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.
Этот случай наглядно демонстрирует, каким образом вы можете более эффективно приобретать новых клиентов с помощью анализа профиля существующих.
Пожизненная ценность клиента – идеальный прогноз
Еще один показатель с огромным потенциалом – пожизненная ценность. Если вы можете рассчитать, чему будет равна ценность имеющихся (или потенциальных) клиентов для вашей организации в течение всего срока их «жизни», то вам не составит труда понять, какую сумму вы вправе инвестировать в приобретение клиентов и развитие отношений с ними.
И хотя концепция пожизненной ценности довольно прямолинейна – суть ее связана с расчетом того, сколько денег потратит на вас потенциальный потребитель, если вы превратите его в клиента уже сегодня и сможете удержать навсегда, – сам расчет представляется сравнительно непростым делом. Если выражаться языком финансистов, то пожизненная ценность представляет собой дисконтированный денежный поток будущих доходов от клиента. А если перейти на обычный язык, то вы вычисляете сумму, которую некий человек будет готов потратить на вас за весь период ваших отношений, а потом корректируете ее с учетом инфляции.
Таким образом, речь идет о функции трех параметров.
1. Текущая ценность. Сколько денег тратит на вас потребитель сейчас?
2. Рост или снижение ценности в будущем. Насколько больше или меньше денег он станет на вас тратить?
3. Продолжительность связи. Как долго клиент останется с вами?
Последний компонент – продолжительность связи – рассчитать сложнее всего. Вы знаете – или можете легко вычислить, – сколько денег тот или иной клиент платит вам сейчас. Со временем вы сможете понять, увеличивается или уменьшается эта сумма. Однако остается существенный вопрос: как долго клиент останется с вами. Как об этом узнать? Хотите верьте, хотите нет, но об этом вполне способна сказать уже имеющаяся у вас информация.
Позвольте мне показать это с помощью теоретического примера, разработанного мной для крупной европейской авиакомпании (назовем ее Continent Air). Компания попросила нас повысить степень лояльности клиентов. Значительная часть этого задания состояла в том, чтобы выявить клиентов, склонных уйти. Если нам удалось бы это сделать, то с помощью новой программы лояльности мы попытались бы убедить их остаться.
Как и у любой другой авиакомпании, у Continent Air имелась масса данных: когда именно садится в самолет каждый ее клиент; как часто он летает; каким классом он пользуется (эконом-класс, первый, бизнес-класс); куда он собирается лететь. Взяв выборку из общего массива, мы попытались рассчитать величину дохода от клиентов из группы риска (то есть сумму, которой может лишиться авиакомпания).
Мы разработали формулу, позволявшую рассчитывать эту величину в зависимости от:
• нынешней ценности клиентов из группы риска;
• вероятности того, что доход, связанный с ними, снизится;
• ориентировочной доли такого снижения.
Если вы перемножите между собой эти значения, то получите величину дохода от клиента из группы риска (revenue at risk, далее – RAR).
При правильном объяснении концепция RAR может быть невероятно мощной и важной. Поэтому мы решили найти способ объяснять ее быстро и четко, даже для аудитории, не владеющей вычислительными навыками. В частности, нам предстояло ответить на вопросы: «Каким образом статистические модели предсказывают, что кто-то потратит на нас меньше денег (а то и вообще перестанет с нами сотрудничать) в следующие пару месяцев?»; «А это не напоминает гадание на кофейной гуще или шаманство?»
Нет, не напоминает. Хотя алгоритмы часто воспринимаются как волшебные формулы, доступные для понимания одним только математикам, в своем большинстве они просто отражают то, как мы думаем самым естественным образом. Чтобы доказать справедливость этого утверждения, рассмотрим историю трех участников программы постоянных клиентов: Мэри, Сьюзен и Тома. По неизвестным нам причинам все они совершали в этом марте меньше полетов по сравнению с мартом прошлого года. В этом марте Мэри летала всего три раза, однако годом ранее она совершила десять перелетов. Для Сьюзен этот показатель составил один полет, а для Тома – два против девяти годом ранее.
Внимательно посмотрите, как часто они летали в течение двенадцати месяцев перед последним мартом. А теперь попытайтесь заполнить приведенную ниже таблицу.
Какова, на ваш взгляд, вероятность того, что доход компании от путешествий Мэри, Сьюзен и Тома снизится в следующем году соответственно на 80, 50 и 20 %?
Многие люди, которым мы задавали этот вопрос, довольно быстро с ним справлялись.
Ответы их были довольно похожими и все они указывали примерно на то же, что и мой собственный ответ, приведенный ниже.
В течение двенадцати месяцев перед мартом Мэри стабильно летала по восемь или двенадцать раз в месяц. В марте она летала всего три раза. Это довольно необычно для нее – видимо, в этом месяце произошло нечто особенное. Возможно, она взяла отпуск, начала работать дома или просто заболела. С учетом прежних тенденций ее поведения шансы на то, что в течение следующих двенадцати месяцев она будет тратить на полеты на 80 % меньше прежнего, довольно невелики. Куда больше шансы, что доходы от работы с ней снизятся на 20 %, поскольку далее мы заметим в ее поведении два или три месяца низкой активности.
Между предыдущим мартом и ноябрем поведение Сьюзен было похоже на поведение Мэри. Однако с ноября она начала значительно реже пользоваться услугами нашей авиакомпании.
Судя по всему, речь идет о каких-то системных изменениях. Именно поэтому я считаю, что у нее имеется куда бо́льшая вероятность снижения количества полетов в ближайшие двенадцать месяцев, чем у Мэри.
