Лояльность клиента и рейтинг лояльности.

 Темой этому посту послужила задача оценить лояльность клиента, составить рейтинг лояльности среди клиентов с целью оптимизировать работу call center.

Каждому человеку, наверное, знакомо выражение "лучший друг". К такому заключению можно прийти только со временем и накопленным опытом взаимоотношений.  Настоящий друг всегда придет на помощь. Подобную модель оценки отношений я попробую перенести в бизнес-отношения с клиентами.

Перефразирую главную задачу статьи: как оптимально организовать работу call center во время пиковых нагрузок и срочных задач в бизнесе: акций, объявлений о появлении новых услуг или товаров, когда нужно в сжатые сроки привлечь максимальное количество покупателей и повысить продажи.


И так, у Вас есть call-center - с кого начать? Нижеприведенный пример, будет в скором времени реализован для детского магазина ТеДДи.

Историю взаимоотношений с клиентами можно представить в виде всех покупок и последовательных коммуникаций с клиентами ресурсами call center. Уточню, что конкретном случае потребность в коммуникации с клиентом основывается на анализе продаж и предыдущей истории звонков(дальше по тексту - коммуникаций). Я попробовал установить связь между коммуникациями и последующими задачами:

покупка в течении 1-7 дней после звонка = 1 б

покупка в течении 8-30 дней после звонка = 0.8 б

покупка в течении 31-60 дней после звонка = 0.4 б

покупка в течении 61-90 дней после звонка = 0.1 б

через 90 дней или отсутствие покупки вообще = 0 б.

      Научного исследования такой оценки я не проводил. Это всего лишь эксперимент. Возникает вопрос, что делать с этими баллами? Попробуем построить рейтинг лояльности клиентов. Необходимо учитывать, что количество звонков клиенту может и будет разным, а новому всегда будет меньше. Исходя из этого, становится ясным, что рейтинг корректно измерять величиной относительной.

Вариант первый. Для оценки лояльности брать отношение суммы накопленных баллов к числу оцененных звонков. Например:

R=(0.4+0.4+1)/3=0.6

Рейтинг клиента 0.6. 

Однако у такого подсчета есть явные недостатки. Как отличить клиента,   с которым было безуспешно установлено несколько коммуникаций от клиента, с которым только одна коммуникация? Может быть вводя отрицательные значения? Тогда есть другие опасения. Возьмем к примеру клиента, начал испытывать определенные временные финансовые трудности. Клиент скорее не захочет признать своих проблем и тем более не признается оператору, звонки будут продолжаться и через 90 дней эффективность звонка будет оценена уже не в ноль, а отрицательным значением. Дальше финансовое положение дел клиента улучшилось, Вы же не желаете поставить такого клиента за скобки?

Попробую смоделировать ситуацию четырех клиентов A, B, C и D.

Предположим, что время жизни клиента A и С одинаково. И коммуникации с ними устанавливались в одно и то же время одинаковое количество раз. Время жизни клиентов B и D отличное друг от друга и от A и С. Предположим, что запросы CRM-системы предлагали позвонить клиентам А и С не более десяти раз при установленных ограничениях (60 дней между звонками). Мы получаем 10 моментов времени, когда устанавливались коммуникации. Результативность звонков по каждому звонку с клиентом своя. Теперь я хочу установить и соотнести между ними их рейтинги в настоящий момент времени t10. 

Для этого используем формулу:

а  - начисленные баллы в момент времени t, n- количество звонков клиенту. Вычисления для момента t10!

На схеме для удобства отображены предварительные вычисления по слагаемым рейтинга каждого клиента. Понимаем, что балл a1 для клиента А был зачислен очень давно, зато его балл a10 зачислен в настоящий момент времени. Так же и для остальных клиентов. Отсюда мы можем наблюдать, как последние четыре звонка клиенту А были безуспешны, в то же самое время клиент B стал проявлять небывалую активность и получать высокие баллы.  Тоже самое можно сказать о клиенте С, а вот клиент D имеет не такую продолжительную жизнь, по сравнению с А, B и C. На практике клиент А уже как четыре звонка подряд игнорирует приглашения (приблизительно 160 дней), и в данный момент вероятность высокой эффективности от звонка по клиенту А минимальна, и вместе с тем рейтинг А не намного ниже,чем у клиента C и даже выше чем у клиента B, хотя у последнего за тот же последний период времени(что выделен желтоватым цветом) три эффективных звонка. Иными словами, клиент А "накопил" хорошую историю и нужно время её растратить. А это время и деньги оплачиваемые колл-центру и дополнительная лишняя очередь среди клиентов. Для того чтобы это лучше понять сравним как изменялись рейтинг клиентов А и С.

Из графика прослеживается, как рейтинг клиента А в течении всего времени сначала стабилен, а потом медленно сжигается и в конце концов не намного сильно падает, в то время как клиента С тянет вниз его недавнее ухудшение рейтинга.

Возникает вопрос. Чтобы не урезать историю звонков, какой нужен механизм "затухания" прошлого и придания большей значимости баллам начисленным сравнительно недавно? И такой механизм есть, с помощью запуска "инфляции". Вот что я предлагаю:

Чем новее аргумент, тем он меньше подвержен инфляции, чем старее - тем больше, путем деления. При n стремящимся к бесконечности мы можем считать что самый первый балл зачисленный клиенту будет обесцениваться до нуля. Рассмотрим подробно.

На графике представлены те же клиенты. Наблюдаем следующее: высокий рейтинг клиент А в далеком прошлом практически не отражается на настоящем, в то время, как клиенты B и C, имея в настоящем высокие балы, имеют сразу значительно высший рейтинг.

 Для того чтобы это лучше понять сравним как изменялись рейтинг клиентов А и С по новой формуле

Здесь появляется динамичность, и главное, прошлые заслуги меньше всего влияют на настоящее. Соединим для наглядности:

Разумеется, формула ещё сырая потерпит изменения. Здесь при начислении баллов использовался факт покупки, но не учитывался безрезультатный визит клиента, может быть мы не могли удовлетворить его потребность. В этом случае некорректно занижать его рейтинг, ведь клиент идет приходит!

Внедрение рейтинга лояльности среди клиентов позволит:

-успешно проводить акции путем прямого обращение к наиболее лояльным клиентам и в первую очередь

-ведет к снижению затрат на услуги call-center, оптимизации

-позволяет менеджеру (оператору) оценить сложность клиента и выработки новых тактик работы с клиентом.

Осталось найти пригодный формат для реализации в Access.