вероятностью купить такие машины, то на следующем этапе мы применили бы их к общим спискам и получили бы в итоге только нужные имена.

Поэтому (в процессе работы для одного клиента) мы изучили характеристики имевшихся клиентов и обнаружили, что они чаще всего жили в богатых пригородах. В основном эти люди жили одни, без семьи, и их возраст приближался к шестидесяти годам. После этого (как и в случае с Cisco, описанном в первой главе) мы выстроили статистическую модель, позволявшую выявить в списках людей, которые теоретически могли бы стать ключевыми клиентами.

Этот подход имел двойное преимущество. Прежде всего он позволил автопроизводителю получить значительно больше имен для проведения рекламной рассылки, а кроме того (что более важно), позволял бренду обеспечить более высокую долю продаж в сравнении с прежним ограниченным и дорогостоящим подходом.