Разработка умных бизнес-метрик

В данном примере из практики результаты проведения регрессивного анализа показали, что все факторы, используемые для него, ответили на вопрос, покинет ли клиент компанию. Тем не менее одни из них были важнее других.

Следовательно, умные бизнес-метрики для факторов прогнозирования оттока клиентов включали все нижеперечисленные показатели: период времени до продления контракта, тенденции в пользовании за последние три месяца, модель мобильного телефона, средний объем пользования за месяц, Удобство пакета для клиента, процент пиковых звонков, приемлемость диапазона пикового времени, вид пакета услуг и способ оплаты. Это ключевые элементы, на которых необходимо сосредоточиться при прогнозировании, кто же из клиентов решит покинуть компанию.

Умный бизнес-показатель для получения результата этого прогноза — это точность данных прогнозирования оттока клиентов. Однако подобное прогнозирование само по себе бесполезно — нужны действия для его упреждения. Понимание факторов, определяющих отток клиентов, и соответствующих умных бизнес-метрик позволяет разработать меры, которые повлияют на эти критерии и уменьшат вероятность оттока. В частности, как показал вариационный анализ, нельзя допускать ухода из компании тех клиентов, которые расходуют значительные средства на услуги мобильной связи. Например, клиенту, риск ухода которого обусловлен, главным образом, устаревшей моделью телефона, можно предложить скидку при покупке новой современной модели — как стимул остаться в компании. Клиент с высокой долей пиковых звонков, для которого предусмотрен высокий тариф на звонки, должен иметь возможность перейти на более низкий по цене пакет.

В этом примере было обнаружено, что проблема большого оттока клиентов может эффективно решаться следующими путями:

• пересмотр диапазона продуктов, в котором будет предлагаться более дешевое время для

совершения звонков, это поможет клиентам выбрать подходящие пакеты и уменьшит

расхождения между объемом пользования и пакетом в долгосрочной перспективе;

• разработка специальных предложений, направленных на группу из 20% клиентов с

большими тратами, которая характеризуется наибольшей вероятностью ухода из

компании.

Исходя из всего вышесказанного, была разработана политика нацеленности на клиента, согласно которой все клиенты регулярно оценивались по балльной шкале на предмет вероятности немедленного ухода из компании.

Таблица 4.3. Компания мобильной телефонии:

политика нацеленности на клиента Низкий уровень трат Высокий уровень трат Высокая вероятность ухода из компании Позвонить клиенту. Цель звоны — показать, что кг.иек'а действительно цонят, нслучае неподходящего пакета услуг предложить замену Внести специальное предложение в чанисимости от фактора, определившего уход из компании, например, выделение других пиковык часов или скидка на покупку новой модели телефона Низкая вероятность ухода из компании Не предпринимать никаких действий Позвонить клиенту. Цель звонка — показать, что клиента действительно ценят

Этот пример показывает, каким образом детальный анализ данных может привести к разработке планов управленческих действий, основанных на фактах. Кампания оказалась успешной, полностью изменив данную организацию и не допустив ее вступления в порочный круг упадка, вызванного уходом клиентов.