Ключевые идеи книги: Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть. Димитри Маекс, Пол Браун

Smart Reading, 2020

Этот текст – сокращенная версия книги Димитри Маекса и Пола Брауна «Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть». Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры. Представьте, что вы можете определить наиболее прибыльных клиентов, разработать лучшую маркетинговую стратегию и увеличить продажи… А теперь представьте, что вы можете это сделать, используя те ключевые цифры, которые у вас уже есть. Объемы данных, собранных в интернете, огромны. Кто-то просматривает веб-страницы на смартфоне, кто-то использует поисковики – так в режиме реального времени пополняется бесценная сокровищница данных. Методы анализа становятся проще, дешевле и точнее. Димитри Маекс, управляющий директор нью-йоркского рекламного агентства OgilvyOne, заведующий международным аналитическим отделом, рассказывает, как превратить ключевые цифры в прибыли компании. Маркетологи, владельцы малого бизнеса, бизнес-аналитики найдут в книге идеи для создания востребованных продуктов и услуг. Зачем читать • Оптимизировать расходы вашей компании на маркетинг. • Узнать о новейших методах сегментации клиентов. • Познакомиться с бизнес-кейсами лидеров рынка, среди которых British Telecom, Cisco, Kodak, Ceasars, TD Ameritrade и другие. Об авторах Димитри Маекс – бельгийский бизнес-аналитик, изучал статистику и финансы в Университете Антверпена. Начинал карьеру как финансовый аналитик в компании Kraft Foods. В течение 17 лет работал в рекламном агентстве OgilvyOne, дослужился до должности управляющего директора нью-йоркского офиса. Он работал с массивами данных для крупнейших мировых брендов, таких как IBM, Nestle, American Express и других. Область его интересов – анализ данных интернета вещей для выявления психологии потребителей. Пол Браун – писатель, сотрудник газеты The New York Times, колумнист и редактор журнала The Conference Board Review. В прошлом выпускник юридической школы Ратгерского университета и член коллегии адвокатов Нью-Джерси и Массачусетса. Десятки его книг, написанных под собственным именем и в соавторстве, продаются по всему миру суммарными тиражами более 3 миллионов копий в год.

1.2 Как узнать долю в кошельке клиента?

Данный показатель можно оценить, используя внутренние данные. Нужно сравнить компании из одной отрасли. Пусть мы продаем услуги. Предположим, что клиенты, одинаковые по типу бизнеса, количеству сотрудников, географическому положению будут тратить одинаковые суммы на услугу, предлагаемую нами. Таким образом, если один заплатил нам 20, а другой 100, можно предположить, что у первого есть потенциал. С этим клиентом можно поработать, чтобы увеличить долю в его кошельке.

Рассматриваемый показатель можно также оценить, используя внешние данные. Обзоры, аналитические исследования, которые показывают в среднем по рынку затраты компании на тот или иной вид услуг, закупку продукции.

Модель ценностного спектра — не единственная для определения ключевых клиентов. Существую и другие. Возможно, они больше подойдут для вашего бизнеса. Например, популярная модель пожизненной ценности клиента.

1.3 Пожизненная ценность клиента

Идея заключается в том, чтобы предсказать, как долго клиент будет с вами, и рассчитать его ценность на протяжении этого срока. Зная этот показатель, можно оценить размер инвестиций в приобретение нового клиента и развитие отношений с ним.

Пожизненная ценность — это функция трех переменных, а именно: текущей ценности клиента, его ценности в будущем, а также продолжительности связи клиента с вами. Первую переменную оценить просто — вы знаете, сколько клиент платит сейчас. Со временем он будет платить больше или меньше. Опираясь на исторические данные, вы можете оценить вторую переменную.

Но как долго клиент останется с компанией? Этот показатель вызывает больше всего неопределенности. Однако задача оказалась решаемой. На помощь пришли методы математической статистики и машинного обучения. Сегодня компании собирают огромное количество информации о действиях клиентов. Используя показатели активности потребителей, аналитик данных может построить прогнозную модель и рассчитать вероятность потери клиента компанией.

Итак, три переменные определены, осталось дело за функцией. Она будет разной, поскольку у каждого бизнеса есть своя специфика. Другими словами, единой формулы для подсчета пожизненной ценности нет. В книге рассмотрены два примера. В первом случае фигурирует крупная европейская авиакомпания с условным названием Content Air. Автор предлагает считать по формуле:

RAR = P(D) × D × CV, где

RAR — величина дохода от клиента из группы риска (revenue-at-risk, RAR),

P(D) — вероятность снижения дохода,

D — ориентировочная доля снижения

CV — ценность клиента.

В другом случае речь идет о вымышленной компании Retailco, крупной розничной сети. Здесь для расчета пожизненной ценности клиента автор оперирует понятием Цепей Маркова. Основы этой теории заложил российский математик Андрей Марков почти 100 лет назад. Сегодня она широко применяется в различных сферах, от распознавания речи до анализа ДНК и оптимизации службы доставки.

Прогнозной аналитикой в компаниях занимаются аналитики данных. Однако Димитри полагает, что в будущем данные расчеты будут автоматизированы, IT-гиганты создадут соответствующие сервисы, которые будут доступны людям, далеким от математики.

Итак, ценный клиент определен. Но о чем с ним говорить? Очевидно, о том, что его волнует. Но как это узнать? Собирайте и анализируйте данные, чтобы понять потребности клиентов.