NPS (Индекс лояльности NPS - Net Promoter Score)) математически может выглядеть так
Клиентам задается вопрос - порекомендуют ли они продукт, товар, услугу или фирму. Предположим, что ответ скорее всего свидетельствует о о вероятности рекомендации. Клиенты оценивают эту вероятность по шкале от нуля до десяти. Ноль баллов выставляют те, кто не готов рекомендовать компанию. Десять баллов – кто готов.
Промоутерами считаются те, кто оценивает вероятность рекомендации на девять и десять баллов,
пассивными – те, кто выбирают семь и восемь баллов,
детракторами – от шести до нуля включительно.
Клиентам задается вопрос - порекомендуют ли они продукт, товар, услугу или фирму. Предположим, что ответ скорее всего свидетельствует о о вероятности рекомендации. Клиенты оценивают эту вероятность по шкале от нуля до десяти. Ноль баллов выставляют те, кто не готов рекомендовать компанию. Десять баллов – кто готов.
Промоутерами считаются те, кто оценивает вероятность рекомендации на девять и десять баллов,
пассивными – те, кто выбирают семь и восемь баллов,
детракторами – от шести до нуля включительно.
Чистый индекс поддержки рассчитывается по формуле: NPS = Доля промоутеров – Доля детракторов.
Далее строим марковскую цепь, точнее процесс "гибели и размножения", основываясь на следующий посылках:
- 6 позитивных рекомендаций = +1 новый клиент
- 1 негативная рекомендация = -5 позитивных рекомендаций
- 1 негативная рекомендация = -0,83 нового клиента
- 1 детрактор = 4-6 негативных рекомендаций
- 1 детрактор = -4,15 новых клиентов
Пусть в текущем состоянии мы имеем К клиентов за анализируемый период времени.
Но основе индекса NPS мы можем оценить интенсивности (размерность - чел/период)
- "гибели" клиентов (количество дектракторов умножить на 4,15)
- "зарождения" клиентов (количество промоутеров умножить на 1/6)
Так как индекс примерно в районе 15% у успешных компаний, то исходя из этой модели должны умереть все клиенты примерно за 10-12 циклов, но почему то это не происходит.
Вывод - формализация не подходит.
Что нужно подправить?
Во-первых, нужно задать интенсивность притока "неосведомленных" клиентов, которые посетили компанию, руководствуясь иными причинами, нежели сарафанное радио.
Во-вторых, нужно напротив каждого бала выстроить вероятность рекомендации - негативной или позитивной.
А далее, уже в зависимости от рекомендации предположить о конфигурации потока клиентов "сарафанного радио".
Так, если только 10% клиентов посещают компанию, руководствуясь сообщениями сарафанного радио, то тем самым мы может моделировать этот поток, исходя из NPS. А остальной поток придется формировать стандартными методами продвижения товаров и услуг!
Ни в коей мере, это заключение не отрицает полезность NPS. Наоборот, NPS говорит о том, насколько рационально используются ресурсы, вложенные в рекламу, так как c помощью NPS можно оценить мультипликатор рекламы.
Например, если NPS отрицательный, то в этом случае вложения в рекламу уничтожают компанию, так как после того, как клиент "заглянул на огонек" и получил отрицательную эмоцию, он попытается, как минимум, предостеречь от подобного опыта тех, о которых он считает себя вправе заботиться.
Комментариев нет:
Отправить комментарий