Лояльность клиентов следует рассматривать как комплекс параметров, характеризующих их поведение (объем и постоянство закупок) и восприятие поставщика товаров и услуг. Измерение этих параметров требует не только накопления значительных объемов информации о продажах и клиентах, но и применения различных инструментов обработки данных. Вследствие этого поставщики программных продуктов встраивают в них различные механизмы, позволяющие накапливать и обобщать информацию, необходимую для анализа лояльности клиентов и формирования необходимых управленческих решений. Рассмотрим их на примере новой (10.2) редакции конфигурации «Управление торговлей» системы программ «1С:Предприятие 8.0».

Е. Шуремов, д.э. н.

Поведенческая лояльность

Основой для измерения поведенческой лояльности являются учетные данные о продажах. Конфигурация «Управление торговлей» имеет различные инструменты для накопления и обобщения таких данных. В этой связи особо следует выделить реализованные в ней средства проведения ABC- и XYZ-анализа.

ABC-анализ применяется для разбиения клиентов на три группы по степени их важности. В первую группу выделяются те из них, которые в совокупности приносят основную часть выручки (прибыли). Ко второй группе относятся те клиенты, закупки которых относительно невелики , но все же приносят значимую часть выручки. В третью группу выделяются клиенты, которые осуществляют незначительные или разовые закупки. Разделение клиентов на группы может быть использовано как ориентир для принятия решений по дифференциации предоставляемых им скидок, размеров товарного кредита, установке специальных бонусов и т.д.

Клиенты могут классифицироваться также по стадиям взаимоотношений с ними, например, потенциальный, разовый, постоянный и потерянный клиент.

Если клиент за анализируемый период совершил малое число покупок, то он относится в класс «Разовый покупатель». При превышении определенного порога закупок клиент переходит в класс постоянных покупателей. Реализованными в конфигурации средствами проведения XYZ-анализа постоянные покупатели разделяются на три подкласса в зависимости от значения коэффициента вариации выбранного показателя (выручка, прибыль, количество покупок и др.), вычисленного за определенный период времени. Малые значения коэффициента вариации свидетельствуют о стабильности закупок и, следовательно, о высокой поведенческой лояльности клиента за выбранный интервал времени. Высокие значения, наоборот, указывают на определенные проблемы во взаимоотношениях с данным клиентом.

С точки зрения оценки лояльности клиента особенно интересно изучение истории изменения взаимоотношений с ним. Так, например, по данным XYZ-анализа, полученным за разные периоды, можно проследить динамику перемещения клиентов из одной категории в другую. Кто-то становится постоянным клиентом – его лояльность повышается, а у кого-то, наоборот, лояльность падает, и закупки становятся менее стабильными. В последнем случае необходимо принять дополнительные меры для повышения заинтересованности клиента во взаимоотношениях с компанией.

Для того, чтобы облегчить пользователям решение задач контроля динамики изменения поведенческой лояльности клиентов в новую редакцию конфигурации «Управление торговлей» встроена возможность документального оформления и хранения истории изменения АВС- и XYZ-классификации покупателей. Это позволяет накапливать информацию об изменении поведенческой лояльности клиентов непосредственно в информационной базе системы и облегчает ее анализ на временных длительных интервалах.

Воспринимаемая лояльность

При оценке этого вида лояльности основным инструментом являются специальные методики опроса потребителей и обработки соответствующих анкетных данных . Применение подобного рода инструментов, например, методики оценки качества обслуживания SERVQUAL и ее разновидностей, может дать интересные и практически важные выводы. Так, например, по данным различных исследований удовлетворенность не прямо влияет на лояльность: неудовлетворенность гарантирует нелояльность, но обеспечивает лояльность только максимальная удовлетворенность. При этом частично удовлетворенные клиенты с высоко вероятностью могут сменить поставщика. И это несмотря на то, что их поведение (объемы и постоянство закупок в данном периоде) вроде бы свидетельствует о лояльности.

Анкетирование клиентов требует сбора и обработки значительных объемов информации. Поэтому регулярное использование методик типа SERVQUAL возможно только в том случае, когда процесс анкетирования поставлен на промышленную основу и поддерживается информационными технологиями.

Учитывая это обстоятельство, в новую редакцию конфигурации «Управление торговлей» встроены специальные инструменты, например, средства автоматизации формирования анкет, их рассылки и получения результатов по электронной почте. Для этого предусмотрены возможности формирования и хранения списков вопросов и типовых анкет, автоматической рассылки анкет по заданным спискам, выборки присланных клиентами анкет из потока электронной корреспонденции, их регистрации и проведения анализа результатов анкетирования.

Таким образом, конфигурация «Управление торговлей» системы программ «1С:Предприятие 8.0» предоставляет маркетинговым службам предприятия развитые средства, необходимые для анализа лояльности клиентов и выработки управленческих решений, направленных на повышение эффективности взаимодействия с ними.

Мы рассказали о том, как проводить анализ эффективности продаж различных товаров и как выделить приоритетные позиции номенклатуры вашего интернет-магазина, приносящие наибольшую выручку. Однако анализом номенклатуры возможности УТ 11 не ограничиваются.

В конфигурации 1С УТ 11 есть возможность классифицировать и клиентов по тем же самым критериям: привлекательности (ABC) и лояльности (XYZ). И вы в любой момент сможете определить, работа с какими клиентами на текущем этапе является наиболее прибыльным делом, и какие клиенты совершают покупки наиболее стабильно.

Как же из общего списка клиентов выделить тех, кто покупает наиболее стабильно и приносит наибольшую прибыль?

В основе АВС-анализа лежит принцип Парето, или закон 20/80: 20% действий дают 80% результата.

В случае интернет-магазина правило для продаж прозвучит так: 20% клиентов совершают покупки, приносящие владельцу магазина 80% прибыли, остальные 80% клиентов дают лишь 20% прибыли.

XYZ-анализ классифицирует клиентов по степени лояльности, оценка которой основана на стабильности совершения покупок. Различают несколько стадий взаимоотношений с клиентами:

• Потенциальный клиент
• Разовый клиент
• Постоянный клиент
• Потерянный клиент

После проведения одновременной классификации по двум критериям строится Матрица BCG — которая покажет комплексный анализ клиентской базы. В этом отчете клиенты делятся на несколько групп (подробнее расскажем ниже).

Для настройки обеих классификаций откройте вкладку «Маркетинг» и в поле «Сервис» выберите «Классификация клиентов», укажите вариант отображения «Полные возможности»:

Рисунок 1.
Нажмите кнопку «Настройка»:

Рисунок 2.
Укажите параметры классификации (Выручка, валовая прибыль, количество документов продаж) и периоды для каждой из классификаций. Сохраните настройки.

После каждого изменения настроек необходимо очистить все данные по классификациям, основанным на предыдущих параметрах. Сделайте это с помощью кнопок «Очистить ABC классификацию за все периоды» и «Очистить XYZ классификацию за все периоды».

После этого нажмите «Выполнить ABC классификацию за все периоды» и «Выполнить XYZ классификацию за все периоды».

На этом настройка классификаций завершена, перейдем к результатам.

На вкладке «Маркетинг» в блоке «Отчеты по маркетингу и планированию» выберите «Матрица BCG» и сформируйте отчет, выбрав дату построения. Пиктограммы, отображающие группы комплексного анализа клиентов пока пропустим, мы к ним вернемся чуть позже.

Рассмотрим полученный результат:

Рисунок 3.
Таблица «ABC/XYZ распределение» показывает распределение клиентов одновременно по обеим классификациям. Непосредственно в строках указывается количество клиентов, попадающих в определенный класс. Чтобы узнать, какие именно клиенты относятся к данной категории, достаточно щелкнуть в соответствующей клетке таблицы:

Рисунок 4.
Две нижние таблицы показывают динамику изменений отдельно по каждой классификации – здесь отображаются переходы клиентов между категориями в рамках выбранного периода времени.

Зеленым отмечаются положительные переходы (с повышением класса), красным – отрицательные (с понижением класса).

Аналогично общему срезу щелчок по каждой из клеток таблицы отобразит список клиентов с двумя значениями параметра построения классификации – на текущий и предыдущий срезы.

Вернемся теперь к BCG матрице и рассмотрим комплексную классификацию клиентов:

Рисунок 5.
Данный вид анализа клиентской базы позволяет автоматически выделить несколько категорий клиентов, для наглядности определяя каждую в отдельную группу:

• «Звезды» – клиенты, которые купили неожиданно много. Сюда попадают клиенты, относящиеся к A и Z классам одновременно. Т.е. клиент совершает крупные покупки, но не отличается стабильностью. Главная цель работы с такими клиентами – перевод их в группу постоянных клиентов, на это следует бросить лучшие кадры и столько ресурсов, сколько потребуется.

• «Коровы» – самый важный пласт клиентов и опора работы интернет-магазина. Сюда попадают клиенты, которые относятся к A и X классам. Стратегия работы с ними – выполнение всех обязательств в срок и без накладок без необходимости прыгать выше головы, чтобы завоевывать их. Они уже и так ваши.

• «Собаки» – клиенты, которые делают покупки регулярно, но на небольшие суммы. Это С и X классы клиентов соответственно. С них можно перебросить ресурсы на предыдущие два класса, особых потерь это не вызовет.

• «Вопросы» – это все остальные клиенты, которые не попали ни в одну из вышеописанных категорий. К ним стоит относиться внимательнее, так как в перспективе они могут вырасти до «звезды» или даже «коровы».

Наиболее выигрышным для владельцев магазина является переход клиентов из группы «звезд» в группу «коров», что позволяет придать их дорогим покупкам большую стабильность.

Вовлечение потерянных клиентов обратно в процесс также может быть одним из важных направлений развития бизнеса.

Такой анализ клиентов, если проводится с достаточной частотой, позволит отследить, как развивается клиентская база вашего интернет-магазина и оперативно отреагировать на изменения и переход клиентов из одной группы в другую.

Прежде чем приступить к анализу, нужно определить его цель, какую именно информацию вы хотите получить. Затем определяем, какие именно данные вы собираетесь анализировать (объект анализа). В качестве объекта анализа могут выступать:

1. товарные группы;
2. покупатели;
3. поставщики;
4. менеджеры по продажам.

Следующий важный момент — это определение параметров, по которым будет производиться анализ. Ведь каждый из перечисленных выше объектов анализа имеет разные параметры описания и измерения.

Выполнив описанные выше действия, можно приступать к проведению анализа. В системе анализируется выбранный параметр за указанный вами период по данным, накопленным в информационной базе. На основе этого анализа в дальнейшем будет построена АВС-классификация.

Как сделать ABC анализ?

1. Определите цель анализа

   Определение критериев успешности. ABC-анализ может выполнить одну из двух основных целей: сократить расходы на закупки или увеличить поток наличности за счет наличия правильных товаров, доступных для производства или непосредственно для продажи клиентам.

2. Соберите данные для анализа

   Наиболее распространенные данные, обычно имеющиеся в стандартном бухгалтерском учете, являются ежегодными расходами по каждому пункту, включая все затраты на заказ и стоимость перевозки, если они могут быть легко рассчитаны.

3. Отсортируйте запасы по важности в порядке убывания

   По крайней мере, ранжирование каждого складского товара по себестоимости.

4. Посчитайте суммарный эффект

   С помощью электронного отчета вычисляется совокупное влияние списка складских товаров путем деления годовых затрат на общее количество годовых запасов, а затем добавив эту сумму к суммарному общему затраченному проценту.

5. Разделите запасы на категории

   У вас может не получиться точного отношения 80/20, которое требует принцип Парето. Ориентируйтесь на общую картину и не стремитесь к точному соблюдению правила 80/20. Цель заключается в том, чтобы найти области, в которых пересмотр контрактов, консолидация поставщиков, изменение методологии или внедрение электронных закупок могут обеспечить значительную экономию средств или обеспечение наличия большего объема товаров на складе.

6. Проанализируйте товары в категориях и примите соответствующие решения

   Ключом к этому шагу является последующая деятельность и отслеживание. После того как стратегическое управление затратами будет осуществляться на основе категорий, периодическое рассмотрение имеет решающее значение для контроля за успехом или невыполнением решений.

Наличие недовольных клиентов значительно снижает шансы успеха компании. Но клиенты бывают разные, и важно понимать, какому клиенту следует уделять больше внимания, а чьи ожидания можно удовлетворить не полностью, и это не повлияет на финансовый результат. Если компания будет выполнять все пожелания всех своих клиентов, то в скором времени можно утратить контроль над ситуацией, довести дела до критического состояния. Выходом является распределение клиентов по приоритетности на различные категории. У каждой компании свои критерии деления. Но в основном это выручка или валовая прибыль.

На сегодняшний день множество программных продуктов предоставляют такую возможность. Но хорошо бы, чтобы такая возможность была в программе, в которой ведется учет, а не в сторонней программе. Если такой анализ выполняется в учетной системе, то он может быть на основе любых данных, имеющихся в программе, что в свою очередь повышает степень доверия к данным анализа клиентов.

В программе «1С:Управление торговлей 8» для этого есть все механизмы, т.е. можно оценить, какие из покупателей являются наиболее стабильными с точки зрения получения от них прибыли.

Все покупатели в программе делятся на определенные группы: потенциальный клиент, разовый покупатель, постоянный покупатель, потерянный клиент. Постоянные покупатели дополнительно разделяются по степени их стабильности (XYZ-анализ клиентов). Отнесение покупателей к той или иной стадии производится автоматически при выполнении регламентного задания на основе определенных показателей, например, сумма прибыли или объем продаж. Предварительно необходимо указать, по каким критериям выполнять классификацию клиентов: по выручке, по валовой прибыли, по количеству документов продаж, а также выбрать за какой период будут выбираться данные для классификации.

Результаты классификации можно посмотреть, проанализировать в отчетах.

Отчет «Анализ лояльности клиентов » позволяет оценить клиентскую базу в количественном выражении и проследить динамику перехода клиента из одного статуса в другой (например, от потенциального клиента к постоянному), а также оценить работу менеджеров по продажам. При анализе данных следует обращать внимание на изменение показателей.

Например, если увеличивается доля постоянных покупателей (которые стабильно покупают товары), а также уменьшается доля потерянных клиентов, то это означает, что менеджеры внимательно относятся к клиентам, стараются удовлетворить их ожидания.

Если доля постоянных клиентов уменьшается, увеличивается доля потерянных клиентов и, в то же время, увеличивается доля разовых клиентов, то это может означать, что менеджеры стараются заманивать новых клиентов и совершенно не работают с постоянными клиентами.

В отчете возможна детализация до наименования клиента. Программа сама определяет, какой клиент является потенциальным, разовым, потерянным, никаких дополнительных настроек производить не требуется. Если в справочнике «Клиенты» присутствуют клиенты, по которым не было ни одной продажи, программа относит их к потенциальным.

Отчет «Анализ зависимости от клиентов ». На основании данного отчета можно проанализировать зависимость компании от того или иного клиента. Т.е. оценить какой клиент приносит больше всего выручки, какому клиенту следует уделять больше внимания и произвести оценку политики работы с клиентами.

К примеру, уменьшилась доля потерянных клиентов и увеличилась доля постоянных клиентов. Это означает, что политика работы с клиентами правильная и предприятие достигло хороших результатов.

Также в программе предусмотрена возможность проведения комплексного BCG-анализа клиентов ("звезды", "собаки", "коровы", "вопросы"). Программа хранит данные по классификации клиентов за предыдущие периоды, поэтому в наглядной форме можно посмотреть в какую сторону произошли изменения: к лучшему, к худшему или без изменений.

Наиболее хорошим показателем для торгового предприятия является переход клиента из группы "звезды" в группу "коровы", то есть клиент, который купил неожиданно много, а теперь будет покупать стабильно и регулярно. В отчете по каждому из показателей можно посмотреть список конкретных клиентов.

XYZ-анализ позволяет оценить стабильность покупок клиентов. Метод данного анализа заключается в расчете коэффициента вариации для каждого клиента. Коэффициент вариации показывает отклонение от среднего значения и выражается в процентах.
В качестве параметра могут использоваться: объем продаж (количество), сумма продаж, интервал между продажами. Результатом XYZ–анализа является группировка клиентов по трем категориям, исходя из стабильности их поведения:

• Категория Х , в которую попадают клиенты с колебанием покупок от 5 % до 15 %. Это клиенты, характеризующиеся стабильной величиной потребления и высокой степенью прогнозирования.
• Категория Y , в которую попадают клиенты с колебанием покупок от 15 % до 50 %. Это клиенты, характеризующиеся сезонными колебаниями и средними возможностями их прогнозирования.
• Категория Z , в которую попадают клиенты с колебанием покупок от 50 % и выше. Это клиенты с нерегулярным потреблением и непредсказуемыми колебаниями, поэтому, спрогнозировать их спрос невозможно.

XYZ-анализ продаж позволяет классифицировать клиентов по стадиям взаимоотношений.

• Потенциальный клиент.
• Разовый клиент.
• Постоянный клиент.
• Потерянный клиент.

Переходы клиентов из одной стадии в другую можно представить в виде следующей схемы:

Схема 1. Стадии перехода клиентов. XYZ-анализ.

Для стадии «Постоянный клиент» предусмотрена дополнительная классификация по регулярности закупок:

• стабильные закупки (X-класс),
• нерегулярные закупки (Y-класс),
• эпизодические закупки (Z-класс).

Методика проведения XYZ-анализа состоит в группировании объектов анализа по мере однородности анализируемых параметров (по коэффициенту вариации) и представляет собой следующую последовательность шагов:

• Определить объекты анализа: клиент, поставщик, товарная группа/подгруппа, номенклатурная единица и т. п.
• Определить параметр, по которому будет проводиться анализ объекта: средний товарный запас, руб.; объем продаж, руб.; доход, руб.; количество ед. продаж, шт.; количество заказов, шт., и т. п.
• Определить масштаб периода и количество периодов, по которым будет проводиться анализ: неделя, декада, месяц, квартал/ сезон, полугодие, год.

Данный метод анализа имеет смысл, если количество анализируемых периодов больше трех. Чем больше количество периодов, тем более показательными будут результаты. При этом сам период должен быть не меньше, чем горизонт планирования, принятый в данной компании.

• Определить коэффициент вариации для каждого объекта анализа.
• Отсортировать объекты анализа по возрастанию значения коэффициента вариации.
• Определить группы объектов X, Y и Z., определение групп происходит аналогично определению групп в методе АВС.

В следующем совете мы рассмотрим использования совмещенного ABC/XYZ-анализа.