Оценка эффективности акций CRM.

Posted by admin on Июл 24, 2009

В условиях высокой конкуренции на рынке телекоммуникаций очень большое значение имеет умение не только завоевать абонентскую базу, но и удержать ее на высоком уровне активности. Ведь, как известно, любое действие вызывает противодействие. Так и с привлечением абонентов. Сколько бы денег не тратилось на рекламу – конкурент потратит больше. Какую бы низкую цену не выставил оператор – конкурент выставит ниже. Как бы не стимулировал оператор дилеров – конкурент простимулирует лучше. Это будет продолжаться, пока у кого-то из них не закончится запас прочности. А он не заканчивается. Даже во время кризиса операторы умудряются держать цены на определенные услуги на более низком, нежели у конкурента, уровне. Поэтому особое значение в работе операторов связи имеет организация CRM – customer relationship management – управление взимоотношениями с клиентом.

CRM решает много задач. Основной, на мой взгляд, является задача сохранения абонентской базы, снижения уровня оттока (т.н. churn rate).
Все мобильные операторы в Украине учитвают свою абонентскую базу по-разному. Астелит по 13-месячной активности, МТС по 6-месячной активности, Киевстар, вроде как, по 3-месячной. И даже понятие активности базы у них у всех отличается. Соответственно, набор средств для снижения оттока у каждого оператора разный. Вернее, методы все те же – собственные программы лояльности, ко-брендинговые программы лояльности, sms-рассылки с предложениями что-то сделать и получить за это бонус, только акценты разные.

Но, в любом случае, перед службой CRM стоит задача найти эффективную комбинацию между затратами на стимулирование и доходами, которые можно получить от довольного абонента.
Чем мне лично нравится работа CRM-щиков – тем, что это как раз тот маркетинг, который поддается измерению, контролю и осмысленному управлению.
Приведу пример расчета эффективности акции на удержание абонентской базы. Схематический.
Кейс.
Анализируя поведение абонентов специалист CRM выявил группу абонентов с коэффициентом риска оттока (условно) 0,3, что соответствует churn rate 9%. Такой уровень оттока означает, что из 100 таких абонентов в следующем месяце клиентами компании останутся только 91. Задача – вернуть абонентам средний для данного сегмента коэффициент риска оттока, допустим, 0,08 (churn rate 3%). Такие коэффициенты у большинства операторов считаются автоматически специальными системами, которые учитывают изменения в поведении абонентов по более чем ста параметрам – это и структура трафика, MOU, пропорция входящего/исходящего трафика, суммы и частота пополнений счета, установка переадресаций и много других.

Аналитик может найти причину сложившегося уровня коэффициента. Допустим, это отсутствие пополнений в течение последних 30 дней, хотя раньше они пополнялись каждые 2 недели.
Решение очевидно – нужно простимулировать пополнения. Например, единоразовой выдачей бонуса на счет в сумме 30% от суммы пополнения при условии пополнения в течение 3 дней с момента поступления пригласительного SMS.
На экономическую эффективность данной акции влияет ряд моментов.
1. Respond rate – процент абонентов, откликнувшихся на предложение.
2. Сумма пополнения.
3. Сумма бонуса. Предварительно, это 30% от суммы пополнения.
Далее просчитываются альтернативы. Их всегда минимум две: оставить все как есть или сделать что-либо. Оператор имеет прибыль по обоим вариантам развития событий, нужно только понять, какой именно вариант развития событий лучше. Такой подход к принятию решений позволяет учитывать упущенные возможности (lost opportunities) и называется инкрементальным (incremental).
Конечно, при расчете модели окупаемости присутсвуют определенные допущения, которые по мере накопления опыта обрастают статистическими данными вполне пригодными для дальнейшего использования. В данном случае, если смотреть уж очень критично, допущений два: сделанное системой о риске оттока и сделанное аналитиком об уровне respond rate.

Вводные данные:
– целевая аудитория – 50 тыс. абонентов.
– respond rate 1% – 500 абонентов.
– AMPU абонента составляет 3 доллара (ARPU 6 долларов, себестоимость 3 доллара, 50%) – для обеих альтернатив.
– churn rate 9% если ничего не делать и 3%, если абоненты поучаствуют в акции.
– участники акций возвращаются к своей доакционной модели поведения через 3 месяца после акции.

Прибыль оператора находится под влиянием 3-х факторов: размер базы, ее активность, ее AMPU.

Месяц	1	2	3	4	5	6
Churn rate без акции, %	9	9	9	9	9	9
База без акции, аб.	455	414	377	343	312	284
Churn rate с акцией, %	3	3	3	9	9	9
База с акцией, аб.	485	470	456	415	378	344
Сохраненая база, аб.	30	56	80	72	66	60
Доходы, долл. (ARPUx сохр.базу)	180	338	477	434	395	360
Себестоимость, долл. (доходы x 50%)	90	169	239	217	198	180
Себестоимость бонуса, долл.(ARPU x базу с акцией x 30% x 50%)	437
Валовая маржа по проекту (доходы-расходы-расходы на бонус)	656

Расчет показывает наличие положительного значения маржи. Это как минимум означает, что ситуация, которая сложится в результате запуска акции, будет лучше, чем есть сейчас.

Организация системы контроллинга.

Posted by admin on Апр 18, 2009

Контроллинг состоит из нескольких этапов:

- превентивный контроль
- мониторинг
- постфактум-анализ результатов

Превентивный контроль.
Поскольку телекоммуникационный бизнес имеет очень высокий уровень конкуренции (верхнюю ценовую планку устанавливает рынок), а инвестиций в развитие он требует очень больших (т.н. «бизнес миллиардеров»), здесь как нигде необходимо применение таргет-костинга (target costing) с его основным принципом: Себестоимость = Цена – Прибыль.

В реальности, сокращение затрат (cost cutting) для достижения необходимого уровня прибыли по уже запущенному проекту чревато опасностью потерять в качестве предоставляемых услуг со всеми вытекающими отсюда последствиями. Это означает, что с наибольшей эффективностью таргет-костинг будет работать при условии наличия на предприятии сильного превентивного контроля.
Превентивный контроллинг выполняет такие основные задачи:

1. Составление адекватного прогноза доходов и операционных расходов по проекту (прогноз OIBDA).
2. Выявление факторов риска, проведение анализа чувствительности проекта к этим факторам.
3. Проработка возможных вариантов управления рисками.
4. На основании прогноза OIBDA и анализа рисков, определение максимального уровня капитальных инвестиций, при котором будут соблюдаться требования компании к инвестиционным проектам (IRR, PI и прочие). При этом, заданный целевой уровень капитальных затрат должен гарантировать техническую возможность реализации проекта на должном уровне, в противном случае проект отклоняется.
5. В случае положительного решения по проекту – назначение KPI и установление их контрольных уровней.

Основной проблемой на данном этапе является отсутствие надежных ориентиров для составления прогноза по доходам качественно новых проектов. Обычно в распоряжении контролеров информация либо сомнительного происхождения типа «вот у конкурентов», либо данные от поставщиков оборудования к проекту, на которые тоже сложно опираться, поскольку цель поставщиков – продать свой товар любой ценой. Либо данные об успешной реализации аналогичного проекта где-то на Филиппинах, к примеру (вопрос – кто в принципе признает провал проекта, ну, и Филиппины – это же не Украина).

Мониторинг.
На этом этапе контролеры отслеживают динамику KPI проекта. В случае выявления существенных негативных отклонений делается факторный анализ и подготавливаются рекомендации по исправлению ситуации. По результатам мониторинга вносятся корректировки в прогнозы и план реализации проекта.

Постфактум-анализ результатов.
Как правило, делается по отчетным периодам, а также по результатам основных этапов развития проекта.
На данном этапе контролеры сравнивают плановые и фактические KPI проекта, анализируют их динамику и факторы, которые на их повлияли. Одним из важных моментов для постфактум анализа является анализ т.н. «человеческого фактора» - проверяются все допущения, сделанные экспертами на этапе составления прогноза по проекту, проверяются все решения по управлению операционной частью (в частности, эффективность ценообразования, продвижения и продаж).

Ответственность экспертов за фактические результаты проекта является гарантией повышения качества прогнозов в будущем. Ответственность менеджеров за фактические результаты проекта является гарантией повышения качества управления проектами в будущем.

По результатам проверки подготавливаются рекомендации по дальнейшему развитию проекта. Материалы, накопленные в ходе постфактум-анализа формируют аналитическую базу для принятия решений по подобным проектам в будущем.

MROI. Сложности применения.

Posted by admin on Янв 21, 2009

Для более эффективного управления затратами (cost management) на рекламу рекомендуется изменить точку зрения на природу этих расходов с бухгалтерской (маркетинг – это затраты) на управленческую (маркетинг – это инвестиция).
Однако, всегда ли это возможно?
На мой взгляд, поскольку MROI является финансовым показателем, то принципиально необходимо придерживаться математической точности в его расчете. Здесь и возникают сложности.

Проблемой номер раз в расчете MROI является одновременное проведение нескольких маркетинговых активностей и связанная с этим сложность в определении количества подключений в рамках каждой из кампаний.

Например.
Компания-оператор мобильной связи в дополнение к стандартной маркетинговой активности провела массированню рекламную кампанию по телевидению в поддержку нового тарифа «Супер-Пупер», который предполагает по сравнению с другими тарифными планами этого оператора, отсутствие платы за соединение.
По сути, мы имеем два маркетинговых хода – интересную рекламу (Promotion) и интересную цену (Price).
А ведь цена для потенциального абонента является важным (если не главным) фактором, влияющим на решение о покупке стартового пакета. Как определить в таком случае эффективность и целесообразность рекламной кампании? Как маркетолог докажет финансисту эффективность вложенных в рекламу средств?
А если в дополнение ко всему компания еще и стимулирует продавцов? И они усиленно рекомендуют именно эти стартовые пакеты! Как тогда считать абонентов, привлеченных именно рекламой по TV?
Вывод. Четко посчитать MROI для рекламной кампании можно лишь будучи твердо уверенным в том, что в расчете участвует прибыль от абонентов, привлеченных именно рекламой. А это невозможно без надежных инструментов пост-фактум анализа рекламной кампании. Без наличия таких инструментов нереально определить взнос каждого специалиста (рекламиста, специалиста по ценообразованию и продавца) в достижение цели – максимизации прибыли. Для принятия решений на будущее такое положение дел является неприемлемым.

Проблема номер два.
Яркий пример.
Специалисты по маркетинговым коммуникациям компании-оператора мобильной связи решили, что неплохо было бы вывесить громадный баннер на центральной площади города. Все его будут видеть. Будут восхищаться. Страстно возжелают приобрести стартовый пакет оператора.
А как посчитать, сколько абонентов подключилось благодаря баннеру? В какие тарифные модели? А без этих вводных невозможно посчитать MROI. Как контролировать эффективность таких вот расходов на маркетинг? А баннер в центре города денег немалых стоит… И на оживленных трассах еще надо рекламное присутствие, и в аэропортах.
Здесь, как по мне, MROI вообще не катит.
Но здесь можно применять выведенный по историческим статистическим данным показатель SAC – Subscriber Acquisition Cost. Этот показатель показывает, во сколько компании обходится привлечение абонента. Для более четкого контроля экономической эффективности расходов на маркетинг, SAC следует почаще сравнивать с AMPU (Average Margin Per User) подключенных абонентов, придерживаться SAC < AMPU.

Выводы:

MROI как экономическое обоснование расходов на маркетинг можно применять только при наличии надежных инструментов пост-фактум анализа. Нужно иметь возможность четко знать, сколько абонентов нам дает каждый вид маркетинговой активности (реклама, цены, продажи).

Все расходы на маркетинг, не поддающиеся оценке при помощи MROI, нужно нормировать при помощи SAC, чтобы вывести экспериментальным путем тот максимум, который компания готова заплатить за нового абонента.