21 Сен

Зачем считать коэффициент удержания клиентов (продолжение)

Зачем оценивать прибыльность новых клиентов, мы говорили раньше. А сейчас даже о более злободневной теме – удержании. И чем математика в этом может быть Вам полезна.

Все знают про старый и избитый принцип Парето (20/80). Но мало кто верит, что около 35% клиентов в его компании убыточно. Или становятся убыточными по итогам мероприятий по удержанию. Так, для повышения лояльности, планировали направить сотрудников сервиса к клиентам. Классное решение! Но когда посчитали, оказалось, что 12% клиентов после этого становятся убыточными на следующие два с половиной года. Будут отрабатывать стоимость выезда нашего специалиста. Решили искать другие решения.

Во вторых, часто правильный ответ на   падение рынка, как ни странно, отказаться от убыточных клиентов. Да, да! Сконцентрироваться на прибыльных клиентах, а не увеличивать базу. И здесь оказывается, что самые прибыльные, это не те, у кого крупные заказы. А клиенты из сегментов, которые сотрудничают с вами максимально долго.

В третьих, слишком много желающих при падении рынка «отжать» у вас клиентов. За активном надо следить. И здесь очень важно ввести простые признаки (предикторы оттока) ухода клиентов от вас. Каждого клиента надо мониторить, как минимум, по трем критериям:

  • время с последнего контакта;
  • время с последнего заказа;
  • динамика заказов по отношению к рынку или близким клиентам.

И если хотя бы один из показателей отклоняется, высылать специалистов по возвращению. И это самая прибыльная стратегия, которая позволяет не тратить средства и ресурсы на лояльных клиентов. Увы, цинично, но это правда.

И часть полезного функционала вы сможете найти в моем бесплатном скрипте. Качайте!

PS Следите за новостями. Новое: бухгалтер по клиентам.

25 Май

Зачем считать коэффициент удержания клиентов

Наивный я парень. Предложил скрипт, но забыл объяснить, как им пользоваться и зачем. Исправляюсь. Кейс первый: привлечение.

Давайте представим, что у вас ограниченные ресурсы для привлечения клиентов. Значит надо выбирать, на каком клиентском сегменте сосредоточиться. Итак, два сегмента:

  • Сегмент 1: стоимость привлечения клиентов 1000 рублей, годовая прибыль от среднего клиента сегмента 1400 рублей
  • Сегмент 2: стоимость привлечения клиентов 1200 рублей, годовая прибыль от среднего клиента сегмента 1300 рублей.

Ах да, стоимость привлечения может обозначаться аббревиатурами SAC или CAC (Cost of Customer Acquisition). Это все расходы на привлечения новых клиентов, включая стоимость ресурсов отдела продаж и рекламу, деленная на количество привлеченных клиентов за период. Очень интересный показатель. Посчитайте.

Итак, при наличии этих данных, на каком сегменте вы сосредоточите свои усилия? Ответ очевиден: Сегмент 1 гораздо более привлекателен. Но это очень однобокий взгляд. С помощью скрипта или другим образом мы можем посчитать коэффициенты удержания клиентов по сегментам на основе прошлых данных. Получилось, что годовой коэффициент удержания в Сегменте 1 = 0,5. А в Сегменте 2 = 0,7. А значит, мы теперь можем рассчитать пожизненную ценность клиента CLV (Customer Lifetime Value) или CLTV. Что одно и тоже, аббревиатуры разные. И могут формулы несколько отличаться. Экономический смысл CLV: какую наиболее вероятную прибыль принесет средний клиент из сегмента за все время своего сотрудничества с компанией. Воспользуемся формулой.

CLV=Годовая маржинальная прибыль от клиента * (Коэффициент удержания/(1+ Cтавка дисконтирования – Коэффициент удержания))

Про ставку дисконтирования погуглите. В нашем случае примем ее равной 0,2.

Сегмент 1 CLV=1400*(0,5/(1+0,2-0,5))=1000

Сегмент 2 CLV=1300*(0,7/(1+0,2-0,7))=1820

Те клиент из второго сегмента принесет компании на 820 рублей больше, чем клиент первого сегмента за счет более длительного сотрудничества с компанией. А клиенты Сегмента 1 с трудом покроют расходы на их привлечение. Компания ничего не заработает даже по показателю маржинальной прибыли. Так что вот так… А каких клиентов вы привлекаете? Какие у них показатели стоимости привлечения, маржинальной годовой прибыли и коэффициенты удержания?

Задавайте вопросы. Понимаю, что тема не простая.

Продолжение следует.

03 Май

Скрипт MS Excel для анализа клиентской базы

В прошлом посте «Как посчитать коэффициент удержания клиентов«, я предлагал принять участие в тестирование. Выгрузку из 1С надо было направить мне на почту. Ну что ж, спасибо тем, кто рискнул это сделать. Благодаря им я смог обкатать скрипт и понять, как адаптировать к различиям в отчетах. Скачать скрипт можно совершенно бесплатно, воспользовавшись формой ниже.


Скачай скрипт бесплатно!

Ваше имя (обязательно)

Ваш e-mail (обязательно)

Скрипт умеет:

  • определять является ли клиент активным или ушел
  • выявлять клиентов из группы риска. А значит надо что срочно звонить или встречаться
  • считать коэффициенты удержания по годам и кварталам

Как настроить скрипт и пользоваться им ниже. Читать далее

Андрей Кулинич. Copyright © 2001-2016