ВВЕДЕНИЕ

Современная экономическая ситуация характеризуется возрастающим уровнем конкуренции среди российских компаний и высокой волатильностью покупательских предпочтений. В этих условиях компании вынуждены искать новые способы эффективного управления.

Последний мировой кризис показал, что в условиях нестабильного финансового положения компании, имеющие значительный уровень лояльности клиентов, смогли удержать лидирующие позиции на рынке.

Это в очередной раз доказывает, что методы управления, основанные на массовом обезличенном производстве, снова уступают место клиентоориентированному ведению бизнеса или CRM - Customer Relationship Management, направленному на понимание потребностей своих клиентов и повышение эффективности работы с ними [66].

Важность качественного управления клиентской базой компании в процессе эффективного управления компании отмечают в своих работах и такие авторы, как Майер[43], Пепперс и Роджерс[48], Сьюэл [55].

Переход компаний к клиентоориентированному ведению бизнеса позволяет компании увеличить свою прибыль и эффективность, повысить свою доходность за счет увеличения выручки от существующей клиентской базы и оптимизации операционных затрат, в первую очередь, за счет двух ключевых факторов, что отмечает в своей книге Ф.Райчхелд [120]:

1. Влияние уровня лояльности на динамику численности потребителей.

Между уровнем лояльности и коэффициентом выбытия клиентской базы существует статистически показанная обратная зависимость - чем выше коэффициент лояльности, тем ниже коэффициент выбытия клиентов.

В качестве иллюстрации рассмотрим две компании - «А» и «В». У компании «А» уровень лояльности потребителей 95%, у компании «В» - 90%. Предположим, что обе компании привлекают ежегодно 10% новых клиентов. Это означает, что прирост клиентской базы компании «А»

составит 5% в год, в то время как у компании «В» останется неизменным.

2. Рост прибыли в расчете на одного клиента.

Одно из преимуществ длительных отношений с потребителями состоит в том, что в большинстве отраслей объемы закупок имеют тенденцию со временем возрастать.

Рост прибыли от клиента с течением времени, для компании, занятой в секторе товаров повседневного спроса (или Fast-moving consumer goods, FMCG), объясняется следующими причинами:

• Рост числа перекрестных продаж. С течением времени клиент лучше узнает ассортимент компании и, как правило, расширяет диапазон покупаемых товаров.

• Рост потребностей клиента со временем. Например, изменение социального положения, появление детей и т.д. приводит к появлению новых потребностей, удовлетворение которых с большей долей вероятности будет происходить в компании, с которой клиент уже сотрудничает и относится к ней лояльно.

Помимо упомянутых выше ключевых факторов повышения прибыли компании от увеличения лояльности клиентов, коэффициент лояльности оказывает влияние и на другие параметры. Среди них можно выделить следующие:

1. Снижение издержек на привлечение клиентов.

К издержкам на привлечение клиентов относятся: реклама, ценовые скидки, процент комиссионных для торговых агентов и т.д.

Очевидно, что повышение индекса лояльности ведет к снижению темпов роста выбытия клиентов. Таким образом, для поддержания определенного уровня клиентской базы требуется привлекать меньше

новых клиентов, что приводит к уменьшению величины расходов компании на привлечение потребителей.

2. Получение базовой прибыли.

Под базовой прибылью понимается прибыль, получаемая от продажи продуктов целевым потребителям и не зависящая ни от времени года, ни от лояльности потребителей, ни от других факторов. Чем теснее поддерживается контакт с клиентом, тем более длительное время компания будет получать базовую прибыль, что в свою очередь повышает отдачу от инвестиций в привлечение клиентов.

3. Снижение операционных издержек.

Как правило, величина операционных издержек на обслуживание клиента со временем сокращается. Персонал тратит меньше времени на обслуживание старых клиентов, так как они обладают достаточными знаниями об этой компании, и компания, в свою очередь, многое знает о привычках клиента.

Влияние уровня лояльности потребителей на операционные издержки особенно сильно в розничной торговле и дистрибьюторской деятельности. Так магазин, имеющий клиентскую базу с высоким уровнем текучести, должен держать на складе более значительные запасы товаров, чем магазин, обслуживающий постоянных покупателей. Постоянная клиентская база помогает организовать управление запасами, минимизировать вынужденные скидки для уменьшения величины излишков продукции на складе и упростить прогнозирование спроса на товар в будущем.

4. Увеличение числа рекомендаций.

Потребители, появляющиеся после личных рекомендаций, обычно более привлекательны как клиенты, то есть обеспечивают большую доходность и остаются взаимодействовать с компанией дольше, чем клиенты, реагирующие на рекламу конкурентов, распродажи и ценовые продвижения.

При этом следует учитывать, что в тех отраслях, где клиенты могут попробовать продукт не неся при этом особых затрат и риска, значение рекомендаций относительно невелико. Поэтому для компании, занятой в секторе FMCG, данный фактор не оказывает значительного влияния на рост прибыли.

5. Возможность увеличения ценовой премии.

Потребители, взаимодействующие с компанией в течение длительного времени, генерируют больше прибыли, так как они часто платят дороже за те же самые товары и услуги, чем новые клиенты. Это может объясняться тем, что «свои» потребители не стремятся активно отыскивать специальные предложения, предлагаемые новичкам, или тем, что эти люди обычно менее чувствительны к цене. Они уже знакомы с процедурами, применяемыми в компании, ее сотрудниками и продуктовой линией и поэтому получают большую ценность, в первую очередь, от взаимоотношений.

Клиентоориентированное ведение бизнеса, в свою очередь, требует реорганизации существующих, основанных на продуктоориентированной стратегии, бизнес-процессов компании, изменения принципов планирования и разработку новых подходов к управлению организацией.

Новый подход к управлению бизнесом влечет за собой изменение методов расчета ключевых показателей эффективности ведения бизнеса. В частности, прибыль компании должна рассчитываться в зависимости от размера и качества клиентской базы, а не продукта. Затраты компании должны учитываться в расчете на клиента, а не единицу товара. Помимо модификации существующих показателей для эффективного управления клиентской базой требуется разработка новых показателей, отражающих качество клиентов компании и эффективность взаимодействия с ними.

На текущий момент разработан ряд отдельных показателей, позволяющих оценивать стоимость и качество имеющейся клиентской базы. Но все больше компаний, как российских, так и зарубежных,

понимают важность комплексного подхода к управлению группами клиентов. Как следствие этого понимания, возникает необходимость разработки комплексной модели управления, позволяющей не только прогнозировать доходность групп клиентов в будущем, но также оценивать эффективность мероприятий, связанных с управлением клиентской базой, и гибко настраивать инструменты управления клиентами.

Так, в рамках CRM стратегии управления компанией, можно выделить два ключевых подхода к оценке эффективности управления клиентами и стоимости клиентской базы компании. Одно из направлений, которому отдают предпочтение западные компании, - подход на основе показателя лояльности клиентов. Второй подход - оценка долгосрочной стоимости клиента.

В настоящее время первое направление разработано наиболее широко как в западной, так и в российской литературе. Модели управления на основе показателя лояльности клиентов представлены в работах Ж.-Ж. Ламбена [39], Ф. Рачхелда [120], Д. Аакера [74], Я. Хофмайера и Б.Райса [102]. Среди российских авторов данная проблематика рассматривается в исследованиях А.В.

А.П. Карасева [31].

В качестве основных показателей рассматриваются, в частности, коэффициент повторных покупок, доля кошелька клиента и уровень удовлетворенности.

Второй подход к оценке эффективности управления клиентской базой использует в качестве критерия управления показатель долгосрочной стоимости клиента. Данный подход рассматривается в работах П.Бергера и Н.Насра [76], Ф.Райчхелда [120], П.Фадера и Б.Харди [96], Э. Малтхауса и Р. Блатберга [106] и многих других. Этот поход позволяет соотнести доходы, полученные от клиентов, с расходами, которые компания несет на их привлечение и обслуживание. Также данный показатель позволяет

оценить будущую стоимость клиента, пересчитанную в текущих ценах по ставке дисконтирования. К ограничениям, которые затрудняют использование данного подхода в организациях, относится сложный и многошаговый алгоритм расчета, требующий, в том числе, консолидации всех расходов компании в расчете на одного клиента, а также отсутствие однозначной интерпретации полученных значений.

Можно выделить три основных направления разработки данного вопроса:

• Построение регрессионных моделей (более подробно см. работы Берри и Линоффа [77], Малтхауса и Блаттберга [105]).

• Построение Pareto/NBD моделей (более подробно см. работы Шмитляйна, Моррисона и Коломбо [128], Фадера, Харди и Ли [95]).

• Построение моделей марковских цепей - Markov chain models, MCM (более подробно см. работы Ф.Пфайера и Р.Карравей [117]).

Для решения задач управления клиентской базой компании, как правило, используют последний тип моделей - модели на основе марковских цепей (МС-модели). В отличие от вероятностных моделей они отличаются относительной простотой и требуют меньших затрат при расчете своих показателей. При этом степень точности прогнозирования MC-моделей сопоставима с Pareto-NBD моделями. Кроме того, MC-модели отличаются высокой гибкостью и легко адаптируются под специфику работы предприятия.

Существующие работы в части разработки МС-моделей обладают рядом ограничений:

• концентрируются на управлении поведением отдельного клиента. К сожалению, данный подход требует значительных временных затрат в случае использования в компаниях с многомиллионной клиентской базой;

• предполагается, что на покупательское поведение оказывает влияние

величина маркетинговых расходов, не учитывается поведенческий

профиль клиента: частота покупок, средний чек, категории покупаемых товаров.

В целом можно отметить, что на текущий момент накоплена значительная теоретическая база различных методов и подходов к оценке отдельных показателей качества и эффективности управления клиентской базой, но не представлено комплексной модели, позволяющей руководству компании на основе рассчитанных показателей разработать стратегию оптимального управления группами клиентов на долгосрочном интервале времени.

При этом стоит отметить, что о необходимости комплексного подхода к управлению клиентами заявляют все больше компаний, как российских, так и зарубежных. Существует потребность в моделях, позволяющих не только прогнозировать доходность своих клиентов в будущем, но также оценивать эффективность мероприятий, направленных на управление клиентской базой, и гибко настраивать инструменты управления клиентами.

В связи с этим данная область исследования открывает широкие перспективы для дальнейшей разработки и поиска более совершенных и эффективных моделей управления.

В качестве методов совершенствования моделей управления клиентской базой компании предлагается:

• перейти от моделей управления поведением отдельного клиента к

модели управления группами клиентов;

• в качестве параметров кластеризации клиентов использовать полный комплекс характеристик покупательского поведения: срок

взаимодействия с компанией, сумму и частоту совершения покупок, категории покупаемых товаров, социально демографические

характеристики клиента;

• рассмотреть динамическую модель управления клиентской базой

компании, где динамика изменения численности клиентской базы

описывается с помощью модифицированной модели движения кадров Староверова О.В. [54];

• учесть характер влияния таких параметров, как категории товаров и проводимые маркетинговые коммуникации, такие как тип, способ коммуникации, характер рекламного предложения.

Объектом исследования в данной работе является клиентская база компании, предоставляющая услуги физическим лицам.

Предметом исследования является управление клиентской базой компании, предоставляющей услуги физическим лицам.

Цель проводимого исследования - построение динамической модели оптимизации управления клиентской базой компании с учетом поведенческих характеристик групп клиентов.

Для достижения цели исследования необходимо решить следующие задачи:

• разработать подход к проведению кластеризации клиентской базы компании на основе поведенческих характеристик групп клиентов;

• построить динамическую модель оценки долгосрочной стоимости клиентской базы компании;

• выявить факторы, влияющие на динамику поведенческих характеристик групп клиентов;

• сформулировать критерии и инструменты оптимального управления клиентской базой с точки зрения компании на основе покупательских характеристик групп клиентов;

• провести апробацию разработанной модели;

• разработать программный инструментарий, позволяющий определить оптимальный план проведения мероприятий по управлению клиентской базой компании.

Методологические и теоретические основы исследования

Исследование базируется на методологических и теоретических положениях, содержащихся в трудах отечественных и зарубежных ученых в области лояльности клиента и маркетинга, теории марковских процессов, математической статистики и эконометрического моделирования.

Информационная база исследования

В качестве информационной базы исследования были взяты транзакционные данные о клиентах компании, действующей на рынке салонов сотовой связи, региона Казань за период с ноября 2007 года по март 2012 года. База представляет собой 220 292 уникальных клиента из числа оформивших специальную карту лояльности в момент первой покупки и предъявивших ее в момент последующих покупок. Данные по покупкам клиентов были взяты в разрезе месяца.

В данной работе достигнуто несколько значимых теоретических и практических результатов.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в следующем:

1. Предложен подход к оценке эффективности управления клиентской базой компании с учетом кластеризации клиентов на основе их покупательской активности и социально-демографических характеристик.

2. Предложена модель динамики формирования кластеров как стохастического процесса, в котором переходы клиентов из одного кластера в другой представлены марковской цепью.

3. Разработана комплексная динамическая модель управления клиентской базой компании, позволяющая прогнозировать численность кластеров и клиентской базы в целом.

4. Разработана информационно-логическая модель маркетинговой стратегии как рычага управления покупательским поведением клиентской базы.

Теоретическое значение представленных в работе результатов состоит в разработке концептуального подхода к оптимальному управлению клиентской базой компании, учитывающему воздействие маркетинговых коммуникаций на группы клиентов.

Практическая значимость исследования заключается в том, что предложен инструментарий, позволяющий оптимизировать процесс управления кластерами клиентов компании на основе максимизации долгосрочной стоимости клиентской базы с учетом влияния маркетинговых мероприятий на поведение клиентов.

Полученные результаты могут быть использованы менеджерами компаний для решения задач тактического и стратегического управления. В частности, полученные модели могут быть применены для разработки маркетинговой стратегии организации и составления планов проведения маркетинговых мероприятий.

В связи с этим тема исследования имеет научную новизну и актуальна с точки зрения последующего использования в реальном секторе.

Структура диссертационного исследования

Данное диссертационное исследование состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений.

В первой главе рассмотрены и систематизированы исследования российских и зарубежных авторов по проблеме управления клиентской базой компании по двум базовым направлениям - на основе показателей лояльности клиента и долгосрочной стоимости клиента. Рассмотрены основные подходы к оценке показателя лояльности и долгосрочной стоимости клиента. По каждому из представленных методов дана сравнительная характеристика по таким показателям, как точность получаемых результатов, устойчивость разработанной модели, возможность адаптации и применения для компании в зависимости от отраслевой принадлежности. В результате проведенного анализа выявлены

ограничения рассмотренных подходов и моделей, и выделена область исследования, требующая дополнительного изучения.

Во второй главе предложен подход к оптимизации управления клиентской базой компании с учетом кластеризации клиентов на основе их покупательской активности и социально-демографических характеристик, и разработана комплексная динамическая модель управления клиентской базой компании. В данной главе рассмотрены типы покупательского поведения и возможные сценарии взаимоотношений клиента и компании, сформулированы ограничения на степень влияния прошлого опыта взаимодействия клиента с компанией на принятие клиентом решения о покупке. Представлено описание существующих маркетинговых инструментов для взаимодействия с клиентами и их влияние на различные группы клиентов. Сформулированы основные гипотезы и предположения для построения комплексной динамической модели, сформулирована задача и критерии оптимального управления клиентами компании.

В заключительной, третьей главе осуществлено практическое применение предложенной выше модели к управлению клиентской базой компании сектора розничной торговли по региону Казань. Представлен пошаговый план реализации модели, разработанной в данном диссертационном исследовании, и проверки полученных результатов.

В приложениях приведены расчеты, сделанные с использование специализированных программных продуктов IBM SPSS Statistics и Eviews.