• Устная рекомендация. Эта составляющая NPS заслуживает более подробного рассмотрения, поскольку она очень важна и именно она ставит в тупик большинство аналитиков. Начните с количественного определения (проведя при необходимости опрос) доли новых клиентов, которые выбрали вашу компанию, благодаря ее репутации или по рекомендациям. Если клиент назвал несколько причин выбора вашей компании, оцените, насколько для него были важны рекомендации или отзывы знакомых. Пожизненную ценность этих новых клиентов, включая экономию затрат на продажи и маркетинг, следует отнести на счет промоутеров. (От 80 до 90 % позитивных отзывов дают промоутеры). Помните, что пришедшие по рекомендации клиенты сами по себе очень выгодны экономически. Они также более склонны становиться промоутерами, что ускоряет раскручивание спирали рекомендаций.

В то же время детракторы несут ответственность за 80—90 % негативных рекомендаций, и издержки, связанные с этим ограничением роста, должны быть отнесены на них. Конечно, самый простой способ оценить эти издержки — определить, сколько позитивных комментариев нейтрализуются одним негативным и сколько положительных отзывов тратится, таким образом, впустую. Это число можно точно определить, только интервьюируя клиентов, но для начальной оценки (исходя из опыта клиентов Bain и отчетов других исследователей) можно с достаточной уверенностью предположить, что каждый негативный комментарий нейтрализует от трех до десяти позитивных. Например, представьте, что вы переехали в другой город и выбираете зубного врача. Если вы услышали один негативный отзыв о конкретном дантисте от друга или коллеги, которому доверяете, сколько положительных отзывов вам потребуется услышать, прежде чем вы все-таки выберете этого врача?

Консультанты компании Bain во всем мире регулярно используют эту модель для количественного определения экономических показателей жизненного цикла клиента, используя внутренние данные о клиентах своих клиентов. Конечно, эти результаты должны оставаться конфиденциальными, однако мы можем показать, как использовать эту модель извне, опираясь исключительно на общедоступную информацию и рыночные исследования, как вы сделали бы при оценке кандидата на приобретение или конкурента. Давайте начнем с примера, в котором команда Bain использовала этот подход для оценки экономики NPS на уровне отдельного клиента в розничных банках Северной Америки в 2008 году. Сначала специалисты опросили 4300 клиентов банков в Северной Америке. Результаты опроса позволили разделить клиентов каждого банка на промоутеров, пассивных и детракторов. Мы также задавали вопросы о том, какие банковские продукты и услуги приобрели эти люди, каков размер остатков денежных средств на их счетах, сколько времени они были клиентами банка, как ими стали, намерены ли и дальше обслуживаться в нем, и в какой степени они рекомендуют его знакомым.

Команда обнаружила существенные отличия в поведении промоутеров, пассивных клиентов и детракторов, влияющие на объем прибыли. Эти отличия полностью согласовывались с теми данными, которые мы получали в ходе работы с клиентами розничных банков в течение нескольких лет. Промоутеры дают своему основному банку почти на 45 % больше семейных депозитных счетов, чем детракторы. Они покупают на 25 % больше банковских продуктов, чем детракторы, при этом в наборе используемых ими банковских продуктов часто встречаются выгодные для банка расчетные и депозитные счета. Уровень оттока среди промоутеров в среднем составляет только одну треть от уровня оттока детракторов. Промоутеры дают почти в семь раз больше положительных рекомендаций, чем детракторы.

Чтобы оценить финансовые последствия такого поведения, мы использовали среднеотраслевую чистую процентную маржу по депозитам и займам и среднеотраслевые накладные и прочие расходы, формирующие отчет о прибылях и убытках среднего розничного банка. Затем конвертировали все это в отчет о прибылях и убытках на уровне конкретного клиента за счет простого разделения. Мы включили поведение промоутеров, пассивных клиентов и детракторов в простую модель для оценки финансового эффекта различий в их поведении, конвертируя этот эффект в пожизненную ценность с помощью дисконтирования будущих денежных потоков. Согласно этому анализу, ценность промоутера для банка примерно на 9 500 долл. выше, чем ценность детрактора (см. рис. 3.3). На самом деле детракторы имеют отрицательную пожизненную ценность: они разрушают стоимость компании для акционеров и сотрудников.

Источник: исследование NPS в сфере финансовых услуг, Bain, 2008.

Тем не менее этот анализ не учитывает некоторых составляющих ценностей. Например, наша работа показывает, что новые клиенты, получившие рекомендацию от промоутеров, с большой вероятностью сами станут промоутерами, следовательно, они ценнее для компании, чем средний новый клиент. Если бы мы были менее консервативными, то отнесли бы эту дополнительную ценность клиента на счет промоутеров. Клиенты Bain также обнаружили, что обслуживание детракторов стоит значительно дороже, чем обслуживание промоутеров. Детракторы создают дополнительные запросы для колл-центров, чаще обращаются с проблемами, требующими разрешения, и менее склонны к использованию инструментов самообслуживания, например интернет-банкинга. Разнесение этих дополнительных различий в издержках могло бы еще больше повысить точность оценки того, насколько отличается пожизненная ценность промоутеров и детракторов.

В примере с банками компания Bain должна была оценить стоимость клиентских рекомендаций, как позитивных, так и негативных. Как следует из рис. 3.3, большая часть различий в стоимости между промоутерами и детракторами может быть отнесена к влиянию устных рекомендаций. При работе с нашими клиентами мы видели такие модели во многих компаниях. Тем не менее руководители часто сопротивляются тому, чтобы хотя бы попытаться посчитать стоимость рекомендаций, поскольку литература по финансам и менеджменту практически не затрагивает эту тему. Однако она очень важна. Хорошая репутация может помочь созданию нового бизнеса, тогда как плохая сведет на нет все ваши усилия вырасти.

Другая команда Bain использовала аналогичный подход для количественного определения стоимости промоутеров и детракторов в бизнесе по производству персональных компьютеров. Команда сконцентрировалась на Dell, у которой в то время были серьезные проблемы во взаимоотношениях с клиентами. Мы рассчитали стоимость детракторов и промоутеров для потребительского сегмента бизнеса Dell, используя экономическую модель, в которой были учтены упомянутые переменные. Фондовые аналитики в то время оценивали ценность среднего потребителя Dell в 210 долл. Разделив этот средний показатель на составные части, команда провела анализ и обнаружила, что детрактор обходился компании в 57 долл., тогда как промоутер приносил ей 328 долл. Давайте посмотрим, как команда проводила этот анализ, уделяя особое внимание экономике устных рекомендаций.

В сотрудничестве с компанией Satmetrix, которая проанализировала общедоступные списки клиентов Dell, команда Bain разработала первую короткую анкету, разосланную по электронной почте. Одним из вопросов был вопрос о причинах выбора Dell среди конкурирующих компаний. Результаты показали, что чуть больше четверти новых клиентов Dell пришли в компанию по рекомендации друзей или коллег. В исследовании также задавался вопрос «Насколько вероятно, что вы порекомендуете?..», чтобы определить статус клиента (промоутер, пассивный, детрактор), а также уточнялось, сколько позитивных или негативных отзывов клиент дал друзьям или коллегам. Ответы показали, что 60 % клиентов Dell на тот момент были промоутерами, 25 % — пассивными и 15 % — детракторами. После этого, на основании указанного этими промоутерами, пассивными и детракторами числа позитивных и негативных комментариев команда исследователей выяснила, что 8 миллионов потребителей — клиентов Dell на момент начала исследования — дали примерно 40 миллионов позитивных и 5 миллионов негативных комментариев.