Поиск причины снижения NPS

• Проанализировали динамику продаж за период 2016-2022гг.
• Посчитали соотношение постоянных и новых клиентов в динамике, вычислили темпы прироста.
• Посчитали показатели клиентской базы: прирост, отток, возвращаемость, коэффициент удержания, средний чек, RPR, AСL и LTV.
• Проанализировали клиентов в разрезе регионов и сегментов ЦА.
• Посчитали BDI (коэффициент проникновения бренда) и CDI (потенциал отрасли в регионе) для каждого федерального округа РФ и для каждого сегмента(отрасли) ЦА.
• Проанализировали экспортные продажи.
• Измерили средние сроки изготовления и поставок продукции в динамике.
• Посчитали коэффициенты корреляции для всех найденных показателей попарно, и с индексом NPS.
• Выделили ключевые коррелирующие показатели и проанализировали эти связки, проверили гипотезы свои и Заказчика.
• Разработали перечень рекомендаций по остановке падения NPS.

В этом кейсе мы столкнулись с аварийной ситуацией – показатель удовлетворённости клиентов рекордно упал в годовом выражении, и клиенту необходимо было срочно установить причины, проверить свои предположения, а главное – сделать с этим что-нибудь.

Мы работали в сжатые сроки, но нельзя было пренебрегать качеством – поэтому было решено изначально ограничить количество проверяемых коэффициентов с помощью экспертных интервью. Это решение сэкономило нам много времени, которое можно было посвятить проверке гипотез и разработке рекомендаций.

Этот кейс пока ещё окончательно не закрыт, поскольку разработанные нами рекомендации находятся на стадии внедрения у клиента. Будем следить за развитием событий и обязательно поделимся результатами в цифрах!