Wnętrze z klientem w tle

Czy wiesz, którzy z twoich klientów są gotowi, aby przenieść swój biznes gdzie indziej? Technologia może w tym pomóc, ale tylko trochę. Reszta zależy od ciebie i garści podręcznych danych.

Czy wiesz, którzy z twoich klientów są gotowi, aby przenieść swój biznes gdzie indziej? Technologia może w tym pomóc, ale tylko trochę. Reszta zależy od ciebie i garści podręcznych danych.

Jak większość przedsiębiorstw, Grand&Toy lubi rosnące liczby, chyba że te liczby reprezentują klientów, którzy odeszli. Firma sprzedająca artykuły biurowe przyglądała się wskaźnikowi odchodzenia klientów, który rósł od małych, jednocyfrowych liczb do kilkunastu procent w niektórych segmentach.

Zobacz również:

Konkurencja była ogromna i biznesowi klienci, którzy generowali 80 proc. dochodu przedsiębiorstwa, zmierzali w stronę drzwi. Kierownictwo zdecydowało solidnie przyjrzeć się twardym danym. Olbrzymiej ilości danych. Używając analitycznego softwaru Clarity Systems, firma rozwinęła dostosowany do swoich potrzeb "wykrywacz zbiegów", który dał pracownikom system "świateł drogowych", bazujący na Internecie. System ten definiował trzy etapy dla każdej relacji z konsumentem: solidny (zielony), problematyczny (żółty) i tonący (czerwony).

"We wszystkich naszych lokalizacjach za każdym, kto się pojawi, idzie raportowanie" - mówi dyrektor CRM i e-commerce Mike Duggan z Grand&Toy. Firmy, które nic nie zamówiły przez ostatnie pół roku, zaczynają otrzymywać oferty reaktywacyjne. Marketerzy używają systemu zarządzania kampaniami Epiphany, aby dotrzeć do segmentu problematycznych klientów. Celem jest przekazanie informacji do firmowego systemu CRM, aby pokierować pracownikami w kontaktach z konkretnymi konsumentami.

Prasanna Dhore, wiceprezes firmy Dryfus "Nie możesz forsować marketingu opartego na bazach danych, ani analityków w marketingu. Na moją korzyść przemówiło to, że nic innego nie działało".

Prasanna Dhore, wiceprezes firmy Dryfus "Nie możesz forsować marketingu opartego na bazach danych, ani analityków w marketingu. Na moją korzyść przemówiło to, że nic innego nie działało".

Gdyby był to biznesowy odpowiednik głupawego hollywoodzkiego love story, kanadyjski sprzedawca odkryłby, że turnover klientów osiągnął nowe dno, podczas gdy dochodowość wzrosła. Ale zachowanie konsumenckie jest tematem na prawdziwą historię, a nie na duży ekran. W rok po wprowadzeniu w życie "wykrywacza zbiegów" Grand&Toy, oddział firmy Office Max, nadal ma trudności z utrzymaniem klientów. Zarząd znajduje pociechę w fakcie, że ma teraz narzędzia, aby precyzyjnie wykryć punkty zapalne, zidentyfikować je i uszeregować według potrzeb, jakich wymagają, aby utrzymać klienta, zanim ten odejdzie. Ale tempo odchodzenia pozostaje nadal wyższe, niż chcieliby to widzieć.

Marketerzy stali wobec wyzwania utrzymania konsumentów od czasów, gdy pierwsze futro zostało wymienione na kilka befsztyków mastodonta. Tradycyjne wysiłki zmierzające do zachowania klienta często miały polegać na mistycznej sztuce handlowego guru, badającego historyczne finansowe dane. Teraz firmy zaczynają zwracać się ku nowemu podejściu: do statystyki, tworzenia modeli i technologii baz danych, używając znacznie szerszego wachlarza źródeł danych, aby określić nie tylko to, co konsument zrobił w przeszłości, ale zaprezentować firmom dokładniejszy pogląd na to, jak mógłby prawdopodobnie zachować się w przyszłości.

Ta nowa generacja narzędzi umożliwia analitykom przeglądanie stert danych, jak dawno temu archeologowie przesiewali piasek dla znaków, aby trafić na trop klientów, którzy myślą o odejściu. Gdy tylko firma odkryje, że pewni klienci podążają w dół, drogą z dala od przedsiębiorstwa, marketerzy i sprzedawcy mogą podjąć kroki, aby ich zatrzymać.

Korzyści z tego, by mierzyć to dokładnie, są dobrze zrozumiałe. Pozyskanie nowego klienta najczęściej kosztuje pięć do dziesięciu razy więcej niż zachowywanie istniejących, przyznaje Paul Nunes, pracownik naukowy na stypendium badawczym w Accenture i współautor książki"Masowy dostatek": 7 nowych zasad marketingu dla dzisiejszych konsumentów".

Wyzwaniem dla sprzedawców jest zniechęcająca liczba zmiennych i 64 rodzaje danych, wobec których stają. Są to produkty kupione przez klientów, sposób zapłaty za nie, czas pomiędzy zakupami, miejsca, gdzie klienci mieszkają albo pracują, pierwotne źródła klientów, dane demograficzne i raporty kredytowe. Lista ciągnie się dalej, a stosunki pomiędzy zmiennymi są daleko zbyt skomplikowane, aby miał wystarczyć przelotny rzut oka na raport. Elementy, które wydają się połączone ze sobą, w gruncie rzeczy mogą nimi nie być, podczas gdy znacznie ważniejsze wzajemne relacje elementów i danych są zakopane kilka warstw niżej. Innowatorzy w tej przestrzeni sięgają jak najgłębiej, aby badać stosunki, zależności i niespodziewane fakty, które przechowują klucze do zirytowanego klienta. To nie jest praca dla prostego arkusza kalkulacyjnego.

Mnożenie ogromnej ilości danych zmienia się w zagmatwaną układankę dostępnych narzędzi, przyznaje wiceprezes Forrester Research, Erin Kinikin. Narzędzia mające wzmocnić utrzymanie klienta wpadają mniej więcej w sześć różnych kategorii, ale wszystkie mają jedną wspólną cechę: wymagają rozległego dostosowania i integracji.

David Cliche, szef komunikacji i marketingu firmy AON Reed "Używamy tych informacji nie tylko aby poprawić naszą politykę obsługi klienta, ale także do myślenia o przyszłym rozwoju produktu".

David Cliche, szef komunikacji i marketingu firmy AON Reed "Używamy tych informacji nie tylko aby poprawić naszą politykę obsługi klienta, ale także do myślenia o przyszłym rozwoju produktu".

Tworzenie analitycznych modeli jest niebezpiecznym zajęciem. Jest to złożony obowiązek i najlepiej będzie zostawić go ekspertom, aby mogli drążyć w masie danych i szukać sensu w nieuchwytnych, z rzadka pojawiających się zależnościach. "To są ludzie, którzy mogą, opierając się na danych, zbudować model, który przewidzi zachowanie" - mówi Brian Johnson, wiceprezydent ds. klientów i dystrybucji w Hitachi Consulting.

Jest jeszcze coś, o czym trzeba wiedzieć: technika nie pomoże, jeśli najpierw sam nie podejmiesz się podstawowego, fundamentalnego planowania i analizy procesu. Czy ty, ze swoją marketingową kulturą, jesteś gotowy, aby przyjąć podejście do swoich klientów całkowicie skoncentrowane na analizie danych? Takie narzędzia nie pomogą twojej firmie, jeśli nikt ich nie będzie używał.

Klub kultury

Kiedy Gary Loveman przyszedł do Entertainment w 1998 jako COO (został CEO w 2003 r.), wniósł znakomitą znajomość marketingowych baz danch. Poprzez utrwalanie i analizowanie informacji o konsumentach, a następnie budowanie odpowiadających im planów marketingowych, firma była w stanie nie tylko utrzymać większość swoich najważniejszych klientów, ale również zmusiła tę grupę do znaczącego zwiększenia interesów z Harrah's. Teraz segment VIP reprezentuje jedną czwartą przychodów firmy.

W późnych latach 90. techniki takie jak metoda regresji nie należały do podstawowego zestawu umiejętności wielu marketerów z Harrah's i większość nie polubiła tej dyscypliny. Rezultatem był znaczący turnover. "W dziale marketingu był niemal każdy" - wspomina Leveman. Reszta albo zrezygnowała, albo została zwolniona, wymieniona na marketerów z doświadczeniem w pracy z danymi.

Niestety, potrzeba przeprowadzenia takiej zmiany nie jest rzadka. Przedsiębiorstwa wprowadzające w życie metody utrzymania klienta i w oparciu o intensywną analizę danych, muszą stworzyć szczególne nastawienie, i to może oznaczać konieczność znalezienia nowego staffu, aby realizował tę strategię. "Pierwsze prawo lojalności klienta mówi, że najpierw trzeba zbudować lojalność personelu" - mówi Jill Griffin, prezydent Griffin Group i autorka "Lojalność konsumenta: Jak to osiągnąć, jak to utrzymać" (Consumer Loyalty, How to Earn It, How to Keep It).

Zewnętrzni specjaliści często są niezbędni do zbudowania analitycznych modeli, które są narzędziami samymi w sobie. Jeśli wprowadza się je poprawnie, powinny być dostępne dla szerszego zespołu marketingowego, aby ten mógł na przykład stworzyć listę lepszych konsumentów, potrzebnych dla bardziej efektywnych kampanii.

"Według mojego doświadczenia narzędzia są teraz takie, że nie potrzebujesz doktoratu ze statystyki, aby je wykorzystywać" - mówi Duggan. "Jeśli rozumiesz, czym jest tworzenie modeli, możesz osiągnąć całkiem niezły sukces".

Faktycznie, zbyt duży nacisk na doświadczonych analityków może mieć pewne wady. "Dobre wieści są takie, że analitycy są zdolni" - mówi Fred Landis, szef programu zwiększania możliwości CRM w firmie Frost & Sullivan. "Czy oni faktycznie rozumieją kwestie biznesowe?" Jeśli nie, mogą spędzać czas, tworząc modele interesujących stosunków, które nie dodają niczego praktycznego do biznesu, bo ich rezultaty nie są czymś, na co kierownictwo może wpływać.