Сервис, который приносит прибыль. Практическое руководство по созданию системы NPS прибыль

Проще всего начать с определения ценности рекомендаций промоутеров. Для расчета этого показателя необходимо включить в анкету еще один вопрос в дополнение к тем двум, о которых шла речь выше.

1. Вы выбрали нашу компанию по рекомендации друзей или знакомых? (Да/Нет.)

2. Рекомендовали ли вы нашу компанию друзьям или знакомым за последние 12 месяцев? (Да/Нет.)

3. Какому количеству друзей или знакомых вы порекомендовали нашу компанию за последние 12 месяцев? (1, 2, 3…., 10 или более?)

В дополнение к этой информации вам потребуются финансовые данные, чтобы оценить экономическое воздействие молвы, отображенное в вопросах 2 и 3. В нашем примере для расчета ценности рекомендаций используется средний объем расходов на клиента, но можно использовать и другие варианты, такие как совокупный и чистый доход компании, рентабельность, общий доход за счет новых покупателей или ценность клиентов в течение всего срока обслуживания.

Для того чтобы получить количественные данные по сегменту промоутеров, мы начали с определения процента промоутеров, которые рекомендовали компанию другим людям за прошедшие 12 месяцев (вопрос 2). И получили 81 процент – достаточно высокий показатель для этой отрасли. На основании данных ответов на третий вопрос мы узнали, что промоутеры, активно рекомендовавшие продукты компании друзьям и знакомым, дали в среднем по 4,2 рекомендации за 12 месяцев.

На последнем этапе анализа нужно рассчитать средний показатель конвертации положительных рекомендаций – другими словами, какое их количество требуется в среднем, чтобы превратить потенциального покупателя в реального. Мы использовали для этого простой подход, разделив общее количество клиентов, привлеченных благодаря рекомендациям (вопрос 1), на общее количество положительных отзывов, которые дали промоутеры, нейтралы и детракторы. Полученный показатель отражает общее количество сделанных рекомендаций в сравнении с общим количеством клиентов, получивших их.

На основании этой информации мы пришли к выводу, что компания получает одного нового клиента на каждые шесть положительных рекомендаций (коэффициент конверсии составляет 16 процентов). При таком коэффициенте конверсии можно рассчитывать, что каждые два промоутера в среднем могут привлечь в компанию одного нового клиента. Учитывая, что в этой отрасли средний объем расходов на покупку продуктов составлял 1,05 миллиона долларов, это обеспечивает дополнительный доход в размере 0,54 × 1,05 миллиона долларов = 565 тысяч долларов на одного промоутера (рис. 2.7).

Промоутеры

Рис. 2.7. Определение ценности положительных рекомендаций промоутеров

По нашим оценкам, негативные отзывы детракторов обошлись этой группе компаний в среднем в 701 тысячу долларов в расчете на одного недовольного клиента. Для получения этого показателя мы включили в анкету еще два дополнительных вопроса:

1. Рекомендовали ли вы своим друзьям или знакомым не иметь дела с нашей компанией за последние 12 месяцев? (Да/Нет.)

2. Какому количеству друзей или знакомых вы рекомендовали не иметь дела с нашей компанией за последние 12 месяцев? (1, 2, 3, …, 10 или более?)

Как и в случае с промоутерами, эти вопросы позволяют оценить объем негативных отзывов, поступивших от детракторов, а также количество потенциальных клиентов, которые прислушались к их словам. В этом примере 26 процентов детракторов сообщили о том, что активно отговаривали других людей от ведения бизнеса с их поставщиком, исходя из своего опыта. В среднем каждый недовольный клиент пытался убедить в этом четверых человек.

Для расчета влияния негативных рекомендаций нужно принять ряд дополнительных предположений. Не стоит забывать, что невозможно правильно определить количество тех, кто был бы сейчас клиентом той или иной компании, если бы не попал под влияние негативных отзывов о ней. Для того чтобы рассчитать коэффициент защитной конверсии (количество потенциальных клиентов, которые воспользовались услугами других поставщиков, после того как услышали отрицательные отзывы о компании), приходится полагаться на ограниченные эмпирические данные о влиянии негативных рекомендаций.

В ряде работ на эту тему говорится о непропорционально большом влиянии негативной информации по сравнению с позитивной (Андерсон, 1965; Мизерски, 1982; Лакзнияк, Декарло и Рамасвами, 2001), а также о влиянии этого феномена на клиентов (Арндт, 1967; Диллон и Уайнбергер, 1980; Уилсон и Питерсон, 1989; Герр, Кардес и Ким, 1991). При этом относительно мало исследований посвящено количественной оценке различий между этими двумя категориями отзывов. По данным лучших из этих работ, негативная информация оказывает в четыре (Кролофф, 1988) или пять раз (Ричи, Кенигс и Фортин, 1975; Райхельд, 2006) более сильное влияние, чем позитивная.