Текст книги "Искренняя лояльность. Ключ к завоеванию клиентов на всю жизнь"

2. Мера успеха

Скотт Кук был обеспокоен. Его компания Intuit, занимающаяся разработкой финансового программного обеспечения, оказалась на скользком склоне, и он не знал, что делать.

Можно с уверенностью сказать, что стороннему наблюдателю его проблемы могли показаться надуманными. С момента основания в 1983 году Intuit росла как на дрожжах. Три ее основных продукта – Quicken, QuickBooks и TurboTax – занимали доминирующее положение на рынке. В 1993 году компания стала публичной, а к концу десятилетия получала значительную прибыль. Деловая пресса восхваляла Intuit как икону обслуживания клиентов. Сам Кук – очень вежливый мужчина в очках, выпускник Гарварда со степенью МВА, который, прежде чем стать соучредителем компании, работал в Procter & Gamble, – обладал инстинктивным чутьем в вопросе важности превращения своих клиентов в промоутеров.

– У нас есть сотни тысяч специалистов по продажам, – говорил он журналу Inc. в 1991 году. – Это наши клиенты.

– Какова миссия Intuit?

– Сделать так, чтобы клиенту понравился продукт, и он уговорил бы пятерых друзей приобрести его.

И что же теперь? Действительно ли его слова воплотились в жизнь? Кук не был уверен. Пока компания находилась в фазе становления и работала в уютном офисе в Кремниевой долине, он лично знал всех сотрудников и мог объяснить им, как важно производить продукты и оказывать услуги, которые потребители действительно полюбят. Все они могли слышать, как он лично отвечает по телефону службы поддержки клиентов. Они могли наблюдать, как он лично принимал участие в знаменитой программе его компании Follow me home («Побудь со мной дома»), в рамках которой сотрудники просили клиентов дать им возможность понаблюдать за тем, как они устанавливают программы, чтобы понять, какие возникают проблемы. Теперь в компании работали тысячи сотрудников. Как и многие быстрорастущие бизнесы, она наняла множество профессиональных менеджеров, которых учили руководить на основе количественных показателей.

Что же это за показатели? Для роста имелось два необходимых условия, как любил выражаться Кук: прибыльные клиенты и счастливые клиенты. Все знали, как измеряется прибыль, но единственным показателем счастья клиентов была неясная статистика «удовлетворенности», почерпнутая из опросов, которым никто не доверял и за которые никто не нес ответственности.

Естественно, менеджеры сосредоточились на прибыли, и последствия этого можно было предсказать. Руководители, сократившие численность сотрудников колл-центра, чтобы снизить расходы, не несли ответственности за выросшее время ожидания или связанное с этим недовольство клиентов. Сотрудница колл-центра, которая так разозлила клиента, что тот переключился на другой программный продукт для расчета налогов, могла, тем не менее, получить квартальную премию, поскольку показатели обслуживания звонков в час у нее были высокими. Общий уровень ее производительности легко поддавался измерению, однако общий уровень благосклонности клиентов нельзя было подсчитать. Менеджер по маркетингу, с подачи которого в программы внедрялись новые модные функции для привлечения клиентов, получал вознаграждение за рост доходов и прибыли; в действительности же дополнительные опции создавали путаницу, что отталкивало новых пользователей. Кук все чаще слышал жалобы. Некоторые показатели доли рынка стали снижаться. Из-за отсутствия системы точных измерений и, как следствие, ответственности, компания постепенно утрачивала то, что и привело ее к успеху, – хорошие отношения с клиентами.

В определенной степени опыт Кука повторил историю развития любого бизнеса. В былые времена, когда каждый бизнес был малым, его владелец мог понять, о чем думают и что чувствуют его клиенты просто по выражению их лиц. Он знал их всех лично и видел собственными глазами, что им нравилось, а что раздражало. Обратная связь была быстрой и непосредственной – и если владелец хотел сохранить свой бизнес, он обращал на нее внимание.

Затем компания вырастала и становилась слишком крупной для того, чтобы их владельцы или менеджеры знали каждого клиента лично. Клиенты приходили и уходили; поток то шел на спад, то прибывал. Не имея возможности оценить мысли и чувства людей, менеджеры корпораций, естественно, фокусировались на том, сколько клиенты тратят, так как этот показатель было легко измерить. Если наши доходы растут, стало быть, мы зарабатываем, думали менеджеры, а значит, делаем все правильно.

Конечно, после появления мощных компьютеров, компании попытались оценивать отношение клиентов более откровенно. Они начали нанимать фирмы, занимающиеся исследованиями рынка, для проведения опроса удовлетворенности клиентов. Пытались отслеживать коэффициенты удержания клиентов. Эти попытки были сопряжены с такими трудностями, что менеджеры за пределами отделов маркетинга, как правило, мудро их игнорировали. Коэффициент удержания, например, отслеживает отток клиентов, то есть показывает, насколько быстро компания теряет клиентов, но при этом ни слова не говорит о еще одном столь же важном показателе: насколько быстро компания их приобретает. Эти коэффициенты – очень некачественные индикаторы отношений, особенно когда клиентов удерживают как заложников с помощью высокой стоимости переключения (на конкурента) или других преград. (Вспомните пример с пассажирами US Airways аэропорта Балтимор/Вашингтон до прихода Southwest Airlines).

Стандартные показатели удовлетворенности клиентов еще менее надежны. Связь между уровнем удовлетворенности и фактическим поведением клиентов, а также между уровнем удовлетворенности и ростом компании очень слаба. Вот почему инвесторы обычно игнорируют отчеты об удовлетворенности клиентов. В некоторых случаях связь между удовлетворенностью и эффективностью обратно пропорциональна. Например, весной 2005 года компания General Motors выкупала целые газетные полосы для рекламы, трубящей о многочисленных наградах, полученных ею от J. D. Power and Associates – крупнейшей компании в области рыночных исследований. Тем временем заголовки в деловом разделе извещали, что доля рынка GM уменьшалась, а акции стоили не дороже бумаги, на которой были напечатаны. И через несколько лет GM объявила о банкротстве.

По мере того как продолжались наши исследования лояльности, мы искали более подходящий измеритель – простой и удобный показатель мыслей и чувств клиентов по поводу компании, с которой они имеют дело. Нам было необходимо найти одно число, которое надежно связывало бы эти отношения клиентов с тем, что они реально делали, а также с ростом анализируемой компании.

Как же тяжело это оказалось сделать! Мы начали примерно с двадцати вопросов исследования под названием «Индикатор лояльности», которое Bain разработала несколько лет назад для оценки состояния отношений между компанией и ее клиентами. (Примеры вопросов: насколько вероятно, что вы снова воспользуетесь продуктами или услугами компании Х? Оцените общую удовлетворенность продуктами или услугами компании Х.) Затем мы решили воспользоваться помощью Satmetrix Systems, компании-разработчика программного обеспечения для сбора и анализа обратной связи от клиентов в реальном времени. (Откроем тайну: Фред работает в консультативном совете компании Satmetrix и работал вместе с ней над разработкой сертификационного курса по NPS.)

Процесс начался с приглашения к участию в исследовании тысяч клиентов в шести отраслях: финансовые услуги, кабельное ТВ и телекоммуникации, персональные компьютеры, электронная торговля, автострахование и интернет-услуги. После этого мы получили историю покупок каждого респондента. Мы также попросили этих людей привести примеры, когда они рекомендовали другим анализируемую компанию. Если получить информацию сразу было невозможно, то ждали от шести до двенадцати месяцев, чтобы получить информацию о совершенных в этот период покупках и данных потребителями рекомендациях. В результате мы получили подробную информацию более чем от четырех тысяч клиентов и провели четырнадцать ситуационных исследований с достаточно большим размером выборки, чтобы измерить связь между ответами отдельных участников исследования и их покупками или рекомендациями.

Все это «перемалывание» чисел делалось с одной целью – определить, какие вопросы исследования показывали наиболее сильную статистическую связь с повторными покупками или рекомендациями. Для каждой отрасли мы надеялись найти по меньшей мере один вопрос, эффективно предсказывающий действия клиентов, чтобы прогнозировать таким образом рост компании. Мы делали ставки на то, каким может быть этот вопрос. Нам самим – возможно, отражая годы исследований в области лояльности, – очень нравился вариант: насколько вы согласны с тем, что компания Х заслуживает вашей лояльности?

Однако результаты оказались иными, и они стали сюрпризом для всех нас. Оказалось, один и тот же вопрос – главный вопрос – работал для большинства отраслей. И вопрос этот звучал так: насколько вероятно, что вы порекомендуете компанию Х своему другу или коллеге? В одиннадцати из четырнадцати случаев этот вопрос получил первое или второе место. Еще в двух или трех он был весьма близок к вопросу-победителю, таким образом, первое или второе место в рейтинге можно было поделить между ними.

Обдумав полученные результаты, мы пришли к выводу, что они совершенно логичны. В конце концов, лояльность – это сильная, связанная с ценностью идея, обычно имеющая отношение к семье, друзьям и стране. Люди могут быть лояльными к компании, в которой совершают покупки, но не описывать свои чувства этим словом. Однако если им действительно нравится работать с определенным поставщиком товаров или услуг, что для них будет естественнее всего? Конечно, рекомендовать эту компанию тем, кто им не безразличен.

Мы также поняли: для того чтобы клиенты дали личную рекомендацию, должны выполняться два условия. Во-первых, людям необходимо знать, что компания предлагает исключительную ценность в понятных для экономиста терминах: цена, характеристики, качество, функциональность, простота использования и прочие подобные факторы. Во-вторых, они также должны испытывать приятные эмоции в своих отношениях с компанией, верить, что компания знает, понимает и ценит их, прислушивается к ним и разделяет их принципы. В первом случае компания завоевывает разум клиента. Во втором – сердце. Только при равенстве обеих частей уравнения клиент с энтузиазмом порекомендует компанию другу. Клиент хочет быть уверенным в том, что его друг получит что-то по-настоящему ценное и, кроме того, что компания хорошо обойдется с ним. Вот почему вопрос «Насколько вероятно, что вы порекомендуете?..» дает такой эффективный показатель качества отношений. Он анализирует и рациональную, и эмоциональную составляющие.

Однако мы не хотим переоценивать полученный результат. Несмотря на то что вопрос «Насколько вероятно, что вы порекомендуете?..», несомненно, лучше остальных предсказывает поведение потребителей в разных отраслях (причем не только в отношении рекомендаций, но и в отношении повторных покупок и увеличения потраченной суммы, а также желания предоставлять обратную связь), его нельзя назвать лучшим абсолютно для всех отраслей. В определенных условиях, при работе с корпоративными клиентами например, вопросы: «Насколько вероятно, что вы продолжите приобретать продукты или услуги компании Х?» или «Насколько вероятно, что вы порекомендуете нам активнее сотрудничать с компанией Х?» – дают лучший результат. Поэтому компаниям необходимо выполнять домашнее задание – проверять эмпирическую связь между ответами анкеты и последующим поведением клиентов относительно компании. Когда же эта связь устанавливается, как мы увидим в главе 3, возникает убедительный эффект: он дает инструментарий для измерения результативности, определения ответственности и обоснования инвестиций. Он показывает соотношение между клиентоцентричностью и прибыльным ростом.

Конечно, поиск правильного вопроса – только начало. Теперь нам необходимо было найти правильный способ оценки ответов.

Оценка ответов должна быть такой же простой и однозначной, как и сам вопрос, а шкала иметь смысл для отвечающих на вопрос клиентов. Категоризацию ответов нужно сделать понятной для менеджеров и сотрудников, ответственных за результаты. Правильная категоризация даст возможность эффективно разделить клиентов на группы, заслуживающие разного внимания и разной реакции компании в зависимости от их поведения, ценности для компании и потребностей. В идеале шкала и категоризация должны быть настолько легкими для понимания, чтобы даже непосвященные – инвесторы, регуляторы, журналисты – могли понять основные идеи без инструкции по применению и изучения курса статистики.

По этим причинам мы остановились на простой шкале от 0 до 10, где 10 означает «очень вероятно, что порекомендую», а 0 – «маловероятно». При отображении поведения клиентов на этой шкале мы обнаружили (и продолжаем обнаруживать в дальнейшей работе с клиентами) три кластера, соответствующие разным моделям поведения.

1. В один сегмент попадали клиенты, поставившие компании оценку 9 или 10. Мы назвали их промоутерами, поскольку они ведут себя как промоутеры. У них самый высокий рейтинг повторных покупок, на их счету 80 % всех рекомендаций.

2. Второй сегмент – пассивно удовлетворенные, или пассивные, поставившие компании оценку 7 или 8. Повторные покупки и рекомендации этой группы были намного ниже, чем у промоутеров, часто на 50 % и более. Мотивированные скорее инертностью, чем лояльностью или энтузиазмом, эти клиенты обычно остаются с компанией до тех пор, пока кто-то не предложит им более выгодную сделку.

3. Наконец, группу, поставившую оценки от 0 до 6, мы назвали детракторами. На нее приходится более 80 % негативных отзывов. Некоторые из этих клиентов могут приносить прибыль с точки зрения учета, но их критика и отношение портят репутацию компании, отпугивают новых клиентов и демотивируют сотрудников. Они вытягивают из фирмы жизненные силы.

Деление клиентов на эти три категории – промоутеров, пассивных и детракторов – обеспечивает простую и понятную схему, точно предсказывающую поведение клиентов. Важно, что мы получаем схему, стимулирующую действия. Менеджерам по работе с клиентами гораздо легче понять идею о необходимости увеличения числа промоутеров и снижения числа детракторов, чем идею о повышении индекса удовлетворенности клиентов на величину одного стандартного отклонения. Главной проверкой любого показателя взаимоотношений с клиентами служит то, помогает ли он организации действовать клиентоцентричным образом, настраивая тем самым генератор роста на работу в режиме полной мощности. Помогает ли он сотрудникам понять и упростить работу по созданию у клиентов чувства восхищения? Позволяет ли он сотрудникам сравнивать результаты своей работы из недели в неделю? Деление клиентов на категории делает все это возможным.

Выяснилось, что показатель, названный нами индексом чистой поддержки, или NPS, – процент промоутеров минус процент детракторов – обеспечивает самое легкое для понимания и эффективное резюме действий компании.

Нам нелегко было прийти к такому языку и такому точному индикатору. Например, мы рассматривали возможность назвать группу, поставившую компании 9 или 10 баллов, «довольными» в соответствии с желанием большинства компаний доставлять своим клиентам удовольствие. Однако цель бизнеса – не просто сделать клиентов довольными, а превратить их в промоутеров, то есть в клиентов, которые покупают больше и активно рекомендуют компанию друзьям и коллегам. Такое поведение способствует росту бизнеса. Мы также боролись с идеей чрезмерного упрощения, то есть желания измерять только процент клиентов-промоутеров. Но, как вы увидите дальше, компании, стремящейся к росту, необходимо повышать процент промоутеров и снижать процент детракторов.

Этими двумя отличными друг от друга процессами лучше управлять раздельно. Компаниям, обслуживающим разных клиентов, наряду с концентрацией на ключевых клиентах – розничных магазинах, банках, авиакомпаниях и др. – нужно уменьшить количество детракторов среди неключевых клиентов, поскольку негативные отзывы из их уст столь же разрушительны, сколь и из любых других. Вместе с тем инвестиции в попытки сделать довольными неключевых клиентов могут принести слишком малую экономическую выгоду. Индекс чистой поддержки предоставляет необходимую информацию для соответствующей точной настройки клиентской политики.

Конечно, для отдельных клиентов нельзя определить NPS; они могут быть только промоутерами, пассивными или детракторами. Но компании способны вычислить индекс чистой поддержки для конкретных клиентских сегментов, отделений или географических регионов, а также для отдельных филиалов или магазинов. NPS для отношений с клиентами – все равно, что чистая прибыль для оценки финансовой эффективности: исходя из этого показателя направляется и стимулируется изучение результатов и ответственность. Мы не хотим сказать, что этот или любой другой итоговый показатель – единственно необходимый для управления бизнесом. Подобно тому, как для анализа самого известного итогового показателя – чистой прибыли – требуются данные по доходам и затратам, необходимы также подробные данные о промоутерах, пассивных и детракторах, чтобы добраться до сути индекса чистой поддержки. При этом при отслеживании единственного показателя лояльности, индекса чистой поддержки, возникают ясность и сфокусированность, что упрощает коммуникации и обращает внимание компании на проблемы, требующие более глубокого анализа.