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

В России существовал и существует значительный внутренний отток – клиенты покупают новую SIM-карту того же самого оператора и продолжают пользоваться услугами компании. Мы рассматривали это явление как отток, хотя для клиента это был всего лишь переход на новую SIM-карту. В результате мы пришли к выводу, что SIM-карту и номер мобильного телефона нельзя считать хорошим идентификатором клиента, то есть SIM-карта и клиент – это не одно и то же. Здесь впору было вспомнить один из постулатов нашей Конституции: «Клиент – это не просто SIM-карта». Нам пришлось разработать модель внутреннего оттока, которая определяла для каждой новой SIM-карты, был ли ее хозяин клиентом «Билайн» до ее покупки и какой у него раньше был номер.

Теперь, использовав данные внутреннего оттока в формуле ценности клиента, мы выяснили, что при относительно малых цифрах внутреннего оттока промоутеров и детракторов, первые гораздо чаще уходят во внутренний отток, значительно менее вредный для компании с точки зрения ценности клиента. Это вполне логично, поскольку детрактор скорее купит SIM-карту другого оператора, чем вернется к тому, который его не удовлетворяет. Таким образом, мы не только смогли привести формулу к корректному виду, но и увидели, насколько терминология компании должна быть привязана к терминологии модели НПС при расчете ее финансового эффекта.

Мы пошли несколько дальше, добившись полного совпадения терминологии в наших базах данных с элементами формулы ценности клиента за его жизненный цикл, чтобы избежать подобных ошибок в будущем.

Нам оставалось только собрать данные о каждом слагаемом по каждому клиенту, усреднить их по категориям лояльности (детракторы, нейтралы, промоутеры) и подставить в формулу ценности.

Еще один важный момент заключался в том, чтобы получившаяся картина по итогам нескольких месяцев наблюдения демонстрировала свою однородность, то есть тренды в данных по разным сегментам клиентов в течение времени показывали сквозную, непрерывную и логичную динамику. Только таким образом можно было понять, что мы не ошиблись при построении финансовой модели НПС.

Очередное открытие ожидало нас, когда мы подсчитали ценность клиентов, которые не хотели участвовать в опросах. Выяснилось, что их ценность была вдвое ниже ценности детракторов. И это означало, что детракторы, которые соглашались с нами разговаривать, были не самой худшей категорией клиентов для компании! Если выявленные детракторы были готовы разговаривать и ждать определенного изменения в поведении компании, то некоторые клиенты оказались настолько разочарованными, что не хотели даже общаться с нами. Понять, что именно их не устраивает, улучшить компанию в этом направлении и перевести их в более ценную категорию – высший пилотаж системы Net Promoter, особенно если учесть, что эти клиенты не идут на контакт и получить от них информацию напрямую невозможно.

Построив финансовую модель НПС и применив ее к реальным данным замеров, мы получили следующие результаты:

• Детракторы имеют в два раза меньшую ценность для компании, чем нейтралы. При этом переход клиента из нейтралов в промоутеры его ценность не увеличивает. Следовательно, с финансовой точки зрения эффективнее работать над сокращением количества детракторов и переводом их в нейтралы.

• Отток является ключевым драйвером монетизации лояльности. Все остальные эффекты по сравнению с ним несущественны: доходность клиентов не зависит от их удовлетворенности, а стоимость обслуживания и эффект рекомендаций пренебрежимо малы в абсолютном выражении по сравнению с эффектом оттока. Происходит это, в частности, потому, что отток входит в уравнение в качестве множителя, в то время как остальные эффекты составляют сумму в скобках.

В результате построения финансовой модели лояльности и получения конкретных цифр мы увидели, что наиболее эффективной стратегией в рамках программы НПС будет уменьшение количества детракторов и перевод их в нейтралы. Одновременно мы сумели повысить доверие сотрудников компании к программе, поскольку ее финансовая привлекательность была доказана с помощью цифр.