Поделитесь вашим контентом. Начните с пункта меню "Создать". Большинство элементов в нём можно размещать без регистрации. И если Вы разместили действительно полезный контент, то после модерации он попадет на все информационные площадки Гильдии Маркетологов и в почтовые рассылки. Все размещенные материалы сохраняются и каталогизируются.

Если Вы решили создать свой блог на инфопортале, то для выделения Вам форума и получения прав модератора свяжитесь с администратором

Как измерить эффективность работы с клиентами

Начать новую тему   Ответить на тему

Предыдущая тема Следующая тема Перейти вниз

Как измерить эффективность работы с клиентами

Сообщение автор Admin в Вт 06 Июн 2017, 18:05

#Клиенты

Наиболее яркий тренд последних лет – рост внимания компаний к удержанию клиентов. Пословица «cтарый друг – лучше новых двух» приобретает особый смысл. Стоимость привлечения новых клиентов крайне высока, гораздо выгоднее продавать существующим клиентам. Как измерить эффективность работы с существующей клиентской базой?


  • Какой должна быть стоимость привлечения клиента с учетом ожидаемого уровня расходов клиента?
  • Как увеличить лояльность клиентов?
  • Что снизить клиентский отток?
  • Сколько нужно тратить на обслуживание и удержание клиентов?
  • Какие продукты и услуги будут востребованы в долгосрочной перспективе? Почему клиенты будут ими пользоваться?
  • Какую стратегию выбрать для роста продаж существующим клиентами?

Поиск ответов на эти вопросы начинается с измерения показателей, отражающих истинное положение дел в области работы с клиентами. Рассмотрим два наиболее распространённых показателей.

Коэффициент удержания клиентов

Коэффициент удержания клиентов (retention rate) отражает то, насколько хорошо компания умеет сохранять своих клиентов. Формула для расчета крайне проста. Главное выбрать правильный период времени, в течение которого оценивается показатель. В зависимости от сферы деятельности компании данный интервал может существенно отличаться.
Коэффициент удержания клиентов = ((количество клиентов на конец периода — количество новых клиентов за период времени) / (количество клиентов на начало периода) х 100%
Коэффициент удержания клиентов легко преобразуется в коэффициент оттока:
Коэффициент оттока (churn rate) = 1-коэффициент удержания клиентов
Если приток клиентов сопоставим с оттоком, то коэффициент удержания будет стремительно падать. Поэтому в компании должна быть культура нулевой толерантности к потере клиентов. Важно постоянно анализировать отток клиентов, честно обсуждать существующие проблемы с сервисом, оптимизировать бизнес-процессы. Более подробно тема борьбы с оттоком раскрыта в другой нашей статье.
Какой уровень удержания клиентов считается нормальным? Такого уровня не существует. Тем не менее, сравнение с отраслевыми бенчмарками позволит оценить, насколько ваши показатели близки к средним показателям по индустрии. Такой анализ нужно делать на постоянной основе.

Пример расчет Retention rate

В начале периода у компании было 1 000 клиентов, за год появилось 450 новых клиентов, при этом 150 покупателей перестали пользоваться услугами компании.
Коэффициент удержания = ((1450-150)-450)/1 000)х100% = 85%

LTV - каковая бизнес-ценность наших клиентов?

Другой показатель, отражающий качество работы с клиентами, — LTV (Lifetime value). Данная метрика отражает уровень прибыли, генерируемой клиентом на всех этапах потребительского цикла — от первой покупки до момента прекращения потребления продукции или услуг компании. На русский язык название данного показателя часто переводят, как пожизненная ценность клиента. На наш взгляд прилагательное «пожизненная» больше ассоциируется с тюремным заключением, чем с ценностью. По смыслу более правильный перевод — предполагаемая или плановая доходность клиента. 

Для чего может использоваться LTV?


  • Расчет и прогнозирование прибыли компании в целом, так и по отдельным сегментам.
  • Анализ клиентской базы и сегментирование потребителей.
  • Подготовка маркетинговых кампаний и оценка эффектов от ее реализации.
  • Моделирование жизненного цикла клиентов на основании анализа динамики изменения показателя на различных интервалах времени.

Что важно знать об LTV?


  • Должен быть выше CAC (customer acquisition cost), т.е. стоимости привлечения клиентов, иначе компания рано или поздно пойдет ко «дну».
  • Наиболее популярен в транзакционных бизнесах (SaaS, банковский сектор, телеком). • Показатель практически не применим в офлайн бизнесе, где нет однозначного соответствия между транзакцией и покупателем. Данная проблема отчасти решается с помощью программы лояльности, которая позволяет связывать покупку с конкретным покупателем.
  • Не существует одной единственной формулы для расчета LTV. Выделяют два основных типа LTV — исторический и прогнозный. В первом случае рассчитывается прибыльность клиента по факту на текущий период. Во втором случае оценивается прибыль с учетом будущих периодов.

Рассмотрим методику расчета показателя. Как было сказано выше, существует множество методик расчета показателя, некоторые из них достаточно сложные и требуют разработки специальных алгоритмов. В данной статье мы не будем погружаться в дебри расчетов и покажем основные подходы к оценке показателя.

Базовая формула для расчета исторического LTV

LTV = ∑Транзакция*% валовая прибыль,
где Ср. валовая прибыль = (доходы — расходы)/ доходы K — Номер временного интервала.
Другая формула LTV актуальная для бизнеса с регулярными платежами:
LTV =∑ARPU*% ср. валовая прибыль / уровень оттока доходов,
где ARPU — среднемесячный уровень дохода с клиента,
Ущерб от оттока доходов — это снижение доходов компании, связанное с оттоком клиентов. Описание методики расчета данного показателя можно найти в нашей статье, посвященной борьбе с оттоком клиентов.

Базовая формула для расчета прогнозного LTV

LTV = ∑ARPU *% ср. валовая прибыль * Длительность ЖЦ клиента в месяцах
Главная сложность в расчете показателя для будущих периодов заключается в определении длительности жизненного цикла клиента. Для расчета данного значения используются различные аналитические модели. Кому интересна более подробная информация на эту тему, рекомендуем познакомиться с презентацией.

Источник: https://ngmsys.com/blog/customer-retention-metrics

Admin
Admin

Дата регистрации : 2016-02-14
Сообщения : 320
Репутация : 7

Вернуться к началу Перейти вниз

Предыдущая тема Следующая тема Вернуться к началу


 
Права доступа к этому форуму:
Вы можете отвечать на сообщения
Яндекс.Метрика