Энциклопедия маркетинга

Сегодня многие компании и розничные торговые точки разрабатывают и внедряют программы лояльности. Но разработка и внедрение должны подразумевать и проведение маркетингового анализа.

Необходимость анализа и прогноза экономической эффективности программы повышения лояльности клиентов

Важно при применении программ лояльности компании (или магазина), чтобы был возможен подсчет их экономической эффективности.

Предположим, при прогнозе в компании (или торговой точке) тенденции результата применения программы лояльности выяснилось, что покупатели в будущие несколько лет будут все чаще приобретать товары именно в данной компании (торговой точке). У них выработается своего рода привычка. Значит, программа лояльности эффективна.

Анализ и прогноз эффективности программы повышения потребительской лояльности компании (или магазина) как бы высвечивает ее настоящее и будущее, давая ей надежду на лучшее, либо предупреждая об опасностях, связанных с потерей клиентов.

В настоящее время, например, не так много клиентов нацелены на приобретение товаров в одном магазине или в одной компании. Но реальность такова, что борьба за лояльность клиентов становится все более необходимой ввиду увеличения числа торгово-розничных точек и компаний-конкурентов. И розничным магазинам (как и компаниям) в такой ситуации важно иметь как можно больше лояльных клиентов. Без регулярного анализа и прогноза этого добиться невозможно.

Любая инициатива, которую реализует компания, должна измеряться с точки зрения достижения маркетингового успеха. Программам лояльности клиентов положено увеличивать удовлетворенность клиентов и обеспечивать их удержание.

Анализ текучести клиентов

Существует ряд способов, с помощью которых можно оценить и проанализировать эффективность программы лояльности клиентов, один из которых - анализ текучести клиентов. Текучесть – это скорость, с которой клиенты покидают вашу компанию. Если отток клиентов велик – это сигнал, чтобы принимать меры для совершенствования программы лояльности, для организации предоставления клиентам дополнительных услуг и иных мер. Это способно остановить отток клиентов или притормозить его.

Для анализа можно исследовать усредненный показатель (Вср), показывающий, как долго по времени клиенты остаются клиентами компании. Исследования проводятся отдельно по клиентам, вовлеченным в программу лояльности, и не вовлеченным, а также по всем (по всему их числу). Показатели Вср желательно анализировать как в статике, так и в динамике. Такой анализ должен ответить на вопрос, как долго клиенты лояльны (верны) компании, и как на эту лояльность влияет их вовлеченность в программу лояльности.

Нужно вычислить коэффициент лояльности (Кл), разделив средний показатель, исчисленный по клиентам, вовлеченным в программу лояльности (Вср.в), на средний показатель, рассчитанный по не вовлеченным клиентам (Вср.н). Полученное отношение (коэффициент лояльности Кл) должно со временем расти, так как его рост показывает увеличение эффективности программы лояльности.

Рассмотрим условный пример. Компания Х имеет следующие средние показатели времени, в течение которого клиенты остаются клиентами компании (табл. 1).

Таблица 1. Средние показатели времени, в течение которого клиенты остаются клиентами компании

Анализируя данные табл. 1 можно сделать вывод, что по всем клиентам средний показатель лояльности в периоде времени 1 на 3.1 года ниже чем по клиентам, вовлеченным в программу лояльности и на 0.6 года выше чем по клиентам, не вовлеченным в программу лояльности. Средний показатель лояльности по всем клиентам в периоде времени 2 на 2.3 года ниже чем по клиентам, вовлеченным в программу лояльности и на 1.5 года выше, чем по клиентам, не вовлеченным в программу лояльности.

Рассчитаем коэффициент лояльности:

• для периода времени 1: Кл = 6.3/2.6 = 2.4231;
• для периода времени 2: Кл = 6.9/3.1 = 2. 2258.

Анализируя динамику коэффициента Кл можно констатировать, что в периоде времени 2 он понизился в сравнении с периодом 1 на 8.14 процента:

[(2. 2258 / 2.4231) x 100] - 100 = - 8.14 процента.

Результаты расчетов показали, что эффективность программы лояльности компании Х понизилась. Этой компании нужно принимать меры, чтобы обеспечить ее повышение.

Коэффициент лояльности должен с течением времени увеличиваться, а число участников программы лояльности должно расти. Увеличение этого показателя на 5 процентов может привести к увеличению на 25-100 процентов прибыли компании.

Анализ удовлетворенности клиентов с помощью метода NPS

Для исследования эффективности лояльности клиентов можно использовать метод NPS (Net Promoter Score), являющийся методом изучения удовлетворенности клиента. Для проведения исследования используется опрос, и шкала от 0 до 10, а также анализируется показатель Мnsp, который исчисляется путем вычитания процента недоброжелателей (клиентов, которые не будут рекомендовать продукт компании) из процентной доли доброжелателей (клиентов, которые скорее всего порекомендовали бы, которых называют “промоутерами”). Чем меньше недоброжелателей, тем лучше. Хорошим считается показатель лояльности, превышающий 70 процентных пунктов. Этот показатель необходимо исчислять периодически через определенные промежутки времени, чтобы определять, какой результат дает программа, и какова его динамика. И принимать соответствующие меры по повышению лояльности клиентов или недопущению ее снижения.

Респонденты при использовании метода NPS делятся на три категории (табл. 2).

Таблица 2. Категории на которые делятся клиенты компании при использовании метода NPS

Чтобы получить NPS-метрику (показатель Мnsp), надо определить процент людей, которые являются промоутерами, и вычесть процент респондентов, который приходится на недоброжелателей. Чем меньше недоброжелателей, тем лучше будет NPS-метрика. В конечном итоге процент будет где-то между 0 процентами (слишком многие люди сильно не любят компанию) и 100 процентами (абсолютное большинство людей любят компанию). NPS-метрику целесообразно анализировать в динамике.

Рассмотрим пример. Предположим, имеются данные по компании Y, осуществляющей программу лояльности клиентов, отражающие структуру ее клиентов до совершенствования программы лояльности (период времени 1), и после (период времени 2). Эти данные приведены в табл. 3.

Таблица 3. Структура клиентов компании Y

Рассчитаем показатель Мnsp:

• для периода 1: Мnsp = 56 – 30 = 26 процентных пункта;
• для периода 1: Мnsp = 60 – 28 = 32 процентных пункта.

Показатели лояльности (Мnsp) в нашем примере в обоих периодах ниже 70 процентных пунктов, поэтому их можно считать низкими.

Исчислим динамику показателя Мnsp: 32 / 26 x 100 = 123.08 процентов.

Таким образом, согласно NPS-анализу компания Y увеличила лояльность своих клиентов в периоде 2 в сравнении с периодом 1 на 23.08 процентов благодаря своей программе лояльности.

Существует разные ситуации, когда можно использовать метод NPS. С его помощью, к примеру, можно анализировать уровень удовлетворенности и разрабатывать стратегии привлечения клиентов. NPS-исследования помогают: 1) направлять в нужное русло поведение клиентов; 2) отсеивать клиентов, которые имеют особо неблагожелательное отношение к компании; 3) привлекать новых клиентов.

Опросы при NPS-исследованиях

Опросы при NPS-исследованиях обычно осуществляются с помощью электронной почты. Эти опросы должны быть максимально простыми и лаконичными. Если люди воздержались от участия в опросе, целесообразно послать им письмо еще раз. Если же люди обеспечили свое участие в опросе, их обязательно надо за это поблагодарить (или даже отблагодарить).

После окончания опроса рекомендуется классифицировать полученные данные в соответствии с делением клиентов на промоутеров, нейтралов и недоброжелателей, занести их в базу данных и обработать итоги. Эти данные необходимо сохранять от одного исследования к другому, чтобы можно было отслеживать их динамику. И их нужно использовать для работы с клиентами, стремясь увеличить число лояльных (промоутеров). Для этого промоутеров следует стараться удерживать, чтобы они не превратились в нейтралов или даже недоброжелателей. От части недоброжелателей, возможно, стоит избавиться, пытаясь сделать так, чтобы они оставили компанию не слишком обиженными. Какую-то часть из них, а также нейтралов нужно постараться превратить в доброжелателей. Это способно содействовать увеличению уровня лояльности клиентов компании в целом. Также полезно скрупулезно разобраться, по какой причине люди оказались недоброжелателями, чтобы найти способ увеличить степень их удовлетворенности и лояльности.

Метрика NPS отражает степень, в которой клиенты будут рекомендовать компанию другим людям, она высоко ценится многими крупными брендами. Применение метрики Net Promoter Score является одним из способов измерения изменения лояльности клиентов с течением времени, и вычисления степени влияния на это изменение программы лояльности.

Анализ усилий клиента

Лояльность можно также проанализировать с помощью показателя оценки усилий клиента (CES - Customer Effort Score). Для получения этой оценки нужно задать респондентам-клиентам вопрос: "Сколько усилий вы лично приложили, чтобы решить свою проблему с помощью компании?" Некоторые компании предпочитают использовать показатель CES, а не NPS, так как его получают путем измерения на базе реального опыта клиента, а не его эмоциональной составляющей.

В ходе исследования, проведенного Harvard Business Review (HBR), обнаружилось, что порядка 48 процентов клиентов имели негативный опыт общения с компаниями, и что на их привлечение и удержание серьезно влияет фактор обслуживания [3]. Благодаря хорошему и разнообразному обслуживанию (сервису) многие компании добились увеличения лояльности своих клиентов.

Проведенное HBR исследование позволило сделать вывод, что компании должны стремиться, чтобы понижать усилия клиентов на нахождение решений волнующих их проблем. Именно это способно повысить потребительскую лояльность.

Однако согласно итогам того же исследования, компаниям не стоит в этом направлении делать больше чем то, что соответствует ожиданиям клиентов (например, предлагая возврат товара, бесплатный продукт, или бесплатную услугу , ускоренную доставку), если они не желают выбрасывать свои деньги на ветер. Если делать для клиентов больше, чем они ожидают, они будут совсем не существенно более лояльными.

Многие компании в целях повышения потребительской лояльности и уменьшения оттока клиентов улучшают качество обслуживания. Они полагают, что должны в этом направлении продвигаться все дальше и дальше, обеспечивая все большую удовлетворенность клиентов. А менеджеры часто думают, что чем больше довольны клиенты, тем более лояльными они станут. Однако исследование HBR показало, что имеется очень малая связь между удовлетворенностью клиентов и их лояльностью. Двадцать процентов "удовлетворенных" клиентов в этом исследовании сказали, что они готовы покинуть компанию, в которой обслуживаются, в то время как 28 процентов «недовольных» клиентов – не готовы.

HBR полагает, что компании должны отслеживать жалобы клиентов и уменьшать их усилия на устранение разного рода проблем.

Компании могут снизить усилия и измерить эффекты от этого снижения, используя предложенную HBR оценку CES, работающую со шкалой от 1 до 5, где значение 5 означает очень высокие усилия, а 1 - очень низкие.

Обслуживающие клиентов организации могут использовать CES, наряду с оперативными измерениями таких вещей, как, например, повторные вызовы, чтобы провести "ревизию" усилий и произвести улучшения в областях, в которых клиенты расходуют чрезмерно много энергии.

Исследование, проведенное HBR с помощью оценки CES, показало, что 94 % из тех клиентов, которые сообщили о низком уровне своих усилий, имеют намерение покупать, а 88 % готовы увеличить свои расходы. И только 1 % из этих клиентов выразил желание распространять отрицательные отзывы способом “из уст в уста".

Также с помощью исследования удалось установить, что клиенты сами находят компании, приходя на их сайты. Пятьдесят семь процентов входящих звонков приходят от клиентов, нашедших информацию о компаниях на их веб-сайтах. HBR рекомендует сократить усилия клиентов на веб-сайтах, устраняя профессиональный жаргон, что упрощает компоновку контента, и улучшает его читаемость. Кроме того, необходимо заботиться о скорости перехода на разные страницы сайтов и беспроблемном нахождении на них нужной клиентам информации.

Маркетинговый анализ программ лояльности, важный с точки зрения роста компании

Анализ клиентской базы компании

Практически любая компания понимает, что для роста ей нужно максимально прибыльно для себя решать задачу обретения новых клиентов и сохранения существующих. Если компания при анализе соотношения своих расходов (расходов на потенциальных покупателей, на обеспечение новых сделок) и ответной реакции клиентов заметит, что расходы эти чрезмерно велики, а прибыль, напротив, невысока, она может сделать вывод, что окупаемость вложенных ею средств мала. Это бывает в случае нацеленности маркетинговых мероприятий и/или торговых инициатив не на самых восприимчивых, выгодных и активных клиентов, на нелояльных клиентов.

Зачастую компании стремятся к максимальному охвату широкого круга разных клиентов, хотя некоторые из них для нее не особо важны с позиций эффективности работы с ними. Но это не вполне правильно. Компаниям необходимо стремиться к приобретению клиентов, приносящих высокую прибыльность (хотя в кризисные периоды она должна уделять большое внимание всем клиентам). И делать она это должна на основе изучения своей клиентской базы.

Клиентская база (customer base — CB) нуждается в сегментации, помогающей выявлению таких отличающихся перспективностью клиентов, которые с большой вероятностью станут покупать больше товаров и услуг, или будут делать более дорогостоящие покупки по причине уделения им большего внимания. Такая сегментация помогает минимизации расходов на продажи, росту доходов.

Для сегментации клиентской базы целесообразно, прежде всего, применение правила Парето «80/20»: около 80 процентов доходов приносят лишь 20 процентов клиентов. Выявив эти 20 процентов клиентов, нужно сосредоточить на них внимание и маркетинговые усилия. Но следует заметить, что правило Парето не особенно подходит для его применения в кризисные времена, когда надо стараться не упускать и не разочаровывать ни одного клиента. Хотя во всех случаях компаниям полезно знать своих наиболее выгодных клиентов.

Далее целесообразно применить маркетинговые методы, позволяющие дать ответы на такие вопросы как:

• Какие из клиентов будут вероятно готовы откликнуться на выдвигаемое компанией предложение? (Ответ на этот вопрос избавит от неразумных чрезмерных трат средств на незаинтересованных клиентов).
• Какие из клиентов, не являющихся пока покупателями, вероятнее всего станут покупателями при условии уделения им большего внимания?
• Каким образом можно более точно осуществить оценку увеличения продаж благодаря конкретным мероприятиям (рекламе, почтовой рассылке, продвижению в соцсетях и др.), чтобы выявить, какие из них весьма эффективны, а какие не очень?
• Какие из имеющихся у компании клиентов скорее всего готовы пойти на повышение объема своих закупок, если обеспечить уделение им большего внимания?
• Какие из имеющихся у компании клиентов вероятнее всего пойдут на приобретение нового продукта или услуги?
• Какие из продуктов или услуг сочетаемы настолько, чтобы их можно было пакетировать в целях увеличения продаж?
• Какие из клиентов пригодны для ориентации на них при телемаркетинге, пробных продажах и т. п.?

При изучении клиентской базы компания может получить весьма полезные данные, опора на которые позволит ей добиться сокращения затрат и увеличения доходов. Нужно только приложить усилия и подключить творческий подход.

Анализ, необходимый для обеспечения возврата инвестиций в реализацию программ лояльности

Программа лояльности может принести компании прибыль, но может и не принести. Бывает, что компании тратят много денег на подготовку программ лояльности, но не получают достаточной отдачи от них.

Проведенное консалтинговой компанией McKinsey исследование показало, что некоторые компании, которые тратят много денег на лояльность, или имеют более заметные программы лояльности, растут примерно с той же скоростью или чуть медленнее (примерно на 10 процентов) чем те, которые не особо тратятся на лояльность, или не имеют заметных программ [3]. Представляется, что причина этого кроется в том, что большинство компаний недостаточно серьезно относится к подготовке и анализу программ лояльности, а также к контролю отдачи от инвестиций.

Измерение влияния программы лояльности не всегда является простым, особенно при развертывании нескольких систем вознаграждения клиентов, таких как игровые платформы, ваучеры и карты лояльности. Не существует магической формулы расчета, с помощью которой можно определить, насколько хорошо программа работает, и поэтому компаниям рекомендуется делать разные расчеты и применять различные подходы.

Программы лояльности не одинаковы, и измерения успеха могут варьироваться в зависимости от цели программы и взглядов на стратегию лояльности. При этом нельзя полагаться только на метрику ROI (Коэффициент окупаемости инвестиций - Return On Investment). Некоторые специалисты даже говорят о вредности этого показателя при его применении к программе лояльности (хотя большое число специалистов с ними не согласны).

Нужен более сбалансированный подход к оценке относительного здоровья компании и успехов ее стратегии лояльности. Финансовые показатели “отстают” от показателей успеха, и часто их применение приводит к решениям, которые не способны обеспечить своевременные эффективные изменения в выполнении программы, и в конечном итоге - финансовый успех. Понимание на оперативном уровне финансовых целей клиента может помочь компаниям в их стремлении обеспечивать своевременные и соответствующие изменения, которые стимулируют возврат инвестиций.

Можно использовать сложные эконометрические вычисления. Однако можно во многих случаях обойтись и без них, сравнивая среднегодовые показатели эффективности за два года и анализируя, какие факторы могли повлиять на их динамику (такие, к примеру, как погодные условия, или экономика страны). Кроме того, рекомендуется использование приема моделирования показателя стоимости жизни клиента (LTV - Lifetime Value), которое может дать представление об эффективности для нее жизненного цикла клиента. Можно при этом использовать анализ не всей жизни, а только ближайшей перспективы, скажем, длительностью в три года. Компания может сделать прогноз трат клиента, когда ничего для него ею не будет сделано. И одновременно можно спрогнозировать эти траты при условии обеспечения маркетинговых вмешательств. Такие прогнозы можно делать и на краткосрочную, и на долгосрочную перспективу.

Проведение соответствующего анализа даст компания шанс получения четкого представления о том, как выполняется или будет выполняться ее программа лояльности с точки зрения выгод и потерь. И это поможет компании избежать дорогостоящих ошибок. Компания должна убедиться, что она предлагает (собирается предлагать) клиентам именно то, что для них является достаточно привлекательным, и при этом не убыточным для нее самой, не убивающим ее бизнес, а способствующим его росту.

Понятие анализа жизненного цикла клиента

Под анализом жизненного цикла клиента понимается изучение поведения этого клиента в течение определенного времени, либо по состоянию на какой-то момент времени. Каждый из клиентов вступает с компанией во взаимоотношения. Данные взаимоотношения могут длиться долго, но могут быстро прекращаться. Следя за поведением человека, можно с определенной вероятностью выявить, будет он продолжать отношения с конкретной компанией, либо он их прервет.

Использование данных, касающихся LTV, возможно в целях сохранения уже имеющихся у компании клиентов. При этом внимание уделяется не столько усилению воздействия маркетинговых мероприятий, сколько верному их выбору. Использование таких данных рассчитано на сокращение числа ушедших клиентов, увеличение выгодности клиентов и объема закупок, что способно обеспечивать получение компанией конкурентных преимуществ и рост ее общих доходов.

Если говорить о том, когда клиент может пойти на продолжение своих отношений с компанией, то можно сказать, что этот момент - практически любой на отрезке жизненного его цикла. Поведение клиента переменчиво, и поэтому его нужно отслеживать как в конкретные моменты, так и за временные периоды, прогнозировать его поведение в течение жизненного цикла. Благодаря осуществлению такого прогнозирования компания может рассчитывать на достижение максимальной окупаемости своих маркетинговых мероприятий, обращение лишь к тем из клиентов, которые скорее всего станут покупать. Компания сможет обеспечить сохранение выгодных клиентов с угасающим к ней интересом, и избавление от трат на тех из клиентов, вероятность покупок которых весьма несущественна.

Вначале требуется проведение сегментирования клиентской базы по переменным, подлежащим (в соответствии с планом) исчислению. Причем сегментирование это должно иметь перманентный характер, ему не следует быть одноразовым.

Клиентская база при сегментации должна разбиваться на ряд различных групп (комбинированная группировка), к примеру, на группы клиентов:

• жизненный цикл которых длинный, и не длинный;
• повторяющих покупки в компании со временем, и не повторяющих;
• совершающих покупки часто, и не часто и т.п.

Такое разбиение помогает лучшему пониманию клиентов с разным жизненным циклом. Также необходимо произвести все необходимые статистические вычисления LTV-показателей (групповые измерения), и какое-то время подождать, чтобы посмотреть на влияние отдельных маркетинговых операций, а затем снова произвести расчеты (измерения). Осуществление новых расчетов целесообразно только после повторных покупок части основных покупателей (10-процентной части). Чтобы получить правильные предварительные результаты измерений, необходимо обеспечить их получение лишь после осуществления повторной покупки покупателем, являющимся наиболее неактивным из всех, кто совершил такую покупку.

Бизнес может измерять LTV в течение всего срока своего функционирования, демонстрируя возможности улучшения соответствующих показателей. Это могут быть показатели как до, так и после реализации мероприятий маркетинга, и с помощью сравнительного анализа реально дать ответы на такие, скажем, вопросы:

• “Подешевели” ли в среднем клиенты с позиций их поддержки и обслуживания, их обретения компанией?
• Стали ли клиенты делать покупки чаще и на большие денежные суммы?
• Произошел ли рост объема операций?
• Стали ли клиенты лучше с точки зрения их откликов на маркетинговые инициативы?

Причины важности показателя LTV, помогающего бизнесу достичь успеха на базе увеличения ценности клиентов

Причины важности показателя LTV, помогающего бизнесу достичь успеха на базе увеличения ценности клиентов, раскрыты в табл. 4.

Таблица 4. Причины важности показателя LTV, помогающего бизнесу достичь успеха на базе увеличения ценности клиентов

Пример анализа стоимости жизни и приобретения клиентов компании

LTV представляет собой доход/прибыль, которую компания получает от клиента за весь период ее отношений с ним, а не только от одной продажи.

LTV можно вычислить следующим образом:

LTV = Средняя стоимость продаж * среднее число покупок (сделок) * средний период удержания клиента (в годах).

Этот расчет работает для начальных крупных разовых сделок купли-продажи, а также для повторных сделок. Необходимо при этом принимать во внимание все техническое обслуживание и/или обслуживание после продажи, благодаря которому получается часть общего дохода.

Рассмотрим пример компании, которая специализируется на продаже систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха. Она продает крупные коммерческие системы климат-контроля, которые могут стоить от $ 15000 до $ 100000, в зависимости от клиента, но в среднем - $ 25000.

Деловые отношения компании с клиентом, после покупки/продажи системы, не заканчивается. Клиенты, как правило, используют компанию для своих нужд по техническому обслуживанию системы в среднем 15 лет после первоначальной покупки.

Используя приведенную формулу, произведем расчет стоимости первоначальной продажи, который будет выглядеть так:

$ 25000 средняя стоимость продаж * 1 сделка (система закупок) * 1 (период удержания ограничивается периодом разовой покупки) = $ 25 000.

Однако клиенту, который стал после покупки владельцем системы необходимо текущее обслуживание, скажем нужно проводить инспекции воздуховода и двигателей, ставить новые фильтры и тому подобное.

Годовое обслуживание стоит владельцу в среднем $ 150. Эта стоимость будет добавлена в нашем расчете:

$ 150 средняя продажа * 1 годовой транзакции обслуживания в год * 15 лет = $ 2250.

Таким образом, общая LTV становится равной $ 27250 ($ 25 000 + $ 2250).

Теперь, когда мы знаем, сколько клиент стоит для бизнеса, нам следует определить, какова стоимость получения нового клиента, приобретающего систему. Чтобы сделать это, нам нужно знать, сколько денег тратится на продажи и маркетинговые усилия.

Формула для расчета CAC, будет выглядеть так:

CAC = (Стоимость осуществления продаж + расходы на маркетинг) / Количество новых клиентов, полученных в результате деятельности компании.

Предположим, что в компании в штате есть один продавец, который зарабатывает $ 70000 в год и несет годовые бизнес-расходы в размере $ 10000, необходимые для того, чтобы он мог выполнять свою работу (например, канцелярские товары, транспорт, компьютеры). Таким образом затраты на продажи - $ 80 000 ($ 70000 +$ 10000).

Компания тратит еще $ 100000 в год на маркетинг (например, на веб-сайт, поисковый маркетинг, торговые выставки, прямую почтовую рассылку, печатную рекламу). В результате этих усилий, компания приобретает четырех новых клиентов в месяц в среднем (в год – 48). Таким образом, наш расчет CAC будет выглядеть так:

CAC = ($ 80 000 затрат на продажи + $ 100000 в расходы на маркетинг) / 48 новых клиентов в год = $ 3750 на одного клиента.

Расчеты, подобные тем, которые приведены в примере, могут помочь компании определить долгосрочную жизнеспособность бизнеса. В нашем примере LTV больше CAC, и это хорошо. Поскольку приобретение новых клиентов стоит компании меньше чем, чем их общий вклад в ее бизнес. Оно ставит бизнес в выгодное положение, он растет.

Но если бы получилось, что САС оказалась больше LTV? Что было бы, если бы компания продавала ежемесячно только одну систему? Бизнес оказался бы в этом случае под угрозой срыва.

Допустим, у нас получился следующий расчет CAC:

CAC = ($ 80 000 затрат на продажи + $ 100000 расходы на маркетинг) / 6 новых клиентов в год = $ 30 000.

В бизнесе существует “Правило большого пальца”: LTV должен быть в 2,5 - 3 раз выше CAC в зависимости от бизнеса. К примеру, при LTV, равном $ 100, показатель CAC (при соотношении, равном 2,5) не должен превышать $ 40.

A/B тестирование сайта компании для измерения эффективности программ лояльности

Измерение эффективности программ лояльности с помощью метода A/B тестирования сайта компании

Для измерения эффективности программ лояльности практикуется использование разных показателей и методов. Одним из методов является метод A/B тестирования сайта компании. Считается, что с его помощью реально получить до 40 процентов больше потенциальных клиентов для бизнеса.

Предположим, компания имеет веб-сайт, который посещает много пользователей, не становящихся между тем покупателями ее товаров. Это может происходить по ряду причин. Возможно, на странице имеет место отсутствие понятного для человека призыва к действию. Или среди других компонентов страницы теряется СТА-кнопка (кнопка, создающая конверсию). Или посетители не ориентируются, как произвести заказ. Или нет нужной (не раздражающей, не отвлекающей) цветовой гаммы страниц. Или не прослеживается логика в размещении блоков. Или посетители не могут понять формулировку предложения компании. Или размещенная на сайте лид-форма усложнена и перегружена.

Для исправления проблем веб-сайта лучше всего подходит опрос пользователей на предмет того, что им импонирует. После опроса нужно определить, в чем же конкретно состоит проблема, обеспечив затем создание копий страниц и исправив имеющиеся слабые места. Далее необходимо пойти на: распределение пользовательского трафика между версиями страниц; сопоставление показателей эффективности. В итоге можно понять, какие из элементов сайта способны повысить конверсию.

Осуществление тестирования возможно в отношении абсолютно каждого элемента страницы сайта. Но целесообразно в первую очередь обеспечивать исследование страниц: самых посещаемых; с выгодными визитами; с высокими показателями отказов.

Проведение A/B тестирования сайта компании

Проведение A/B тестирования сайта предусматривает:

1. Формулирование цели (целью, к примеру, может быть увеличение числа подписчиков, рост количества регистраций, увеличение количества продаж и т.д.). 2. Проведение анализа поведения людей на сайте.
2. Разработка гипотезы согласно поставленной цели (гипотезы, касающейся улучшения превращения посетителей веб-сайта в покупателей компании).
3. Фиксация исходных статистических данных.
4. Создание тестовых версий страниц.
5. Настройка тестирования и запуск процесса.

С помощью A/B тестирования возможно не только повышение лояльности пользователей сайта, но и:

• выявление самых импонирующих пользователям версий страниц (это необходимо, чтобы иметь шанс подавать информацию таким образом, чтобы посетители были готовы её воспринимать, а значит продлевать время их нахождения на сайте);
• выявление наиболее импонирующих пользователям версий страниц (это важно с позиций продления времени проведенного пользователем на сайте);
• обеспечение подготовки рекомендаций по оформлению страниц таким образом, чтобы пользователи просматривали больше страниц дольше оставались на сайте;
• увеличение продаж;
• обеспечение того, чтобы предпринятые компанией на сайте активности привели к выполнению целевых действий пользователей;
• обеспечение лучшего конвертирования посетителей сайта в покупателей;
• уменьшение расходов и сбережение времени компании на бессмысленные, нецелесообразные изменения сайта либо изменения, вредящие конверсиям.

Источники

1. Акулич М. В. Интернет-маркетинг. Учебник для бакалавров / Дашков и Ко, М.: 2016:

2. Lindsay Kolowich. 7 Customer Loyalty Programs That Actually Add Value

3. Matthew Dixon, Karen Freeman, Nicholas Toman. Stop Trying to Delight Your Customers

Версия для печати