EN

Управляйте своими клиентами

О том, кто ваши потребители, как их привлечь и как выстроить с ними долгосрочные выгодные отношения.

В статье о своих бизнес-проблемах с клиентами рассказывают реальные представители бизнеса. Что их объединяет? Высокая стоимость привлечения клиентов, небольшой средний чек, низкий уровень сервиса и отклика потребителей, большой отток. Почему компании сталкиваются с этим и что может помочь?

Потребительское поведение — что это и зачем бизнесу это знать

В современном обществе изобилие продуктов и товаров стимулирует людей к активному потреблению. Но проблема удовлетворения материальных и духовных потребностей сохраняется и сейчас, так как в условиях многообразия товаров и услуг выбор еще больше затрудняется и осложняется, а вопрос качества предлагаемой потребителю продукции окончательно не решен. Возможно ли вообще в таких условиях управлять поведением клиентов и зачем это делать, если это так сложно?

Начнем с того, что определим, что такое поведение клиентов:

Поведение клиентов (consumer behavior) — это все действия отдельных лиц или групп лиц, связанные с покупкой, пользованием и распоряжением товарами и услугами, включая эмоциональные, психические и поведенческие реакции потребителя, которые предшествуют или следуют за этими действиями.

Грубо говоря, поведение клиентов — это наука, которая исследует, как эмоции, отношения и предпочтения влияют на покупательское поведение. Исследование поведения клиентов тесно связано с психологией, социологией, этнографией, маркетингом, поведенческой экономикой и прочими науками.

Уже становится ясно, что поведение клиентов должно быть под особым вниманием у бизнеса. «Угождая» клиенту, у компании больше шансов увеличить прибыль и заработать лояльность. Однако, и здесь не все так просто. Самое простое определение термина выглядит так:

Управление потребительским поведением — это система действий, направленных на удовлетворение потребностей клиентов в товарах и услугах, их удержание и повышение лояльности в интересах бизнеса (увеличение чека, прибыли и проч.).

Чтобы понять потребности клиентов, их предпочтения, расположенность к производителям, — необходимо провести анализ поведения клиентов, который также дает возможность выявить уровень удовлетворенности продуктом и приверженность к нему. Эти аналитические данные в дальнейшем помогают выстраивать эффективную маркетинговую стратегию, в частности, в вопросах ценообразования, рекламы и каналов маркетинга.

Зачем управлять потребительским поведением?

Мы рассмотрели важные термины и их значимость в мире бизнеса. А теперь мы подошли к главному вопросу — зачем все-таки изучать потребительское поведение и управлять им? Дело в том, что основополагающие модели потребительского поведения меняются с невероятной скоростью. Однако, многие компании до сих пор пользуются одним принципом лояльности клиентов — «если потребитель удовлетворен, он не расстанется с нашим продуктом», — однако эта стратегия в реальности перестает работать, а инертность компаний приводит к краху бизнеса.

Большинство исследователей потребительского поведения сходятся в едином мнении, что покупатель становится все более искушенным и сообразительным, тщательно изучая товары или услуги перед покупкой — сравнивает, подсчитывает, анализирует, — а все потому, что он стал осознавать свою ценность для компаний и имеет свободу выбора.
Таким образом, потребитель становится более сложным для понимания и непредсказуемым, и одной удовлетворенности мало для поддержания устойчивого доходного бизнеса:

в автомобильном бизнесе 85% потребителей утверждают, что они удовлетворены приобретенным автомобилем, но только 40% покупают ту же марку;
в B2B-бизнесе 65−85% переключившихся на другого поставщика уверяют, что они были удовлетворены или очень удовлетворены имеющимся поставщиком.

Это лишь несколько примеров. В реальности все намного сложнее, и один показатель — не является мерилом эффективности взаимодействия с клиентами. Здесь нужен комплексный подход — полноценный и глубокий анализ данных.

Сложности взаимоотношений с клиентами

Управление потребительским поведением — это сложная и многогранная тема, которая причиняет множество проблем компаниям, тормозя их рост и повышая риски недополучения прибыли.

Рассмотрим реальные истории наших героев, которые столкнулись с бизнес-болями во взаимоотношениях с потребителями.

Предсказательная модель

Первый наш герой — Александр — аналитик в крупной сети магазинов обуви. Ассортимент компании достигает 5 млн. видов, а магазины представлены по всей России, поэтому анализ клиентов для бизнеса является одним из важнейших процессов. От клиентов напрямую зависит успешность бизнеса — узнаваемость бренда, лояльность потребителей, удовлетворенность качеством, уровень прибыльности и т. д.

Александр озвучил очень важную проблему:

У нас есть сейчас BI-система, с которой мы активно работаем. В принципе, нас все устраивает — там есть данные, которые нам нужны. Но есть и проблема — там нет предсказательной модели, которая бы нам подсказывала, какие механики лучше делать. Это касается и товаров, и CRM-базы. То есть нам было бы очень интересно, если бы система подсказала — какому клиенту сейчас лучше выставить предложение, какой посыл должен быть у предложения и т. д. У нас большой ассортимент — порядка 5 млн. уникальных карт, и мы знаем, когда и что покупалось, но нет настройки, которая бы помогала в коммуникации с клиентами. Допустим, вот этим клиентам стоит послать сообщение / стоит прокуммуницировать с таким-то предложением, а с этими клиентами — не стоит коммуницировать, потому что мы потратим зря время. И конечно хотелось бы весь этот процесс автоматизировать — сейчас у нас ручной неавтоматизированный подход

Что мы советуем?

Мы видим, что даже у такого масштабного бизнеса есть сложности. Здесь очевидны проблемы, связанные объемом обрабатываемой информации, автоматизацией процессов и уровнем роста заинтересованности потребителей.

Внедрить решение с предсказательной системой, которое бы содержало «умные» алгоритмы, способные автоматически определять наилучшие для компании комбинации и подсказывать варианты для принятия правильных управленческих решений. Данная система также поможет минимизировать количество непроизвольных ошибок и ошибок, связанных с человеческим фактором.

Автоматизировать бизнес-процессы в части управления потребительским поведением и отслеживать уровень вовлеченности и лояльности клиентов в автоматическом режиме, корректируя и направляя его в зависимости от политики компании.

Согласованность и автоматизация

Второй наш герой — Дмитрий.
Он является руководителем управления аналитики в развернутой сети ресторанов. В его ведении 7 отделов — от планирования и коммерческой аналитики до маркетинга и работы с розничными подразделениями.

Дмитрий рассказал о главной бизнес-боли — согласованности всех отделов и подразделений, в том числе в части работы с клиентами — компания нуждается в качественном и автоматизированном прогнозировании, основанном на данных.

У нас очень большая боль — настройка процессов и механизмов — элементарно собирать данные для планирования и прогнозирования. У нас есть определенный маркет-календарь и в принципе понятные движения по нему с «промо-давлением». Но нет согласованности между отделами. Весь этот промо-календарь мы неким образом пытаемся оцифровать для всех и положить его в прогноз, с одной стороны, а с другой стороны — померить эффективность по факту. Сейчас это такой экспертно-ручной труд, который требует включения неких дополнительных компетенций

Что мы советуем?

Комплекс мероприятий по прогнозированию в целом и анализу, связанному с потребительским поведением, является сложным и многоступенчатым процессом. Разные стадии — от сбора и очистки данных до проведения анализа и интерпретации результатов — требует времени, усилий и вложений. В компании Дмитрия прослеживается проблема, связанная напрямую с управлением клиентским поведением — согласованность, оцифровка и автоматизация бизнес-процессов.

Попробовать внедрить недорогой аналитический инструмент, который сам наладит и автоматизирует необходимые бизнес-процессы — выстроит работу с данными, согласует отчеты и прогнозы, автоматизирует планирование и будет выдавать рекомендации, в том числе по работе с потребителями.

Отток клиентов

А это — Федор — директор по маркетингу в компании, которая владеет небольшой сетью мини-маркетов в нескольких регионах России. Сфера деятельности мини-маркетов — продовольственные (и сопутствующие им) товары.

Главной проблемой Федор озвучил нарастающий отток клиентов в условиях высокой конкуренции:

Высокая конкуренция в нашем бизнесе была и будет всегда. Но мы все чаще стали сталкиваться с проблемой оттока клиентов. Хотелось бы как-то оценивать потенциальный отток клиентов. На текущий момент у нас пока что ничего такого нет — ни инструментов для аналитики, ни аналитики как таковой. Хотелось бы предупреждать уход клиентов, и как-то с ними коммуницировать, например, что-то предлагать, предупреждая их уход

Что мы советуем?

Проблема, которую озвучил Федор, очень серьезна для такой компании — ведь аналитика сейчас является неотъемлемой частью любого бизнеса. Понимать предпосылки, следствия, видеть и предугадывать будущее на несколько шагов вперед, иметь конкурентные преимущества и умело ими пользоваться, знать своих клиентов, их желания и возможности — это примеры того, в чем помогает аналитика, и того, что помогает бизнесу расти.

Внедрить автоматизированное решение, которое поможет наладить взаимоотношения с клиентами — будет их сегментировать, оценивать потенциал и уровень оттока, прогнозировать их уровень активности и автоматически рекомендовать наиболее точные предложения для каждой группы клиентов.

Использовать data-driven подход, который поможет опираться не на опыт и интуицию, а принимать обоснованные и максимально эффективные решения на основе данных.

Лучшие практики и примеры

Следующая героиня — Анастасия. Она является ведущим аналитиком в небольшой сети магазинов спортивных товаров и одежды. Магазины представлены в 5 регионах России и успешно функционируют с 2015 года.

Во взаимоотношениях с клиентами Анастасия озвучивает проблему:

Полноценно изучить информацию по лучшим практикам, чтобы принимать лучшие решения — такого не было. Во-первых, это все достаточно сложно, не все готовы делиться такой информацией, потому что это такое, своего рода, конкурентное преимущество. Да, мы сегментируем клиентов по рынку, например, или по ТОПам, иногда делаем ABC анализ. RFM-анализом мы не занимаемся

Что мы советуем?

Проблему разбора лучших кейсов и практик озвучивают многие компании. Во взаимоотношениях с клиентами это тоже очень важный вопрос — знать примеры и иметь возможность применять лучшие техники, совершая меньше ошибок, — мечта каждого руководителя.

Проводить RFM-анализ — это можно делать также с помощью автоматизированных современных аналитических инструментов — RFM-анализ дает возможность сегментировать клиентов и выявлять тех, которые приносят больше денег. В идеале использовать еще более продвинутый метод — LRFMP-анализ — где каждый клиент оценивается уже по 5 факторам — данный анализ является более глубоким и максимально эффективным.

Внедрить продвинутую аналитическую систему со встроенной системой «умных» рекомендаций и внедренными внутрь лучшими алгоритмами и практиками, которая бы защищала бизнес от ошибок, улучшала отношения с покупателями, повышала лояльность к бренду и автоматически давала рекомендации по повышению прибыли.

Грамотное сегментирование клиентов

Еще один герой — Георгий.
Он является руководителем отдела аналитики в сети фитнес-клубов. Компания работает порядка 5 лет и и имеет разные программы лояльности и занятий, поэтому является популярной как в молодежной среде, так и среди средневозрастной и возрастной категории людей.

Георгий рассказал о сегментировании клиентов в компании:

Наши аналитики занимаются сегментированием, но опять же все упирается в качество данных и возможности тех же серверов и мощностей, на которых это все крутится. А еще у нас аналитика возникает как Ad hoc — нет постоянной основы. Ну вот специалисты что-то сегментируют раз в квартал или даже раз в полгода, и там даже там есть какая-то методология, но регулярности нет

Что мы советуем?

Здесь прослеживается несколько важных проблем — улучшение качества данных и грамотное систематическое сегментирование.

Проводить грамотную сегментацию клиентов — она позволяет точечно работать с каждой группой клиентов — изучать, анализировать, отслеживать активность и эффект от применяемых мероприятий. Желательно автоматизировать этот процесс, т.к. клиентов в компании много и делать это вручную — крайне долго и затратно.

Улучшая качество данных с помощью современного инструментария — продвинутые системы сами способны подготавливать и повышать данные к анализу, освобождая время и другие ресурсы компании.

Давайте обобщим полученную информацию.

Что общего у наших героев?

У всех компаний наблюдаются проблемы во взаимоотношениях с клиентами:

отсутствует грамотная и систематическая сегментация;
наблюдается высокий уровень оттока и низкая лояльность;
отсутствуют налаженные бизнес-процессы;
не хватает автоматизации и современных аналитических систем.

Проблемы

Повысить эффективность управления ассортиментом, дистрибуцией и ценообразованием:

проводить более широкую классификацию товаров;
начать глубоко изучать данные и на их основе принимать решения;
лучше изучать потребительский спрос и влияющие на него факторы;
минимизировать ошибки вследствие человеческого фактора.

Цели

Обобщенные проблемы наших героев факторы ухудшают взаимоотношения с клиентами, а также снижают важнейшие экономические показатели деятельности.

Для того чтобы реализовать цели максимально эффективно, быстро и точно, мы посоветовали компаниям внедрить AltMacros «Управление потребительским поведением».

Что получил бизнес от внедрения AltMacros?

После внедрения AltMacros наши герои отметили положительные стороны.

Установка AltMacros «Управление потребительским поведением» прошла быстро, легко и не потребовала дополнительных затрат — вложений денег, привлечения программистов и иных специалистов. Большим преимуществом для многих стала 3-месячная техническая поддержка и бесплатные онлайн-консультации от разработчиков.

Деятельность компаний стала более прозрачной и эффективной, так как Инструмент позволил структурировать данные, проводить глубокий анализ и формировать понятные отчеты, а следовательно - руководители могут принимать более взвешенные бизнес-решения на основе полученных выводов.

Цена на AltMacros оказалась значительно ниже в сравнении с другими решениями (в основном коробочными), закрывающими подобные бизнес-проблемы. Таким образом, качественное решение по приемлемой цене стало ощутимым плюсом в решении о покупке, чтобы самостоятельно оценить эффективность от его применения. Также герои отметили важным для себя, что AltMacros и все его «фишки» внутри в виде полезных рекомендаций и методических рекомендации — навсегда остаются в компании, достаточно единовременно покупки и установки.

1

2

3

Закрытие бизнес-болей

Александр решил сложности с автоматизацией бизнес-процессов и получил качественное недорогое решение, имеющее встроенные алгоритмы с предсказательными моделями — инструмент AltMacros сформирован на базе дата-ориентированных подходов и лучших бизнес-практик и способен давать обоснованные рекомендации для бизнеса.

Дмитрий решил проблемы с согласованностью и автоматизацией бизнес-процессов, оцифровкой и анализом промо-календаря — теперь он получает глубокий анализ клиентского поведения на основе данных и получает «умные» рекомендации по взаимодействию с потребителями.

Федор решил задачу нехватки аналитики в компании с помощью современного бюджетного решения, способного выполнять все необходимые задачи бизнеса, связанные с управлением клиентским поведением — теперь бизнес имеет возможность проводить грамотную сегментацию, оценивать потенциал всех клиентов, предупреждать и минимизировать возможный уровень оттока, повышать уровень сервиса и лояльности покупателей.

Анастасии изначально не хватало открытых кейсов и ориентации на лучшие бизнес-практики, но после внедрения инструментов все это стало возможным — теперь бизнес вместе с автоматизированными рекомендациями, лучшими практиками и методическими материалами получил грамотную аналитику в части управления клиентами с возможностью проводить глубокий и эффективный LRFMP-анализ.

Георгий решил сложности с систематизацией и автоматизацией бизнес-процессов — анализ клиентской базы занимает теперь намного меньше времени, грамотная сегментация и «умные» рекомендации позволяют делать индивидуальные предложения для каждого клиента, в компании улучшилось качество и полнота данных.

Таким образом, инструмент AltMacros «Управление потребительским поведением» позволил всем нашим героям решить бизнес-проблемы различного уровня сложности. Внедрение инструментов помогло компаниям наладить взаимоотношения с потребителями, лучше их понять и раскрыть весь их потенциал. Теперь стало возможным быстро и надежно проводить глубокий анализ, разрабатывать более детальные планы и принимать обоснованные управленческие решения. Все это позволило нарастить долю прибыли и повысить уровень сервиса и лояльности клиентов к бизнесу.