Как вы можете заметить, мы поместили клиентов в четыре различные группы в зависимости от уровня их расходов. «Отсутствие» означало домохозяйства, не совершавшие в любом из магазинов сети покупок в течение двенадцати месяцев.
Затем мы определили пожизненную ценность домохозяйств следующим образом:
Пожизненная ценность = (Вероятность будущего состояния) × (Ценность в будущем состоянии)
Это означает: пожизненная ценность клиента отчасти состоит из вероятности того, что в последующие три года она окажется в одной из групп (с высоким, средним и низким показателями или показателями отсутствия), а отчасти – из ценности этого домохозяйства в будущем (с высоким, средним или низким показателями). Другими словами, для расчета пожизненной ценности мы должны были сначала предсказать вероятность того, что в следующем году кто-то останется в группе с высоким показателем или, напротив, переместится в другую группу (с низким или средним показателями или его отсутствием). Затем мы умножали эту вероятность на среднюю ценность клиентов, находившихся в том или ином состоянии.
Изложенное мной может показаться слишком сложным, но на практике все было куда проще. Вот вам пример (вполне гипотетический) работы метода. Предположим, мы внимательно изучили данные и заключили, что клиенты Retailco с высоким уровнем ценности тратят 1000 долларов в год, клиенты со средним уровнем – 500 долларов, а с низким – 50 долларов. Предположим также, что сам я отношусь к клиентам Retailco с высоким уровнем ценности.
Затем мы строили две модели. Первая из них предсказывала вероятность, что я останусь клиентом (с использованием метода, который я описал в рассказе об авиакомпании). А вторая предсказывала вероятность, что я останусь клиентом с высокой ценностью или, напротив, перемещусь в группу средней или даже низкой ценности.
Давайте предположим, что, согласно модели, у меня есть 20-процентный шанс перестать быть клиентом, 10-процентный – стать клиентом в группе низкой ценности, 30-процентный – клиентом из средней группы и 40-процентный шанс остаться в группе с высокой ценностью. С помощью приведенной ниже формулы могу рассчитать свою возможную ценность на год второй:
Ценность (второй год) = 20 % × 0 + 10 % × 50 долл. + 30 % × 500 долл. + 40 % × 1000 долл. = 555 долл.
Получив данные для второго года, мы сможем, основываясь на прогнозе, повторить расчет и понять, что скорее всего произойдет в течение третьего года.
Итак, у нас появился идеальный механизм расчета приоритетов для Retailco, позволяющий развивать долгосрочные отношения с клиентами, основанные на предположении, что они собираются стать со временем более ценными. Когда Retailco создаст новые программы лояльности и начнет напрямую работать с клиентами, основываясь на нашей модели пожизненной ценности, то продуктивность компании может оказаться значительно выше эффективности ее конкурентов. Подобный метод работы позволяет вам выявлять лучших клиентов и концентрировать усилия на общении с ними.
Разобравшись с этой моделью, Retailco пошла дальше и решила оценить каждого нового клиента с точки зрения того, какую сумму он сможет потратить за время, проведенное с компанией. Специалисты компании сравнили размер начальной покупки с соответствующими данными о своих существующих клиентах. Однако первая покупка вряд ли способна рассказать о многом. Не исключено, что примерно 23 % всех покупателей, совершающих первую покупку, станут со временем крайне ценными клиентами. Но сама по себе такая покупка ничего не скажет о том, перейдет ли клиент в ключевую группу или останется в 77-процентной группе менее ценных.
Со второй покупкой вы получаете больше информации и уже можете хоть что-то сказать о клиентах: в первый раз им был нужен небольшой ремонт машины; во второй раз они купили детские вещи, а когда заполнили форму на получение карты лояльного покупателя, мы узнали, что они живут в пригороде. Давайте отправим им в августе предложение о 20-процентной скидке на школьные принадлежности, а также предложим особые условия покупок на День матери и День отца!
Если вы точно знаете, что именно вам нужно им сказать, то сможете заработать немалые деньги.
Задание на утро следующего понедельника
1. Определите, кто является для вашей компании ценным клиентом. Используйте следующие вопросы:
• сколько денег он тратит на нас в настоящее время?
• считаете ли вы, что он потратит много денег в будущем?
• как долго он был вашим клиентом?
• способен ли он убедить других клиентов покупать ваш бренд?
• дорого ли обходится его обслуживание, то есть является ли общение с ним прибыльным для вас?
• есть ли в нем что-то еще, важное для компании?
2. Переведите свое представление о ценности в нечто реальное – что вы в состоянии измерять и отслеживать (с использованием инструментов, о которых я рассказал в этой главе). Это может быть доля кошелька, пожизненная ценность или что-то другое, более уместное для вашей компании.
3. Отсортируйте своих клиентов по степени ценности для вашей компании (например, высокая, средняя и низкая).
Глава 3
Обретение – о чем следует говорить с клиентами?
Мы знаем, с кем нам стоит разговаривать. Но о чем? Напрашивается ответ: «О том, что мы хотим им продать».
Это правильно – но лишь с нашей точки зрения.
В этой главе я покажу вам, как это сделать.
Мы будем говорить о том, каким образом вам следует собирать и анализировать данные для лучшего понимания мотивации своей целевой аудитории. Начиная с этого момента, мы с вами будем изучать принципы создания сегментов из группы людей, имеющих сходные потребности или мотивации. Мы представим вам технологии, способные предсказать, в каких продуктах или предложениях могут быть сильнее всего заинтересованы ваши клиенты. Мы также увидим, как легко мы можете узнать о потребностях и желаниях аудитории – о них вам расскажут данные, доступные в социальных сетях и других бесплатных источниках. Наконец, мы обсудим новые методы, которые помогут вам буквально вторгаться в мозг клиента, чтобы лучше понимать, как удовлетворять его потребности.
Людям нужна причина, по которой они будут слушать ваше предложение. В нем должно быть что-то интересное для них, а не только то, что вы продаете. Вам необходимо создать так называемый ценностный обмен. Приведенный в первой главе пример Amazon.com наглядно показывает, что я имею в виду. Мне нравится, когда компания отслеживает историю моих покупок, потому что взамен я получаю рекомендации, соответствующие моим интересам.
Пожалуй, еще лучше с идеей ценностного обмена работает компания Netflix. Каждый год она организует соревнование среди аналитиков и программистов, направленное на дальнейшее улучшение алгоритма рекомендаций. Победитель соревнования получает один миллион долларов – и это наглядно показывает, какую важность Netflix уделяет силе своих рекомендаций.
Примеры Netflix и Amazon подчеркивают, что анализ клиентских данных может дать нам немало подсказок, благодаря которым компании получают возможность модифицировать свою маркетинговую коммуникацию. Это и станет предметом нашего разговора.
Amazon и Netflix используют довольно сложные алгоритмы для сортировки данных, но для вас в них нет никакой необходимости. Вы вполне в состоянии просто отслеживать, что говорят о ваших продуктах и услугах в Интернете, а затем откорректировать позиционирование своего бренда. Напомню пример, который уже приводил в первой главе: компания Ceasars, узнав, что клиентам ее гостиницы «Париж» очень нравится вид из окон на Лас-Вегас-Стрип, сразу поменяла картинку на своем сайте, чтобы лишний раз показать людям то, что им приятно видеть. Кроме того, компания обнаружила, что посетителей сайта прежде всего интересовали размер комнат, варианты питания и набор предлагавшихся в гостинице услуг, и она добавила всю интересующую их информацию. В результате заказ номеров через Интернет вырос более чем на 10 %. Этот очень простой пример подтверждает, почему так важно понимать потребности и желания вашего клиента: что им нужно; что им нравится; что они ненавидят. Короче говоря, узнав обо всем, что не оставляет их равнодушными, вы сможете понять, о чем им рассказывать. Как только вы по-настоящему вникнете в мысли своих клиентов, то сможете скорректировать и свое предложение, и обращение к ним, и способ донесения информации, и даже каналы, по которым выстраиваете с ними связь (ниже мы поговорим об этом в деталях). Данные помогут усилить степень вашего влияния. А как показывает опыт Ceasars, это приводит к великолепным финансовым последствиям.
Вот почему мир бизнеса так высоко ценит моих коллег. Одна из них – Ми Демин. Порой мне кажется, что она сделана из губки, впитывающей информацию из массы различных источников: книг, отчетов о динамике развития, исследований рынка, авторитетных мнений, – а затем использует ее, чтобы легко и непринужденно, в процессе изучения потребителей, переходить от одной темы к другой. Ее манера работать производит огромное впечатление, но при этом мне было крайне тяжело с ней сотрудничать. Я как аналитик запрограммирован на углубленное изучение больших объемов данных и на дальнейшее упрощение общей сложной картины. А специалисты, подобные Ми, которым вменено в обязанность добиваться понимания потребителей, сначала пытаются охватить все: добыть любую информацию; использовать каждый удобный случай; успеть задать кучу вопросов, причем не всегда в строгой последовательности; разобраться в каждом варианте, – а уже потом заняться подведением итогов. Порой кажется, что у них нет никакого определенного принципа работы. Их методы кажутся мне хаотичными и непроизводительными, они порой здорово раздражают. Иногда мне хочется, чтобы Ми перешла к сути дела и сформулировала самое существенное. Насколько ее выводы способны подтолкнуть нас к конкретным действиям? Мне потребовалось немало времени, дабы понять, насколько Ми права. Нам не дано знать, что именно вычленить из общей картины как самое важное, пока не удастся рассмотреть каждый элемент картины.
