Управление оттоком: как помочь клиенту оставаться лояльным.

  Автор: Кирилл Булгаков, Генеральный Директор Sputnik Labs

  Все мобильные операторы по определению занимаются массовым обслуживанием абонентов, а в условиях массового обслуживания о персональном отношении к клиенту можно говорить с определенными оговорками. В некотором смысле все программы лояльности как средства снижения оттока клиентов к вашим конкурентам есть в хорошем смысле имитация персонального обслуживания.

  Такой подход эффективен и, следовательно, имеет право на существование в том случае, когда мы в состоянии ответить на три вопроса:
• Как узнать клиента?
• Как выбрать правильные стимулы?
• Как соединить знание с действием?
  Обсудим здесь вопрос знания своих клиентов. Сразу можно сказать, что специфика мобильного оператора позволяет оперировать внушительными данными (быть может, менее объемными, чем у банкиров или страховщиков, но куда более значимыми и персональными, чем, например, в ритейле).
  Первоочередная цель для оператора - эффективно выявлять клиентов, склонных к оттоку, и предотвращать их уход применением упреждающих действий.
  В соответствии с категорией клиента (см. рисунок) по его предрасположенности к уходу, оператору может быть необходимо предпринимать различные шаги.

  1. ключевые клиенты
• Ценные и лояльные клиенты
• Нужны   лишь   ограниченные   усилия,   так   как   клиенты   удовлетворены существующим положением дел.
  2. Требующие внимания
• Ценные, но не лояльные клиенты
• Выявляя  этих клиентов  и  анализируя  причины  нелояльности,  оператору необходимо принимать меры по удержанию.
  3. Безубыточные
• Лояльные, но не очень ценные клиенты
• На основе анализа возможного развития принимать маркетинговые меры
  4. Убийцы ресурсов
• Наименее лояльные клиенты с низкой ценностью
• Следует избавляться от таких клиентов
  Таким образом, наиболее важно оперативно выявлять категории клиентов, требующих внимания, и сосредоточить свои действия на этих клиентах. Задачи можно сформулировать так:
• классификация клиентов и выделение класса, требующего внимания, в частности:
• клиентов, совершающих действия похожие на мошеннические
• клиентов, собирающихся перестать пользоваться услугами компании
• определенных экспертом
• Анализ и интерпретация классов клиентов
• Эскалация упреждающих процедур в (CRM, смежные информационные системы)
  Необходимыми составляющими решения этих задач служат, прежде всего: единая клиентская база  (например,  база данных  CRM),  содержащая  полную  информацию  по  клиенту; аналитические   средства   анализа   клиентской   базы;   инструменты   для   упреждающих (проактивных) действий.
  Говоря о единой клиентской базе как универсальном фронт-офисном интерфейсе оператора, мы предполагаем наличие в ней таких возможностей, как
• анализ и сегментация
• эскалация автоматических процессов
• общая рабочая среда для различных департаментов
• интегрированные каналы взаимодействия
• сквозной цикл управления клиентской информацией
  В такой системе вся история по клиентам доступна из одного интерфейса. При этом существует строгое разграничение прав доступа, возможности по маршрутизации процедур, распределению ответственных, нотификации и отчетность по факту исполнения и т.д.
  Существуют доказавшие свою актуальность методы анализа, позволяющие с высокой степенью достоверности выявлять тенденции поведения различных групп клиентов. Наряду с западными разработками есть качественные решения российских ученых (РАН, школа академика Журавлева). Такие технологии являются приложениями теории массового обслуживания и могут в принципе применяться в любой компании, ведущей клиентские операции. Главное, чтобы взаимодействия с клиентами протоколировались.
Такие решения могут поставляться в качестве отдельного блока, но наиболее эффективные результаты показывают инструменты, интегрированные в состав CRM-решения как часть среды для аналитики.
  Остановимся на общем принципе работы метода. Для анализа используют исторические данные о поведении абонентов (из базы данных CRM, биллинга и смежных систем) на некотором промежутке времени (см. рисунок). На этом интервале отбираются факты ухода клиентов, в результате формируется гипотеза о поведении клиентов.

  В анализе используются, в частности, данные:
• о времени и направлении звонков
• об используемых тарифных планах
• о частоте платежей
• о звонках на «любимые» номера и т.п.
  На основании заданных параметров строится т.н. обобщенная мера сходства клиентов. В частности, ушедшие клиенты оказываются по своему поведению близки друг к другу и далеки от остальных клиентов. Проверка результатов проводится на следующем за обучающим интервале времени. Результаты удобно представлять на карте ухода абонентов (см. рисунок; он упрощает ситуацию: реальная картинка многомерна и зависит от числа параметров, используемых при анализе).

  На карте ухода отражаются: действующие абоненты, абоненты ушедшие и абоненты, склонные к уходу. Данные по склонным к уходу абонентам фиксируются в CRM-системе и используются в качестве базы для эскалации процедур удержания для подгруппы доходных абонентов, склонных к уходу К преимуществам подхода можно отнести:
• Объективность: обобщённая мера сходства строится автоматически, по сути, без
вмешательства экспертов
• Интерпретируемость: можно выявить причину ухода
• Оперативность: причина ухода может быть выявлена при появлении относительно
немногочисленной группы уходящих
  Следующим шагом является реакция оператора на сигнал о попадании абонентов в «группу риска» (см. рисунок). На практике применение ненаправленных действий представляется большинству операторов наиболее оправданным.

  В качестве дополнительного средства анализа для направленной реакции может быть полезен профиль абонента: анализ динамики звонков, платежей и т.п. в разрезе одного абонента. Этот инструмент может также быть полезен для расчета типовых клиентских профилей. В заключение еще раз подчеркнем, что все обсуждавшееся нужно мобильному оператору для мягкой, вежливой подсказки клиенту, что можно было бы сделать, чтобы для него использование услуги именно этой компании было бы наиболее приятно и выгодно. Метод позволяет решить задачу на полшага раньше, чем в момент ухода, и эти полшага имеют вполне конкретную стоимость для компании, дополняя основные составляющие удовлетворенности: качество услуги и качество сервиса. Вопрос форм «подсказок», а также стимулов для превращения общения клиента и оператора в увлекательное путешествие достоин отдельной статьи.