Взаимосвязь между индексом потребительской лояльности (NPS) и сарафанным радио (eWOM): исследование кейсов
В материале представлен перевод на русский язык оригинальной работы авторов: Нэоми Раассенс из Эйндховенского технологического университета и Ханса Хаанса из Тилбургского университета. Статья посвящена исследованию индекса потребительской лояльности (NPS) и его связи с поведением клиентов в контексте электронного сарафанного радио (eWOM). Авторы анализируют, как оценки клиентов влияют на их поведение в отношении рекомендаций и обсуждают важность понимания индивидуальных различий среди клиентов для эффективного управления лояльностью.
Райхельд утверждает, что индекс потребительской лояльности (NPS) является надежным показателем роста компаний. Многие организации используют его, чтобы оценить лояльность клиентов через рекомендации. Однако вокруг NPS продолжаются споры. Основная проблема в том, что руководители считают оценки NPS одинаковыми для всех клиентов, что может быть ошибочным. Исследование, основанное на уникальных данных, изучает связь между оценками клиентов-промоутеров и их поведением в социальных сетях. Оно выделяет три категории клиентов: промоутеры, пассивные и критики.
Результаты показывают, что высокие оценки промоутеров связаны с положительными сообщениями в интернете. Пассивные клиенты, хотя и составляют большую группу, не учитываются в NPS, но их поведение также важно для компаний. С момента появления NPS в 2003 году он стал популярным инструментом для измерения клиентской лояльности. Компании, такие как Apple и Philips, активно используют его в своей практике.
Тем не менее, многие организации сталкиваются с трудностями при внедрении NPS. По словам аналитика Forrester, этот показатель вызывает много интереса, но немногие используют его эффективно. Одна из причин неудач заключается в том, что оценки «промоутеров» воспринимаются как однородные. Это может привести к ошибкам при анализе данных и понимании поведения клиентов.
Цель данного исследования состоит в том, чтобы проверить связь между оценками промоутеров и их реальным поведением в отношении рекомендаций. Оно показывает, что клиенты с высокими оценками чаще делятся положительными отзывами. В заключении подчеркивается важность учета всех категорий клиентов для более точного понимания их поведения и предпочтений.
Теоретические основы концепции NPS, лояльности и WOM
Индекс потребительской лояльности (NPS) основывается на простом вопросе: «Насколько вероятно, что вы порекомендуете нашу компанию другу или коллеге?» Ответы клиентов делятся на три категории: сторонники, пассивные клиенты и критики. Сторонники с высокой вероятностью рекомендуют компанию, в то время как критики наносят ущерб её репутации, оставляя 80-90% негативных отзывов. NPS рассчитывается как разница между процентом сторонников и процентом критиков. Райхельд подчеркивает, что это единственный показатель, который нужно увеличивать для роста компании.
Несмотря на популярность NPS, его использование вызывает споры. Некоторые исследователи указывают на недостатки метода, такие как нестабильность результатов и недостаточное внимание к различиям внутри категорий клиентов. Например, оценки промоутеров могут не всегда отражать их реальное поведение в отношении рекомендаций. Это может привести к ошибкам в интерпретации данных.
Влияние WOM на потребительские решения
Сарафанное радио (WOM) играет важную роль в принятии решений потребителей. Оно может существенно влиять на выбор продукта и покупки. В последние годы многие компании начали использовать WOM вместо традиционных маркетинговых стратегий из-за его низкой стоимости и высокой степени доверия со стороны потребителей. Электронное сарафанное радио (eWOM) — это любые положительные или отрицательные отзывы о компании, доступные в интернете. Оно имеет более широкий охват и длительный эффект по сравнению с традиционным WOM.
С учетом роста интерактивных и социальных сетей eWOM становится все более актуальным. Однако взаимосвязь между NPS и eWOM до сих пор недостаточно исследована. Это исследование направлено на изучение того, как оценки клиентов-промоутеров связаны с их поведением в eWOM, что позволяет избежать ошибок при анализе групповых данных.
Таким образом, понимание взаимосвязи между NPS и WOM важно для компаний, стремящихся повысить лояльность клиентов и улучшить свои бизнес-показатели.
Цели исследования
Цель этого исследования двоякая. Во-первых, мы проверим, отражают ли оценки клиентов (т. е. их намерение рекомендовать) фактическое поведение в отношении eWOM (т. е. распространение положительных, нейтральных или отрицательных сообщений). Во-вторых, с помощью полной шкалы (т. е. шкалы от 0 до 10) будет изучено, являются ли клиенты, отнесённые к одной и той же категории NPS (т. е. промоутеры, пассивные клиенты или критики), однородными по валентности своих сообщений eWOM, но отличающимися по валентности сообщений от клиентов, отнесённых к другим категориям.
Оценки промоутеров клиентов и поведение eWOM
Сарафанное радио (WOM) может оказать значительное влияние на компании, но его трудно измерить. Один из способов оценить его ценность — это выяснить, насколько вероятно, что клиент порекомендует компанию другим (Кумар, Петерсен и Леоне, 2007). Однако намерения клиентов часто не совпадают с их реальным поведением (Браун и др., 2005; Чандон, Морвиц и Рейнартц, 2005). Заявленные намерения могут преувеличивать фактические действия, особенно в контексте WOM (де Матос и Росси, 2008).
Это поднимает вопрос: действительно ли клиенты, ставящие высокие оценки компании, будут вести себя положительно в отношении eWOM? Мы исследуем связь между оценками клиентов-промоутеров и их фактическим поведением в eWOM, анализируя содержание их сообщений (положительные, нейтральные или отрицательные).
Кроме содержания сообщений важны также время и частота их отправки. Ожидается, что чем ближе дата сообщения к моменту опроса NPS, тем сильнее связь между оценками клиентов-промоутеров и полезностью сообщений eWOM. Клиенты с недавними оценками имеют более свежие впечатления о компании и с большей вероятностью делятся своим опытом (Duan, Gu, and Whinston, 2008). Частота сообщений также играет роль: исследования показывают, что клиенты чаще оставляют положительные отзывы (East, Hammond и Wright, 2007). Мы предполагаем, что положительная связь между оценками клиентов-промоутеров и эмоциональной окраской сообщений eWOM будет сильнее у активных клиентов.
Для проверки этих гипотез мы добавим переменные времени и частоты в нашу модель.
Однородность валентности сообщений внутри и разнородность между категориями NPS
Одной из привлекательных особенностей NPS является его простота, что делает его привлекательным для руководителей компаний. Основная идея заключается в том, что чем больше у компании сторонников и меньше критиков, тем быстрее она растёт. Однако эта простота может стать серьёзным недостатком. NPS делит клиентов на три категории: сторонники, пассивные клиенты и критики, рассматривая их как однородные группы. Это может привести к проблемам, так как NPS не учитывает негативные отзывы, которые могут быть скрыты за низкими оценками.
Важно понимать, что клиенты с низкими оценками (например, 0 баллов) могут вести себя более негативно в отношении WOM, чем те, кто ставит 5 или 6 баллов. Последние могут не давать положительных отзывов, но это не обязательно означает, что они будут активно распространять негативную информацию.
Таким образом, универсальность NPS затрудняет выявление различий между клиентами внутри категорий. Это исследование будет использовать полную шкалу оценок (от 0 до 10) для анализа валентности сообщений eWOM среди клиентов, что позволит избежать крайностей и лучше понять разнообразие мнений внутри каждой категории. Это также поможет проверить классификацию клиентов на промоутеров, пассивных клиентов и критиков.
Исследование
Контекст
Для проверки исследовательских гипотез был использован уникальный набор данных, который объединяет показатели лояльности клиентов и их поведение в социальных сетях. Этот контекст был выбран по нескольким причинам. Во-первых, интерес компаний к поведению в социальных сетях значительно возрос, особенно из-за NPS, поскольку рекомендации все чаще делаются в социальных сетях. Каждый день миллиарды пользователей создают контент на таких платформах, как Facebook, YouTube и Twitter. Во-вторых, для получения объективных показателей необходимо наблюдать за реальным поведением WOM, что позволяет eWOM отслеживать коммуникации клиентов в режиме реального времени. Интернет предоставляет множество площадок для обмена мнениями и опытом, что делает eWOM важным инструментом для компаний. В исследовании участвовали две компании, использующие NPS как ключевой показатель успеха: одна из автомобильной отрасли (Компания 1), другая — телекоммуникационная (Компания 2). Обе компании предоставили оценки промоутеров своих клиентов за период с 2011 по 2013 год, включая даты опросов NPS и адреса электронной почты клиентов. С помощью этих адресов была создана база данных, которая связывает оценки клиентов-промоутеров с их поведением в социальных сетях. В сотрудничестве со специализированной компанией были сопоставлены оценки с сообщениями клиентов в социальных сетях (например, Facebook и Twitter). Важно отметить, что для анализа использовались только те клиенты, которые имели один адрес электронной почты для регистрации в компании и другой для социальных сетей. Мы учитывали только сообщения, опубликованные в течение года с момента опроса NPS. Фильтрация по автору позволила включить только тех клиентов, которые участвовали в опросе. В результате был получен набор данных из 659 уникальных клиентов (334 из компании 1 и 325 из компании 2), которые оставили 1902 онлайн-сообщения.
Для анализа учитывались только первые онлайн-сообщения клиентов, опубликованные менее чем через месяц после опроса NPS. В итоге в окончательную выборку вошли 189 уникальных клиентов (105 из компании 1 и 84 из компании 2).
Для проверки того, отражают ли оценки клиентов их реальное поведение в качестве промоутеров, и для анализа валентности сообщений eWOM внутри и между тремя группами клиентов, выделенными Райхелдом (2003), необходимо провести анализ настроений. Основная цель анализа настроений заключается в определении полярности текста и, следовательно, валентности сообщения от отправителя. В данном исследовании мы вручную определяем валентность всех сообщений клиентов в социальных сетях (N = 1902). Два кодировщика анализировали содержание сообщений, чтобы определить, было ли сообщение eWOM негативным, нейтральным или позитивным. Коэффициент согласованности между кодировщиками составил 98% для компании 1 и 96% для компании 2. Разногласия между кодировщиками были устранены путем обсуждения с независимым наблюдателем.
Актуальность — это время, прошедшее в днях между датой опроса NPS и датой публикации клиентом мнения о компании в интернете. Частота— это количество онлайн-сообщений, отправленных клиентом за период выборки, которое преобразуется в логарифм для уменьшения асимметрии. Мы используем центрирование по среднему значению перед формированием взаимодействий для упрощения интерпретации. Для устранения влияния конкретной компании используется фиктивная переменная: 0 соответствует Компании 1, а 1 — Компании 2. Таким образом, данный подход позволяет более точно оценить поведение клиентов-промоутеров и их влияние на eWOM, а также выявить различия в валентности сообщений между категориями клиентов.
Таблица 1. Примеры положительных, нейтральных и отрицательных сообщений в формате «из уст в уста» (eWOM)
РезультатыОписательная статистика
В таблице 2 представлена описательная статистика по показателям клиентов-промоутеров и валентности сообщений eWOM. Из 189 клиентов 34% (65 клиентов) относятся к категории критиков, 46% (87 клиентов) — к категории пассивных клиентов, а 20% (37 клиентов) — к категории промоутеров. Более 40% (79 сообщений) из распространённых нашей выборкой сообщений eWOM имеют негативный характер, почти 30% (54 сообщения) — нейтральную валентность, и около 30% (56 сообщений) — позитивную.
Таблица 2. Статистика показателей клиентов-промоутеров и валентность сообщений eWOM.
Рисунок 3. (A) Процентное соотношение онлайн-сообщений (eWOM) в зависимости от уровня лояльности (n = 189). (B) Процентное соотношение сообщений eWOM в зависимости от уровня лояльности (n = 189).
Выборка, использованная для оценки нашей модели, включала только случаи, когда с момента проведения опроса NPS до возникновения eWOM прошло менее месяца. Мы подтвердили результаты, изучив взаимосвязь между показателями NPS клиентов и эмоциональной окраской сообщений eWOM с использованием 3-месячных (n = 335; 752 сообщения), 6-месячных (n = 478; 1132 сообщения) и 1-летних (N = 659; 1902 сообщения) временных промежутков. Результаты, представленные в таблице 5, подтвердили надежность для этих альтернативных временных рамок. Положительное и значительное влияние оценок промоутеров клиентов на значимость сообщений eWOM (ps < .01) и взаимодействие с частотой (ps < .10) были реплицированы. Эффект взаимодействия между оценками промоутеров клиентов и новизной оказался отрицательно значимым для более длительных периодов времени (ps < 0,05), что указывает на то, что положительная связь между оценкой промоутера и значимостью сообщения eWOM слабее у клиентов, оставляющих больше дней между датой опроса NPS и возникновением eWOM.
Модель с более мелкозернистым измерением валентности В основном анализе валентность сообщений eWOM измерялась по 3-балльной шкале. Чтобы оценить устойчивость результатов к погрешности измерения валентности сообщений, модель была повторно оценена с использованием более точного измерения — расширенной 5-балльной шкалы (где 1 = очень отрицательно, а 5 = очень положительно). Мы вручную определяли значимость сообщений клиентов в социальных сетях. Коэффициенты согласованности между кодировщиками составили 96% для компании 1 и 94% для компании 2.Результаты остались устойчивыми к этой альтернативной спецификации, за исключением эффекта взаимодействия между показателем лояльности клиентов и частотой, который стал незначимым (p > .10). Мы также повторно рассчитали дисперсионный анализ для подтверждения результатов однородности валентности сообщений eWOM внутри категорий и неоднородности между категориями. Результаты остались практически неизменными. Повторная выборка с применением перекрестной проверки и начальной загрузки
Мы проверили изменчивость выборок с помощью перекрестной проверки методом исключения и методом бутстрэппинга (1000 подвыборок). Средние значения параметров и их стандартные ошибки, полученные с помощью этих методов повторной выборки, были очень близки к исходным значениям. Таким образом, мы уверены в стабильности интересующих нас параметров и надежности наших выводов.Эти дополнительные анализы подтверждают надежность наших исходных результатов и выводов о влиянии оценок промоутеров на поведение в eWOM.
Во-первых, концепция NPS предполагает, что вопрос о рекомендации является надежным показателем поведения клиентов. Однако результаты показывают, что только часть клиентов, заявляющих о готовности рекомендовать компанию, действительно это делает. Наша работа подтверждает, что высокие (или низкие) оценки промоутеров коррелируют с поведением eWOM: клиенты с высокими оценками чаще распространяют положительные отзывы, а с низкими — негативные. Интересно, что клиенты продолжают делиться мнениями о компании в течение длительного времени после опроса NPS, хотя связь между оценкой и эмоциональной окраской сообщений ослабевает с увеличением временного промежутка.
Во-вторых, хотя классификация Райхелда (2003) частично оправдана — критики в основном распространяют негативные отзывы, а сторонники — положительные — важно учитывать индивидуальные различия внутри этих групп. Результаты показывают, что пассивные клиенты неоднородны: между клиентами с оценками 7 и 8 наблюдаются различия в валентности сообщений eWOM. Это подчеркивает необходимость использования полной шкалы оценок для более точного анализа поведения клиентов.
Интересно отметить, что в нашем исследовании клиенты склонны оставлять больше негативных отзывов по сравнению с позитивными. Это противоречит предыдущим исследованиям, которые утверждали, что клиенты чаще оставляют положительные отзывы. Негативные сообщения распространяются быстрее и могут оказывать более значительное влияние на восприятие компании. Таким образом, результаты нашего исследования подчеркивают важность более глубокого анализа данных NPS и поведения клиентов в eWOM. Несмотря на то что NPS может служить полезным инструментом для оценки лояльности клиентов, его использование требует осторожности и учета индивидуальных характеристик клиентов. Компании должны избегать упрощенных обобщений и учитывать разнообразие мнений внутри каждой категории клиентов для более эффективного управления лояльностью и репутацией. Компании часто зацикливаются на показателе NPS, полагая, что он является единственным индикатором успеха. Однако важно понимать, что NPS — это не самоцель, а инструмент, который может предоставить ценную диагностическую информацию и рекомендации для улучшения клиентского взаимодействия.
Управленческие последствия
- Глубокое понимание NPS: Руководителям следует не только полагаться на общий показатель NPS, но и анализировать распределение оценок среди клиентов. Это включает в себя внимание к относительному количеству клиентов в каждой из групп (промоутеры, пассивные клиенты и критики) и понимание распределения баллов. Такой подход позволяет выявить более глубокие инсайты о поведении клиентов.
- Вовлечение клиентов: Когда клиенты предоставляют обратную связь через оценки и eWOM, это предоставляет компании возможность укрепить связи с ними. Понимание того, как клиенты делятся своим опытом (валентность сообщений, их новизна и частота), важно для оценки качества обслуживания и удовлетворенности клиентов.
- Управление информацией: Компании должны эффективно управлять данными о клиентах и их поведении в eWOM. Это включает в себя мониторинг отзывов и активное взаимодействие с клиентами, особенно с теми, кто оставляет негативные отзывы.
- Не игнорировать пассивных клиентов: Пассивные клиенты составляют значительную часть онлайн-сообщений и могут как положительно, так и отрицательно влиять на репутацию компании. Менеджеры должны учитывать реакцию этих клиентов и активно взаимодействовать с ними.
- Использование веб-мониторинга: Веб-мониторинг и поддержка могут помочь компаниям анализировать обсуждения в социальных сетях и решать проблемы клиентов в реальном времени.
Заключение
NPS может быть полезным инструментом для оценки лояльности клиентов, но его использование требует внимательного анализа и понимания индивидуальных различий среди клиентов. Компании должны избегать упрощенных обобщений и учитывать разнообразие мнений внутри каждой категории клиентов для более эффективного управления лояльностью и репутацией.
Ограничения и предложения по дальнейшим исследованиям
Это исследование имеет несколько ограничений, которые открывают возможности для будущих исследований.
- Изучение последствий eWOM: Мы сосредоточились на взаимосвязи между индексом потребительской лояльности (NPS) и поведением в eWOM. Будущие исследования могут расширить эти знания, изучив последствия eWOM, такие как влияние на продажи и удержание клиентов. Несмотря на то что высокие показатели NPS коррелируют с положительным поведением в отношении электронных отзывов, важно понимать, что сторонники не всегда создают положительные отзывы, а критики — отрицательные. Исследования могут смоделировать факторы, влияющие на eWOM, чтобы выяснить, как компании могут успешно управлять этим поведением.
- Факторы, влияющие на eWOM: Будущие исследования могут обогатить наш анализ, включая данные о впечатлениях клиентов и предоставлении услуг. Важными переменными могут быть характер услуги (например, заказ или жалоба), интерфейс услуги (личный или технологический) и ценность клиентского опыта. Также следует учитывать другие события, произошедшие между датой опроса NPS и появлением eWOM, которые могут повлиять на лояльность клиентов или валентность сообщений.
- Клиенты, не участвующие в eWOM: Мы не смогли получить информацию о клиентах, которые не участвовали в eWOM, но оценили уровень своей лояльности. Это может привести к систематической ошибке отбора. Будущие исследования могут изучить феномен отсутствия рекомендаций через двухэтапный процесс: сначала выяснить, сделает ли клиент рекомендацию в eWOM, а затем оценить его активность и частоту участия.
- Демографические и психографические данные: Из-за соображений конфиденциальности мы не смогли получить информацию о характеристиках клиентов. Будущие исследования могли бы использовать демографическую или психографическую информацию для выявления сегментов, влияющих на индекс потребительской лояльности. Это также может помочь в изучении состава категорий, определённых Райхелдом (2003).
- Сравнение eWOM и WOM: Хотя eWOM становится всё более важным с ростом социальных сетей, полезно было бы повторить наши результаты для офлайн-измерений WOM. Это может помочь понять различия между онлайн и офлайн поведением клиентов.
- Анализ текущих и бывших клиентов: Наша выборка состоит только из текущих клиентов, которые ответили на опрос NPS. Будущие исследования могли бы учитывать бывших клиентов и изучать различия в поведении между текущими и бывшими клиентами.
- Проблема отсутствия ответов: Клиенты, которые отвечают на опрос NPS, могут представлять собой не репрезентативную выборку. Будущие исследования могут изучить различия между теми клиентами, которые отвечают на опросы NPS, и теми, кто этого не делает.
Эти ограничения подчеркивают необходимость дальнейших исследований для более глубокого понимания динамики NPS и его влияния на поведение клиентов в контексте eWOM.
Азер Назаро