Как использовать дерево стоимости

 

Дерево стоимости имеет важное значение для следующих направлений деятельности:

• генерирование идей для факторов-определителей стоимости;

• поиск участков, на которых необходимо применить факторы-определители стоимости;

• обзор факторов создания стоимости;

• осмысление общей картины взаимодействия факторов;

• достижение стратегического соглашения относительно приоритетов;

• разъяснение суждений и понятий.

Создание деревьев стоимости — своего рода искусство. Необходимо всегда решать, какие факторы следует включить, а какие исключить, чтобы сконцентрироваться на самых важных из них. Нужно поддерживать баланс между простотой и изображением наиболее полной картины.

Однако дерево стоимости не дает окончательных ответов. Факторы-определители и их взаимоотношения требуют дальнейшей проверки с использованием фактов, чтобы эта своеобразная схема получила надлежащее подтверждение. Дерево стоимости предоставляет лишь модель для понимания разработки умных бизнес-метрик, но, чтобы решить, какие его элементы являются реальными движущими силами стоимости, требуется дальнейший анализ.

Например, можно предположить, что доход универсального магазина зависит от места его расположения, номенклатуры продукции и быстроты реагирования на изменения покупательского спроса клиентов. Эти элементы можно ввести в дерево стоимости, но не все из них являются эффективными определяющими факторами. Расположение магазина может незначительно влиять на траты клиентов. Операционная стоимость изменения номенклатуры продукции может перевешивать дополнительные затраты клиентов. Умные бизнес-метрики должны конструироваться из тех элементов дерева стоимости, которые реально способствуют повышению эффективности.

Кроме разъяснения фундаментального процесса создания стоимости компании, дерево-схема находит и другое применение. Многие организации сталкиваются с проблемами реализации их стратегии менеджерами, поскольку исполнители не имеют четкого представления о том, каким образом они могут индивидуально влиять на стратегический результат деятельности компании. Зачастую эта проблема вызвана неэффективными системами формулировки задач. Система измерения эффективности для программ материального стимулирования обычно основывается на финансовых показателях в рамках всей компании, например, прибыли на акционерный капитал или доходах на акциях, но эти показатели, как правило, не приемлемы для определения эффективности работы конкретных сотрудников, поскольку не контролируются непосредственно этими сотрудниками. Исполнителям нужны показатели, которые они могут контролировать, и политика управления эффективностью и материального поощрения должна разрабатываться на основе именно этих показателей. Анализ дерева стоимости дает возможность определить факторы, влияющие в наибольшей степени на показатели работы и в то же время контролируемые сотрудником. Затем они становятся основой для выбора целей и критериев эффективности для отдельного сотрудника.

Возьмем пример из практики начальника производства некой производственной компании. Его способность влиять на результаты будет значительной по таким направлениям, как стоимость проданных товаров и качество продукции. Следовательно, в задачах, касающихся эффективности, необходимо сделать упор на эти факторы, а не на более общие параметры (например, операционную прибыль). Такие факторы будут преобразованы в направленные усилия по улучшению контролируемых показателей.

Примеры, описанные в настоящей главе, позволяют применять деревья стоимости для решения конкретных вопросов бизнеса. Они показывают, как можно их использовать в качестве основы для поисков реальных факторов-определителей стоимости и построения умных бизнес-метрик.

 

 

Факторы-определители

стоимости. Пример из практики:

Как удержать клиентов

Клиенты — фактор непостоянный: кого-то вам удалось завоевать, кого-то вы неизбежно теряете. Определенная "текучесть" клиентской базы неизбежна, но слишком большой отток клиентов превращается в серьезную проблему. Наиболее драматичная ситуация складывается тогда, когда количество утраченных потребителей превышает количество вновь привлеченных. В подобных условиях клиентская база разрушается, и, если не принять незамедлительных действий, компания неизбежно вступит в порочный круг. Отток потребителей ведет к потере доверия на рынке и к повышению накладных расходов в расчете на клиента. В свою очередь, это вызывает менее конкурентоспособное ценообразование и дальнейший уход клиентов. Менее драматичное, но все же серьезное положение складывается в том случае, если высокий процент оттока клиентов уравновешивается высоким процентом привлечения новых. Обычно процесс привлечения нового клиента стоит дорого. Отношения с уже имеющимися клиентами также затрудняются: более весомая доля прямого маркетинга будет потрачена впустую, так как выбрать в качестве целевого объекта меняющийся контингент клиентов всегда труднее, чем стабильную клиентскую базу. Следовательно, главная задача — не допускать оттока заказчиков.

Один из провайдеров услуг мобильной связи являлся фактически монополистом в своем регионе. После того, как были приняты определенные меры по отмене государственного регулирования и появилась новая, хорошо финансируемая компания-конкурент, обнаружилось, что провайдер теряет тысячи клиентов в день. Поначалу на это просто не обращали внимания ("возможно, временный всплеск конъюнктуры"), затем последовал мощный рекламный натиск, сопровождаемый значительными расходами. Когда же выяснилось, что реклама практически не сработала, возникла паника: "Мы должны делать все, что угодно, только бы удержать наших клиентов'. В качестве ответной реакции всем потребителям, у которых истекает контрактный период, были предложены дорогостоящие бесплатные подарки (например, новые модели телефонов, дополнительные аккумуляторы, в зависимости от вида контракта). Такая политика оказалась очень расточительной и почти не повлияла на процент оттока клиентов.

 

 

Генерирование факторов-определителей

Стоимости

Что могло привести к оттоку клиентов? В дискуссиях с менеджерами, розничными торговцами, маркетологами и собственно клиентами было высказано предположение, что решение уйти из компании могло быть вызвано массой всевозможных факторов. Сюда входят способ оплаты (предоплата в сравнении с прямым дебетованием счета), покупаемый тарифный пакет, цена базовых услуг (до расходов на звонки), впечатление об уровне обслуживания, используемая модель телефона, момент продления контракта, очевидная лояльность, измеренная периодом времени, в течение которого клиент пользовался услугами компании; мнение о стоимости пакета в сравнении с пакетом, предлагаемым конкурентами; ежемесячные расходы на звонки; использование роуминга (например, за границей); качество сигнала; использование телефона в пиковые периоды, а также уик-энды; сужение конфигурации использования; интенсивность рекламы бренда и демографические показатели клиентов (наличие детей, возраст, семейное положение, перемена места жительства, работы, владение автомобилем и др.).

Что же реально вызывает отток клиентов? Дерево стоимости на рис. 4.7 демонстрирует, каким образом соотносятся возможные факторы-определители.

Оно дает первое представление о факторах, которые могли бы быть вовлечены в этот процесс, и их взаимосвязи. Но для того чтобы точно указать реальные факторы, необходимо применить данные.

 

Уточнение результатов деятельности и

Определяющих факторов

Для точного анализа нужны четкие определения. Первый этап заключается в выяснении умной бизнес-метрики для конечного результата. Нам нужна система показателей для измерения оттока клиентов. Сразу же возникает несколько вопросов. За какой период подразумевается отток? Когда клиенты определились с решением уйти из компании? Когда они обратились к нам? Когда истекает срок контракта клиента после того, как он обратился к нам? В то время, когда клиенты уже практически не пользовались услугами компании, обращались ли они к нам? Нужно сопоставить клиентов, покинувших компанию, с лояльными. Но следует ли определять клиентов как лояльных по состоянию на 20 декабря, если они ушли из компании 27 декабря? Предположим, что 20 декабря они уже собирались совершить свой вероломный поступок, хотя и не покинули компанию именно в этот день. Поэтому мы можем разделить клиентов на три категории на какую-либо определенную дату, а именно: "беглецы", лояльные и колеблющиеся (т.е. те, кто уйдет из компании в ближайшем будущем).

А что если клиенты сейчас уйдут из компании, а впоследствии примкнут к той или иной программе мобильной телефонии, предлагаемой нашей фирмой? Следует ли включать их в одну группу с клиентами, ушедшими навсегда? Зависит ли это от периода времени между уходом и возвращением? Возможно, нам понадобится и четвертая категория клиентов.

В данном примере было установлено, что отток клиентов произошел либо после расторжения контракта, либо в конце трехмесячного периода, в течение которого не было сделано ни одного звонка. Клиенты считались лояльными в данный момент времени, если они не покидали компанию через три месяца после этой даты. Предполагалось, что те, кто ушел из компании, но затем вернулся в течение трех месяцев, желают воспользоваться специальными предложениями для новых клиентов, и их классифицировали как "лояльных оппортунистов".

Такие разграничения необходимо проводить для более четкого понимания ситуации. В определенном смысле присутствие границ имеет меньшее значение, чем их фиксация на бумаге и тщательное осмысление. Нельзя проводить грамотный анализ на основе туманных концепций.

Подобные определения нужны и для движущих факторов. Например, срок продления контракта может побудить клиентов провести сравнение с другими провайдерами услуг мобильной связи, и в результате повысится вероятность их оттока. Очевидно, процесс сравнения не будет происходить непосредственно в день, назначенный для продления контракта. Нужно ли оговаривать определенный период (например, четыре недели до дня продления контракта) как фактор, определяющий отток? Или же следует полагать, что сравнение приобретает большую важность по мере приближения даты продления? В данном случае компания взяла на вооружение второй подход: количество дней до продления контракта использовалось в качестве умной бизнес-метрики для фактора-определителя продления.

Фактор "цена пакета" можно определить просто как цены по прейскуранту или как различие в ценах с конкурентом. На таком быстроменяющемся рынке, как рынок мобильной связи, цены прыгают регулярно. Следует ли нам использовать разные цены для каждого дня или средние в течение месяца? В этом примере были зафиксированы ежедневные прейскурантные цены.

Фактор "траты" можно определить по-разному: общие траты клиента, его средние траты за месяц или средние траты в течение шести месяцев, предполагаемые траты на протяжении всей жизни. Здесь этот фактор был определен как средние ежемесячные траты за последний год.

Факторы можно измерять прямым или косвенным способом. Косвенные показатели необходимо конструировать по имеющимся данным, например, общая тенденция в использовании считалась важной для прогнозирования оттока клиентов. Она была построена по уже имеющимся данным, касающимся повседневного потребления. Был определен спад линии тренда, проведенной на основе объявленного дохода за три предыдущих месяца.

Этот пример показывает, насколько важна ясность для предстоящего выполнения последовательного и объективного анализа.

Осмысление имеющихся данных

Исследование доступной информации показывает цифры и графики, уже имеющиеся в наличии, и те, которые можно построить, а также непосредственно получаемую дополнительную информацию, собрать которую еще предстоит.

В данном примере намерение выделить в отдельную категорию тех клиентов, которые ушли из компании и вернулись в течение трех месяцев, было отклонено из-за отсутствия данных: поскольку клиенты определялись по уникальному идентификационному номеру (присваиваемому в момент прихода в компанию), невозможно было идентифицировать вернувшихся клиентов. В принципе, вернувшихся можно было бы установить по предыдущим записям с указанием имени и адреса, но опросы самих потребителей показали, что они часто возвращаются в компанию, пользуясь адресом кого-либо из членов своей семьи, а не своим собственным.

В связи с тем, что клиенты приходят в компанию через независимых агентов по сбыту, социально-демографическая информация, кроме места жительства, пола, возраста и дохода, не предоставляется. Следовательно, предполагаемые факторы, такие как владение автомобилем, работа и наличие детей, отсутствуют. Эту информацию можно получить у клиентов, прилагая к их ежемесячным счетам специальную анкету, но такой способ сопряжен с большими финансовыми и временными затратами и, следовательно, не может быть приемлемым.