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.
Каннибализация в телекоме. Как с этим жить.
Posted by admin on Июн 16, 2009
Каннибализация. Это мрачное слово хорошо знакомо маркетологам и специалистам CRM компаний-операторов связи. Это действительно проблема, с которой часто сталкиваются операторы в условиях постоянной погони за абонентской базой.
Встречается несколько определений каннибализации.
1. Самое «академическое».
Каннибализация – это снижение цены, которое не приводит к увеличению спроса.
Объяснять, думаю, не надо. Эластичность спроса по цене из институтской программы.
2. Попроще, из опыта.
Каннибализация – увеличение продаж одного продукта за счет снижения уровня продаж другого.
В телекоммуникациях это происходит в основном при выводе на рынок новых тарифных моделей или качественно новых услуг. Например, при запуске нового тарифного плана с более низким APPM очень часто наблюдается снижение продаж в другом тарифном плане, с APPM более высоким. Поэтому эффект от вывода на рынок нового тарифного предложения нужно измерять с учетом каннибализации. Это т.н. инкрементальный подход – когда оценивается эффект на прибыль от привлеченных дополнительно (инкрементально) абонентов. Здесь важно определиться в методике расчета инкрементальной базы. Момент, как по мне, очень субъективный. Три маркетолога и финансист дадут четыре разных результата.
Ну, на то он и маркетинг, как говаривал один мой коллега.
Если брать пример с услугами – замена SMS дешевым внутрисетевым голосовым трафиком. Тоже для оператора ничего хорошего.
3. Определение с точки зрения CRM.
Каннибализация – это тип реакции на вывод нового тарифного плана абонента существующего тарифного плана (как правило, более дорогого), выраженный в отказе от обслуживания в рамках существующего тарифного плана.
Абонент, как любой нормальный человек, ищет где дешевле. Поэтому, узнав о новом более выгодном предложении от своего оператора, абонент либо мигрирует в новый тарифный план, либо выбрасывает старую симку и идет покупать новую. Название такому абоненту – каннибал. Хотя так правильнее называть маркетолога, который несвоевременно или просто необдуманно вывел на рынок новый тариф.
Как избежать негативного эффекта от каннибализации?
1. Predictive analytics. Нужно знать клиента. У операторов довольно широкие возможности в самостоятельном изучении поведения своих (да и чужих, чего греха таить) абонентов. Прежде, чем выводить на рынок новый тариф необходимо очень тщательно спрогнозировать профиль абонента нового тарифного плана. Посмотреть, сколько абонентов с таким профилем подключаются в существующие тарифные модели. Это потенциальные каннибалы.
Нужно сравнить, как ведут себя абоненты в условиях разных ценовых предложений. Проанализировать результаты акционных предложений, предоставляемых ранее. Оценить потенциальный рост спроса. Если эффект от роста спроса не перекроет каннибализацию, нужно отказаться от затеи и продумать другие способы увеличения продаж.
2. Research. В случае с каннибализацией существующей базы – нужно оценить мотивы абонента. Если основной причиной является потеря sim-карты – абонентов нужно уведомить о возможности ее восстановления. Если абоненту дешевле купить новый стартовый пакет, чем заплатить за миграцию (и такое было), нужно подумать головой и разработать варианты перехода в новый тарифный план.
Каким будет следующий прорыв в менеджменте?
Posted by admin on Фев 13, 2009
Автор: Гери Кокинс (SAS)
Начиная с 1890-х годов произошло всего несколько фундаментальных прорывов в менеджменте, да и менее значительных ненамного больше. Каким же будет следующий поворотный момент, который отделит компании-лидеры от плетущихся за ними аутсайдеров? Я поделюсь своим мнением в конце этой статьи.
История прорывов в менеджменте
Когда разговор заходит об инновационных методиках, которые могут дать компании конкурентное преимущество, как отличить фундаментальные прорывы в науке управления от менее значимых? Ответ на этот вопрос всегда будет субъективным. Поэтому в моем списке, вероятнее всего, найдутся и те, и другие.
Научный менеджмент (Scientific Management) Фредерика Винслоу Тейлора. В 1890-х светило инженерной мысли Фредерик Тейлор разработал методику, при помощи которой можно было выстроить систему организации труда. Наработки Тейлора сделали богатым человеком Генри Форда. Форд применил метод Тейлора в своей автомобильной компании, разделив производственный процесс на этапы, отведя для каждого из них определенное количество времени. Так он получил возможность контролировать качество работы каждого сотрудника. В то же самое время английский бухгалтер Александр Гамильтон Черч разработал метод учета отклонений затрат с целью измерения влияния, которое оказывает ускорение или замедление производственного цикла на ожидаемые стандартные затраты.
Сегментация покупателей (Customer Segmentation) Альфреда Слоуна. Идея Генри Форда выпускать одну-единственную модель (знаменитый Ford T) с минимальной себестоимостью нашла противника в лице Альфреда Слоуна, занявшего в 1923 году пост президента General Motors. Слоун был сторонником расширения и диверсификации продуктовой линейки. Он стремился обеспечить разнообразие модельного ряда, создав своего рода «лестницу» для покупателей с различными уровнями дохода: от недорогого Сhevrolet до роскошного Cadillac. Идея Слоуна продемонстрировала важность брендинга для завоевания лояльности клиентов.
Организационная структура (Organizational Structure) Альфреда Чандлера, Гарвардская школа бизнеса. В 1962 году появилась революционная книга профессора Чандлера «Стратегия и структура» (Strategy and Structure), в которой утверждалось, что успех или неудачи компаний можно объяснить только одним фактором: насколько глубоко те изучают своих клиентов и понимают предел своих комптенций. Именно эти нания дают возможность сфокусировать свои силы.
Теория конкурентного преимущества (Competitive Advantage) Майкла Портера, Гарвардская школа бизнеса. Сложно представить, но до появления книги Портера «Конкурентное преимущество» в 1980 году очень немногие компании имели отделы стратегического планирования. Сегодня это стало общим местом. Число диверсифицированнх конгломератов стало расти в 1960-е годы, когда Портер создал теорию четырех сил для оценки отдельных бизнесов и их возможностей. Главнейшим его утверждением стало то, что разработка стратегия требует трудных выборов.
Тотальное управление качеством (Total Quality Management) Эдвардса Деминга, Джозефа Джурана и Фила Кросби. Появление теорий тотального управления качеством (TQM) и непрерывного совершенствования качества (CQI) в 1970-е годы стало ответом на захват рынка японскими компаниям, которые начали с производства дешевых товаров, но быстро подняли качество на очень высокий уровень. В то же самое время Шигео Шинго и Таичи Оно ввели в компании Toyota Motors систему производства «точно в срок» (Just-in-Time – JTI). Это позволило ускорить выпуск готовой продукции и сократить запасы деталей на складах. В 1990-е Майкл Харри из Motorola разработал усовершенствованынй вариант системы тотального управления качеством, получивший название Six Sigma, который впоследствии был объединен с «бережливым менеджментом» (lean management).
Реинжиниринг бизнес-процессов Майкла Хаммера. В начале 1990-х Хаммер понял важность фокусирования на потребностях клиентов. Он обнаружил, что поглощенные своими интересами департаменты компаний не могут обеспечить хорошего обслуживания и что для исправления ситуации (особенно учитывая молниеносное распространение компьютеров) нужно не просто улучшить бизнес-процессы, а полностью перестроить их с чистого листа.
Управление отношениями с клиентами (Customer Relationship Management) Марты Роджерс и Дона Пепперса. В 1994 году книга Роджерс и Пепперса «Управление отношениями с клиентами: маркетинг один на один» (Customer Relationship Management – One-to-One Marketing) предвестила конец эпохи массовых продаж, рассказав, как при помощи компьютеров выявлять предпочтения каждого из клиентов.
Организационное обучение (Organizational Learning) Питера Сенге, Массачусетский технологический институт. В 1980-х годах профессор Питер Сенге обратил внимание, что все большее число отраслей становятся зависимы от уровня образования сотрудников. В результате проведенного исследования он заключил, что в дальнейшем скорость организационного обучения (именно скорость, а не масштаб) будет определяющим фактором достижения успеха.
Стратегические карты (Strategic Maps) и система сбалансированных показателей (Balanced Scorecard) Роберта Каплана и Дэвида Нортона. В 1996 профессора Нортон и Каплан опубликовали первую из четырех книг по этой теме – «Система сбалансированных показателей» (Balanced Scorecard). Они поняли, что управленцы терпят неудачу и теряют работу не из-за того, что не могут сформулировать стратегию, а из-за того, что не в состоянии ее успешно реализовать. Поэтому они порекомендовали руководителям доносить стратегию до своих сотрудников, используя визуальные карты, а также перейти от ежемесячного мониторинга финансовых результатов к анализу нефинансовым операционным показателям, увязывающм каждодневную работу со стратегическими целями компании.
Станет ли прогнозирующая аналитика очередным шагом вперед?
Управление результативностью, которое мы определяем как сочетание различных управленческих, операционных, потребительских и финансовых методик, охватыает все наработки, приведенные выше. Оно объединяет всевозмжные методологии и системы, которые их поддерживают, ради получения синергетического эффекта, который не достигается, если внедрять эти элементы по отдельности.
Профессор Том Дэвенпорт из колледжа Бэбсон в январе 2006 года опубликовал в Harvard Business Review статью, где назвал прогнозирующую аналитику (predictive analytics) инструментом, способным дать конкурентное преимущество. Дэвенпорт ввел в обиход выражение «соревнование в аналитике» (competing on analytics). Он исходил из того, что скорость перемен на всех уровнях стала столь высокой, что реагировать на событие после того, как оно произошло, совершенно бесмысленно. Дэвенпорт высказал мысль, что компании должны предвосхищать перемены и действовать проактивно, используя прежде всего возможности количественного анализа. Сегодня это возможно благодаря гигантским объемам накопленной бизнс-информации и мощному статистическому ПО, способному выявлять ранее скрытые закономерности и выдавать достоверные прогнозы.
В недавнем исследовании, проведенном при поддержке SAS и Intel, Дэвенпорт и двое его коллег изучили 32 организации, активно применяющие возможности аналитики. Выяснилось, что наибольшего успеха добиваются те, кто: 1) сохраняет и обрабатывает большие объемы операционной информации; 2) объединяет ее с данными из открытых источников; 3) умеет принимать решения опираясь на факты. Такие организации не боятся экспериментировать. Например, банк Credit One (ведущий эмитент кредитных карт в США) ежегодно проводит более 30 тысяч экспериментов, чтобы выявить наиболее желательных клиентов и сформулировать для них самое привлекательное предложение.
Кроме того, можно осуществить микросегментирование клиентов по возрасту, уровню доходов, области проживания и истории покупок. Это поможет понять, какие клиенты могут перейти к конкурентам, и удержать их, предоставив скидки или более высокий уровень обслуживания. Опять же, малейшие изменения в потребительских предпочтениях можно отслеживать в режиме реального времени и принимать соответствующие меры.
Исследование Дэвенпорта доказало, что прогнозирующая аналитика дает существенные выгоды. Компании, которые используют ее возможности, вдвое быстрее внедряют инновации, наращивают конкурентные преимущества и реагируют на перемены.
В завершение хочется отметить, что управление результативностью позволяет не только отслеживать эффективность, но и повышать ее. Интеграция систем и данных жизненно важна, но без использования прогнозирующей аналитики едва ли удастся реализовать весь потенциал управления результативностью.