Оценка клиентского капитала компании

ВЕСТН. МОСК. УН-ТА. СЕР. 6. ЭКОНОМИКА. 2014. № 6

ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

Ю.С. Созонов1,

Reckitt Benckiser

ОЦЕНКА КЛИЕНТСКОГО КАПИТАЛА КОМПАНИИ

В статье представлены результаты исследования по применению методов оценки клиентского капитала российской производственной Б2Б-ком-пании. Оценка осуществлена на основе следующих метрик: пожизненной ценности клиента (CLV), ценности клиента за прошлые периоды времени (PCV), интегрированного показателя ценности клиента (RFM) — и сопровождается практическими рекомендациями по их использованию в целях максимизации клиентского капитала компании. На базе проведенного исследования предложен инструментарий для оценки клиентского капитала, включающий перечень метрик, показатели для оценки, источники данных. Данный инструментарий может быть адаптирован российскими предприятиями Б2Б-сектора для собственного применения.

Ключевые слова: клиентский капитал, пожизненная ценность клиента, оценка клиентского капитала компании, управление клиентским капиталом, метрики для оценки клиентского капитала компании.

Yu.S. Sozonov,

Reckitt Benckiser

CUSTOMER EQUITY EVALUATION

The article outlines the results of the research on application of customer equity evaluation methods. In the study customer equity of Russian B2B-company was evaluated on the basis of the following metrics: customer lifetime value (CLV), past customer value (PCV), integrated index of customer equity (RFM). The evaluation is complemented with practical recommendations on metrics application for customer equity maximization. On the basis of the conducted research, toolkit of customer equity evaluation is developed. It involves a set of metrics, indicators for evaluation and data sources. This toolkit could be potentially adapted and employed by Russian B2B-companies.

Key words: customer equity, customer lifetime value, customer equity evaluation, customer equity management, customer equity metrics.

Введение

Клиенты генерируют денежные потоки фирмы, а результаты взаимодействия с ними — доходы от сотрудничества и издержки на обеспечение для них необходимой ценности — определяют

1 Созонов Юрий Сергеевич, key account trainee; тел.: +7 (965) 142-78-77; e-mail: yur.sozonov@gmail.com

коммерческую эффективность бизнеса. По этой причине крайне актуальным является применение такой системы показателей, которая позволяет оценивать деятельность компании не в совокупных значениях, а по клиентам. Наличие подобной системы открывает возможности создания кастомизированной программы взаимодействия с клиентами в целях достижения наилучших финансовых результатов от сотрудничества с каждым из них.

Показатели оценки клиентского капитала позволяют распределять ресурсы между клиентами компании в соответствии с финансовыми выгодами от взаимодействия с ними и потенциалом их наращения. Помимо этого использование данных метрик дает возможность сформировать целый ряд управленческих решений, направленных на максимизацию финансового результата от взаимодействия с клиентами. Таким образом, применение показателей оценки клиентского капитала является актуальным для всех организаций, основной целью которых является извлечение прибыли.

Ограничения в использовании метрик состоят лишь в наличии детализированной информации о параметрах взаимодействия с клиентами. Обычно информация для оценки клиентского капитала присутствует у предприятий B2B-сектора в необходимом объеме. В рамках настоящей работы в качестве объекта исследования выбрано промышленное предприятие, клиентами которого являются юридические лица. Компания обладает достаточным объемом информации для осуществления процедуры оценивания по метрикам клиентского капитала.

Экономическая сущность клиентского капитала

В основе концепции клиентского капитала лежит фундаментальное положение о том, что потребители являются главным источником текущих и будущих денежных потоков компании. В связи с этим рост клиентского капитала является базовой маркетинговой целью для коммерческих организаций в большинстве сфер деятельности современной экономики. В контексте данной работы под клиентским капиталом понимается совокупная ценность всех клиентов компании. Термин «клиентский капитал» (customer equity) был впервые предложен Р. Блаттбергом и Д. Дэй-тоном в 1996 г., которые определили его как приведенную к настоящему времени совокупную ценность, приносимую всеми клиентами компании [Blattberg, Deighton, 1996].

В настоящее время существует несколько метрик, используемых для оценки клиентского капитала. Наиболее продвинутой является CLV (пожизненная ценность клиента). Так, по мнению П. Бергера и Р. Наср, CLV можно определить как экономическую

ценность клиента компании. Для расчета величины пожизненной ценности клиента нужно определить чистый денежный поток, который фирма ожидает получить от него за все время сотрудничества, а затем привести эту сумму к текущему времени, осуществив операцию дисконтирования [Berger, Nasr, 1998]. Есть целый ряд метрик, построенных на базе CLV. Например, CEC (вклад новых клиентов в клиентский капитал компании) определяется увеличением клиентского капитала компании от вновь привлеченного клиента, CEE (эластичность клиентского капитала) представляет собой отношение изменения клиентского капитала компании (в % от исходного значения) к изменению расходов на маркетинг (в % от исходного значения) [Villanueva, Hanssens, 2007].

Помимо ^V и производных от нее метрик наиболее широко используемыми в практике управления клиентским капиталом являются метрики RFM2, SOW (доля в покупках) и PCV (ценность клиента за прошлые периоды времени). Далее в статье используются аббревиатуры показателей.

По мнению А. Асллани и Д. Халстед, преимущества метрики RFM состоят в возможностях категоризации потребителей в соответствии с потенциалом получения прибыли и соответствующим распределением будущих маркетинговых инвестиций [Asllani, Halstead, 2011; Fader et al., 2005].

Показатель PCV базируется на допущении, что доход от клиентов за предыдущие периоды времени является индикатором величины последующего дохода. Будущую стоимость потребителя можно определить, экстраполируя полученное значение прошлой ценности потребителя. PCV определяет кумулятивный вклад потребителя в капитал компании до текущего периода времени [Kumar, 2007].

Стоит отметить, что показатель CLV является основой для распределения ресурсов компании по группам клиентов. Показатель PCV используется для подтверждения результатов оценки CLV либо в ситуации, когда оценка вероятности удержания клиентов является труднопрогнозируемой, а распределение существующих финансовых, временных и трудовых ресурсов по клиентам компании все же необходимо осуществить. Показатели CEE и ŒC нужны в первую очередь для оценки эффективности маркетинговой деятельности компании. Показатель RFM в современной бизнес-практике все реже используется в качестве основания для распределения ресурсов компании по группам клиентов, но позволяет

2 Интегрированный показатель, включающий оценку продолжительности времени с момента последней покупки (recency), частоты покупок за оцениваемый период времени (frequency), cредней стоимости покупки (monetary value).

определить, какие действия необходимо предпринять для совершенствования взаимодействия с клиентами и роста клиентского капитала компании.

Оценка клиентского капитала компании

На основе данных метрик в период с января по июнь 2013 г. была произведена оценка клиентского капитала для российского подразделения крупной международной компании, являющейся производителем материалов бытового и промышленного назначения. Выбор данной компании для осуществления апробации методов оценки клиентского капитала не являлся случайным и был обусловлен тем, что осуществление процедуры оценки возможно при наличии достаточно широкого перечня информации о клиентах компании. Рассматриваемая компания обладает достаточным объемом информации о своих клиентах. Кроме того, у нее существуют разные категории клиентов по объему выручки, частоте совершения заказов и по другим параметрам взаимодействия, что позволяет осуществить сравнительный анализ между группами клиентов и разработать комплексный инструментарий управления клиентским капиталом, который может быть адаптирован другими российскими предприятиями.

В рамках данной научной работы представлены результаты оценки по метрикам PCV, CLV и RFM, так как именно они дают возможность определить действия, направленные на максимизацию клиентского капитала компании. Метрики же CEE и CEC служат в первую очередь для оценки эффективности маркетинговой деятельности, что менее интересно с точки зрения разработки инструментария по управлению клиентским капиталом.

Начнем иллюстрацию использования методов оценки клиентского капитала компании с метрики RFM. Для проведения оценки была адаптирована шкала В. Кумара [Kumar, 2007].

Принцип построения шкалы базируется на пропорциональной группировке клиентов, где в качестве наибольших и наименьших значений диапазона используется максимальные и минимальные значения, присущие клиентам компании (табл. 1).

В табл. 1 представлена система шкал для перевода абсолютных значений деятельности компании в балльные. Стоит отметить, что верхнее значение неравенства не включается в диапазон. Например, диапазон от 15 до 30 дней имеет вид: 15 < х < 30, где х — абсолютное значение продолжительности времени, прошедшего с момента последнего заказа.

Таблица 1

Шкала перевода абсолютных значений в балльные по метрике RFM, адаптированная для исследуемой компании

Recency Frequency Monetary Value

Абсолютные значения, дней Баллы Абсолютные значения, кол-во заказов Баллы Абсолютные значения, величина заказа (руб.) Баллы

Менее 15 50 4000 и более 50 15 000 и более 50

От 15 до 30 40 3000-4000 40 12 000-15 000 40

От 30 до 60 30 2000-3000 30 10 000-12 000 30

От 60 до 120 20 1000-2000 20 8000-10 000 20

От 120 до 180 10 500-1000 10 6000-8000 15

От 180 до 270 5 100-500 5 4000-6000 10

От 270 до года 2 50-100 2 2000-4000 8

От года до трех лет 1 25-50 1 1000-2000 5

Более трех лет 0 менее 25 0 менее 1000 0

Источник: Составлено автором с использованием [Kumar et al., 2004; Kumar, 2007; Kumar, Rajan, 2009].

Кроме того, каждый из трех оцениваемых параметров имеет разный вес. Существуют два основных подхода к выбору весов каждого из элементов RFM:

— сбалансированного распределения (каждый из параметров имеет одинаковый вес в итоговой оценке);

— кастомизированного распределения (значения весов определяются экспертным советом внутри компании исходя из значимости для компании отдельных параметров денежных потоков).

В рамках данного исследования за основу был взят кастомизи-рованный подход и определены следующие веса параметров: recency принадлежит 50% от суммарной величины RFM, monetary value — 30 и frequency — 20%.

За период наблюдения при оценке по метрике RFM оптимально использовать трехлетний период, так как этот период является,

с одной стороны, достаточным, чтобы учесть параметры взаимодействия с клиентами в динамике, с другой стороны, не слишком продолжительным для получения актуальных данных.

Под recency в целях оценивания целесообразно понимать дату получения денежных средств на банковский счет исследуемого предприятия, которая для анализируемой компании по большинству клиентов совпадает со временем передачи прав собственности на реализуемую продукцию. Авторами статьи были использованы именно даты подписания счетов-фактур покупателем в связи с отсутствием детализированной информации о периодах поступления денежных средств на счет организации. Однако данный источник информации может быть использован не каждой фирмой, а только той, у которой не существует большой отсрочки платежа после передачи прав собственности на отгруженную продукцию.

За значение показателя frequency целесообразно принять среднее ежегодное количество заказов, осуществленных в течение последних трех лет. У данного показателя также существуют некоторые погрешности. Большая частота осуществления заказов может свидетельствовать о менее налаженной системе дистрибуции и прогнозирования спроса, а не о большей лояльности клиентов и стабильности поступления денежных потоков.

За значение показателя monetary value следует принять среднюю величину заказа. Ряд исследователей полагают, что необходимо использовать в качестве monetary value совокупную ценность всех сделок за оцениваемый период времени. Однако в данном случае количество сделок за период времени оценивается дважды — при frequency и monetary value, т.е. не соблюдается принцип MECE (взаимоисключающие и коллективно исчерпывающие). Поэтому в качестве оценки параметра monetary value целесообразно использовать среднюю величину одной трансакции.

По своему экономическому смыслу метрика RFM представляет оценку разных характеристик денежных потоков от клиентов компании: стабильности денежных потоков (frequency), величины денежных потоков (monetary value), последнего по времени поступления притока денежных средств (recency).

Далее представлены результаты оценки отдельных параметров RFM по всем клиентам компании. Клиенты распределены последовательно в зависимости от величины выручки. Рассмотрим распределение величин recency, frequency и monetary value в зависимости от величины выручки.

Как видно из рис. 1, большинство клиентов имеют максимальное значение показателя recency. Это обусловлено тем, что заявки на отгрузки поступают компании практически каждую неделю. Таким образом, у большинства клиентов компании не существует

сильной дифференциации по времени осуществления последней трансакции, что связано со спецификой бизнеса компании, в том числе и работой в B2B-секторе.

llllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllN

i-n^-IOCOOJ'-N^lOSOlOIM^ т-1-T-T-T-T-CNCVICN

Рис. 1. Распределение recency в зависимости от величины выручки (ось ординат — значение показателя recency; ось абсцисс — номера клиентов компании в зависимости от объема выручки). Источник: построено автором.

Ниже проиллюстрировано распределение значений показателя frequency в зависимости от величины полученной выручки (рис. 2).

60

INNNNNINNNNNNNNNNINNNNNNNNNNINNNNNNNNNIN

Рис. 2. Распределение frequency в зависимости от величины выручки (ось ординат — значение показателя frequency; ось абсцисс — номера клиентов компании в зависимости от объема выручки). Источник: построено автором.

Как видно из рис. 2, frequency у клиентов компании сильно различается в зависимости от величины выручки. Клиенты, которым присуща большая величина выручки, отличаются более высокой интенсивностью осуществления заказов, что является логичным с позиции совокупной величины денежных потоков.

Показатель frequency отражает стабильность поступления денежных потоков от клиентов компании. Как видно, наибольшие денежные потоки характеризуются также и большей стабильностью.

Завершающим этапом рассмотрения результатов оценки компонентов метрики RFM является распределение monetary value в зависимости от величины полученной от клиентов выручки (рис. 3). Ось ординат показывает балльное значение величины monetary value, ось абсцисс — порядковые номера клиентов, распределенных в соответствии со средним объемом сделок за трехлетний период взаимодействия.

60 50 40 30 20 10 0

т-ООЮ^ОТОСЧ^ШСОГОт-ОО T-T-T-T-T-T-CNCM

Рис. 3. Распределение monetary value в зависимости от величины выручки (ось ординат — значение показателя monetary value; ось абсцисс — номера клиентов компании в зависимости от объема выручки).

Источник: построено автором.

Как видно из рис. 3, не существует ярко выраженной зависимости между средней величиной трансакции и величиной выручки. Отчасти это может быть обусловлено установленными компанией минимальными требованиями к величине заказа, что следует учитывать при определении весов параметра в итоговом значении RFM.

Итоговое значение RFM получается в результате оценки составляющих метрики RFM и наделения их соответствующими весами, что является весьма непростой процедурой, требующей определения наиболее значимых характеристик денежных потоков в соответствии со стратегическим задачами развития компании. Данные решения должны приниматься с учетом финансовых целей компании и приоритетов развития.

На рис. 4 представлено распределение совокупного значения RFM в зависимости от полученной выручки.

— Monetary Value

IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIH

40

30 -

20 -

10 -

- RFM

0

iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii^

Рис. 4. Распределение RFM в зависимости от величины выручки (ось ординат — значение RFM; ось абсцисс — номера клиентов компании в зависимости от объема

выручки).

Источник: построено автором.

Как видно из рис. 4, с сокращением объема выручки наблюдается и сокращение значения RFM. Однако между значениями нет прямой зависимости. Это еще раз подтверждает тот факт, что годовой оборот не является единственным показателем ценности клиента. Поэтому при использовании метрики RFM оцениваются сразу три параметра взаимодействия. В итоге приоритет не всегда отдается тому клиенту, который приносит компании больший денежный поток. Для поддержания финансовой устойчивости в условиях высокой стоимости использования заемных средств в России стабильность денежного потока оказывается не менее значимой характеристикой, чем его величина.

Как уже отмечалось ранее, RFM позволяет принимать конкретные управленческие решения. Для клиентов с низким показателем recency, но с высоким уровнем frequency и monetary value целесообразно запускать дисконтные программы, так как данная группа клиентов при высокой ценности для исследуемой компании характеризуется высоким риском переключения на другого поставщика. Для определения круга клиентов, подходящих для запуска дисконтных программ, выбирают компании со значением recency ниже среднего (в анализируемом случае до 20 включительно), frequency и monetary value — выше среднего (в анализируемом случае более 30).

Ни один из клиентов исследуемой компании не подходит под данные критерии. Такой показатель может быть вызван тем, что компания производит уникальную для анализируемой индустрии продукцию, а конкуренты не способны производить схожие по потребительским свойствам товары. По этой причине большинство

клиентов, которые имеют высокую ценность для компании, осуществляют регулярные закупки, и значение recency у них также велико.

Следует запускать программы кросс-функциональных продаж для потребителей с высоким значением recency и monetary value, но низким значением frequency [Wang, Xun, 2004]. Для таких клиентов стимулом для увеличения заказов может быть предложение дополнительного набора товаров. Акцентом при взаимодействии с этой категорией клиентов должна быть работа в направлении расширения ассортимента реализуемой продукции. В целях определения компаний, подходящих для запуска кросс-функциональных программ, нужно выбрать те из них, которые имеют значение recency и monetary value более 30 и frequency 20 и менее. Для запуска программ поддержки кросс-функциональных продаж подходит 58 компаний.

Необходимо заметить, что показатель RFM дает весьма «грубые» рекомендации. Безусловно, они полезны, но внедрять их стоит, основываясь на понимании специфики построения бизнеса клиента. Так, для исследуемой компании развитие кросс-функциональных программ наиболее актуально при взаимодействии с дистрибьюторами, чего нельзя сказать о взаимодействии с крупными торговыми сетями («прямыми» клиентами), управленческие решения при сотрудничестве с которыми должны обязательно учитывать размер их ассортиментной матрицы в той категории, куда входит реализуемый ассортимент продукции. То есть метрика определяет направления возможного повышения ценности клиентов компании, реализация которых требует дополнительного анализа внутри оцениваемой компании.

Завершив на этом иллюстрацию применения метрики RFM, можно далее рассмотреть результаты оценки клиентского капитала компании по метрике PCV.

Чтобы осуществить оценку клиентского капитала по метрике PCV (past customer value), необходима информация о денежных потоках компании, поступивших от ее клиентов за весь период сотрудничества. Однако на практике при оценке по метрике PCV зачастую для осуществления расчетов берут показатели за последние годы сотрудничества, так как нет смысла рассматривать клиентский капитал компаний, взаимодействие с которыми уже прекращено. Поэтому в рамках настоящего исследования произведена оценка PCV по данным за последние 3 года по формуле, предложенной В. Кумаром [Kumar, 2007]:

T

PCV GCU х (1 + r ) t,

t=i

где i — число клиентов компании, r — ставка дисконтирования, T — количество периодов времени до момента совершения покуп-

ки, GCit — суммарная величина чистого денежного потока от /-го потребителя в момент времени t.

В международной практике для определения вклада клиента в клиентский капитал компании (gross contribution) используется показатель «операционный доход». В российских стандартах бухгалтерского учета наиболее близка к нему валовая прибыль (прибыль от продаж).

Результаты оценки PCV по десяти крупнейшим клиентам и суммарная величина PCV по всем клиентам компании представлены в табл. 2.

Таблица 2

Расчет PCV исследуемой компании

№ клиента GC 2010, руб. GC 2011, руб. GC 2012, руб. Темп роста GC, 2010-2013,% PCV, руб.

1 1 086 178 3 198 888 5 083 505 468 9916558

2 3 126 387 5 968 837 6 640 976 212 16 989 625

3 169 073 2 776 706 3 755 001 2221 7 013 957

4 2 572 989 383 841 1 284 070 50 4819611

5 3 732 001 7 218 492 5 953 027 160 18 409 089

6 2 366 174 2 558 473 2 044 522 86 7721912

7 4 504 525 5 946 970 4 540 335 101 16 532 478

8 1 067 400 933 077 866 879 81 3 184 818

9 1 025 970 1 872 422 1 513 890 148 4 814 978

10 479 457 1 918 042 1 254 920 262 3 944 909

Все клиенты компании 34 601 048 51 204 497 58 138 997 168 156 331 211

10 крупнейших клиентов 20 130 154 32 775 748 32 937 126 164 93 347 934

Источник: рассчитано автором.

За анализируемый период наблюдался рост величины вклада клиентов в клиентский капитал компании. Темп роста показателя по всем клиентам составил 168%, рост показателя по крупнейшим клиентам — 164%.

Одним из недостатков метрики PCV является то, что могут быть признаны ценными те клиенты, будущее сотрудничество с которыми маловероятно. Указанная метрика не учитывает величину recency — времени, прошедшего с момента последней трансакции. В связи с этим расчет данного показателя имеет ограниченное применение для распределения маркетингового бюджета компании.

Для оценки CLV клиентов компании была использована формула, которая является адаптацией моделей, представленных в трудах В. Кумара, У. Рейнарца, П. Фэдера, П. Бергера и Н. Наср [Kumar, Rajan, 2009; Fader et al., 2005; Reinartz, Kumar, 2003; Berger, Nasr, 1998]. В соответствии с ней CLV рассчитывается следующим образом:

T

CLV =Х

(Pt - С)х rt - ACt

г=0 (1 + 0'

где р( — цена за товар/услугу, выплачиваемая клиентом в момент времени е( — прямые расходы на клиента за период времени I — ставка дисконтирования; г( — вероятность повторения покупки/ заказа; АС — стоимость использования маркетинговых инструментов за период времени Т — период планирования для оценки С1У.

Для оценки СЬУ исследуемой компании были проанализированы данные ее финансового отдела и отдела стратегического развития. В качестве р( была использована выручка от реализации от клиента, е( — переменные расходы на клиента, АС — стоимость использования маркетинговых инструментов (распределены экспертным путем руководителем отдела маркетинга компании).

В табл. 3 для демонстрации применения метрики представлен расчет показателя по трем крупнейшим клиентам, а также совокупная величина СЬУ. Данные вероятности совершения повторной покупки указаны в долях единицы. Определение этого значения является одним из самых сложных в процессе оценки СЬУ и осуществляется либо путем построения вероятностных моделей, либо путем экспертной оценки. В нашем случае вероятности были рассчитаны на основе оценки представителей отдела маркетинга и развития бизнеса компании.

При оценке клиентского капитала по всем клиентам вероятность совершения повторной покупки не указана, так как для каждой категории клиентов эта величина различна. Данные дисконтированного денежного потока, маркетинговых расходов на привлечение и значения СЬУ указаны в рублях.

Как видно из табл. 3, клиентский капитал исследуемой компании можно оценить в 195 784 тыс. руб. При этом на 10 крупнейших клиентов приходится 60,05% клиентского капитала компании. По данным оценки РСУ за три предыдущих года (2009—2012),

клиентский капитал, приходящийся на 10 крупнейших компаний, составлял 59,71%. Очевидно, что существует незначительное расхождение в результатах оценки клиентского капитала по метрикам РСУ и СЬУ. Это свидетельствует о стабильности экономической ситуации в индустрии, а также о том, что крупнейшие клиенты будут оставаться самыми ценными и в перспективе ближайших лет.

Таблица 3

Расчет CLV клиентов компании

Год Значения показателей

rt disc. FCF AC CLV

№ 1

2013 0,979 5 516 377 537 095 4 477 794

2014 0,959 5 402 625 556 625 3 908 354

2015 0,939 5291219 576 156 3399215

2016 0,920 5 182 110 585 921 2 953 530

2017 0,901 5 075 251 595 687 2 555 645

Итого 17 294 538

№ 2

2013 0,979 7 206 470 270 067 6 281 269

2014 0,959 7 057 867 279 887 5 553 060

2015 0,939 6 912 328 289 708 4 903 626

2016 0,920 6 769 791 294 618 4 329 240

2017 0,901 6 630 193 299 529 3 817 300

Итого 24 884 496

№ 3

2013 0,979 4 074 748 295 673 3 408 643

2014 0,959 3 990 724 306 425 2 991 694

2015 0,939 3 908 432 317 176 2 619 286

2016 0,920 3 827 837 322 552 2291912

2017 0,901 3 748 904 327 928 1 999 846

Итого 13 311 382

Окончание табл. 3

Год Значения показателей

rt disc. FCF AC CLV

10 крупнейших клиентов

2013 0,979 35 741 795 2 442 306 30 050 235

2014 0,959 35 004 772 2 531 117 26 398 447

2015 0,939 34 282 947 2 619 928 23 137 357

2016 0,920 33 576 007 2 664 333 20 268 532

2017 0,901 32 883 645 2 708 739 17 709 418

Итого 117 563 989

Все клиенты компании

2013 - 62 333 909 51 167 190 51 167 190

2014 - 60 524 619 44 320 346 44 320 346

2015 - 58 909 463 38 359 551 38 359 551

2016 - 57 433 824 33 228 075 33 228 075

2017 - 56 060 658 28 709 258 28 709 258

Итого 195 784 419

Источник: рассчитано автором.

Одним из значимых результатов оценки СЬУ был следующий: 58 клиентов компании в границах 5 лет являются убыточными для нее. Отказавшись от сотрудничества с ними, компания может сэкономить 24 240 тыс. руб.

Когда результаты оценки клиентского капитала свидетельствуют о необходимости отказа от сотрудничества с рядом клиентов, у исследуемой компании и у целого ряда других коммерческих организаций существует альтернатива: либо пытаться сделать прибыльными взаимоотношения с теми клиентами, которые способствуют сокращению чистого денежного потока, либо направить финансовые и трудовые ресурсы на совершенствование взаимодействия с той категорией клиентов, будущее сотрудничество с которыми по текущему сценарию развития событий представляется ценным. В таких случаях можно дополнить оценку клиентского капитала компании анализом возможностей по совершенствованию взаимодействия с клиентами, приводящими к оттоку финан-

совых средств. Данный вид анализа должен сопровождаться расчетом затрат на осуществление предложенных мероприятий по повышению эффективности и определению рентабельности инвестированного капитала в развитие взаимоотношений с этой группой клиентов в сравнении с определением аналогичного показателя для той группы клиентов, которая в настоящее время способствует максимизации чистого денежного потока компании. Такой подход является верным при выборе стратегии максимизации клиентского капитала компании.

В том случае, если первоочередной задачей является не максимизация прибыли, а рост рыночной доли, компания может развивать взаимоотношения не только с теми клиентами, для которых характерна более низкая альтернативная рентабельность инвестированного капитала, но и с теми, отношения с которыми являются убыточными. Однако данный вариант развития приводит к сокращению клиентского капитала компании.

Инструментарий для оценки клиентского капитала компании

Основным результатом проведенного исследования стал разработанный инструментарий для оценки клиентского капитала компании, который может быть использован любой средней и крупной российской компанией Б2Б-сектора, имеющей достаточно информации о своих клиентах.

В первую очередь необходимо представлять следующие параметры:

— денежные потоки от клиентов компании (очищенные от прямых расходов и затрат на маркетинг);

— динамику маркетинговых затрат (с разбивкой на расходы на привлечение и удержание клиентов);

— расходы на совместные программы с ключевыми клиентами;

— параметры взаимодействия с клиентами: даты последних заказов, величина среднего заказа, частота осуществления заказов за отчетный период времени.

Информация, необходимая для оценки клиентского капитала изучаемой компании, а также отделы, владеющие этой информацией, даны в табл. 4.

В табл. 4 представлены ключевые показатели, необходимые для оценки и последующего управления клиентским капиталом компании. Стоит отметить, что оценка клиентского капитала не ограничивается использованием только этих данных. Помимо перечисленных параметров для оценки по метрикам РСУ и СЬУ дополнительно могут быть использованы платежные кассовые ордера, банковские документы, акты выполненных работ и оказанных услуг.

Таблица 4

Ключевые показатели, необходимые для оценки клиентского капитала компании

Показатель Отдел в организационной структуре компании Источник данных Метрики оценки клиентского капитала компании

1. Выручка от реализации (по каждому клиенту компании) Отдел финансов Форма № 2 бухгалтерской отчетности «Отчет о прибылях и убытках» PCV, CLV

2. Прибыль от продаж (по каждому клиенту компании) Отдел финансов Форма № 2 бухгалтерской отчетности «Отчет о прибылях и убытках» PCV, CLV

3. Маркетинговые расходы в разрезе по клиентам (распределены экспертным путем) Отдел маркетинга Внутренняя документация отдела маркетинга и экспертная оценка руководителя отдела маркетинга CLV

4. Даты последних заказов (по каждому клиенту компании) Отдел по работе с клиентами Данные ERP SAP-системы RFM

5. Величина среднего заказа (по каждому клиенту компании) Отдел по работе с клиентами Данные ERP SAP-системы RFM

6. Частота осуществления заказов (по каждому клиенту компании) Отдел по работе с клиентами Данные ERP SAP-системы RFM

7. Уровень удержания клиентов (по группам клиентов) Отдел маркетинга Внутренняя документация отдела маркетинга CLV

Источник: составлено автором.

чо

Заключение

Управление клиентским капиталом придает экономический вес теории и практике в области управления взаимодействием с клиентами, маркетингу партнерских отношений и целому ряду смежных областей. На сегодняшний день эффективное управление взаимодействием с клиентами — залог финансовой стабильности и роста компании.

Предметом дальнейших исследований, связанных с оценкой и регулированием клиентского капитала изучаемой компании, может быть построение профиля наиболее прибыльных клиентов. Это позволит привлечь наиболее ценных из них, что позволит увеличить рост клиентского капитала компании. Помимо этого с точки зрения управления дополнительными продажами компании целесообразно осуществлять процедуру анализа кросс-потребления для определения того набора дополнительной продукции, в которой клиент больше всего будет заинтересован.

Список литературы

Asllani A., Halstead D. Using RFM Data to Optimize Direct Marketing Campaigns // Academy of Marketing Studies. 2011. N 2 (special issue).

Berger P., Nasr N. Customer Lifetime Value: Marketing Models and Applications // J. of Interactive Marketing. 1998. N 1 (Winter).

Blattberg R., Deighton J. Manage Marketing by the Customer Equity // Har-ward Business Rev. 1996. July—August.

Fader P., Hardie B., Lee K. Counting Your Customers the Easy Way: An Alternative to the Pareto // Marketing Science. 2005. N 24.

Kumar V. Traditional Metrics for Management Customer Loyalty // Foundation & Trends in Marketing. 2007. April.

Kumar V., Rajan B. Profitable Customer Management: Measuring and Maximizing Customer Lifetime Value // Management Accounting Quarterly. 2009. N 3.

Kumar V., Ramani G., Bohling T. Customer Lifetime Value Approaches and Best Practice Applications // J. of Interactive Marketing. 2004. N 18.

Reinartz W, Kumar V. The Impact of Customer Relationship Characteristics on Profitable Lifetime Duration // J. of Marketing. 2003. N 67.

Villanueva J., Hanssens D. Customer Equity: Measurement, Management and Research Opportunities // Foundation & Trends in Marketing. 2007. N 1.

Wang T, Xun L. The Composition and Measurement of Customer Asset // Economic Management. 2004. N 24.