Диссертация (1137940), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Но все больше компаний, как российских, так и зарубежных,7понимают важность комплексного подхода к управлению группамиклиентов. Как следствие этого понимания, возникает необходимостьразработки комплексной модели управления, позволяющей не толькопрогнозировать доходность групп клиентов в будущем, но такжеоцениватьклиентскойэффективностьбазой,имероприятий,гибконастраиватьсвязанныхсинструментыуправлениемуправленияклиентами.Так, в рамках CRM стратегии управления компанией, можновыделить два ключевых подхода к оценке эффективности управленияклиентами и стоимости клиентской базы компании.

Одно из направлений,которому отдают предпочтение западные компании, - подход на основепоказателя лояльности клиентов. Второй подход - оценка долгосрочнойстоимости клиента.В настоящее время первое направление разработано наиболее ширококак в западной, так и в российской литературе. Модели управления наоснове показателя лояльности клиентов представлены в работах Ж.-Ж.Ламбена [39], Ф.

Рачхелда [120], Д. Аакера [74], Я. Хофмайера и Б.Райса[102]. Среди российских авторов данная проблематика рассматривается висследованияхА.В. Цысарь[65],М.А. Добровидовой[19],А.П. Карасева [31].В качестве основных показателей рассматриваются, в частности,коэффициент повторных покупок, доля кошелька клиента и уровеньудовлетворенности.Второй подход к оценке эффективности управления клиентской базойиспользует в качестве критерия управления показатель долгосрочнойстоимости клиента. Данный подход рассматривается в работах П.Бергера иН.Насра [76], Ф.Райчхелда [120], П.Фадера и Б.Харди [96], Э. Малтхауса иР. Блатберга [106] и многих других. Этот поход позволяет соотнестидоходы, полученные от клиентов, с расходами, которые компания несет наих привлечение и обслуживание.

Также данный показатель позволяет8оценить будущую стоимость клиента, пересчитанную в текущих ценах поставкедисконтирования.Кограничениям,которыезатрудняютиспользование данного подхода в организациях, относится сложный имногошаговый алгоритм расчета, требующий, в том числе, консолидациивсех расходов компании в расчете на одного клиента, а также отсутствиеоднозначной интерпретации полученных значений.Можно выделить три основных направления разработки данноговопроса:Построение регрессионных моделей (более подробно см. работыБерри и Линоффа [77], Малтхауса и Блаттберга [105]).Построение Pareto/NBD моделей (более подробно см. работыШмитляйна, Моррисона и Коломбо [128], Фадера, Харди и Ли [95]).Построение моделей марковских цепей - Markov chain models, MCM(более подробно см.

работы Ф.Пфайера и Р.Карравей [117]).Для решения задач управления клиентской базой компании, какправило, используют последний тип моделей – модели на основемарковских цепей (МС-модели). В отличие от вероятностных моделей ониотличаются относительной простотой и требуют меньших затрат прирасчете своих показателей. При этом степень точности прогнозированияMC-моделей сопоставима с Pareto-NBD моделями. Кроме того, MC-моделиотличаются высокой гибкостью и легко адаптируются под спецификуработы предприятия.Существующие работы в части разработки МС-моделей обладаютрядом ограничений:концентрируются на управлении поведением отдельного клиента.

Ксожалению, данный подход требует значительных временных затрат вслучае использования в компаниях с многомиллионной клиентскойбазой;предполагается, что на покупательское поведение оказывает влияниевеличина маркетинговых расходов, не учитывается поведенческий9профильклиента:частотапокупок,среднийчек,категориипокупаемых товаров.В целом можно отметить, что на текущий момент накопленазначительная теоретическая база различных методов и подходов к оценкеотдельных показателей качества и эффективности управления клиентскойбазой, но не представлено комплексной модели, позволяющей руководствукомпании на основе рассчитанных показателей разработать стратегиюоптимального управления группами клиентов на долгосрочном интервалевремени.При этом стоит отметить, что о необходимости комплексного подходак управлению клиентами заявляют все больше компаний, как российских,так и зарубежных.

Существует потребность в моделях, позволяющих нетолько прогнозировать доходность своих клиентов в будущем, но такжеоценивать эффективность мероприятий, направленных на управлениеклиентскойбазой,игибконастраиватьинструментыуправленияклиентами.В связи с этим данная область исследования открывает широкиеперспективы для дальнейшей разработки и поиска более совершенных иэффективных моделей управления.Вкачествеметодовсовершенствованиямоделейуправленияклиентской базой компании предлагается:перейти от моделей управления поведением отдельного клиента кмодели управления группами клиентов;в качестве параметров кластеризации клиентов использовать полныйкомплексхарактеристикпокупательскогоповедения:сроквзаимодействия с компанией, сумму и частоту совершения покупок,категориипокупаемыхтоваров,социальнодемографическиехарактеристики клиента;рассмотреть динамическую модель управления клиентской базойкомпании, где динамика изменения численности клиентской базы10описывается с помощью модифицированной модели движения кадровСтароверова О.В.

[54];учесть характер влияния таких параметров, как категории товаров ипроводимые маркетинговые коммуникации, такие как тип, способкоммуникации, характер рекламного предложения.Объектом исследования в данной работе является клиентская базакомпании, предоставляющая услуги физическим лицам.Предметом исследования является управление клиентской базойкомпании, предоставляющей услуги физическим лицам.Цель проводимого исследования – построение динамической моделиоптимизацииуправленияклиентскойбазойкомпаниисучетомповеденческих характеристик групп клиентов.Для достижения цели исследования необходимо решить следующиезадачи:разработать подход к проведению кластеризации клиентской базыкомпании на основе поведенческих характеристик групп клиентов;построить динамическую модель оценки долгосрочной стоимостиклиентской базы компании;выявитьфакторы,влияющиенадинамикуповеденческиххарактеристик групп клиентов;сформулировать критерии и инструменты оптимального управленияклиентской базой с точки зрения компании на основе покупательскиххарактеристик групп клиентов;провести апробацию разработанной модели;разработать программный инструментарий, позволяющий определитьоптимальныйпланпроведениямероприятийпоуправлениюклиентской базой компании.11Методологические и теоретические основы исследованияИсследование базируется на методологических и теоретическихположениях, содержащихся в трудах отечественных и зарубежных ученыхв области лояльности клиента и маркетинга, теории марковских процессов,математической статистики и эконометрического моделирования.Информационная база исследованияВкачествеинформационнойбазыисследованиябыливзятытранзакционные данные о клиентах компании, действующей на рынкесалонов сотовой связи, региона Казань за период с ноября 2007 года помарт 2012 года.

База представляет собой 220 292 уникальных клиента изчисла оформивших специальную карту лояльности в момент первойпокупки и предъявивших ее в момент последующих покупок. Данные попокупкам клиентов были взяты в разрезе месяца.В данной работе достигнуто несколько значимых теоретических ипрактических результатов.Научная новизна диссертационного исследования заключается вследующем:1. Предложен подход к оценке эффективности управления клиентскойбазой компании с учетом кластеризации клиентов на основе ихпокупательскойактивностиисоциально-демографическиххарактеристик.2. Предложенамодельдинамикиформированиякластеровкакстохастического процесса, в котором переходы клиентов из одногокластера в другой представлены марковской цепью.3. Разработанаклиентскойкомплекснаябазойдинамическаякомпании,модельпозволяющаяуправленияпрогнозироватьчисленность кластеров и клиентской базы в целом.4.

Разработанаинформационно-логическаямодельмаркетинговойстратегии как рычага управления покупательским поведениемклиентской базы.12Теоретическое значение представленных в работе результатовсостоитвразработкеконцептуальногоподходакоптимальномууправлению клиентской базой компании, учитывающему воздействиемаркетинговых коммуникаций на группы клиентов.Практическая значимость исследования заключается в том, чтопредложенинструментарий,позволяющийоптимизироватьпроцессуправления кластерами клиентов компании на основе максимизациидолгосрочнойстоимостиклиентскойбазысучетомвлияниямаркетинговых мероприятий на поведение клиентов.Полученные результаты могут быть использованы менеджерамикомпаний для решения задач тактического и стратегического управления.В частности, полученные модели могут быть применены для разработкимаркетинговой стратегии организации и составления планов проведениямаркетинговых мероприятий.В связи с этим тема исследования имеет научную новизну и актуальнас точки зрения последующего использования в реальном секторе.Структура диссертационного исследованияДанное диссертационное исследование состоит из введения, трех глав,заключения, списка литературы и приложений.В первой главе рассмотрены и систематизированы исследованияроссийских и зарубежных авторов по проблеме управления клиентскойбазой компании по двум базовым направлениям – на основе показателейлояльности клиента и долгосрочной стоимости клиента.

Рассмотреныосновные подходы к оценке показателя лояльности и долгосрочнойстоимости клиента. По каждому из представленных методов данасравнительная характеристика по таким показателям, как точностьполучаемыхрезультатов,устойчивостьразработанноймодели,возможность адаптации и применения для компании в зависимости ототраслевой принадлежности. В результате проведенного анализа выявлены13ограничения рассмотренных подходов и моделей, и выделена областьисследования, требующая дополнительного изучения.Во второй главе предложен подход к оптимизации управленияклиентской базой компании с учетом кластеризации клиентов на основе ихпокупательской активности и социально-демографических характеристик,и разработана комплексная динамическая модель управления клиентскойбазой компании.

Характеристики

Список файлов диссертации