Háttér
A hűségprogramok kissé sztochasztikusak lehetnek, de megfelelő riportáló rendszerrel és rátanuló algoritmusokkal az ajánlatok finomhangolhatóak. Általában a termékmenedzserek feladata speciális ajánlatokkal előállni.
Hüvelykujjszabályként elmondható, hogy a termékek és szolgáltatások kiválasztását a menedzserek már létező, szükségletalapú besorolás és az egyes ajánlatoknak múltbeli LTV (Lifetime Value) megtartó hatása alapján végzik. Az LTV-hez hasonlóan összetettebb a helyzet, amikor a hűségprogramok a márkák közt átjárhatóak. CLV (Customer lifetime value) általában erősebb vezérlő volt, mint az elvándorlás, az kevésbé „fáj”, ha egy alacsonyabb profitot hozó ügyfél hagyja el a céget. Amint az üzleti célok meghatározásra kerültek, már csak egy kérdés maradt, ami sok esetben a legfontosabb: Tudunk-e olyan általános szabályt találni, ami összhangban van a CLV alapú módszerrel? Az algoritmust úgy kell beállítani, hogy a megfelelő CLV klaszter összekapcsolható legyen a hozzá tartozó honorált csoporttal. A hűségprogram és a többi megtartó kampány hatékonysága folyamatos felügyeletet igényel, hogy végül meghatározzuk a legsikeresebbet.
A projekt célja
- A megtartó ajánlatokat hozzáigazítani a CLV-hez, megtartva a legtöbb profitot biztosító ügyfeleket
- Csökkenteni az elvándorlást
- Ösztönözni a kártyáról előfizetésesre, valamint kábelesről szélessávú internetre való áttérést, megtartva az egyedi márkahasználatot
- A hűségprogramokat felhasználni az „értékes” ügyfelek VAS (Value-added service) használatának növelésére
- E-mailben reklámozni az értékesítési pontokat
- Az ügyfélszolgálatnak mindig kell egy megfelelő érv az ügyfél felhívására
Módszertan
Tapasztalataink szerint a következő lépések szükségesek egy LTV alapú hűségprogramban:
1. A részvényesek definiálják a fontosabb célkitűzéseket és a program költségkeretét
2. Elméleti keretek meghatározásra kerülnek. Például: ha egy ügyfél tarifáját csökkentjük, az bevételkiesésnek minősül?
3. A megtartási programok összevetésre kerülnek:
- Hol vannak olyan kapcsolódási pontok, amelyek az elérhető kedvezményeket kötik az elköltött összegekhez?
- A kedvezmények direkt vagy indirekt módon függjenek az összegyűjtött pontoktól?
- Van-e különbség az egyes juttatások között, nem csak a szegmenseket tekintve, hanem a márkákat is?
4. Félévente pillanatkép készül az LTV hatásáról minden szegmensben. Az nem jó jel, ha a hivatalosan magas ügyfélértékű szegmens beenged sok kevésbé jó ügyfelet
Eredmények
- Márkánként/szegmensenként kiépített program
- Teljes szabályrendszer kialakítása, ügyfélszinten mennyi kedvezmény adható
- Kommunikációs csatornák határvonalainak meghatározása a használat ösztönzésére
- Riportáló felület az ajánlatokra a fontosabb KPI-ok dimenziójában
Érdemes, nem érdemes
|
Érdemes
- Megfelelő LTV megközelítés alkalmazása: a legfontosabb értéket befolyásoló faktoroktól haladni az elhanyagolhatóak felé, a legjobb vásárlók csalódottságának elkerülése érdekében
- A kedvezmények a cég saját szolgáltatásaira vonatkozzanak
- A hűségprogramok ötövzése az általános kampánytevékenységekkel
|
|
Nem érdemes
- Nagy értékű, a szolgáltatót nem tükröző ajándékozás az ügyfél részére
- A rendszer működésének elrejtése, ha átláthatóbb, akkor hatékonyabb
- Hozzáférhetőség olyan sok helyen, ahol csak lehet
- 2 évnél hosszabb időre tervezni a kedvezményekkel/pontokkal
|
Miben vagyunk mi mások?
- 4 év tapasztalat a telekommunikáció specifikus hűségprogramok kialakításában
- Matematikai, szimulációs tapasztalatok
- A rendszer szorosan kötődik az elvándorláshoz és CLV-hez
- A nagy értékű szegmensekben lévő ügyfelek elvándorlásának két számjegyű csökkentése a Thesys Csopornak köszönhetően
|
