Analisi degli alberi di impatto dei problemi nel marketing e nella gestione dei servizi

L'analisi degli alberi di impatto dei problemi nel marketing e nella gestione dei servizi!

La Figura 19.3 mostra i rami dell'albero di impatto del problema. Ogni filiale rappresenta i possibili risultati di un contatto con il cliente. O il cliente non ha riscontrato alcun problema (buono) o ha riscontrato un problema (cattivo). Se il cliente sperimenta un problema non si lamenta, quindi non vi è alcuna possibilità di risolvere il problema. Se il cliente si lamenta, il problema viene risolto correttamente dalla società (buono) o meno (cattivo).

Un'analisi dell'impatto sull'impatto degli alberi viene condotta trimestralmente per tutti gli hotel. Gli hotel raccolgono regolarmente dati che possono essere utilizzati per determinare quante persone rientrano in ciascuna categoria. Questa tecnica prevede l'invio di questionari per posta a un vasto campione di clienti poco dopo che questi clienti hanno effettuato il check-out fuori dall'hotel. L'hotel chiede, come parte di un sondaggio generale sui clienti, se il cliente abbia riscontrato o meno un problema e, in tal caso, se sia stato segnalato o meno, e se sia stato risolto in modo soddisfacente o meno.

Le percentuali di esempio sono riportate nella Figura 19.4. Vediamo che in questo caso il 75% di tutti gli ospiti non ha avuto problemi. Del 25% che ha fatto, solo la metà si è lamentata e il 70% dei reclami è stato risolto con successo. Da questi numeri possiamo fare diverse osservazioni utili.

Innanzitutto, un'alta percentuale di persone con problemi non si lamenta, il che elimina ogni possibilità di risolvere il problema. Inoltre, solo il 70% dei reclami risulta in una soluzione efficace, il che potrebbe indicare che la risoluzione dei problemi non ha particolare successo.

Un'ulteriore indicazione dell'importanza della risoluzione del problema sono le grandi differenze nelle misure di sintesi, come l'intenzione di soddisfazione e riacquisti. La Figura 19.5 mostra la percentuale di persone che rispondono nelle prime due caselle di una scala di soddisfazione del cliente in cinque punti, e la Figura 19.6 mostra la percentuale che dice di voler riacquistare.

Vediamo che se non ci sono problemi, il 95% è soddisfatto e il 95% intende tornare. Questo va molto bene. D'altra parte, tra i clienti che riscontrano un problema ma non lo segnalano, solo il 75% è soddisfatto e solo l'80% intende tornare. Questo è un grosso problema.

Cosa succede se il cliente si lamenta? Se il cliente si lamenta e il reclamo viene risolto, il 90% è soddisfatto e il 90% intende tornare. Questo è quasi buono come non avere un problema in primo luogo! D'altra parte, se un reclamo non viene risolto, la soddisfazione e il riacquisto precipitano. Solo il 50% è soddisfatto e solo il 60% intende riacquistare. La conclusione è che se viene presentato un reclamo, è molto importante risolverlo con successo.

Possiamo utilizzare l'albero dell'impatto del problema per analizzare il valore dei risultati della risoluzione dei reclami, incorporando il lifetime value del cliente Supponiamo che il valore della vita di un cliente di ritorno, in termini di valore attuale netto dei profitti futuri, e ignorando la parola - effetti della bocca (per rendere le cose semplici), è Rs. 1.000, e supponiamo che si applichino i numeri delle Figure 19.4 e 19.6.

Qual è il valore di evitare un problema in primo luogo? Il ramo più a sinistra ("Nessun problema") ha una percentuale di riacquisto del 95%. Moltiplicando questo per Rs. 1.000 dà un valore atteso di Rs. 950 per un cliente in questo ramo. Ora dobbiamo trovare il tasso di riacquisto per l'altro lato dell'albero. Questo è ottenuto come media ponderata dei tre possibili risultati.

Il calcolo è: Tasso di ritenzione medio = (0, 5 x 0, 7 x 0, 9) + (0, 5 x 0, 3 x 0, 6) + (0, 5 x 0, 8) = 80, 5% Quindi il valore atteso del lato destro dell'albero è 80, 5% x Rs. 1000 = Rs. 805. Questo è Rs. 145 in meno rispetto al valore previsto se non ci sono problemi. Quindi vale Rs. 145 per cliente per l'azienda per evitare un problema in primo luogo. Questo è abbastanza.

Potremmo anche considerare il valore della risoluzione di un problema, dato che è stata presentata una denuncia. Il valore atteso del ramo "Risolto Problema" è 90% x Rs. 1000 = Rs. 900 e il valore previsto del ramo "Non risolto" è 60% x Rs. 1000 = Rs. 600. Si noti che vale Rs. 900 - Rs. 600 = Rs. 300 per risolvere un problema. L'azienda può trarre profitto coccolando un cliente lamentoso un po ', basato esclusivamente sul valore dei futuri riacquisti. Naturalmente, se prendiamo in considerazione l'effetto passaparola, i numeri diventano ancora più impressionanti.

Un altro problema è quanto guadagniamo dall'avere un cliente segnalato un problema. Dalla Figura 19.6 è facile calcolare il valore atteso di un cliente che ha un problema non segnalato. Il valore è 80% x Rs. 1000 = Rs. Rs. 800. Calcolando il valore atteso di un cliente che ha un problema e segnala che implica una media ponderata tra i rami "Risolto problema" e "Non risolto", utilizzando il numero nella figura 19.4 e nella Figura 19.6. Il valore è 70% x 90% x Rs. 1.000 più 30% x 60% x Rs. 100, che equivale a Rs. 810.

Questo non è molto più che il valore dei clienti non segnalanti, soprattutto perché il 30% dei reclami non è stato risolto con successo. Da questi numeri sembra che la preoccupazione immediata dell'azienda sia quella di risolvere una percentuale più alta di reclami piuttosto che incoraggiare ulteriori reclami. Con l'aumentare della percentuale o dei reclami risolti, diventerà più importante incoraggiare più reclami.