Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть - [15]

.

Если вы внедрите в свою работу такую же модель, то сможете сконцентрировать нужные средства на рекламных мероприятиях, адресованных действительно ключевым клиентам. Отдел марок, для которого мы ее разработали, начал рассылать своим ценным клиентам эксклюзивные предложения и предлагать значительные скидки на все продукты. Короче говоря, мы сделали все, что могло помочь этим людям почувствовать себя особенными (каковыми они на самом деле и были).

Результаты должны оказаться феноменальными. Мы вправе предполагать большой рост продаж, когда на каждый доллар, инвестированный в адресные рекламные кампании, можно получать четыре доллара, а то и больше. Подобный анализ, проведенный для сравнительно небольшого клиента, привлек внимание специалистов, которые вели счета самой крупной на то время компании – British Telecom (BT).

British Telecom – доля кошелька

Дела начали приобретать серьезный оборот! У телекоммуникационных компаний имеется невероятный объем информации о подписчиках на их услуги. Каждый ваш звонок приводит к появлению новых данных и позволяет этим компаниям лучше понять, насколько ценным клиентом вы являетесь и в чем заключается ваш потенциал в условиях высококонкурентного рынка. Любая информация о доле кошелька, которую может получить компания, имеет огромную важность. Особенно это касается рынка стационарных телефонных линий, который практически не растет. BT Business (BTB) – специальному подразделению компании British Telecom, работающему исключительно в секторе B2B, – удавалось довольно успешно удерживать существующих клиентов с помощью программ лояльности и скидок. Было понятно, что BTB не составит труда удержать любого абонента, которого удастся найти. И мы решили помочь им в поиске интересующих их потребителей.

Мы начали с изучения тенденций поведения организаций-клиентов, использовавших BTB только для звонков по телефону, и обнаружили, что их поведение как потребителей зависит от нескольких факторов.

1. Общее количество имеющихся у них линий. Ничего удивительного – чем больше линий, тем больше звонков будет делать организация.

2. Производственный сектор, в котором они работают. Например, судоходные компании делают больше звонков, чем другие.

3. Географический разброс бизнес-единиц организаций. Можно предположить, что сотрудники компании, имеющей подразделения в разных городах (или странах), будут проводить больше времени на телефоне, беседуя с клиентами и коллегами из других офисов.

У BTB имелось достаточно информации для проведения анализа по всем трем перечисленным факторам. Мы использовали их данные для создания алгоритма, позволявшего сравнивать «равное с равным». Нет смысла проводить сравнительный анализ потенциала дохода между консультационной фирмой, где работают два сотрудника, и международным колл-центром. Чтобы понять, где кроются самые интересные возможности, мы должны были придумать способ сравнить между собой компании из одной и той же отрасли.

Поэтому для начала мы рассчитали величину показателя «расходы» – величину ежемесячного счета для клиента в расчете на одну телефонную линию. Затем мы рассортировали всех клиентов BTB в зависимости от величины этого показателя. Теперь мы знали, сколько тратит каждый клиент – причем не только общую сумму, но и в разбивке по телефонным линиям. Например, мы знали, что компания A, занимающаяся арендой автомобилей и имеющая сорок отдельных телефонных линий, тратила на работу с BTB по 3 тысячи долларов, или 75 долларов в расчете на линию.

Затем мы сравнили компанию А со всеми остальными компаниями из нашей базы, занимавшимися сдачей автомобилей в аренду. Так как в данном случае свою роль смогли сыграть региональные особенности, мы сравнивали ее с компаниями, расположенными исключительно в регионе Корнуолла. Теперь давайте предположим, что первые 5 % компаний (с точки зрения расходов в расчете на линию) в регионе Корнуолла тратили в среднем по 120 долларов на линию. Это давало нам основания предположить, что такие компании тратили на работу с BTB все свои бюджеты в этой категории (то есть BTB имела 100 % доли их кошелька). Поскольку мы уже знаем, что расходы зависят от географии и сектора производства, то можем предположить, что и компания А в состоянии потратить 120 долларов в расчете на линию. Тот факт, что она платит BTB лишь 75 долларов, означает, что оставшиеся 45 долларов она отдает конкурентам, то есть мимо BTB уплывает значительная часть бюджета компании А – и на это имело смысл обратить внимание.

Чтобы убедиться в правильности нашего алгоритма, мы проверили его тремя способами: изучили данные по справочным службам; отследили всплески звонков; проанализировали данные третьих сторон. Позвольте мне подробнее объяснить, что именно мы сделали.

– Справочные службы. В среднем сопоставимые компании делают одно и то же количество звонков в справочную службу (предположим, такие звонки составляет 1 % от общего количества). Если моя компания совершает в день тысячу звонков, и десять из них делаются в справочную службу, то можно предположить, что BT имеет около 100 % моего бюджета, связанного с телефонным обслуживанием. Но если BT (которой принадлежит справочная служба) видит, что компания, совершающая сотню звонков в день в справочную службу, при этом делает через линии BT всего тысячу звонков за тот же период, то она может быть уверена: компания делает в день до десяти тысяч звонков (и девять тысяч из них – через кого-то еще). Разумеется, BT стоит внимательнее отнестись к этому клиенту.