Мы также поняли: для того чтобы клиенты дали личную рекомендацию, должны выполняться два условия. Во-первых, людям необходимо знать, что компания предлагает исключительную ценность в понятных для экономиста терминах: цена, характеристики, качество, функциональность, простота использования и прочие подобные факторы. Во-вторых, они также должны испытывать
Однако мы не хотим переоценивать полученный результат. Несмотря на то что вопрос «Насколько вероятно, что вы порекомендуете?..», несомненно, лучше остальных предсказывает поведение потребителей в разных отраслях (причем не только в отношении рекомендаций, но и в отношении повторных покупок и увеличения потраченной суммы, а также желания предоставлять обратную связь), его нельзя назвать лучшим абсолютно для всех отраслей. В определенных условиях, при работе с корпоративными клиентами например, вопросы: «Насколько вероятно, что вы продолжите приобретать продукты или услуги компании Х?» или «Насколько вероятно, что вы порекомендуете нам активнее сотрудничать с компанией Х?» — дают лучший результат. Поэтому компаниям необходимо выполнять домашнее задание — проверять эмпирическую связь между ответами анкеты и последующим поведением клиентов относительно компании. Когда же эта связь устанавливается, как мы увидим в главе 3, возникает убедительный эффект: он дает инструментарий для измерения результативности, определения ответственности и обоснования инвестиций. Он показывает соотношение между клиентоцентричностью и прибыльным ростом.
Оцениваем ответы
Конечно, поиск правильного вопроса — только начало. Теперь нам необходимо было найти правильный способ оценки ответов.
Оценка ответов должна быть такой же простой и однозначной, как и сам вопрос, а шкала иметь смысл для отвечающих на вопрос клиентов. Категоризацию ответов нужно сделать понятной для менеджеров и сотрудников, ответственных за результаты. Правильная категоризация даст возможность эффективно разделить клиентов на группы, заслуживающие разного внимания и разной реакции компании в зависимости от их поведения, ценности для компании и потребностей. В идеале шкала и категоризация должны быть настолько легкими для понимания, чтобы даже непосвященные — инвесторы, регуляторы, журналисты — могли понять основные идеи без инструкции по применению и изучения курса статистики.
По этим причинам мы остановились на простой шкале от 0 до 10, где 10 означает «очень вероятно, что порекомендую», а 0 — «маловероятно». При отображении поведения клиентов на этой шкале мы обнаружили (и продолжаем обнаруживать в дальнейшей работе с клиентами) три кластера, соответствующие разным моделям поведения.
1. В один сегмент попадали клиенты, поставившие компании оценку 9 или 10. Мы назвали их
2. Второй сегмент — пассивно удовлетворенные, или
3. Наконец, группу, поставившую оценки от 0 до 6, мы назвали