CC BY-NC-ND
223
ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ КЛИЕНТСКОЙ БАЗОЙ КОМПАНИИ НА ОСНОВЕ ПОКАЗАТЕЛЯ ДОЛГОСРОЧНОЙ СТОИМОСТИ КЛИЕНТА
А.В. Андреева,
аспирант кафедры бизнес-аналитики Национального исследовательского
университета «Высшая школа экономики»
E-mail: [email protected]
Адрес: г. Москва, ул. Кирпичная, д. 33/5
f В данной статье рассматривается задача оптимального управления клиентской базой ком-\ пании с использованием модели прогнозирования численности клиентов на основе Марковских цепей для решения задач тактического управления организацией. Предложен подход к оценке параметров интенсивности переходов между группами клиентов. Изложены методы маркетингового управления клиентами и их влияние на интенсивности перехода. Модель может быть использована для организаций, занятых в секторе товаров массового потребления, при невыявленном влиянии предыстории взаимодействия клиентов и компании.
Ключевые слова: оптимальное управление клиентской базой, долгосрочная стоимость клиента, Марковская цепь, интенсивность переходов между группами, матрица привлечения и выбытия клиентов, инструменты маркетингового влияния, бюджетное ограничение.
1. Введение
В современной экономической ситуации, характеризующейся высоким уровнем конкуренции и высокой волатильностью покупательских предпочтений, компании вынуждены искать новые способы эффективного управления. Последний мировой кризис показал, что в условиях нестабильного финансового положения компании, имеющие значительный уровень лояльности клиентов, смогли удержать лидирующие позиции на рынке. Это в очередной раз доказывает, что методы управления, основанные на массовом обезличенном произ-
водстве, снова уступают место клиентоориентированному ведению бизнеса или CRM - Customer Relationship Management.
Переход компаний к клиентоориентированному ведению бизнеса позволяет компании увеличить свою прибыль и эффективность работы в первую очередь за счет следующих факторов [1]:
♦ Влияния уровня лояльности на динамику численности потребителей. Между уровнем лояльности и коэффициентов выбытия клиентской базы существует статистически значимая обратная зависимость — чем выше коэффициент лояльности, тем ниже коэффициент выбытия клиентов.
♦ Роста прибыли в расчете на одного клиента. Одно из преимуществ длительных отношений с потребителями состоит в том, что со временем в большинстве отраслей закупки имеют положительную динамику, в первую очередь, за счет роста числа перекрестных продаж и роста потребностей клиента с течением времени.
♦ Снижения издержек на привлечение клиентов.
♦ Снижения операционных издержек. Снижение операционных издержек происходит в нескольких направлениях, в частности за счет сокращения длительности обслуживания клиента, оптимизации процессов управления запасами и сокращения издержек на хранение.
Клиентоориентированное ведение бизнеса, в свою очередь, требует реорганизации существующих, основанных на продуктоориентированной стратегии, бизнес-процессов компании, изменения принципов планирования и разработку новых подходов к управлению организацией.
Новый подход к управлению бизнесом влечет за собой изменение методов расчета ключевых показателей эффективности ведения бизнеса. В частности, прибыль компании должна рассчитываться в зависимости от размера и качества клиентской базы, а не продукта. Затраты компании также должны учитываться в расчете на клиента, а не на единицу продукта/услуги.
Помимо модификации существующих показателей, для эффективного управления клиентской базой требуется разработка новых показателей, отражающих качество клиентов компании и эффективность взаимодействий с ними. Одним из таких показателей, позволяющих оценить эффективность управления клиентской базой, является показатель долгосрочной ценности клиента или CLV (Customer Lifetime Value).
Долгосрочная ценность клиента — совокупность чистого дохода, ожидаемого от клиента в будущем. В работе Berger и Nasr, 1998 г. [2] приводится методика расчета показателя CLV как дохода, полученного от клиента в течение всего периода взаимодействия клиента и компании, за вычетом стоимости привлечения, продажи и обслуживания этого клиента с учетом временной стоимости денег.
T D - 7 CLV = ,
£( 1 + d)) ’
где t — номер периода, в который производится
расчет поступлений от клиентов;
Dt — доход от клиента в период I;
Zt — общие расходы на получение дохода Dt в период t;
T — общее число периодов течение жизненного цикла клиента; d — ставка дисконтирования.
Использование показателя CLV в качестве критерия управления клиентской базой имеет ряд преимуществ, которые подробно указаны в книге Ф. Райчхелда [1], а также в работах P. Fader и Hardie [3]. Но все они сводятся к одному — цель управления компанией заключается в максимизации прибыли на ограниченном интервале времени, следовательно, критерий управления клиентской базой — это максимизация прибыли, которую приносят клиенты за заданный период времени, или максимизация показателя CLV.
Помимо этого расчет и анализ показателя CLV позволяет компаниям:
1. Создать систему распределения всех клиентов в зависимости от их ценности и на основании этого оптимизировать свои расходы на обслуживание и удержание самых ценных из них.
2. Соотнести прибыль, которую приносит клиент компании, и те силы и средства, которые были затрачены на поиск и удержание этого клиента. Иными словами, это позволяет соотнести характер «профиля» клиента и цели компании — «профиля» идеального для этой компании клиента, а также установить максимальную планку расходов по его привлечению и удержанию.
Существует несколько подходов к построению моделей управления клиентской базой компании на основе показателя CLV [4], но они имеют следующие ограничения:
1. В существующих научных работах рассмотрено перемещение отдельного клиента компании, а не групп клиентов.
2. В данных работах вероятность совершением клиентом покупки зависит только от времени последней покупки и не учитываются такие факторы влияния, как общее время сотрудничества с компанией и сумма совершенных покупок.
3. Не рассчитывается эффективность использования маркетингового инструмента для различных групп клиентов.
В целом можно сказать, что не представлено комплексной модели управления клиентами, которая
учитывала бы в себе максимально полный комплекс характеристик и параметров, оказывающих влияние на результаты управления клиентской базой. В связи с этим данная тема исследования имеет перспективы развития и дальнейшего изучения в части поиска и разработки более совершенных и эффективных моделей управления.
В данной работе автор предлагает:
1. Адаптировать основные положения модели движения кадров Староверова О.В. [5] к задаче управления клиентской базой компании, что позволит рассматривать в качестве объекта управления не отдельного клиента, а группы клиентов.
2. Учесть при распределении клиентов по группам такие показатели как: срок взаимодействия с компанией, сумма совершенных покупок, категории покупаемых товаров, социально демографические характеристики клиента для учета разной степени влияния маркетинговых мероприятий на различные группы клиентов.
3. В качестве критерия управления рассматривать увеличение величины чистой прибыли от клиента, а не вероятности совершения покупки клиентом.
2. Основные этапы построения модели
Для построения модели управления клиентской базой компании необходимо решить следующие задачи:
1. Разработать модель оценки численности каждого сегмента. Для этого провести:
a. Сегментацию клиентской базы и определить
ключевые параметры каждой группы клиентов.
b. Построить матрицу переходов клиентов из
одной группы в другую.
c. Провести оценку основных параметров модели.
2. Определить механизмы управления клиентской базой компании.
3. Построить модели оценки доходов и расходов по каждой группе клиентов.
4. Сделать расчет CLV и сформулировать постановку задачи управления клиентской базой компании.
5. Определить граничные условия управления.
Ниже каждый из этих этапов рассмотрен более подробно.
3. Разработка модели оценки численности каждого сегмента
Анализ и сегментация клиентской базы компании, а также модель прогнозирования численности
клиентской базы компании подробно рассмотрены в работе автора [6]. На основе проведенных исследований автором были сделаны следующие выводы.
Пусть клиентская база компании может быть разбита на К непересекающихся подгрупп.
Тогда вид модели для прогнозирования численности клиентской базы по сегментам будет иметь следующий вид:
Щ) =Щ 0) 0) +РТЯ 0)+ (с2- (1)
где — численность групп в момент времени I (вектор);
N(0) — численность групп в начальный момент времени (вектор);
К — интенсивность выходов из групп (вектор);
Р = р) — матрица математических ожиданий нахождения индивида из группы I в группе у;
? — интервал времени, за который производится расчет численности групп;
с1 и с2 — вектора выбытия и прибытия клиентов соответственно.
Оценить показатели К и Р можно с помощью матрицы привлечения и потери клиентов. Матрица привлечения и потери потребителей впервые была использована Ф. Райчхелдом для анализа покупательского поведения клиентов [1]. Данный подход был использован для оценки параметров модели прогнозирования численности клиентской базы компании.
Матрица привлечения и потери потребителей имеет следующий вид (табл.1).
Таблица 1.
Матрица привлечения и потери потребителей
Группа 1 Группа 2 Группа 3 Группа К Вн. мир
Группа 1 x11 Х12 Х1З Х1к c11
Группа 2 *21 Х22 Х2З Х2к c12
Группа 3 ХЗ1 ХЗ2 ХЗЗ ХЗк С1З
Группа К xk1 Xk2 ХкЗ Хкк С1к
Вн. мир С21 С22 С2З С2к
Элементы на диагонали показывают, сколько клиентов осталось в данной группе, по строкам указаны данные о количестве клиентов, перешедших
из данной группы в другие группы, по столбцам — количество клиентов, пришедших в данную группу из других групп. Отдельная строка внизу таблицы показывает численность покупателей, впервые обратившиеся в компанию.
Так, по матрице видно, что из всех клиентов, находившихся в группе 1, хп человек сохранили свою интенсивность покупок, х12 человека перешли в группу 2 и с11 человека ушли из компании. Из всех клиентов группы 3: х31 человек перешли в группу 1 (т.е. повысили свою интенсивность покупок), а х33 не изменили своим привычкам. Из вновь прибывших клиентов с21 человек попали в группу 1, с2к человек попали в группу К.
Обозначим а.. — интенсивность перехода клиентов из группы I в группу у, которая рассчитывается по формуле :
а,=^~ . (2)
1=1
Тогда интенсивность выхода из группы можно оценить как:
к
г,=^агач , (3)
1=1
а вероятность нахождения индивида из группы . в группе у рассчитывается как
^ . (4)
ч
Таким образом, используя матрицу привлечения и потери клиентов можно оценить значения показателей К и Р в модели прогнозирования численности клиентской базы.
Модель прогнозирования численности клиентской базы с использованием а., будет иметь вид:
ЩО = (\ + ан ОЩ0) • t■ ЛГ(0) -
X (5)
-]ГагЛЩ0) + (с21-с„)■/.
У=1
4. Определение механизмов управления клиентской базой компании
Рассмотрим, какие факторы влияют на интенсивности перемещения клиентов между группами а.. .
Перемещение клиентов из группы в группу происходит при изменении ключевых показателей их покупательского поведения: частоты покупок,
среднего чека, категории покупаемых товаров.
При этом изменение частоты покупок и величины среднего чека происходит под влияние двух факторов:
Ф Внешнего воздействия (тенденций развития рынка, технологий).
Ф Внутреннего воздействия (влияния маркетинга компании).
Будем считать, что влияние внешних факторов постоянно и не меняется во времени, т.е. характеризует линейный тренд в изменении интенсивностей покупок.
Рассмотрим более подробно влияние маркетинговых коммуникаций компании на покупательское поведение клиентов.
В применении к маркетинговой деятельности под коммуникацией понимают передачу информации от источника (предприятие) к получателю (потенциальный потребитель), с целью формирования реакции потребителя, заранее запланированной источником сообщения.
Так, Дж. Бернетта и С. Мориарти определяют маркетинговые коммуникации как «процесс передачи информации о товаре целевой аудитории, с целью создания, поддержания или изменения позиций и/или поведения целевых аудиторий по отношению к конкретному продукту (товару), услугам, организациям и т. д.» [7]. В свою очередь Ф. Котлер считает, что маркетинговые коммуникации это «управление процессом продвижения товаров и услуг на всех этапах: перед продажей, в момент покупки, во время и по завершении процесса потребления» [8].
Иными словами можно определить маркетинговые коммуникации как совокупность маркетинговых инструментов, обеспечивающих доведение информации до потребителя, а также поддержание или изменение поведения конечного потребителя, с целью продвижения товаров и услуг на всех этапах процесса принятия решения о покупке [9].
Маркетинговая коммуникация включает в себя два основных компонента:
■ф’ Способ коммуникации.
Ф Тип предложения.
По способу доведения информации до клиента маркетинговые коммуникации можно поделить на:
♦ Личные коммуникации, включающие:
а. почтовую рассылку,
b. email рассылку,
c. sms-рассылку,
d. телефонный звонок.
• Массовые коммуникации, включающие:
e. СМИ (телевидение, радио, пресса),
f. наружнюю рекламу,
g. реклама в местах продаж,
h. интернет.
По типу предложения скидки можно разделить в зависимости от вида скидки и момента ее получения:
• Скидка в момент покупки за товар/услугу.
• Скидка в момент покупки за комбинацию товаров/услуг.
• Отложенная скидка в будущем. В качестве отложенной скидки также будем считать начисление баллов за покупку.
• Подарок.
Эффективность маркетинговой коммуникации зависит от таких факторов, как:
■ф’ социально-демографические характеристики (пол, возраст, семейное положение, образование, сфера занятости),
•ф- покупательское поведение (частота покупок, сумма покупок, категории покупаемых товаров).
В зависимости от набора данных характеристик для каждой группы клиентов используются различные маркетинговые коммуникации.
Так, для группы постоянных покупателей наиболее эффективным может быть личная коммуникация посредством телефонного звонка с персональным предложением или подарком, а для группы нерегулярных покупателей с низкой частотой покупок — реклама в местах продажи с предложением скидки на конкретную товарную группу.
Кроме того, перевод клиентов из одной группы в другую осуществляется не только за счет увеличения интенсивности выбытия из группы в целом (т.е. сокращение показателя a ), но и за счет снижения интенсивности переходов в другие группы.
Поэтому, интенсивность перехода из группы i в группу j для каждой комбинации (i; j) имеет различную функциональную зависимость от типа маркетинговой коммуникации и суммы расходов на ее реализации. Математически эту зависимость можно представить в следующем виде:
аа (0 = Fa (zi (0, Tt (0) + const, (6)
где F.. — функция, отражающая зависимость интенсивности переходов из группы i в группу j от внутренних факторов;
Z. (t) — величина маркетинговых расходов по группе i в момент времени t;
T . (t) — тип маркетинговой коммуникации по группе в момент времени t, представляет собой набор из следующих параметров: способ коммуникации, тип предложения; const — влияние факторов внешнего воздействия.
Тогда модель прогнозирования численности клиентской базы с учетом изменения a.. во времени примет следующий вид:
N,(t) = (l+X^)-^V(0)+ti^ -Щ0) -
А=1 h=\ j=\ (7)
h=1 j=1 A=1 h=1
Замечание:
В некоторых случаях, когда компании достаточно управлять в целом интенсивностью выхода из группы (например, компания по удержанию клиентской базы), удобнее использовать зависимость r.(t) от маркетинговых инициатив:
k k
П =Jap-aii=^F0(Zi,Ti)-Fii(Zi,Ti) + const. (8)
i=l »=1
Обозначим через
jjFv(7t,T,)- Fu(7t,T,) = Ft(7t,T,), (9)
i =1
тогда зависимость интенсивности выхода из группы от маркетинговых воздействий компании имеет следующий вид:
г^) = Рхг^),тм+соть (10)
где F — функция, отражающая зависимость интенсивности выхода из группы от маркетингового воздействия компании;
Z(t) — величина маркетинговых расходов по группе в момент времени t;
T(t) — тип маркетинговой коммуникации по группе в момент времени t, представляет собой набор из следующих параметров: способ коммуникации, тип предложения;
const — влияние факторов внешнего воздействия.
5. Модель оценки доходов по каждой группе клиентов
Ценность клиента для компании можно оценить, используя частоту совершения покупок и размер среднего чека. В своей работе Fader и Hardie [З] предполагают, что простая статистика, такая как частота и время последней покупки, может дать довольно точную оценку будущей ценности. На основе данного предположения, доход, полученный от клиентов компании за период времени t, можно описать следующим уравнением: t І K
D(t)=Е-ЕNhF>) , (11)
h=iv j=i
где Nj — численность группы j в момент времени h; Fj — средняя частота покупок для группы j в момент времени h;
Mj — величина среднего чека в группе j в момент времени h;
K — количество групп, полученных в результате сегментации клиентской базы;
Vh — дисконтный множитель в момент времени h.
6. Модель оценки расходов по каждой группе клиентов
Расходы, понесенные компанией на управление клиентской базой, можно отнести к двум категориям: расходы на привлечение новых клиентов и расходы на удержание существующих клиентов и увеличение их лояльности, в частности, расходы на маркетинговые мероприятия, акции и т.д. Тогда математическая запись функции расходов компании на управление клиентской базой будет следующая:
где Щ — численность группы у в момент времени к;
Су — количество новых клиентов в группе у соответственно в момент времени к;
Zy — средние расходы компании в расчете на 1-го клиента из группы у в момент времени к;
-^2/ — средние расходы компании на привлечение 1-го нового клиента в группу ] момент времени И;
К — количество групп, полученных в результате сегментации клиентской базы;
VI, — дисконтный множитель в момент времени к.
7. Постановка задачи управления клиентской базой
Сформулируем еще раз основные предположения задачи:
Предположение 1. Всех клиентов компании можно разделить на К непересекающихся подгрупп в зависимости от частоты покупок, величины среднего чека и социально-демографического положения.
Предположение 2. Перемещение клиентов между различными группами в случае невыявленного влияния предыстории взаимоотношений клиента и компании можно описать с помощью адаптированной модели движения кадров Староверова [4].
Предположение 3. Изменение частоты покупок и величины среднего чека происходит под влияние двух факторов:
♦ Внешнего воздействия («популяризация» технологий, развитие рынка и т.д.).
♦ Внутреннего воздействия (влияние маркетинга компании).
Предположение 4. Ценность клиента для компании можно оценить, используя частоту совершения покупок и размер среднего чека.
Предположение 5. Расходы, понесенные компанией на управление клиентской базой, можно отнести к двум категориям: расходы на привлечение новых клиентов и расходы на удержание существующих клиентов и увеличение их лояльности.
Критерий оптимального управления клиентской базой — максимизация показателя долгосрочной стоимости (СЕУ) клиентской базы компании за интервал времени Т.
Таким образом, математическая запись задачи управления клиентской базой может быть сформулирована в виде следующей системы уравнений:
h=1 У=1 h=1 h=1
ае(!) = ^1(21(1),Т,УУ) + сот1 /е[1 ,Т]
Как правило, финансирование маркетинговых компаний ведется в рамках заранее согласованного
бюджета, поэтому введем в нашу задачу бюджетное ограничение В.
Тогда сумма всех расходов по группам в момент времени ґ не должно превышать выделенного на данный период бюджета:
(14)
і=і
При этом бюджетные ограничения различаются в каждый период времени. Тогда задача управления принимает следующий вид:
що=(1+х^.)-лг(°)+Е2>‘. -^,(0)-
й=1 й=1 у=1
< (15) к=1 7=1 й=1 А=1
ау (0 = (0,т. (0) + const
^г,(о<В(о
I 1
/ер, Г]
Решением данной задачи оптимального управления будет являться такой набор пар (^.(/),7](/)) для / е в каждый момент времени / е М, при котором будет достигаться максимум С1У. Таким образом, будет найдено управляющее воздействие, которое наряду с оптимизацией расходов компании и повышением эффективности клиентской базы одновременно позволит:
1. Управлять не отдельными клиентами, а группами клиентов компании в соответствии с разработанной автором моделью, представляющую собой адаптированную для групп клиентов. модель движения кадров Староверова О.В.
2. Учесть различия в покупательском поведении клиентов и отследить изменение качественных характеристик клиентской базы, таких как частота покупки и средний чек, что положительно влияет на точность расчета показателя С1У.
Иными словами, в работе рассматривается модель управления клиентами компании, которая на основе выявленных изменений структуры клиентской базы компании на различных этапах ее развития, позволяет повысить эффективность планирования и результативность принимаемых управленческих решений на среднесрочном интервале времени.
8. Заключение
Таким образом, автором получены следующие результаты:
1. Предложен новый подход к оценке параметров модели прогнозирования численности клиентской базы с использованием матрицы привлечения и выбытия клиентов.
2. Разработана модель прогнозирования численности клиентской базы, учитывающая интенсивность переходов клиентов между группами, для случая постоянной и изменяющейся во времени интенсивности.
3. Выявлены факторы, оказывающие влияние на интенсивности перехода клиентов.
4. Предложена комплексная модель управления клиентской базой компании, позволяющая учитывать особенности покупательского поведения и социально-демографические отличия групп клиентов, как при наличии бюджетного ограничения, так и в случае отсутствия бюджетного ограничения.
5. Сформулирована задача математического программирования, решение которой доставляет оптимальное, в смысле приятых критериев качества, решение задачи управления клиентской базой компании.
Практическая значимость работы заключается в том, что предложена модель оптимального управления клиентами организации для решения одной из важнейших задач тактического управления компанией, учитывающая расширенный набор характеристик клиентской базы и степень влияния маркетинговых мероприятий на различные группы клиентов. ■
Литература
1. Reichheld F.F. The loyalty effect: the hidden force behind growth, profits, and lasting value // Harvard business school aress. — 1996. — P. 33-50, 233-234.
2. Berger P.D., Nasr N.L. Customer Lifetime Value: Marketing Models and Applications // Journal Of Interactive Marketing. - 1998. - Vol. 12. - No. I. - P. 17-30.
3. Fader P.S., Hardie G.S., Lee K.L. RFM and CLV: Using Iso-value Curves for Customer Base Analysis // Journal of Marketing Research. - 2005. - Vol. XLII. - P. 415-430.
4. Андреева А.В. Анализ существующих моделей управления клиентской базой и пути их развития // Двенадцатый всероссийский симпозиум «Стратегическое планирование и развитие предприятий»:тезисы докл. (Москва, ЦЭМИ РАН, 12-13 апреля 2011г.). - М., 2011. - с.13-14.
5. Староверов О.В. Азы математической демографии. - М. : Наука, 1997.
6. Андреева А.В. Разработка модели прогнозирования численности клиентской базы компании // Аудит и финансовый анализ. - 2011. - №6 - C. 104-109.
7. Барнетт Дж., Мориарти С. Маркетинговые коммуникации. Интегрированный подход. - СПб.: Питер, 2002.
8. Котлер Ф. Основы маркетинга: Пер. с англ. - Новосибирск: Наука, 1992.
9. Юдина Н.А. Интеграция маркетинговых коммуникаций и их влияние на покупательское поведение на рынке компьютерной техники // Современность и экономические науки: сборник материалов I всероссийской научно-практической интернет-конференции / под общ. ред. С. Б. Кузнецова. - Новосибирск: СИБПРИНТ, 2009. - с.83-90.
МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ ИТ-ПРОЕКТАМИ Учебник
В.И. Грекул, Н.Л. Коровкина, Ю.В. Куприянов
Интернет-университет информационных технологий: Бином.
Лаборатория знаний, 2011.
При создании ИТ-решений перед всеми сторонами, вовлеченными в жизненный цикл проекта, возникает целый ряд вопросов, связанных с определением и детальным структурированием необходимых работ, с распределением прав и обязанностей, с управлением и контролем за исполняемыми работами. Одним из действенных инструментов для решения данных вопросов является использование унифицированных подходов, закрепленных в современных международных и российских стандартах и методологиях управления проектами. Представленный учебник содержит детальное описание процедур управления проектами внедрения информационных технологий. Отличительной особенностью данной книги является изложение материала с привязкой к этапам жизненного цикла создаваемого продукта, а не к фазам некоторого абстрактного проекта. Это позволяет читателю сформировать целостное представление о необходимых в ИТ-проекте управленческих процедурах, а также использовать материал последовательно во времени, по мере перехода от одного этапа технологического цикла создания продукта к другому.
ОСНОВЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
В. И. ГРЕКУЛ Н.Л. КОРОВКИНА Ю.В. КУПРИЯНОВ
МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ ИТ-ПРОЕКТАМИ
ч? *
