Проведение анализа вариаций и связей

Начнем с простого вариационного анализа. Вычерчивание профиля (совокупности параметров) ценности клиента показывает относительное количество клиентов с высоким и низким уровнем трат (см.

Вариации в тратах клиентов достаточно высоки. И вместо того чтобы беспокоиться об оттоке всех, без исключения, клиентов, руководству компании следует подумать об удержании тех, кто расходует большие суммы.

Если пристальнее посмотреть на клиентов, позволяющих себе высокий уровень расходов на услуги мобильной связи, Можно исследовать вариации в тратах с течением времени: всегда ли эти люди много расходуют? Давайте построим кривую стоимости относительно времени. Отображение на графике ежемесячных трат с момента прихода в компанию (с поправкой на сезонные колебания и сглаживание кривой) демонстрирует форму кривой фактора ценности клиента. Например, она может быть постоянной, может характеризоваться первоначально высокими тратами с последующим постепенным спадом или демонстрировать стабилизацию роста после Начального периода.

В данном случае наблюдался первоначальный прирост к °тносительно постоянному уровню трат, за которым следовали спад и уход в скором времени потребителя из компании (см. рис 4 9) Это предполагает, что показателем оттока клиентов является негативная кратковременная тенденция трат. Наблюдаются ли вариации во времени в ходе жизненного цикла клиентов, когда они решают уйти из компании? график «оттока в конкретный момент времени» показывает количество клиентов, которые все еще числятся в регистрационных книгах компании через несколько месяцев после прихода (см. рис. 4.10). Показан процент тех клиентов, которые уйдут в следующем месяце. Наблюдается значительная пропорция потребителей, выбывающих в течение первых нескольких месяцев (когда они понимают, что допустили ошибку, придя в компанию), затем в течение достаточно длительного периода ситуация остается стабильной, пик на графике показывает возрастающее количество клиентов, уходящих из компании примерно в то время, когда наступает срок продления контракта.

Соотнесение времени пиков с определенными событиями в жизни клиентов (продление контракта, выбор новой модели телефона, снижение цен компаниями-конкурентами) помогает выявить важные факторы, определяющие их отток.

Теперь, когда исследования этих вариаций навели на мысль о дальнейшем усовершенствовании потенциальных факторов оттока клиентов, можно перейти к анализу взаимосвязей с использованием таких статистических методов, как регрессия.

Использование статистических методов должно быть обязательно, если речь идет о различии на основании имеющихся данных реальных факторов-определителей стоимости от "пустышек". Но чем сложнее данные, вводимые в сгатисти ческие методы, тем больше вероятность ошибок в конечном результате.

Есть два вида ошибок. Первый из них заключается в неумении видеть важные взаимосвязи данных, если они затмеваются сложностью. Это может происходить из-за того, что разные группы клиентов ведут себя согласно четко определенным, но различным моделям. Когда все они группируются вместе, их усредненное поведение не поддается моделированию. Другая ошибка — нахождение взаимосвязи там, где ее вообще нет. Это происходит потому, что несколько различных переменных соотносятся друг с другом и при этом затруднительно выбрать действительно значимый фактор из всего многообразия, применив при этом статистический метод. Поэтому, прежде чем использовать статистический анализ, лучше опираться на следующее эмпирическое правило: выделить различные группы клиентов для проведения отдельного исследования и уменьшить количество возможных факторов до минимума.

В данном случае существует две четко определенные группы клиентов: клиенты с предоплатой и прямым дебетованием счета и отдельные тарифные пакеты, разработанные для удовлетворения нужд самых разных жизненных укладов клиентов.

Вот главные анализируемые факторы, оставшиеся после проверок наличия данных и вариационного анализа: период времени до продления контракта, тенденции в пользовании за последние три месяца, модель мобильного телефона, средний объем использования за месяц, удобство пакета для клиента (рассчитанная как соотношение средней суммы счета со счетом за самый дешевый пакет для конкретной модели пользования услугами), процент пиковых звонков, приемлемость диапазона пикового времени (как процент внепиковых звонков, сделанных в течение одного часа пикового тарифного периода).

При таком наборе факторов и групп клиентов для уточнения степени важности каждого из параметров в прогнозировании оттока был использован статистический регрессивный анализ, который дает уравнение, применяемое в прогнозировании вероятности ухода клиентов из компании в определенный момент времени — индивидуально для каждого конкретного клиента. Выполняется подсчет баллов по каждому потребителю: чем выше балл, тем вероятнее его уход из компании. Таким образом идентифицируются клиенты с высокой вероятностью ухода в настоящее время. И именно для них нужно разрабатывать более эффективные меры по удержанию.