Управление взаимоотношениями с клиентами как условие долгосрочного роста консалтинговой компании Knight Frank. с. 21-23

Возможности CRM-систем условно делят на три категории:

  1. Операционные, которые позволяют вести учёт связанной с клиентами информации: базу клиентов — физических и/или юридических лиц, контактов, истории взаимодействия, документов.
  2. Коллаборационные, которые в рамках работы с клиентом обеспечивают взаимодействие как внутри компании (между разными департаментами и подразделениями), так и вне ее (между компанией и ее партнерами, поставщиками и другими клиентами).
  3. Аналитические, которые не только позволяют строить статическую отчетность по первичным данным, но и служат для глубокого анализа всей информации, например, для многокритериальной сегментации клиентской базы, дифференцирования стратегий обслуживания клиентов, прогнозирования продаж и выработки наиболее эффективных маркетинговых инициатив.

Стратегия управления ценностью клиентов связывает между собой такие важные понятия, как сегментация клиентов (customer segmentation), ценообразование на основе взаимоотношений (relationship pricing), клиентская лояльность (customer loyalty) и маркетинг на основе взаимоотношений (relationship marketing).

Лояльность является основным показателем уровня взаимодействия потребителя и компании и напрямую влияет на ценность данного клиента. Считается, что лояльными являются те потребители, которые положительно относятся к деятельности компании, предлагаемым ею продуктам и услугам, ее персоналу и т.п. Это положительное отношение выражается предпочтением, отдаваемым продуктам данной компании в сравнении с конкурентами, причем это предпочтение устойчиво во времени и характеризуется совершением повторных покупок.

Правильное сегментирование клиентов в зависимости от их лояльности, применение подхода, позволяющего выявить клиентов с высокой вероятностью повышения своего потенциала, лежат в основе стратегии управления ценностью клиентов.

В общем случае модель сегментации разделяет совокупность клиентов на группы или сегменты, внутри которых клиенты схожи по своим характеристикам ценности, а между группами они сильно различаются. Для того чтобы считаться сегментами, полученные формальным путем группы клиентов должны удовлетворять ряду требований, проверка которых бывает весьма затруднительной. Модели сегментации по принципу их построения можно разделить на два класса: на основе пороговых критериев; с использованием методов кластеризации.

На практике чаще всего используется сочетание этих методов. В простейшем случае с помощью двух переменных, ассоциированных с ценностью, например: прибыльности и рискованности, а также пороговых критериев, разделяющих (по мнению экспертов) клиентов на прибыльных и неприбыльных, высокорискованных и низкорискованных, формируются очевидным образом 4 сегмента. Далее выбираются наиболее привлекательные для проведения маркетинговой кампании сегменты, например сегмент низкоприбыльные — высокорискованные, и к ним, как к множеству клиентов, применяется новая сегментация методом кластерного анализа, но уже по набору демографических признаков. В результате выделяются подсегменты, однородные по клиентским характеристикам клиента, что будет использовано при разработке более целенаправленных маркетинговых воздействий.

В более сложных случаях сегментация клиентов проводится методами кластерного анализа сразу по всей совокупности поведенческих переменных, а демографические и психографические переменные используются для обоснования того, что построенные таким формальным путем кластеры являются клиентскими сегментами.

Большинство исследований в области маркетинга приходят к выводу, что для определения ценности клиента наиболее эффективными предикторами являются переменные поведенческой истории клиента. Поэтому в большинстве своем все модели сегментации ограничиваются универсальной тройкой переменных-предикторов, известных по RFM-методу и названных по первым буквам названий переменных:

  1. Recency (R) — давность последнего заказа. Рассчитывается как разность, выраженная в днях, между текущей датой и датой последнего заказа рассматриваемого периода наблюдений;
  2. Frequency (F) — общее количество заказов, сделанных клиентом за рассматриваемый период наблюдений;
  3. Monetary (M) — общее количество денег, потраченных клиентом за рассматриваемый период наблюдений.

Предикторы RFM используются для целей сегментации ввиду того, что историческое покупательское поведение зачастую является надежным ориентиром, говорящим о будущем покупательском поведении и, соответственно, о его ценности для компании.

Технологии работы с клиентской базой данных включает в себя следующие процедуры:

  1. Построение клиентских сегментов по показателям R, F, M.
  2. Описание клиентских сегментов. На данном этапе проводится визуальный анализ карт показателей R, F, M для выявления особенностей в пределах каждого кластера, осуществляется подсчет кластерной статики для формирования профиля кластера. В результате для каждой группы формируется содержательное описание, в котором отражены особенности этой группы, ее отличительные черты, присваивается лаконичное название, а также указывается типичный представитель группы.