В рубрику "Решения операторского класса" | К списку рубрик | К списку авторов | К списку публикаций
Бизнес оператора связи очень специфичен и отличается от других видов бизнеса. Доля заемных средств в капитале компании на уровне 90% и более может быть индикатором близкого банкротства компании, например, в ритейле, а в телекоме это нормальный показатель для активно работающего на высококонкурентном рынке оператора связи. Поэтому стандартные методики определения экономической эффективности и финансового анализа деятельности компании не отражают реальной картины ее работы. Прежде всего потому, что не учитывают движения главного актива оператора связи – его клиентской базы.
В телекоме используются свои показатели эффективности наряду с общепринятыми (пр. EBITDA). Наиболее распространенным является показатель среднего дохода от клиента (ARPU), который может рассчитываться по-разному: относительно всей клиентской базы или относительно активной ее части, по отдельной услуге или группе услуг или же по всему пакету предоставляемых услуг.
Другим важным параметром, который пытаются определять операторы связи, является уровень лояльности клиента. Лояльность – понятие очень сложное и плохо идентифицируемое.
Обычно для определения индекса лояльности операторы обращаются в специализированные консалтинговые компании, занимающиеся определением уровня лояльности с помощью опросных методик. Это очень удобный метод. Он позволяет оперировать клиентской базой, имея о ней минимальное представление (поэтому работа и ведется на аутсорсинге). Но подобный метод имеет и свои слабые стороны.
Для каждого отдельного клиента его отношение к компании и ее услугам может значительно меняться со временем. Исследования лояльности по опросному методу проводятся, как правило, раз в год в преддверии представления отчета для акционеров. Год – это очень длительный срок, он включает в себя 12 расчетных периодов и не позволяет определять экстремальных значений уровня лояльности.
Во-вторых, опросные методики не позволяют выявить причины изменения лояльности, то есть почему тот или иной клиент доволен или недоволен сервисом оператора.
В-третьих, результаты опроса зависят от настроения опрашиваемого лица.
В-четвертых, получив цифру (например, 80% клиентов компании лояльны к ней), что дальше с ней делать? Значит ли это, что они будут лояльны и через месяц, через год? Могут ли они вдруг стать нелояльными? И насколько критично то, что 20% клиентской базы стали нелояльными? Значит ли это, что в ближайшее время оператор может лишиться 20% своей абонентской базы? Таким образом, подобное исследование создает больше вопросов, чем ответов.
Есть и другой путь исследования лояльности, основанный на обработке объективных данных. И здесь главное слабое место заключается уже в сборе данных. Какие данные могут понадобиться? Для начала необходимо определить, что такое вообще лояльность, что ее характеризует.
Лояльность – это не только удовлетворенность, хотя удовлетворенность клиента сервисом является важной составляющей лояльности. Поэтому необходимо прежде всего контролировать удовлетворенность клиента сервисом. Это можно сделать, например, управляя качеством сервиса. Каждый сбой при оказании услуги – это минус оператору и минус в уровне удовлетворенности, а следовательно, и в уровне лояльности.
Помимо качества предоставляемых услуг, удовлетворенность клиента также характеризуется его активностью в части обращений в департамент технической поддержки, к персональному менеджеру или в абонентский отдел.
Учет претензионных сообщений также позволяет охарактеризовать уровень лояльности клиента.
Важным параметром является изменение уровня потребления той или иной услуги каждым конкретным клиентом. Безусловно, данное условие не обязательно. Изменение уровня потребления может быть связано и с другими причинами – с сезонным фактором, фактором роста, изменением экономического или политического климата в стране и многими другими, поэтому при увязывании изменения потребления с уровнем лояльности необходима индексация показателя.
Следующий важный параметр, который многие специалисты (например, Фредерик Ф. Рейчхелд) ставят во главу угла и считают его единственным важным параметром, – остаточный индекс промоутера. В опросных методиках этот индекс определяется путем анализа ответов на вопрос "Посоветуете ли Вы наши услуги своим коллегам и друзьям?". Сам по себе положительный ответ еще не означает, что клиент станет промоутером вашей компании. Поэтому необходимо оценивать реальный прирост клиентской базы за счет подобного промоушена:
Косвенно остаточный индекс промоутера можно оценить на основе поведения клиента при переезде – сохранит ли клиент при переезде приверженность оператору связи? Причем этот параметр неоднозначен и вызывает ряд вопросов:
Еще один параметр – оценка конкурентного преимущества оператора связи. Его очень важно оценивать на высококонкурентных рынках и площадках, где клиент может пользоваться услугами одновременно нескольких сервис-провайдеров. В таком случае необходимо оценить: какую долю в пакете услуг клиента составляют услуги вашего оператора или (что труднее) какую долю в расходах клиента на связь составляют ваши доходы. Данный момент очень тонкий, важно оценивать его в динамике и оценивать его разносторонне – в стоимостном и натуральном выражении.
Оценка уровня лояльности с точки зрения остаточного индекса про-моутера и оценки конкурентного преимущества – один из самых сложных этапов, требующий серьезной работы менеджеров по продажам. Менеджер должен хорошо знать не только рынок связи, но и рынки, на которых играют его клиенты. Тесное сотрудничество менеджера с клиентом помогает получить максимум полезной информации, которую можно использовать в аналитических исследованиях. Кроме того, такое общение менеджера с клиентом дополнительно укрепляет обратную связь клиента с оператором, что в итоге благотворно сказывается как на качестве предоставляемого сервиса, так и на уровне лояльности клиента.
Такой анализ лояльности трудно отдать на аутсорсинг, поскольку передать все необходимые данные независимой компании практически невозможно (по техническим или коммерческим причинам).
Безусловно, существует большое количество факторов, которые могут существенно влиять на результаты анализа. Например, фактор эксклюзивного присутствия оператора связи в регионе или на конкретном объекте. Поэтому для каждого оператора набор показателей лояльности и их структура может быть совершенно различной (как не бывает и одинаковых операторов связи), поэтому приводить здесь конкретные расчетные формулы не имеет смысла.
Методика оценки лояльности на основе объективных данных имеет следующие преимущества перед классической опросной методикой:
Однако есть и слабые стороны:
Вместе с тем этот вариант абсолютно не исключает возможности применения и классической опросной методики. Обе имеют свои сильные и слабые стороны, которые в совместном использовании могут перекрываться, что позволит максимально повысить уровень лояльности клиента и тем самым укрепить самый важный актив оператора связи.
Опубликовано: Журнал "Технологии и средства связи" #2, 2010
Посещений: 6219
Статьи по теме
Автор
| |||
В рубрику "Решения операторского класса" | К списку рубрик | К списку авторов | К списку публикаций
