Фред Райхельд - Искренняя лояльность

Что же это за показатели? Для роста имелось два необходимых условия, как любил выражаться Кук: прибыльные клиенты и счастливые клиенты. Все знали, как измеряется прибыль, но единственным показателем счастья клиентов была неясная статистика «удовлетворенности», почерпнутая из опросов, которым никто не доверял и за которые никто не нес ответственности.

Естественно, менеджеры сосредоточились на прибыли, и последствия этого можно было предсказать. Руководители, сократившие численность сотрудников колл-центра, чтобы снизить расходы, не несли ответственности за выросшее время ожидания или связанное с этим недовольство клиентов. Сотрудница колл-центра, которая так разозлила клиента, что тот переключился на другой программный продукт для расчета налогов, могла, тем не менее, получить квартальную премию, поскольку показатели обслуживания звонков в час у нее были высокими. Общий уровень ее производительности легко поддавался измерению, однако общий уровень благосклонности клиентов нельзя было подсчитать. Менеджер по маркетингу, с подачи которого в программы внедрялись новые модные функции для привлечения клиентов, получал вознаграждение за рост доходов и прибыли; в действительности же дополнительные опции создавали путаницу, что отталкивало новых пользователей. Кук все чаще слышал жалобы. Некоторые показатели доли рынка стали снижаться. Из-за отсутствия системы точных измерений и, как следствие, ответственности, компания постепенно утрачивала то, что и привело ее к успеху, — хорошие отношения с клиентами.

В определенной степени опыт Кука повторил историю развития любого бизнеса. В былые времена, когда каждый бизнес был малым, его владелец мог понять , о чем думают и что чувствуют его клиенты просто по выражению их лиц. Он знал их всех лично и видел собственными глазами, что им нравилось, а что раздражало. Обратная связь была быстрой и непосредственной — и если владелец хотел сохранить свой бизнес, он обращал на нее внимание.

Затем компания вырастала и становилась слишком крупной для того, чтобы их владельцы или менеджеры знали каждого клиента лично. Клиенты приходили и уходили; поток то шел на спад, то прибывал. Не имея возможности оценить мысли и чувства людей, менеджеры корпораций, естественно, фокусировались на том, сколько клиенты тратят, так как этот показатель было легко измерить. Если наши доходы растут, стало быть, мы зарабатываем, думали менеджеры, а значит, делаем все правильно.

Конечно, после появления мощных компьютеров, компании попытались оценивать отношение клиентов более откровенно. Они начали нанимать фирмы, занимающиеся исследованиями рынка, для проведения опроса удовлетворенности клиентов. Пытались отслеживать коэффициенты удержания клиентов. Эти попытки были сопряжены с такими трудностями, что менеджеры за пределами отделов маркетинга, как правило, мудро их игнорировали. Коэффициент удержания, например, отслеживает отток клиентов, то есть показывает, насколько быстро компания теряет клиентов, но при этом ни слова не говорит о еще одном столь же важном показателе: насколько быстро компания их приобретает. Эти коэффициенты — очень некачественные индикаторы отношений, особенно когда клиентов удерживают как заложников с помощью высокой стоимости переключения (на конкурента) или других преград. (Вспомните пример с пассажирами US Airways аэропорта Балтимор/Вашингтон до прихода Southwest Airlines).

Стандартные показатели удовлетворенности клиентов еще менее надежны. Связь между уровнем удовлетворенности и фактическим поведением клиентов, а также между уровнем удовлетворенности и ростом компании очень слаба. Вот почему инвесторы обычно игнорируют отчеты об удовлетворенности клиентов. В некоторых случаях связь между удовлетворенностью и эффективностью обратно пропорциональна. Например, весной 2005 года компания General Motors выкупала целые газетные полосы для рекламы, трубящей о многочисленных наградах, полученных ею от J. D. Power and Associates — крупнейшей компании в области рыночных исследований. Тем временем заголовки в деловом разделе извещали, что доля рынка GM уменьшалась, а акции стоили не дороже бумаги, на которой были напечатаны. И через несколько лет GM объявила о банкротстве.

По мере того как продолжались наши исследования лояльности, мы искали более подходящий измеритель — простой и удобный показатель мыслей и чувств клиентов по поводу компании, с которой они имеют дело. Нам было необходимо найти одно число, которое надежно связывало бы эти отношения клиентов с тем, что они реально делали, а также с ростом анализируемой компании.

Как же тяжело это оказалось сделать! Мы начали примерно с двадцати вопросов исследования под названием «Индикатор лояльности», которое Bain разработала несколько лет назад для оценки состояния отношений между компанией и ее клиентами. (Примеры вопросов: насколько вероятно, что вы снова воспользуетесь продуктами или услугами компании Х? Оцените общую удовлетворенность продуктами или услугами компании Х.) Затем мы решили воспользоваться помощью Satmetrix Systems, компании-разработчика программного обеспечения для сбора и анализа обратной связи от клиентов в реальном времени. (Откроем тайну: Фред работает в консультативном совете компании Satmetrix и работал вместе с ней над разработкой сертификационного курса по NPS.)

Процесс начался с приглашения к участию в исследовании тысяч клиентов в шести отраслях: финансовые услуги, кабельное ТВ и телекоммуникации, персональные компьютеры, электронная торговля, автострахование и интернет-услуги. После этого мы получили историю покупок каждого респондента. Мы также попросили этих людей привести примеры, когда они рекомендовали другим анализируемую компанию. Если получить информацию сразу было невозможно, то ждали от шести до двенадцати месяцев, чтобы получить информацию о совершенных в этот период покупках и данных потребителями рекомендациях. В результате мы получили подробную информацию более чем от четырех тысяч клиентов и провели четырнадцать ситуационных исследований с достаточно большим размером выборки, чтобы измерить связь между ответами отдельных участников исследования и их покупками или рекомендациями.

Все это «перемалывание» чисел делалось с одной целью — определить, какие вопросы исследования показывали наиболее сильную статистическую связь с повторными покупками или рекомендациями. Для каждой отрасли мы надеялись найти по меньшей мере один вопрос, эффективно предсказывающий действия клиентов, чтобы прогнозировать таким образом рост компании. Мы делали ставки на то, каким может быть этот вопрос. Нам самим — возможно, отражая годы исследований в области лояльности, — очень нравился вариант: насколько вы согласны с тем, что компания Х заслуживает вашей лояльности?