Как составить рейтинг клиентов

Какие задачи бизнеса помогает решить сегментация клиентов и как разделить базу на целевые группы, чтобы повысить конверсию в повторные заявки и продажи, какие методы сегментации клиентов бывают.

Зачем делить базу клиентов на сегменты

Сегментация клиентов — процесс, когда мы делим клиентов на группы по определённым признакам: пол, возраст, местоположение, интересы, активность на нашем сайте, количество сделанных покупок. Компания продаёт продукты всей базе, но может сделать отдельные офферы для каждого сегмента. Группа клиентов получит предложение, которое закрывает их «боли» и потребности, а компания сможет увеличить прибыль.

Сегментация клиентской базы помогает решать и другие бизнес-задачи:

1. Описывать запросы и проблемы потребителей. Проще продавать, если знаете, что волнует клиентов и чем им помочь.

Пример: магазин электроники продает консоль Xbox. Людям с высоким заработком в возрасте 25-35 лет можно показать рекламу с новыми играми для Xbox. А сегменту 50+ можно предложить купить приставку в подарок для детей и внуков.

2. Повышать лояльность. Клиенты оценят заботу и внимание со стороны компании. Собранные о покупателях данные помогут персонализировать оффер.

Пример: в email-рассылке книжного магазина к подписчикам обращаются по имени. В письме дополнительно можно дать адреса и контакты магазинов из того района, где проживает клиент, или персонализированную подборку товаров.

3. Сократить бюджет на маркетинг. Это особенно важно, если у вас подключена оплата рекламы за клики — нецелевые или уже купившие клиенты могут скликивать бюджет, заходя с рекламы на сайт.

Пример: фитнес-центр запускает SMS-рассылку с акцией на новый абонемент. Через неделю — повторная отправка сообщений, но только тем, кто не купил абонемент.

Сегментация базы клиентов для повторных продаж

Сегментация действующих клиентов отличается от сегментации аудитории, которой компания собирается впервые предложить продукт.

При сегментации потенциальных покупателей мы выделяем группы и работаем с ними: строим гипотезы, предполагаем, какие сегменты принесут больше заявок и продаж.

При сегментации базы клиентов мы имеем больше точных данных. Например, мы уже знаем, на какие продукты пользователи тратят деньги, что им интересно, готовы ли они к платной доставке и понравился ли им наш сервис. Мы делим их на группы, чтобы получить повторные продажи.

Пример: клиент купил шуруповёрт в магазине электроники и инструментов. Через некоторое время покупателю показывают рекламу с другими инструментами для домашнего ремонта или дают промокод на набор свёрл.

Что такое сегментация аудитории и как она стимулирует продажи? Рассказали в материале.

Работать с базой клиентов выгоднее, чем искать новых потребителей:

• на привлечение клиентов компании тратят в пять раз больше, чем на удержание;
• совершившие покупку пользователи уже знают вашу компанию и имеют представление о вашем сервисе — им не нужно продавать с нуля;
• постоянные клиенты становятся дополнительным каналом привлечения новых пользователей — они бесплатно рассказывают родным и друзьям про ваш магазин.

Рассказали, как увеличить количество лояльных клиентов с помощью отдела контроля качества продаж.

Виды сегментации клиентов

Чтобы разделить аудиторию на группы, нужно определить, чем они будут отличаться друг от друга. Критериями сегментации могут быть:

• характеристики пользователей — например, сегментация клиентов по возрасту;
• бизнес-показатели компании — например, пользователей можно сегментировать по количеству уже сделанных покупок;
• предпочтения и интересы пользователей — например, сегментация по категории товара, которым интересовались или который купили клиенты;
• поведение — например, разделить пользователей по времени, которое им нужно для принятия решения о покупке.

В зависимости от них маркетологи выделяют несколько видов сегментации.

Географическая сегментация

Объединяют пользователей по общему региону — месту жительства, месту работы. Если у компании есть филиалы в регионах, нужно, чтобы в рекламе были указаны контакты филиала из того региона, где запустили объявления. Нет смысла показывать рекламу московских ресторанов во Владивостоке.

Пример: Кассир.ру отправляет рассылки по клиентской базе, рассказывая о культурных событиях. Маркетолог сегментирует аудиторию по регионам — чтобы клиент из Санкт-Петербурга получил рассылки про петербургские события.

Социально-демографическая сегментация

Это возраст, пол, образование, интересы — общие черты, которые помогают определить портрет аудитории. Если у компании стартует распродажа мужской зимней одежды, стоит сегментировать аудиторию по полу.

О том, как работает контекстная реклама и какие показатели стоит включить в отчёт, — рассказали в блоге Roistat.

Психографическая сегментация

Объединяет людей не только по интересам, а исследует аудиторию глубже — чем они увлекаются, какой у них стиль жизни, какие ценности и «боли». Эта информация поможет сделать более персонализированное предложение, которое с большей долей вероятности закроет потребность сегмента.

Психографическая сегментация клиентов — примеры:

• экоактивистам важно, чтобы у товаров была перерабатываемая упаковка;
• пользователям, которые ведут здоровый образ жизни, — товары, которые помогут поддерживать их стиль жизни.

Поведенческая сегментация

Основана на мотивации клиентов — как они воспринимают ваш бренд, зачем им нужен ваш продукт, как они взаимодействуют с аналогичными продуктами, сколько времени им нужно для принятия решения о покупке.

Для сегментации используют данные о поведении пользователей — какие сайты смотрели, какие товары изучали, на что обращали внимание, куда кликали.

С помощью сервиса сквозной аналитики Roistat можно отследить, какая реклама активнее привлекает пользователей. Откуда целевая аудитория переходит на сайт — с соцсетей или с таргетированной рекламы? Какое объявление эффективнее — предложение скидки или бесплатной доставки? Сервис покажет весь путь клиента от клика по рекламе до покупки.

Что ещё умеет сквозная аналитика и почему она нужна любому бизнесу — объяснили в блоге.

Технографическая сегментация

Встречается нечасто, но становится всё более важной. Это сегментация клиентов по устройствам — компьютерам, ноутбукам, смартфонам и брендам (Apple, Microsoft и другим).

Многим пользователям неудобно регистрироваться и оставлять заявку с компьютера — проще всё сделать с телефона, который всегда под рукой. Если выделить сегменты клиентов, которые предпочитают разную технику, можно точнее настраивать рекламу.

Пример: пользователям, которые предпочитают использовать смартфоны, рассказываем в рекламе, что оформить заказ можно прямо с телефона — через мобильную версию сайта или с помощью приложения.

1 способ сегментации клиентов: ABC XYZ

Этот метод сегментации основан на принципе Парето: 20% клиентов обеспечивают 80% всей прибыли. Он подходит для всех компаний, которые продают больше одного продукта. То есть, например, ёлочному базару сегментация клиентов по ABC XYZ не нужна.

Метод проводят в три этапа.

Первый этап — АВС-анализ. Необходимо выделить «сегмент А», то есть те 20% клиентов, которые будут генерировать основную прибыль — 80%. В ходе сегментации также получим группу В, которая даёт 15% выручки, и группу С — 5%. АВС-анализ удобно проводить в Excel или просто в таблице.

Пример: месячная выручка магазина электроники — 50 000 ₽. Рассчитываем, как долю по 4 группам клиентов в общей прибыли: как покупали клиенты 18-25 лет, клиенты 26-35 лет, клиенты 36-45 лет и все, кто старше 45 лет.

Формула для расчёта: (выручка от группы клиентов / общая прибыль компании) х 100%.

Клиенты 18-25 лет = (7 000 ₽ / 50 000 ₽) х 100% = 14%.
Клиенты 26-35 лет = (20 000 ₽ / 50 000 ₽) х 100% = 40%.
Клиенты 36-45 лет = (8 000 ₽ / 50 000 ₽) х 100% = 16%.
Клиенты 45+ лет = (15 000 ₽ / 50 000 ₽) х 100% = 30%.

Сортируем по убыванию доли и рассчитываем нарастающий итог.

Как рассчитать нарастающий итог? Для группы клиентов с самой большой долей нарастающий итог будет равен этой доле в общей выручке. Для последующих прибавляйте долю к итогу из предыдущей строки. То есть для клиентов 26-35 лет доля в общей выручке равна нарастающему итогу — 40%. Для сегмента 45+ = 40% + 30% = 70%, для тех, кому 36-45 лет, = 70% + 16% = 86%, а для самых молодых покупателей = 86% + 14%.

Определяем группы A, B и C: группа A — это все клиенты, у которых нарастающий итог ниже 80%, группа B — ниже 95%, группа C — остальные.

Группа клиентов	Выручка	Доля в общей выручке	Нарастающий итог	Сегмент
Клиенты 25-35 лет	20 000 ₽	40%	40%	А
Клиенты 45+ лет	15 000 ₽	30%	70%	А
Клиенты 36-45 лет	8 000 ₽	16%	86%	В
Клиенты 18-25 лет	7 000 ₽	14%	100%	С

Второй этап — XYZ-анализ. Выясняем стабильность спроса у разных групп. Будем искать отклонения от показателей за месяц. Для этого нужно рассчитать коэффициент вариации. Для примера возьмём один квартал, но лучше брать данные за один год и делить по месяцам. В ходе сегментирования получаем три группы:

• стабильный спрос (Х) — 0-10%;
• относительный спрос с колебаниями (Y) — 10-25%;
• случайный спрос (Z) — больше 25%.

Пример: заносим в Excel-таблицу данные о продажах за сентябрь, октябрь и ноябрь. Нам нужно определить стандартное отклонение, а потом поделить его на среднее количество продаж за выбранный период. В Excel прописываем формулу = СТАНДОТКЛОНПА(ссылка на ряд)/(СУММ(ссылка на ряд)/СЧЁТЕСЛИ(ссылка на ряд;">0")), где ссылка на ряд — это все клетки с суммами в ряду.

Получаем коэффициент вариации по каждому типу клиентов и определяем их в одну из групп — X, Y или Z.

Группа клиентов	Сентябрь	Октябрь	Ноябрь	Коэффициент вариации	Сегмент
Клиенты 25-35 лет	18 000 ₽	15 000 ₽	23 000 ₽	17,7%	Y
Клиенты 45+ лет	14 000 ₽	15 000 ₽	16 000 ₽	5,4%	Х
Клиенты 36-45 лет	10 000 ₽	4 000 ₽	5 000 ₽	41,4%	Z
Клиенты 18-25 лет	2 000 ₽	10 000 ₽	3 000 ₽	71,2%	Z

Третий этап — соединение данных и работа с ними. Составляем матрицу и выясняем, какие клиенты приносят высокий доход.

	X	Y	Z
А	Клиенты 45+ лет	Клиенты 25-35 лет
В			Клиенты 36-45 лет
С			Клиенты 18-25 лет

Клиенты, которые стабильно приносят выручку компании, — АХ, а CZ приносят компании меньше всего выручки и их спрос не поддаётся прогнозу. У клиентов из группы AY спрос колеблется, но они тоже приносят высокий доход, поэтому им нужно уделять внимание, делать для них специальные офферы. Клиенты из группы ВZ приносят хорошую выручку, но их спрос тяжело спрогнозировать. Возможно, им можно показывать рекламу сезонных товаров и перед праздниками.

2 способ сегментации клиентов: RFM-анализ

Сегментируем базу по покупательской активности. Делим её на группы, чтобы узнать, как часто клиенты покупают и сколько тратят. Анализируем по трём параметрам:

• время с момента последней покупки — «recency»;
• количество покупок — «frequency»;
• сумма покупок — «monetary».

С помощью каждого параметра получаем три группы клиентов. Например, давние, относительно недавние и новые покупатели для параметра «recency». Результаты можно собрать в Excel с помощью функции «Сводная таблица». Диапазоны давности, частоты и суммы покупок рассчитывайте самостоятельно, исходя из выручки и размера базы. Вы получите 27 сегментов, с которыми можно работать.

Пример: для магазина техники возьмем три группы клиентов.

Первая группа — постоянные клиенты;
Вторая группа — те, кто покупает иногда;
Третья группа — редкие покупатели, которые тратят маленькие суммы.

Считаем диапазоны RFM для каждой группы.

Recency
Первая группа — до 30 дней;
Вторая группа — от 31 до 90 дней;
Третья группа — от 91 дня.

Frequency
Первая группа — от 10 покупок;
Вторая группа — от 4 до 9 покупок;
Третья группа — до 3 покупок.

Monetary
Первая группа — от 100 000 ₽;
Вторая группа — от 40 000 ₽ до 99 000 ₽;
Третья группа — до 39 000 ₽.

Заполняем таблицу и для каждого клиента указываем принадлежность в одной из трёх групп по R, F и M.

Клиенты	Количество дней с последней покупки	Количество покупок	Сумма покупок	R	F	M
1	55	4	35 000 ₽	2	2	3
2	34	6	43 000 ₽	2	2	2
3	8	15	135 000 ₽	1	1	1
4	116	2	15 000 ₽	3	3	3
5	20	11	102 000 ₽	2	1	1
6	125	3	34 000 ₽	3	3	3
7	10	7	68 000 ₽	1	2	2

Получаем 27 сегментов — 111, 122, 311, 133 и другие. Начинаем работу с ними. «Клиенты 111» покупают много и часто — им рассказываем о новинках. «Клиенты 333» давно ничего не покупали — активируем их с помощью персонального промокода на скидку. «Клиенты 211» покупают нечасто, но тратят большую сумму. Расскажем им про программу лояльности и предложим зарегистрироваться.

RFM-анализ подойдёт для любого бизнеса, но более эффективен для компаний с базами от 10 000 клиентов. Отслеживайте поведение потребителей раз в месяц, чтобы быть в курсе, как меняется их покупательский статус.

3 способ сегментации клиентов: сегментация по методу LTV

Метод LTV отвечает на вопрос — сколько прибыли получим от одного клиента за всё время взаимодействия с ним? Для расчёта LTV учитываем средний чек клиентов, число покупок в месяц и время, в течение которого они продолжают у нас покупать.

Как использовать LTV в маркетинге и по какой формуле считать, читайте в нашей статье.

Сегментация клиентов по LTV показывает, сколько денег можно получить от клиентов. Эти данные помогут спланировать затраты на рекламу.

Пример: автомобильный салон выяснил, что клиенты, купившие дорогие джипы, приносят дополнительно 700 000 ₽ за год. На рекламу новых комплектующих, например, шин или ковриков, можно увеличить бюджет, чтобы стимулировать повторные продажи.

4 способ сегментации клиентов: матрица BCG

Обычно матрицу BCG используют, чтобы определять, продажа каких товаров приносит больше всего прибыли. Но эту матрицу также можно использовать для сегментации клиентов.

Матрица помогает разделить покупателей по объёму и темпам роста выручки. Результаты фиксируют на графике с четырьмя секторами:

• трудные дети — клиенты, которые пока приносят мало выручки, но активно увеличивают спрос;
• собаки — клиенты, которые приносят мало выручки или с отрицательным темпом роста. Им можно уделять меньше всего внимания и применять автоматизированные методы продаж — например, продавать с помощью чат-бота;
• звёзды — крупные клиенты с высоким темпом роста выручки. Этой группе клиентов необходимо уделять больше всего внимания, поскольку это хорошая точка роста для бизнеса;
• дойные коровы — клиенты с низким или даже отрицательным темпом роста выручки, которые при этом совершают много покупок и приносят компании большую часть текущей выручки.

Высокий темп роста	Трудные дети	Звёзды
Низкий темп роста	Собаки	Дойные коровы
	Низкая выручка	Высокая выручка

Матрица BCG помогает скорректировать продвижение для разных групп клиентов. Цель — сбалансировать график.

На взаимодействие с группой «собак» нужно тратить меньше всего времени и денег. Например, делать автоматизированные рассылки в чатах и email.

«Трудных детей» необходимо развивать, работать с ними, чтобы в будущем они перешли в группу «звёзд» и «дойных коров».

В идеальной ситуации последние два типа клиентов, «звёзды» и «дойные коровы», должны быть самыми большими. Тогда компания будет получать максимальную выручку.

Минус разделения покупателей на сегменты по матрице BCG в том, что внимание обращается только на несколько свойств клиентов. Также покупатели могут менять позицию, а найти точную общность сегмента бывает сложно.

Как Roistat помогает сегментировать клиентов

У Roistat есть сервис «Управление клиентами», который помогает сегментировать клиентов — по их взаимодействию с бизнесом, по покупкам и другим данным. Например, можно отследить, сколько пользователей оставили заявки на покупку с марта по май. Выгрузить список клиентов, которые уже совершили покупки на сумму 20 000 ₽.

Пример: мы хотим напомнить о себе пользователям, которые оставили заявку в течение последнего месяца, но так и не совершили покупку.

Нужно составить список пользователей, которые оставили как минимум одну заявку. Задаём период — один месяц. Сегментируем базу — отсеиваем тех, кто совершил хотя бы одну покупку. Получаем готовый сегмент. Можно его выгрузить и настроить рассылку со специальным предложением, чтобы стимулировать дополнительные продажи.

Как сегментировать клиентов и управлять ими, чтобы росла конверсия — рассказали в ролике на YouTube:

Главное

1. Сегментируйте клиентов, чтобы создавать персональные офферы, которые решают их проблемы. Это поможет увеличивать повторные продажи.
2. Начните с анализа ABC, XYZ и RFM — узнаете, какие группы клиентов приносят больше всего выручки и получите 27 групп покупателей, с которыми будете работать.
3. Используйте метод LTV и матрицу BCG для планирования и поиска возможностей увеличения продаж.

Подписывайтесь на канал Roistat в Telegram: делимся материалами из блога, анонсируем бесплатные вебинары, собираем полезные дайджесты.

Отчет Рейтинг
клиентов будет показывать, каков
доход от оказания услуг каждому из
клиентов за все время работы ООО «Мастер».
На его примере будет продемонстрирована
возможность использования диаграммы
для отображения результата запроса.

Диаграмма
является элементом управления,
предназначенным для размещения в
таблицах и формах диаграмм и графиков
различного вида системы 1С:Предприятие.

Логически
диаграмма является
совокупностью точек, серий и значений
серий в точке (рис. 149).

Как правило, в
качестве точек используются моменты
или объекты, для которых вы получаете
значения характеристик, а в качестве
серий – характеристики, значения которых
вас интересуют.

Например, диаграмма
продаж видов номенклатуры по месяцам
будет состоять из точек – месяцев, серий
– видов номенклатуры и значений –
оборотов продаж.

Диаграмма как
объект встроенного языка имеет три
области, которые позволяют управлять
оформлением диаграммы: область
построения, область заголовка и область
легенды (рис. 150).

Диаграмма может
быть вставлена в структуру отчета как
отдельный элемент. При создании отчета
Рейтинг клиентов диаграмма будет
использоваться в структуре настроек
схемы компоновки данных.

Рис. 149. Пример
диаграммы

Рис. 150. Области
диаграммы

Создайте в
конфигураторе новый объект конфигурации
Отчет. Назовите его РейтингКлиентов,
откройте его основную схему компоновки
данных.

Создайте набор
данных – запрос (НаборДанных1) и
вызовите конструктор запроса. Выберите
виртуальную таблицу регистра накопления
Продажи.Обороты и из нее одно поле
– ПродажиОбороты.Клиент.

Затем добавьте
новое поле (значок Добавить в
командной панели над списком полей) и
при помощи построителя выражений
определите его как разность между
выручкой и стоимостью (рис. 151).

Рис. 151. Редактор
произвольного выражения поля

В результате список
выбранных полей будет иметь следующий
вид (рис. 152):

Рис. 152. Выбранные
поля

На закладке
Объединения/Псевдонимы укажите,
что вычисляемое поле будет иметь
псевдоним Доход (рис. 153).

Рис. 153.
Объединения/Псевдонимы

На закладке Порядок
укажите, что строки результата нужно
упорядочивать по убыванию значения
поля Доход. Нажмите кнопку «OK»
и посмотрите, какой текст сформировал
конструктор запроса.

Перейдите в закладку
Ресурсы и добавьте поле Доход
в ресурсы схемы компоновки. Затем
перейдите на закладку Настройки
для того, чтобы создать структуру отчета.

В отличие от всех
предыдущих отчетов, структура которых
содержала группировки, в этот раз
добавьте в структуру отчета диаграмму
(рис. 154).

Рис. 154. Структура
отчета

В точки диаграммы
добавьте группировку по полю Клиент.
Серии диаграммы оставьте без изменений.

Теперь перейдите
на закладку Выбранные поля и выберите
поле Доход для вывода в отчет.
Структура отчета должна принять следующий
вид (рис. 155):

Рис. 155. Структура
отчета и настройки диаграммы

На закладке Другие
настройки задайте заголовок отчета
– Рейтинг клиентов, а также выберите
тип диаграммы – Круговая объемная.

Запустите
1С:Предприятие в режиме отладки и откройте
отчет Рейтинг клиентов (рис. 156).

Рис. 156. Круговая
объемная диаграмма в отчете

Обратите внимание,
что при наведении курсора на сектор
диаграммы появляется подсказка.

Откройте настройки
отчета и измените тип диаграммы на
Измерительная. Заново сформируйте
отчет (рис. 157).

Рис. 157. Измерительная
диаграмма в отчете

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

CRM позволяют делить клиентов по статусам воронки продаж, источникам трафика, ожидаемой сумме покупки и множеству других параметров. Такие классификации удобны и полезны. Но наличие большого числа разрозненных классификаций вызывает у руководителя трудности в понимании общего состояния CRM. Сложно оценить не только клиентскую базу в целом, но даже отдельно взятую сделку.

Например, сравним две сделки со статусом “проведена презентация”:  где выше  вероятность продажи и ожидаемая сумма продажи? Ответить на эти вопросы сложно, но именно ответы на них — ключевые в управлении продажами. Если мы не выделяем приоритетных клиентов, то используем время менеджеров неэффективно: важные клиенты недоработаны, время потрачено на “токсичных” клиентов, которые после долгих переговоров ушли или купили на незначительную сумму.

Иная ситуация, если приоритетные клиенты чётко определены. При подготовке предложения перспективному клиенту менеджер может потратить, условно, четыре часа на изучение ТЗ и создание красивой презентации решения. И данный подход окажется эффективным и прибыльным.  А на один контакт с “маловероятным” клиентом уйдёт не более 5–15 минут. И всё же такой клиент не будет потерян, поскольку при положительной обратной связи его приоритет сразу вырастет.

В данной статье мы поговорим, как отличать “хороших” клиентов от “плохих”, как этот процесс полностью автоматизировать, как это помогает навести порядок в CRM, как разделить клиентов по методам их обработки, а также как это улучшает систему управления бизнесом.

Сравните два диалога:

Диалог 1

Руководитель: “С кем ты целый день занимаешься?” 

Менеджер: “ООО “Ромашка”, класс B”.

Диалог окончен. За несколько секунд руководитель понял, что клиент достаточно важный, им можно заниматься “целый день”,  и всё же не такой крупный, чтобы руководитель лично тратил на него время. 

Диалог 2

Руководитель:

—  С кем ты целый день занимаешься? 

Менеджер:

— ООО “Ромашка”. Мы им выслали коммерческое предложение, сейчас они хотят изменить часть заказанных наименований.

— Крупный клиент?

— Похоже на то, пока точно неясно. Но отказались от дорогих товаров и ещё хотят скидку.

— Давно общаешься с ним?

— Сейчас гляну в карточке. Может, месяц или два.

В том же духе диалог продолжается ещё 15 минут. Руководитель чувствует, что плохо контролирует ситуацию — он потратил много времени и сил, чтобы понять степень важности всего лишь одного клиента. Как управлять компанией, если таких клиентов тысяча?

Немного терминологии:

Грейдинг клиентов CRM — это разбиение на сегменты через простановку оценки. В статье будем использовать  международную классификацию, где каждому клиенту назначается балл от высшего A до низшего F. Такое простое разделение открывает колоссальные возможности для повышения эффективности работы. Грейдинг автоматически решает задачу оценки клиентов, “зависших” в достигнутых статусах, хотя вероятность продажи по ним намного ниже, чем по новым клиентам.

Чаще всего слово “грейдинг” используют как метод мотивации и управления персоналом. Здесь те же идеи применяются для управления клиентами. В любой CRM уже есть оценочный грейдинг: сделки разделяются на открытые, успешные и проигранные. В данной статье разбираем грейдинг внутри открытых сделок.

Скоринг клиентов CRM

Скоринг, так же как и грейдинг, — система оценки каждого клиента. Разница заключается в том, то в скоринге оценка цифровая, и обычно оценок сразу несколько. Чаще всего в скоринге оценивают вероятность доведения клиента до продажи и возможную сумму, которую он может принести. Пример скоринга: вероятность сделки — 15 %, прогнозируемая стоимость — 1 млн, ценность потенциального клиента (лида): 1млн * 15 % = 150 тыс.

Как правило, оценка грейдинга считается вместе с другими показателями скоринга. Можно сказать, что грейдинг — это частный случай скоринга. Показатели скоринга упрощают менеджеру процесс выбора приоритетных сделок для обработки, ведь менеджер обязан погружаться в детали каждой сделки.  Руководителю же при принятии управленческих решений удобнее оперировать более простыми понятиями грейдинга (в нашем примере — классами клиентов A–F).

Расчёт скоринга и грейдинга можно назвать общим термином “рейтинг”. Впрочем, единая терминология пока не выработана, так как оценка рейтинга клиентов по приоритетам — относительно новая технология на рынке CRM.

Всех денег не заработать, или почему менеджеры перегружены

Пример

В компании средняя конверсия в продажи 20 %.Новый менеджер за месяц отработал 10 сделок и получил 5 продаж. Итого конверсия 50 %!  Хорошо ли это? Оказывается, нет: средний чек составил 20 тысяч, и финальная сумма его продаж — 100 тысяч. С точки зрения компании это убыток: минимально нужно продавать 200 тысяч. Опытный коллега отработал 50 сделок с конверсией в 20 % и средним чеком на 50 тысяч. Итого — 500 тысяч, в 5 раз больше новичка!

Почему так вышло?

Новичок много сил потратил на каждого клиента, причём больше всего на тех, кто в итоге не купил. Средний чек у него невысокий, потому что лучших клиентов он “запорол”, не сумев предложить им оптимальный набор товаров и услуг.  Опытный менеджер не только отработал в 5 раз больше сделок, но и выделил самых перспективных клиентов, сфокусировался на них и вывел их на максимальные чеки. С клиентами “второго плана” он работал значительно меньше. Другими словами, опытный менеджер сделал скоринг клиентов: разбил их по приоритетности и отработал максимально эффективно. Эффективность менеджеров удобно сравнивать в деньгах — суммы продаж каждого за час его работы. Если оба отработали по 100 часов, то новичок принёс 1000 рублей в час, а опытный — 5000  рублей в час. 

Предположим, появляется клиент, который может заплатить 4000 рублей, и с ним нужно проработать 4 часа, то есть он даёт 1000 руб./час. Фирме такой клиент не выгоден, от него можно сразу отказаться. Как говорится, “всех денег не заработаешь”, не нужно гнаться за всеми возможностями сразу. Фокусируйтесь на тех клиентах, кто формирует основную прибыль компании. Это позволит обеспечить максимальный сервис именно для данного сегмента клиентов, и, как следствие, возрастут продажи и улучшится мнение клиентов о вас.

Как масштабировать опыт лучших менеджеров на всю компанию? Нужно автоматизировать скоринг. Тогда любой менеджер будет видеть, чего стоит каждая сделка, какие необходимо отработать в первую очередь, а от каких лучше отказаться.

Какие факторы влияют на скоринг

1. Время

Самый главный фактор — это время. Со временем актуальные сделки переходят в зависшие и мусорят воронку продаж. В какой-то момент их переводят в статусы “отложил” или “молчат”, но до этого продолжительное время сделка остаётся в актуальном статусе, хотя вероятность конверсии в продажу по ней уже невелика. Как считать время? Наиболее целесообразно взять время после получения последней значимой информации от клиента. Сюда могут входить дополнительные требования, жалобы, обсуждения условий, исключая отписки “Извините, я пока занят другим проектом”. Если такое время определить не удаётся, можно считать время от начала сделки. Время в скоринге является отрицательным фактором, оно уменьшает вероятность сделки,  за исключением ситуации, когда сделка только начата.

Пример: имеем 20-процентную конверсию сделок в успешные, в воронке — 1000 открытых сделок, многие висят до года. Сколько из них приведут к продаже? Явно не 200, так как многие давно не актуальны. Параметр времени решает этот вопрос автоматически: скоринг укажет, что при средней конверсии 20 %, с учётом времени, из 1000 сделок ожидаем продажи, к примеру, только в 50 случаях.

2. Статус

Второй фактор — это статус в воронке продаж. Статусы бывают как увеличивающие вероятность, так и уменьшающие её. Например, статусы “выслано КП” или “встреча” увеличивают вероятность сделки. А статусы “молчит” или “отложил” снижают вероятность.

3. Потраченное время сотрудников компании

Чем больше менеджер и другие специалисты потратили на клиента, который ещё не купил, тем ниже его ценность. Есть клиенты, которые любят поговорить, постоянно уточняют требования или ТЗ, просят обсудить детали в чате и по телефону, а в итоге отказываются от покупки. Менеджеры потратили на них время, которое никак не оплачено, а другие клиенты остались без должного внимания. Поэтому автоматический расчёт потраченных усилий позволяет вовремя маякнуть менеджеру — дела здесь плохи, приоритет клиента снижен. Выражаясь терминами фондового рынка, это стоп-лосс, управление рисками: мы выделяем ряд ресурсов, которые можно потратить на этого клиента, и как только лимит исчерпан, а успеха нет, мы отказываемся продолжать бесплатные консультации и говорим клиенту, что дальнейшая работа возможна только после оплаты.

4. Другие  параметры

В скоринге можно учитывать различные дополнительные факторы: тип источника сделки, заказываемые товары, тип клиента, регион, есть ли выход на ЛПР, любые пользовательские поля. Эти же факторы используют и при расчёте прогнозируемой суммы сделки.

Существует мнение, что бесплатная электронная почта снижает рейтинг клиента в продажах бизнесу. Однако следует быть осторожным и проверять гипотезы фактами. В моей практике не раз были случаи, когда представители крупных компаний писали с бесплатных адресов (думаю, они делают это специально, чтобы получить “честную” цену и минимизировать спам).  При выборе данных для скоринга мы пользуемся не только логикой, но и статистикой — она часто даёт удивительные, совершенно непредсказуемые результаты. Например, информация “источник E-MAIL в два раза эффективнее источника ЗВОНОК” значительно содержательнее, чем тривиальные выводы, такие как “дорогие товары имеют более высокий средний чек” или “медленные ответы на вопросы клиентов снижают конверсию в продажу”.

Пример расчёта скоринга

В скоринге можно считать разные показатели, упрощающие понимание сделки, внутренних её параметров. В следующей таблице рассчитаны вероятность в процентах, ценность в рублях и класс. Аналогично можно рассчитывать скоринг в любых условных числах или символах.

Вероятность по умолчанию: 20 %.

ИТОГО 

Прогноз продаж 372 500₽

Важные классы, шт.: A=1, B=1, C=2

¹ Прогноз. цена — прогнозируемая цена сделки, которая может быть  рассчитана скорингом по сумме, на базе средних значений продаж в конкретных сегментах источников, регионов, пользовательских полей и других параметров. 

² Здесь вероятность рассчитана по простой формуле сложения: базовые 20 %, плюс 30 % за “встречу”, минус 15 % за “источник”, итого 35 %. На самом деле, так суммировать и  вычитать проценты математически некорректно (смотрите далее пример 6), правильнее использовать более сложные системы с учётом “веса” каждого фактора. Цель данной статьи — показать возможности использования скоринга для CRM. Для информации о методах расчёта можно использовать публикации с деталям расчёта кредитного скоринга или использовать решения с готовыми формулами расчёта рейтинга клиентов CRM.

³ Показатель рассчитан как прогнозируемая цена, умноженная на вероятность. Для ООО “Ромашка” 17 500₽ — это скоринг, он же — ценность потенциального клиента в рублях, получен как  50 000 * 35 %.

⁴ Часть ячеек имеет показатель, влияющий на вероятность, например, +30 %. Если в ячейке такого показателя нет, значит параметр не влияет на вероятность. По умолчанию вероятность считается 20 %,  этот параметр рассчитывается или указывается вручную для  всех сделок, обычно для конкретной воронки в CRM (у разных воронок вероятность по умолчанию может сильно отличаться).

⁵ Если мы посчитаем вероятность простым сложением и вычитанием, то выйдет: 

20 % — 60 % + 30 % — 15 % = -25%. Конечно, у любой активной сделки вероятность более 0 % и менее 100 %, и в данном случае будет примерно 5 %, если считать по сложной правильной формуле.

⁶  С2 — цифра “2” означает, что клиент ранее занимал более высокий статус, но со временем снизился до класса C. В CRM удобно хранить наивысший класс или рейтинг клиента, чтобы видеть всех клиентов, по которым было значительное снижение. Класс клиента — показатель на сегодняшний день (он может повышаться или понижаться со временем).

Посмотрите на таблицу с точки зрения руководителя. Большой объём информации собран всего в две строки, из которых можно сделать выводы о состоянии компании и принимать управленческие решения:

Прогноз продаж 372 500₽

Важные классы, шт.: A=1, B=1, C=2

Если  на входе будет не 5 сделок, а 5000, и параметров для расчёта скоринга будет не 3, а  10, то финальные строки ИТОГО будут содержать всё тот же небольшой объём информации, который можно оценить за несколько секунд.

Методы работы с клиентами классов A..F

Клиенты класса A

Самые крупные и перспективные клиенты.

Находятся под прямым контролем руководителя, часто руководители лично участвуют в сделке.

Клиенты класса B

Крупные перспективные клиенты, а также средние клиенты, где можно завершить продажу с минимальными усилиями.

Именно в этом сегменте происходят основные продажи. Руководитель за ними следит, используя средства CRM.

Клиенты класса С

Новые клиенты. Мелкие клиенты высоких статусов. Крупные клиенты, кто долго сомневается и начинает “высасывать все соки”, оттягивая оплату.

Именно класс C определяет эффективность бизнеса. Насколько результативно отрабатываются новые клиенты, насколько грамотно “соскакиваем” с “токсичных” клиентов, которые впустую вытягивают ресурсы. 

Класс C удобно разделить на два подкласса:

C1 — новые клиенты;

С2 — клиенты, которые “скатились” в класс C из B и A.

Исходя из этих подклассов, можно писать различные инструкции по работе с данными типами клиентов.

Клиенты класса D

Уходящие клиенты, вероятность продажи ниже среднего. В класс D попадают в основном потому, что клиент долгое время не даёт обратной связи, или возникли задержки на стороне продавца. В обоих случаях стиль общения менеджера должен отличаться от первоначального. Клиенту важно чувствовать, что мы его не спамим, а с пониманием относимся к его задержкам и извиняемся за проблемы, возникшие у нас. Если в вашем бизнесе практикуются спецпредложения и акции, то максимальный эффект они дают именно с классом D.

Клиенты класса E

“Молчуны” и отложившие сделку. Продать им тяжело, достаточно раз в полгода–год напоминать о себе письмами с новыми предложениями. 

Клиенты класса F

Не клиенты. Заявки, которые не подходят под квалификацию, отписавшиеся и полностью отказавшиеся клиенты. С ними работа не ведётся, сегмент нужен для статистики, обычно находится в проигранном статусе воронки.

Интересно, что ошибки в работе менеджера по-разному влияют на продажи в зависимости от класса клиента. Небольшие оплошности не критичны во всех классах, и лишь в классе C ошибки сразу приводят к убыткам. 

Пример: менеджер по продажам в ответ на запрос клиента переслал письмо технического специалиста, написанное сложным языком. Клиент ничего не понял и ушел, хотя “технарь” дал полезный комментарий — просто не хватало картинки и понятного описания. А вот при общении с клиентами класса B та же недоработка воспринимается проще, так как клиент уже “привык” и готов прощать незначительные проблемы в коммуникациях. Другой пример ошибки в классе C: менеджер “до упора” отрабатывает клиента, а тот давно уже пользуется таким “бесплатным консультантом”, но покупать ничего не будет, особенно если он не ЛПР (лицо, принимающее решение).

Обратите внимание, насколько удобно разделять клиентов на классы и давать менеджерам инструкции по работе с клиентами в зависимости от класса.

Посмотрите на следующие два варианта оценки компании.  Где  состояние продаж стабильнее? В скобках даны прогнозы продаж по сделкам каждого класса.

Вариант 1 

Прогноз продаж 100М ₽ (100 млн ₽)

Важные классы: A=5 шт. (50М), B=100 шт. (20М), C=500 шт. (20М)

Вариант 2

Прогноз продаж 100М ₽

Важные классы: A=5 шт. (20М), B=100 шт. (50М), C=500 шт. (20М)

Все показатели идентичны, разница только в том, что в варианте 1 половина всей ожидаемой выручки приходится на клиентов класса А, а  в варианте 2 — на клиентов класса B.  Стабильнее ситуация во втором варианте, так как ожидаемые суммы распределены на большее число клиентов. Здесь на 100 клиентов класса B приходится половина ожидаемой выручки, 50М. В первом варианте половина ожидаемых продаж приходится на клиентов класса A, которых всего 5. Это значит, что если со всеми пятью возникнут проблемы, то фирма не сможет получить половину ожидаемой выручки. Стабильность — это устойчивость к стрессам, которая тем выше, чем меньше зависимость от каждой конкретной сделки.

Общие проблемы CRM, которые неожиданно просто решает скоринг и грейдинг

Наша компания Nemind специализируется на анализе данных Битрикс24 и amoCRM. Общение с сотнями клиентов позволило выделить общие для многих проблемы. Хотя все наши клиенты серьёзно относятся к ведению CRM, вопрос удобного контроля со стороны руководства является актуальным и трудноразрешимым. Один генеральный директор компании так описал проблемы управления компанией при помощи CRM:

ДАНО

CRM ведётся 1,5 года, в ней несколько сот открытых сделок разной длительности. Средняя продолжительность успешных сделок от 2 месяцев до 1 года, средний чек — около 15 миллионов. В компании три менеджера по продажам.

НАДО

Понять, хорошо ли идут дела? Быть может, всё плохо, и скоро фирма окажется без заказов? Какие заказы, и главное — какие суммы продаж мы прогнозируем на ближайшие месяцы?

Нужны ли ещё продавцы, или имеющихся менеджеров достаточно?

В тот раз мы решили вопросы, предложив детальную аналитику переходов по статусам с временными характеристиками. 

Сейчас я понимаю, что данную задачу можно решить лучше: аналитику ценности сделок оставить, но добавить систему общего скоринга и грейдинга. Вот так будут выглядеть решения вопросов..

Хорошо ли идут дела? Вдруг фирма скоро останется без заказов?

• Изучаем динамику изменения количества сделок классов B и А. Если  их становится  больше — хороший маркер, если меньше — плохо. Нужно работать с маркетингом  и изучать сегмент C: насколько грамотно отрабатываются сделки сразу после создания.

Какие суммы мы прогнозируем на ближайшие месяцы?

• Считаем общую сумму ценностей сделок классов A и B — это прогноз на ближайшие месяцы. Общая сумма ценностей сделок в CRM — это прогноз продаж из текущих сделок, без привязки ко времени совершения сделки.

Нужны ли ещё продавцы, или имеющихся менеджеров достаточно?

• Смотрим распределение сделок и времени менеджеров по сделкам разных классов.

Если менеджеры тратят более 20 % времени на клиентов классов D и E, значит времени у них более чем достаточно. В представленном примере видим, что Петрова потратила всего 10 часов за месяц на эти сегменты, значит она перегружена. Совет:  если невозможно точно подсчитать потраченное на клиента время,, учитывайте его приблизительно, по количеству задач, звонков, писем и других дел, связанных с данной сделкой.

У Петровой 2 клиента класса A и 4 — класса B, а у двух других на двоих — всего четыре клиента этих классов. Петрова, скорее всего, перегружена важными клиентами. Возможно, она лучше работает, ведёт клиентов дальше и на большие чеки, потому не хватает времени на клиентов класса C. Но фирма может потерять деньги из-за возникшего дисбаланса. Обратите внимание, общее число открытых сделок у Петровой среднее — 90 шт. И лишь сегментация по классам позволяет сделать выводы о перегруженности конкретного менеджера.

Инструменты настройки скоринга и грейдинга

1. Ручная простановка вероятностей, сумм и класса. Метод неэффективный, требует дополнительного участия менеджеров, но для тестирования самой системы классификации лидов по приоритетам вполне может подойти.

2. Встроенные системы скоринга в CRM. К сожалению, Битрикс24 и amoCRM (на момент написания статьи) имеют ряд ограничений, поэтому пользоваться ими не всегда удобно. В Битрикс24 скоринг можно включить лишь от 2000 закрытых сделок, в amoCRM нет общей сортировки по приоритетам. 

3. Расчеты с использованием бизнес-процессов, триггеров, автоматических калькуляторов. Хорошее решение, которое позволяет не просто автоматизировать скоринг и грейдинг, но и учитывать особенности конкретной CRM. Главная проблема — сложность создания и особенно редактирования таких решений. Если в бизнес-процессе прописывать условия на каждый статус, каждый сегмент, каждый диапазон времени, учесть источники и типы продукции, то этого достаточно, чтобы в Битрикс24 бизнес-процесс “вырос” на десяток экранов. И это без учёта вывода в пользовательские поля метода расчёта скоринга. С другой стороны, если алгоритм скоринга прост, то использование бизнес-процессов является быстрым и  эффективным решением.

4. Кастомизированные решения, написанные специально для вашего аккаунта CRM. Они обеспечат максимальное соответствие начальному техническому заданию. Проблемой может быть отсутствие настроек и, как следствие, высокая цена каждой перенастройки параметров и алгоритма. При активном использовании скоринга менять их стоит несколько раз, пока не будет достигнуто соответствие скоринга и мнения руководителя.

5. Специализированные программы расчёта скоринга и грейдинга. Плюс в том, что основные проблемы уже были решены “до вас”, тем самым обеспечив минимальные сроки и стоимость внедрения. Обращайте внимание на возможности решения анализировать данные и редактировать параметры в удобной форме, доступной обычным пользователям, а не только программистам. Минусом являются дополнительные финансовые затраты и необходимость потратить время на изучение стороннего решения. Также внешние приложения могут иметь ограниченный функционал, выйти за рамки которого будет затруднительно, поэтому обращайте внимание на гибкость настроек.

Проверка скоринга

Непросто проконтролировать, насколько корректно рассчитана вероятность. Зато легко проверить, насколько верно система расставила приоритеты по клиентам. Руководитель и менеджеры сортируют клиентов по автоматически рассчитанной ценности и классам, сравнивая результаты с собственным экспертным мнением. Если мнение совпадает с расчётным показателем, значит скоринг хороший, если не совпадает, значит алгоритм нужно улучшать.

Пример

ООО “Тюльпан”, ценность 12 000.

ООО “Ромашка”, ценность 10 000. 

Менеджер изучает сделки и решает, что “Ромашка” должна быть ВЫШЕ по приоритету, чем “Тюльпан”. На основе его объяснений и аргументов составляется техническое задание на изменение алгоритма расчёта.

Детали скоринга. Что нового видим в карточке сделки?

Расчёты рейтинга клиентов удобно сохранять в карточке сделки. Для общей аналитики удобно вначале видеть класс сделки, далее её ценность, вероятность, ожидаемую сумму. Кроме того, рекомендуем помещать внутрь одного из полей детали расчёта рейтинга, чтобы можно было “поспорить” с автоматической оценкой и даже изменить её. Для этого удобно иметь дополнительное поле, вручную повышающее  или понижающее рейтинги.

Пример шести заполненных пользовательских полей в группе сделки “Скоринг”:

Класс: B

Ценность: 60 000₽

Вероятность: 60%

Снижение ценности от максимума: 5000₽

Прогноз цены: 100 000₽

Детали скоринга: 

базовая вероятность 20 %, статус “предоплата получена” +45%, 

длительность 7 дней -5 %. ИТОГО 60 %.

Базовая сумма 50 000₽,  Лицензия Enterprise +40 000₽, Самара + 10 000. 

ИТОГО 100 000₽

Поле “Снижение ценности от максимума” позволяет находить самые значимые ожидаемые срывы сделок, ещё ДО того, как сделки сорваны. Через отчёты руководитель может их вовремя проконтролировать, при необходимости выделить дополнительные ресурсы, для того чтобы вернуть самых крупных “уходящих” клиентов.

Поле “Детали скоринга” позволяет работать со скорингом как с внутренним человеком-экспертом, который изложил своё мнение, почему рассчитан именно такой рейтинг. Руководитель может с этим мнением не согласиться, и чтобы учесть “особое мнение” человека, удобно добавить ещё одно пользовательское поле

“Добавить класс” с типами “+1” и “-1”. Если руководитель поставит в примере выше 

“Добавить класс” +1, то сделка, которая рассчитана как класс B, автоматически станет классом A.

Как я изучаю незнакомые сделки в CRM

При изучении ситуации в CRM, я, как руководитель, пользуюсь следующими приоритетами:

1. Смотрю на буквенный класс сделки и ценность. Они дают направление для дальнейшего изучения.

2. Читаю “комментарий” — мы используем такое поле в сделке для краткого изложения личного мнения менеджера о сделке. Там находится ответ на вопрос “что с этой сделкой?”, поэтому нет необходимости каждый раз спрашивать мнение менеджера. Иными словами, я всегда знаю мнение каждого менеджера по каждой сделке (ответ записан в комментарии, 1–2 предложения). Реальные примеры: “Попросила продлить ознакомительный ключ в связи с новогодними праздниками. Дали ключ до 22 января”, “Требуется расчёт конверсии по своей формуле”.  Как только происходит важное изменение в работе со сделкой, менеджер меняет комментарий.

3. Дальнейшее направление изучения сделки зависит от того, насколько она мне интересна. 

Такой подход позволяет экономить время руководителя при анализе CRM и меньше отвлекать менеджеров.

Классификация постоянных клиентов

Представленные алгоритмы скоринга клиентов рассчитаны на работу с новыми заявками. Для клиентов, которые делают периодические покупки, целесообразнее создавать свои классификации. Не буду детализировать очевидно полезную сегментацию клиентов по объёму и частоте продаж. Расскажу о другой, очень интересной классификации, которую мы создали по запросу клиента, и она будет полезна для многих компаний. Клиенты в CRM — ими могут быть сущности «Компания» или «Контакт» — делятся на пять категорий: новые, постоянные, уснувшие недавно, уснувшие давно, проснувшиеся. Самые малочисленные группы — это уснувшие недавно и проснувшиеся клиенты, и эти группы — самые важные. Например, если клиент ранее делал покупки не реже раза в месяц, а сейчас уже более месяца не покупает, он сразу появляется в «уснувшие недавно», и менеджер начинает с ним работать. Если клиент снова купит, то переходит в сегмент «проснувшиеся», что означает успешный результат работы менеджера. Такая классификация позволяет из тысяч клиентов в CRM выделить десятки наиболее важных с точки зрения руководителя и сотрудников отдела продаж.

Заключение

Мы часто используем классификации: в отелях (“звёзды”), транспорте (классы), марках автомобилей, недвижимости и даже продуктах питания. Классификация позволяет БЫСТРО, не вникая в детали, получить приблизительную оценку, которая помогает нам в принятии решений. Используйте этот удобный инструмент, для того чтобы навести порядок в CRM, дать руководителю понятную картину бизнеса и увеличить продажи за счёт эффективного распределения ресурсов.

Используете ли Вы скоринг в CRM?

Проголосовали 10 пользователей.

Воздержались 5 пользователей.

Содержание

При большом потоке обращений у компании рано или поздно возникнет вопрос: какие заявки обрабатывать в первую очередь. Ведь менеджеры рискуют потратить время на тех, кто не дойдет до покупки, и упустить готовых к сделке клиентов. Предотвратить это поможет приоритизация заявок с помощью lead scoring.

Поговорим о скоринге клиентов на примере решения от Calltouch.

Что такое скоринг

Скоринг — это оценка клиентов по готовности купить продукт или услугу. Программа анализирует социально-демографические характеристики пользователя, его активность на сайте и в сети. На основе данных сервис прогнозирует, какие пользователи быстро согласятся на сделку, а какие, возможно, вовсе не дойдут до нее.

Маркетологи позаимствовали термин из банковской сферы. С помощью скоринга банк оценивал в баллах финансовое положение клиента и его «надежность», перед тем как выдать кредит. В маркетинге похожая система: каждому пользователю присваивают баллы за определенное действие — переходы, подписку, заполнение формы и прочее. Далее составляют рейтинг клиентов, который затем используют в работе сотрудники компании.

Кому, зачем и когда нужен

Скоринг нужен, чтобы:

• Выстроить работу отдела продаж. Менеджеры будут знать, с кем связаться в первую очередь, и обрабатывать приоритетные заявки.
• Оптимизировать расходы на продвижение. Вы сможете сэкономить на рекламе для действующих клиентов и направить ее на потенциальных.
• Оценить каналы. Узнаете, откуда приходят лиды, которые чаще конвертируются в клиентов.
• Выявить нерелевантные заявки. Например, от пользователей, которые обратились в компанию случайно.

Виды скоринга

Эксплицитный. Базируется на информации, которую клиент сам предоставляет компании. Ее собирают с помощью лид-магнитов, форм регистрации на сайте, чат-ботов, подписки на рассылку компании. 

Имплицитный. Анализ данных через наблюдение за пользователем. В этом случае оценивают активность лида: какие страницы он посещал, переходил ли по ссылкам, комментировал ли записи. Каждое действие прибавляет или отнимает баллы от общей суммы.

Для разных типов пользователей применяют обе системы. У частных клиентов отслеживают степень личного интереса и объем предоставляемых данных, а у корпоративных — дополнительно анализируют свойства компании. 

Группы характеристик для скоринга

Скоринг выстраивают на основе комплекса характеристик:

• Демографические. Баллы распределяются в зависимости от контингента — по полу, возрасту, интересам, материальному положению. Для B2B учитывают отрасль, бюджет, наличие филиалов и другие критерии.
• Поведенческие. Взаимодействие пользователей с компанией. Учитывают длительность нахождения на сайте, момент заполнения заявки, переходы по ссылкам и другие действия.
• Социальные. Лайки, комментарии, репосты — любые контакты с брендом в социальных сетях.
• Почтовые рассылки. Конверсия и открываемость писем — показатели заинтересованности в покупке. Важно, какие сообщения интересуют пользователя чаще — коммерческие или информационные.
• Спам. Исключают пользователей, которые указывают неверные данные, оставляют неполный номер телефона или заблокированные почтовые домены. 

Как провести скоринг клиентов

Необходимо определить, кто для вас «хороший лид», и подтвердить свою гипотезу. Это можно сделать в несколько этапов.

Определите критерии

Критерии берут из групп характеристик, обозначенных выше. Нужные параметры определяют по отклику клиентов и экспертному мнению. 

Определите значения

Каждую характеристику оценивают определенным количеством баллов. Параметры, которые влияют на покупку больше остальных, получают максимум баллов. За некоторые действия или характеристики баллы снимаются. Например, за отписку от рассылки.

Проведите оценку

Разделите клиентов на категории по пороговым значениям — от и до определенного количества баллов. Закрепите менеджеров за каждой из групп. Клиентов из приоритетной категории доверьте ведущим менеджерам, из средней — сотрудникам, которые смогут проконсультировать, собрать данные. Наименее приоритетными лидами должны заниматься маркетологи, чтобы довести их до сделки.

Приоритизировать клиентов поможет скоринг Calltouch. 

В этом может помочь Calltouch — мы получаем данные от легитимных партнеров (DMP-платформы и мобильные операторы), в которых содержатся поведенческие факторы. А именно — посещения сайта, обращения в компании, визиты в офисы и прочее. Полученный массив информации Calltouch анализирует и верифицирует на предмет активности клиентов в сфере заказчика. 

В результате формируется список клиентов со степенью заинтересованности в покупке — высокой, средней или низкой.

Скоринг клиентов в Calltouch подойдет бизнесам, в которых возможны повторные продажи, а цикл сделок — от среднего до большого.

Инструменты для лид-скоринга

Скоринг проводят с помощью двух типов инструментов:

• Таблицы Excel или Google. Их заполняют и считают результаты вручную — вносят данные клиента, добавляют значения, настраивают формулы. Инструмент подойдет небольшому бизнесу.
• Автоматизированные сервисы. Платформы самостоятельно мониторят действия пользователей, начисляют за них баллы, считают результаты. Затем система уведомляет менеджера о том, каких пользователей можно брать в работу. Это оптимальный вариант для компаний с большим потоком клиентов.

Для скоринга действующих клиентов важно автоматизировать процесс получения оценок, чтобы в режиме реального времени «подсвечивать» важных клиентов. Обычно для стимуляции повторных продаж применяются системы RFM-анализа, которые сегментируют клиентскую базу по давности, частоте покупок и выручке. Самые перспективные сегменты отрабатываются в первую очередь и отдельными скриптами. 

Однако RFM-анализ основывается только на своих данных. Calltouch сегментирует базу с использованием больших объемов информации. Это позволит выявить клиентов, которые интересуются товарами или услугами из вашей ниши.

Коротко о скоринге

• Скоринг помогает понять, какие клиенты готовы к сделке, а какие — нет. Через балльную оценку пользователей выстраивается очередность обработки заявок, чтобы не упустить «горячих» клиентов.
• Скоринг основывается на наблюдении за действиями пользователей или на информации, которую клиенты сами предоставляют компании.
• Скоринг Calltouch позволяет проанализировать не только пользователей на собственных площадках, но и внешние данные. Вы найдете клиентов, которые ищут заданный товар или услугу в режиме реального времени.