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.