Customer Intelligence – Profitabilita

Customer Intelligence – Profitabilita

Viete s istotou, ktorí zákazníci vám generujú zisk? 

Vidíte potenciál vašej firmy vo vzťahu so svojimi zákazníkmi? Chcete ich mať spokojných a lojálnych? Viete, ktorí zákazníci vám generujú zisk a ktorí nie?

Získavanie nových a nových zákazníkov už dávno nie je jedinou cestou rastu firmy. Stále dôležitejším sa stáva zvyšovanie hodnoty zákazníkov.
Základným princípom úspešného rastu je schopnosť získať a udržať zákazníka a ďalej s ním vzťah rozvíjať. To možno úspešne dosiahnuť jedine tak, že svojho zákazníka budete dokonale poznať, rizikovosťou a rodinnou situáciou počínajúc a produktovými preferenciami a obľúbenými komunikačnými kanálmi končiac. Na základe týchto dát stanovíme zodpovedajúcu celoživotnú hodnotu (lifetime value) zákazníka a stratégiu, ako túto hodnotu ďalej rozvíjať.

20 %

20 % vašich zákazníkov generuje 80 % vášho zisku. Naozaj viete, ktorí to sú?

Profitabilita

CUSTOMER INTELLIGENCE ALEBO ZÁKAZNÍK JE TO NAJCENNEJŠIE, ČO MÁTE

Využite naše skúsenosti z projektov. Pomôžeme vám určiť, ktorí zákazníci sú hodnotní a teda naozaj má zmysel do nich investovať a budovať s nimi vzťah.

None

Čo je hodnota zákazníka

Ako vôbec spoznať reálnu hodnotu zákazníka? Aj keď to na prvý pohľad pôsobí triviálne, riešenie býva vo väčšine prípadov pomerne zložité. Jednou z možností definovania hodnoty zákazníka je jeho finančný obrat. Tovar má však rôznu ziskovosť (niektoré môžu byť aj dotované) a veľkí zákazníci dostávajú vyššie zľavy. Stáva sa tak, že najlepší zákazníci niekedy generujú v skutočnosti stratu.

Faktom zostáva, že určenie nákladnosti klienta je komplikovaná záležitosť. Musíme totiž počítať s nákladmi na obsluhu produktu, chod administratívnych oddelení atď. Problémom je, že informácie o nákladoch máme často v súhrnnej podobe, určenie podielu nákladnosti jednotlivých klientov býva náročné a ziskovosť závisí na použitej metodike rozpočítania fixných nákladov.

Staviate na budúcej hodnote zákazníka

Iné poňatie hodnoty klienta je jeho budúca hodnota. Tu je situácia ešte komplikovanejšia, odhadujeme totiž potenciál klienta na základe jeho histórie, aktuálnej hodnoty, pravdepodobnosti odchodu a vývoja na trhu.

Dôležitým vstupom pre budúcu hodnotu je odhad „podielu v peňaženke klienta“ (share of wallet), ktorý zaberajú vaše výrobky a služby na celkovej peňaženke klienta. Príkladom môže byť klient banky, ktorý v nej má iba stavebné sporenie. Predpokladáme, že v konkurenčných bankách má ďalšie produkty, ako je bežný účet a pod. Znalosť celkovej peňaženky zákazníka a podiel, ktorý zaberá konkurencia, je kľúčový pre definovanie prístupu.

Až na základe určenia skutočnej súčasnej a budúcej hodnoty klienta môžeme zvoliť vhodnú stratégiu, teda individuálnejší prístup ku klientovi. Nie je ojedinelé, že 10 % najlepších zákazníkov tvorí vyše 40 % zisku, a, naopak, posledných 40 % zákazníkov tvorí podiel na zisku menší ako 10 %. Stanoviť stratégiu správania iba na základe súčasnej hodnoty by bola tiež chyba. Ak je súčasná hodnota zákazníka nízka, ale potenciál je vysoký, stratégia správania musí byť iná ako pri zákazníkovi, ktorého súčasná aj budúca hodnota je nízka.

Príkladom môže byť ponúkanie študentských produktov, ako je študentské konto a pod. Súčasná hodnota študenta je síce nízka, ale jeho potenciál je vysoký. Ak je potenciál zákazníka vysoký, je rozumné ho posunúť do „lepších“ skupín.

Pri stanovení stratégie postupného posúvania klienta do vyšších skupín nesmieme zabudnúť zvýšiť úsilie v okamihoch pre neho dôležitých. Týmto okamihom môže byť napríklad dokončenie štúdia. Klient sa zrazu ocitne v inej situácii a je potrebné si ho vhodným spôsobom udržať.

Rozvoj hodnoty zákazníka môžeme podporiť tým, že klienta lepšie spoznáme a nájdeme pre neho najvhodnejšie produkty. Určením ideálneho produktu pre zákazníka sa zaoberajú cross-sellové modely, ktoré na základe historických dát o predajoch určujú pre každého zákazníka podľa jeho demografických a behaviorálnych údajov pravdepodobnosť nákupu. Klientska segmentácia typicky napomôže vo voľbe najvhodnejšej formy, akou klientovi daný produkt možno ponúkať.

Ďalším dôležitým bodom je určenie rizikovosti klienta, či už v podobe pravdepodobnosti odchodu (churn prediction alebo attrition risk analysis), nesplatenia (credit scoring) alebo podvodu (fraud detection). Na určenie rizikovosti Adastra využíva dataminingové techniky, ktoré na základe historických dát o klientoch, ktorí odišli, nesplatili alebo podvádzali, určí podľa vzorca správania pre každého klienta jeho pravdepodobnosť odchodu, nesplatenia prípadne podvodu.

Radi by ste získali riešenie priamo na mieru vašim potrebám?Kontaktujte nás ešte dnes.

Zanechajte nám kontakt, ozveme sa vám.

Ďakujeme

V čo najbližšej dobe sa vám ozveme.

Lukáš Magada

Consultant

Lukáš Magada