Jakýkoli producent může polemizovat o všech částech své marketingové strategie: Má smysl budovat značku, prodávat generika, outsourcovat veškerou výrobu, prodávat do hypermarketů či budovat síť značkových prodejen? Jedno však přeci jen zpochybnit nelze: Potřebuji klienty a co víc, věrné klienty. Při snaze o udržení jejich přízně se neobejdu bez informací o jejich spokojenosti či o míře identifikace s produktem. K jejich sběru a vyhodnocení slouží standardizovaná metoda SATIX.
Každodenní praxe nás opakovaně utvrzuje v poznání: Je mnohem snazší zákazníka udržet než získat. Využíváme proto tu více, tu méně sofistikovaných, „technologických“ ale i „lidských“ metod, jak nepromarnit jednou již projevený zájem o to, co nabízíme. Metody přirozeně odpovídají povaze podnikání a trhu: Všelijaká masivní CRM (tak je to bublina nebo ne?!) s relativně nízkou efektivitou a proti tomu piplání klíčových klientů za pomoci různých obědů, rautů a spousty mailů a telefonátů. A nezapomínejme na fakt, že stále ještě určitou roli pro loajalitu zákazníka hraje i kvalita produktu :-).
Zvláště v situaci, kdy klientů jsou řádově alespoň stovky, se neobejdeme bez hromadně sbíraných informací o nich. Velkou výhodu mají ti, kteří jsou schopni své klienty opakovaně identifikovat a ukládat data o jejich chování, tedy finanční instituce a podobně. Ostatní se někdy snaží tento hendikep vyvážit cíleným shromažďováním dat v rámci různých zákaznických programů.
Vedle těchto dat, která vypovídají o reálném chování (provedených nákupech) zákazníků, hraje nezastupitelnou roli znalost jejich názoru na úroveň poskytovaných služeb, nabízených produktů. Jak to zjistíme? Zeptáme se.
Údaje o zákaznické spokojenosti patří mezi standardně sledované informace, klíčové pro strategické i taktické rozhodování. Způsobů, jak se ptát, je celá řada, ale vzhledem k tomu, že problém udržení je „standardní situací ve hře“, má velký smysl využít ověřené a speciálně vytvořené metodiky. Výzkumný produkt SATIX společnosti STEM/MARK kombinuje dvě úrovně hodnocení atributů produktu/služby spolu s klíčovým konceptem loajality zákazníka.
Je naprosto nezbytné dotazovat se nikoli jen na produkt samotný, ale zajímat se o jeho jednotlivé atributy. V tomto směru je SATIX flexibilní a umožňuje nastavení baterie atributů logicky podle povahy produktu.
Příklad na fiktivních datech o spokojenosti se zubními pastami ukazuje srovnání úrovně spokojenosti za 3 konkurenční značky zubních past. Celková míra spokojenosti je průměr všech naměřených hodnot.
Při měření ovšem vycházíme z předpokladu, že v centru pozornosti nemůže stát jen spokojenost, ale že tuto charakteristiku je nutné „vážit“ důležitostí atributu. Další graf porovnává spokojenost s jednou ze značek s průměrem za všechny značky pro každý atribut, ale především s důležitostí jednotlivých atributů. Největší diskrepance bývá přirozeně u ceny, ale Značka A má zřejmě problém i s hodnocením distribuce a účinnosti.
Ptáme se tedy, do jaké míry je atribut důležitý a poté i na spokojenost s ním. Tento postup umožňuje vytipování rizikových atributů produktu. Rizikový je přitom atribut:
- u kterého míra důležitosti překračuje míru spokojenosti (a nemusí se jednat vždy pouze o cenu)
- u kterého míra spokojenosti výrazně překračuje míru důležitosti (neplýtvá se někdy náklady na podporu atributu, který je nepodstatný?).
Ukazatel index spokojenosti umožňuje rychlou orientaci i v rámci konkurenčního pole. Hodnota indexu nižší než 0 znamená větší důležitost než spokojenost (riziko prvního typu). Cvičná otázka: Co kromě ceny nejvíce odrazuje potenciální zákazníky Značky C?
Další úrovní, na které SATIX hodnotí spokojenost se značkou, je potenciální zákaznická loajalita. Vedle odhodlání stejnou značku zakoupit i v budoucnu vstupuje charakteristika spíše psychologického rázu: Vyšší stupeň loajality je signalizován ochotou doporučit značku ve svém okolí. Tímto postojem dává spotřebitel najevo určitý stupeň identifikace se značkou.
Značka C má sice problém v hodnocení chuťových vlastností, ale hodnocení účinnosti se u ní jako u jediné blíží váze tohoto atributu. Navíc je u ní velká spokojenost se „značkou“ jako atributem. Je pravděpodobné, že právě tyto atributy se velkou měrou podílejí na vysokém stupni loajality jejích spotřebitelů.
Tím možnosti analýzy nekončí, ale není nutné na tomto místě pokračovat. SATIX se samozřejmě dá s úspěchem použít i u zboží dlouhodobé spotřeby a služeb – to všechno jsou produkty, se kterými je zákazník spokojen či nespokojen a je schopen určit, do jaké míry jsou pro něj jejich jednotlivé atributy podstatné.
Další kvalitu přidá informaci periodické a dlouhodobé sledování. Díky tomu je možné reagovat na náhlé výkyvy ve vnímání důležitosti atributů (způsobené například zavedením nových technologií), stejně jako na dlouhodobé trendy ve spotřebních chování.
Začali jsme u „tvrdých“ dat, vypovídajících o reálném chování konkrétních zákazníků, a s nimi dospějeme i k závěrečné tečce. Informace o chování a o hodnocení jsou vzájemně nezastupitelné, naopak se mohou velmi dobře doplňovat. Bývá proto velmi užitečné využít dataminingové metody nad „tvrdými“ daty (typicky Churn analýza – predikce odhodu zákazníků na základě dat o jejich chování) ve spojení s měkkými daty, vypovídajícími o spokojenosti a hodnocení produktu. Tímto způsobem získáme obraz konkrétního zákazníka natolik plastický, že budeme schopni velmi účinně předcházet jeho nespokojenosti, neloajalitě a potažmo odchodu o dům dál.
Follow
