По мере того как продолжались наши исследования лояльности, мы искали более подходящий измеритель — простой и удобный показатель мыслей и чувств клиентов по поводу компании, с которой они имеют дело. Нам было необходимо найти одно число, которое надежно связывало бы эти отношения клиентов с тем, что они реально делали, а также с ростом анализируемой компании.
Как же тяжело это оказалось сделать! Мы начали примерно с двадцати вопросов исследования под названием «Индикатор лояльности», которое Bain разработала несколько лет назад для оценки состояния отношений между компанией и ее клиентами. (Примеры вопросов: насколько вероятно, что вы снова воспользуетесь продуктами или услугами компании Х? Оцените общую удовлетворенность продуктами или услугами компании Х.) Затем мы решили воспользоваться помощью Satmetrix Systems, компании-разработчика программного обеспечения для сбора и анализа обратной связи от клиентов в реальном времени. (Откроем тайну: Фред работает в консультативном совете компании Satmetrix и работал вместе с ней над разработкой сертификационного курса по NPS.)
Процесс начался с приглашения к участию в исследовании тысяч клиентов в шести отраслях: финансовые услуги, кабельное ТВ и телекоммуникации, персональные компьютеры, электронная торговля, автострахование и интернет-услуги. После этого мы получили историю покупок каждого респондента. Мы также попросили этих людей привести примеры, когда они рекомендовали другим анализируемую компанию. Если получить информацию сразу было невозможно, то ждали от шести до двенадцати месяцев, чтобы получить информацию о совершенных в этот период покупках и данных потребителями рекомендациях. В результате мы получили подробную информацию более чем от четырех тысяч клиентов и провели четырнадцать ситуационных исследований с достаточно большим размером выборки, чтобы измерить связь между ответами отдельных участников исследования и их покупками или рекомендациями.
Определяем правильный вопрос
Все это «перемалывание» чисел делалось с одной целью — определить, какие вопросы исследования показывали наиболее сильную статистическую связь с повторными покупками или рекомендациями. Для каждой отрасли мы надеялись найти по меньшей мере один вопрос, эффективно предсказывающий действия клиентов, чтобы прогнозировать таким образом рост компании. Мы делали ставки на то, каким может быть этот вопрос. Нам самим — возможно, отражая годы исследований в области лояльности, — очень нравился вариант: насколько вы согласны с тем, что компания Х заслуживает вашей лояльности?