Кейс: как сегментировать партнёров, чтобы упростить работу аккаунт-менеджеров и увеличить доход на треть

Если вы ищете способы повысить эффективность работы своего бизнеса, то наверняка слышали про сегментацию клиентской базы. С её помощью вы можете разделить ваших контрагентов на группы по любым подходящим для вас параметрам, применяя к каждому сегменту свой подход.

Правильно «обработав» каждую из групп, вы получите от них деньги, затратив минимум усилий. Верно и обратное: если вы будете работать со всеми одинаково, ваша конверсия и ROI будут на очень низком уровне. В этой статье мы расскажем, как год назад сегментировали партнёров и поставщиков трафика Unilead и как нам это помогло.

Эффективная и выгодная реклама с сервисом от МегаФона

Широкий выбор рекламных каналов, более 100 параметров по интересам, подробная аналитика и другие возможности уже ждут в Личном кабинете. А еще кешбэк 100% за запуск рекламы в первый месяц и еще 10% — каждый месяц.

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585. ERID LjN8K1P7y.

Вводная часть

Принцип сегментации, который мы использовали, довольно универсален — он подойдет и для разделения клиентов. Разумеется, его можно с успехом использовать и в других сферах, не только в мобильной рекламе.

Количество и разнообразие контрагентов сильно зависит от сферы деятельности компании. Нам как агентству в этом плане всегда сильно везло: клиентов и партнёров у нас много, и они действительно абсолютно разные. Сейчас мы часто ездим на встречи в солидные офисы, а когда были только стартапом, бывало, что звонили кому-то из партнёров решить рабочий вопрос, а в ответ слышали «Я сейчас не могу говорить, я на паре». В общем, бывает весело, но делить такую разношёрстную аудиторию все-таки как-то надо.

В поисках решения мы, тогда ещё не изучившие вопрос, перечитали много книг и прослушали много интересных курсов. Оптимальным для нас оказался RFM-анализ, который делит базу контрагентов по трём критериям:

• Recency (давность) говорит о том, насколько давно контрагент покупал у вас или продавал вам. Чем меньше времени прошло с последней покупки, тем выше вероятность повторной. Этот показатель больше всего влияет на Retention Rate (удержание клиентов). Разумеется, положительно влияет.
• Frequency (частота) — второй по важности параметр. Определяет, как часто клиент пользуется вашими услугами или покупает ваш товар. Чем чаще, тем проще его уговорить на новую покупку.
• Monetary (средний чек) — сумма среднего чека клиента. Чем она была больше, тем выше ваши шансы вернуть клиента для очередного заказа.

RFM-модель отвечает на вопрос о том, как эффективно распределить усилия, работая с разными клиентами и партнёрами. (Отличные статьи по теме пишет профессор пенсильванского университета Peter Fader. Рекомендуем!)

Как следует изучив RFM, мы поняли, что это самый близкий вариант к тому, что нам нужно. Но и он не идеален.

Этот анализ не покрывает нашу специфику: нам важны не только давность и частота работы с партнёром, но и его стабильность. Для наших менеджеров партнёр, поставляющий каждый день по 1000 конверсий, и партнёр, который в один день делает 100 000 конверсий, а в другой 10, — совершенно разные категории.

Мы немного модифицировали и упростили систему. Оставили значение Monetary и решили объединить Recency и Frequency. Кроме того, добавили сюда же третий показатель, Stability — то, насколько предсказуемы и стабильны действия партнёра. Его мы рассчитали, опираясь на статистику работы партнёров за последние несколько дней: посчитали математическое ожидание, среднеквадратичное отклонение и доверительные интервалы.

Говоря проще и конкретнее: чем больше дисперсия дневного показателя конверсий, которые поставляет нам этот партнёр, тем меньше мы можем ему доверять бюджеты наших рекламодателей.

В итоге у нас получился составной показатель, по которому можно определить частоту и давность закупок, а также их регулярность. Мы также добавили к этому показателю KPI по качеству трафика, которое мы оцениваем как в ручном, так и в автоматическом режиме. В целом это все указывает на надёжность контрагента, поэтому мы посчитали правильным назвать для себя этот показать Reliability.

В результате мы получили систему RM: Reliability + Monetary. С этим уже намного проще работать. Мы можем построить график следующего вида, где каждая точка на карте — это какой-то конкретный поставщик трафика для нас:

Теперь мы имеем четкое представление о том, где в нашей системе координат располагается каждый из партнёров. То есть насколько он надёжен и как много денег приносит. Наконец настало время сегментировать.

Мы используем метод, описанный, например, в Harvard Business Review экономистами Вернером Райнартцом и В. Кумаром. По этому методу база контрагентов делится на четыре группы:

• настоящие друзья (True Friends) — идеальные клиенты/партнёры. Приносят много денег на постоянной основе;
• бабочки (Butterflies) — приносят много денег, но не являются надёжными;
• прилипалы (Barnacles) — долгосрочные контрагенты, не приносящие много денег;
• незнакомцы (Strangers) — «случайные» контрагенты, условно купившие что-то недорогое один раз и давно, либо контрагенты, с которыми мы только что начали работать, и пока не можем сказать о них ничего определённого.

Как именно делить и где проводить черту между группами, каждый аналитик, руководитель или владелец бизнеса решает сам. Можно выбрать конкретный денежный показатель, который отделит прибыльных «настоящих друзей» от «прилипал», и определить, насколько надёжным должен быть контрагент, чтобы быть «другом», а не «бабочкой».

Или же можно пойти от количества и распределить клиентов так, чтобы в каждой группе набирался минимум, с которым можно работать. Например, если вы знаете, что ваш штат аккаунт-менеджеров может работать с 60 VIP-партнерами одновременно, и не более.

Подобрав подходящий метод разделения и определив границы сегментов, мы можем наложить эти четыре группы на наш график и увидеть, где в вашей системе координат живут настоящие друзья, а где — незнакомцы.

Теперь поговорим, собственно, о том, как себя вести с каждой из групп контрагентов.

Настоящие друзья

Как можно догадаться, это — самая ценная группа. Они стабильно пользуются продуктами или услугами компании, легко идут на контакт и часто взаимодействуют с брендом. Каждому из «друзей» мы выдаём персонального менеджера, отвечаем на все их запросы и много общаемся, поддерживая близкий контакт. Здесь главная задача — держать таких «друзей» в рядах последователей, благодаря их за лояльность.

Авторы статьи HBR приводят также пример из FMCG: французская сеть супермаркетов предлагает специальные цены только самым лояльным клиентам, приглашает их на закрытые мероприятия и так далее.

Бабочки

Этот сегмент — второй по важности. Партнёры, которые приносят ощутимую прибыль на протяжении небольшого времени или вообще один раз.

Мы стараемся делать так, чтобы они перешли в сегмент «друзей». Узнаём, что их не устроило, почему они перестали с нами работать. Спрашиваем, как мы можем сотрудничать с ними лучше и больше. В общем, идём на контакт и пытаемся завоевать их лояльность.

Прилипалы

Эта группа наиболее проблемная. Такие партнёры не окупают затраты на их ведение, так как частота и сумма их поставок слишком низкая. Они просто есть — как рыбы-прилипалы на ките. Но если постараться, их можно сделать прибыльными.

Сперва нужно определить причину нерентабельности: партнёр в принципе поставляет мало трафика или даёт мало только нам? С «прилипалами» мы стараемся работать максимально автоматизировано: отслеживаем и уменьшаем закупку трафика у тех, кто делает это неэффективно и нерентабельно для нас.

Тем, кто просто поставляет мало, но хорошо, открываем новые рекламные кампании, чтобы они могли раскрыться и показать себя. Конечно, в долгосрочной перспективе тоже двигаем их в категорию «друзей».

Незнакомцы

Самая слабая группа, но это не значит, что они нас совсем не интересуют. Мы воспринимаем этот сегмент как своеобразную песочницу, в которой мы даём партнёрам шанс показать их потенциал: присылаем документацию, статьи о том, как с нами работать, и прочее. Сам процесс максимально автоматизирован и не требует никаких действий со стороны наших менеджеров, которые будут заняты работой с более прибыльными сегментами.

Результат

Все вышеописанные действия ещё год назад принесли нам заметные результаты. Среди них:

• благодаря автоматизации работы с «незнакомцами» и «прилипалами» у наших менеджеров стало в два раза меньше сопровождаемых партнёров, при этом приносимый каждым из них доход в среднем вырос на 35%;
• средний оборот ключевых партнёров увеличился на 13%;
• количество обращений в поддержку снизилось на 20%.

Помимо этого работать с партнёрской базой теперь просто и удобно — так что это ещё и отличная инвестиция в развитие и управление вашим бизнесом.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Если у вас есть, что дополнить — будем рады вашим комментариям. Если вы хотите написать статью с вашей точкой зрения — прочитайте правила публикации на Cossa.