Читать «Сервис, который приносит прибыль. Практическое руководство по созданию системы NPS» онлайн - страница 38

1. Рекомендовали ли вы своим друзьям или знакомым не иметь дела с нашей компанией за последние 12 месяцев? (Да/Нет.)

2. Какому количеству друзей или знакомых вы рекомендовали не иметь дела с нашей компанией за последние 12 месяцев? (1, 2, 3, …, 10 или более?)

Как и в случае с промоутерами, эти вопросы позволяют оценить объем негативных отзывов, поступивших от детракторов, а также количество потенциальных клиентов, которые прислушались к их словам. В этом примере 26 процентов детракторов сообщили о том, что активно отговаривали других людей от ведения бизнеса с их поставщиком, исходя из своего опыта. В среднем каждый недовольный клиент пытался убедить в этом четверых человек.

Для расчета влияния негативных рекомендаций нужно принять ряд дополнительных предположений. Не стоит забывать, что невозможно правильно определить количество тех, кто был бы сейчас клиентом той или иной компании, если бы не попал под влияние негативных отзывов о ней. Для того чтобы рассчитать коэффициент защитной конверсии (количество потенциальных клиентов, которые воспользовались услугами других поставщиков, после того как услышали отрицательные отзывы о компании), приходится полагаться на ограниченные эмпирические данные о влиянии негативных рекомендаций.

В ряде работ на эту тему говорится о непропорционально большом влиянии негативной информации по сравнению с позитивной (Андерсон, 1965; Мизерски, 1982; Лакзнияк, Декарло и Рамасвами, 2001), а также о влиянии этого феномена на клиентов (Арндт, 1967; Диллон и Уайнбергер, 1980; Уилсон и Питерсон, 1989; Герр, Кардес и Ким, 1991). При этом относительно мало исследований посвящено количественной оценке различий между этими двумя категориями отзывов. По данным лучших из этих работ, негативная информация оказывает в четыре (Кролофф, 1988) или пять раз (Ричи, Кенигс и Фортин, 1975; Райхельд, 2006) более сильное влияние, чем позитивная.

Исходя из этого мы решили взять коэффициент конверсии под влиянием положительных отзывов, который составляет 16 процентов в этой отрасли, и умножить его на 4, чтобы получить предполагаемый коэффициент конверсии под влиянием негативных рекомендаций – 68 %. На основании этих расчетов мы пришли к выводу, что три детрактора в состоянии отговорить двух потенциальных клиентов (рис. 2.8).

Детракторы

Рис. 2.8. Определение влияния негативных рекомендаций детракторов

Наши выводы по поводу этой и других отраслей были подтверждены одним из немногих исследований на тему влияния негативных отзывов на принятие потребителями решений. По результатам исследования группы Verde и проекта Baker Retailing Initiative Уортонской школы бизнеса было установлено, что 31 процент недовольных клиентов расскажет другим о своих проблемах (наш показатель – 26 процентов), а также что они поделятся этим с четырьмя собеседниками (что совпадает с нашим показателем – 4,0). Кроме того, по данным этого исследования, около 64 процентов клиентов, услышавших негативные отзывы о той или иной компании, предпочтут воспользоваться услугами других организаций (по нашим данным, этот показатель составляет 68 процентов).