V poslední době sledujeme ve většině českých bank posun obchodních priorit od produktové profitability směrem k profitabilitě zákazníků. Přitom je třeba si uvědomit, že ve velkých firmách je velmi obtížné pro tyto účely získat spolehlivá data. Banky a některé další finanční instituce jsou tak jedny z prvních velkých firem, které se na tuto obtížnou cestu vydávají. Mají však před sebou ještě další krok. Pro řízení vztahu se zákazníkem je momentální zisk sice důležitý, ale mnohem cennější je informace o celkovém obchodním potenciálu zákazníka - tedy o tom, jaká je hodnota vztahu. Pojďme se společně podívat na to, jak hodnotu vztahu se zákazníkem měřit a jak zjištěné údaje využít pro vytěžení potenciálu zákaznické báze a měření návratnosti souvisejících investic.


Hodnota vztahu se zákazníkem není totiž abstraktním pojmem.Vztah s daným zákazníkem má pro nás z obchodního hlediska hodnotu objemu očekávaných obchodů, které se zákazníkem v budoucnosti zrealizujeme, nebo které bychom mohli realizovat a zatím si toho nejsme vědomi (možná proto, že jsme zatím nedostatečně analyzovali všechny dostupné informace, které o klientovi máme, nebo proto, že zatím nedostatečně predikujeme jeho vývoj). Tento ukazatel je odlišný od čisté profitability, která je ze svého principu vždy ukazatelem historickým. V našem pojetí je hodnota vztahu se zákazníkem (označovaná jako LTV - Lifetime Value) tedy odhadovaná velikost čistého zisku, který zákazník u společnosti zrealizuje, než přestane nakupovat produkty firmy (například proto, že přejde ke konkurenci). Vzhledem k tomu, že zisk se vypočítá jako rozdíl mezi příjmy a náklady, má i model výpočtu hodnoty vztahu se zákazníkem dvě klíčové části - modelování příjmů a modelování nákladů. Modelování příjmů je tou jednodušší částí výpočtu.Odhadneme délku životního cyklu zákazníka (například v leasingových společnostech v průměru 4 roky) a vynásobíme ji očekávanými příjmy (poplatky a přijaté úroky) pro každý produkt či službu. Tím získáme představu o celkových příjmech potenciálně realizovaných daným zákazníkem.

Modelování nákladů je nepoměrně těžším úkolem a je vhodné k němu přizvat kolegy zabývající se finančním řízením. Ve finančních institucích musíme zvažovat především náklady na obsluhu produktu v kanálech používaných zákazníkem, úvěrové, marketingové,obchodní a další administrativní náklady. Vzorec pro výpočet nákladů, jakkoli bude komplikovaný, je zde nejmenším problémem.Mnohem těžším úkolem je získání dat o nákladech v potřebné struktuře (bývají k dispozici, ale často agregované na příliš vysoké úrovni), identifikace fixních, variabilních a marginálních nákladů a tak dále. Také je nutné řešit otázky relevance některých nákladů a způsobu jejich přiřazení - jako například jestli náklady na provoz firemních www stránek mají být zohledněny ve výpočtu hodnoty i u těch zákazníků, kteří ji zatím nevyužívají.

Využití hodnoty zákazníka pro měření návratnosti obchodních a marketingových investic
Každá investice, kterou potom budeme chtít realizovat za účelem zlepšení obchodní úspěšnosti, zvýšení spokojenosti zákazníků, zlepšení služeb a podobně, musí najít svůj odraz ve změně hodnoty zákazníků (tj. zvýšení dlouhodobého zisku). Velikost změny je spolehlivým základem pro výpočet ukazatele návratnosti investice. Nejde nám tedy o relativní vyjádření důležitosti zákazníka vůči ostatním zákazníkům (scoring), ale o ukazatel absolutní hodnoty. Jeho změna musí tedy nejen vyjadřovat trend v hodnotě zákaznické báze, ale velikost této změny je především číslem s vysokou vypovídací hodnotou, které se dá využít například pro měření ROI marketingových rozhodnutí.

Jako první ilustrativní příklad lze vzít následující případovou studii: Banka investovala do nástrojů pro identifikaci klientů s tendencí ke změně banky a zavedla procesy pro včasné kontaktování klienta, zjištění důvodů nespokojenosti a nabídku jejich řešení. Výsledkem bylo, že svůj účet uzavřelo pouze 1,7 % kontaktovaných zákazníků ve srovnání s 3,5 % v kontrolní skupině. Při zavedení zjednodušující podmínky, že ROI budeme počítat v horizontu jednoho roku, lze provést výpočet ROI této investice následovně:

Druhý ilustrativní příklad: banka se rozhodne investovat do nových technologií pro vybudování kontaktního centra. Z tržních průzkumů bylo zjištěno, že zlepšení kvality služeb způsobí, že banka nebude ročně ztrácet 6 %, ale pouze 3 % zákazníků. Z toho lze pak jednoduše spočítat výsledný efekt ve změně hodnoty zákaznické báze, což je ekvivalent čistého zisku, který implementace kontaktního centra vygeneruje.

Na závěr pro pořádek uvádím, že ani jeden z výpočtů ROI pro jednoduchost nepočítá s faktorem nově získaných klientů.

Využití hodnoty zákazníka pro tvorbu obchodní strategie
Pro maximalizaci zisku je klíčové nejen znát stávající hodnotu zákazníka (fakticky tedy jeho význam pro společnost), ale také jeho růstový potenciál, měřený tzv. podílem v peněžence (share of wallet), neboli podílem peněz, které jako dodavatel získáme z celkové sumy utracené zákazníkem za relevantní produkty v měřeném období. Pro ilustraci předpokládejme, že zákazník vlastní dva termínované účty stejného druhu a na každém z nich má vloženou stejnou částku. Pro zjednodušení předpokládejme, že banka poskytuje jen termínované účty a jen jeden z účtů tohoto zákazníka je veden v naší bance. Potom spočítáme, že podíl v peněžence tohoto zákazníka je padesát procent.

Nezbytným prvkem měření růstového potenciálu zákazníka (segmentu zákazníků) je znalost celkové hodnoty peněženky. Pro získání těchto informací se nejčastěji využívá marketingový statistický výzkum. Hodnota zákazníka a podíl na peněžence jsou potom základem pro obchodní strategii.Zákazníci s nejvyšší hodnotou tvoří jádro současného podnikání a jednoznačným cílem je jejich udržení. Důležitými nástroji a investicemi budou programy loajality, zlepšování kvality a zajištění silné zpětné vazby o vztahu se zákazníkem. Příkladem této strategie je v českém bankovnictví například trend privátních bankéřů pro movitější klientelu.

Za druhou klíčovou skupinu považujeme zákazníky s nízkým podílem v peněžence, kteří pro nás představují největší potenciál růstu, a to také musí být naším cílem (například zákazníci využívající pouze služeb běžného účtu a mají vysoké průměrné zůstatky). Nástroji pro jejich růst jsou především křížový prodej produktů, ať již vlastních nebo třetích stran, a tlak na rozšiřování produktů. Příkladem realizace strategie růstu je strategie eBanky (Expandia banky), která se již od začátku svého působení zaměřila pouze na získání vysoce bonitních klientů, u kterých má však dodnes nízký podíl v peněžence. Po koupi Českou pojišťovnou, a.s., rozšířila nabídku produktů přístupných přímo z elektronického bankovnictví (stavební spoření, životní pojištění, hypotéky, penzijní připojištění, podílové fondy), což v důsledku patrně vede k výraznému zvýšení LTV jejích klientů.

Třetí důležitou skupinou jsou ztrátoví zákazníci, tedy zákazníci, jejichž LTV je příliš nízká nebo záporná.Zde pak lze volit dle konkrétního případu kombinaci následujících strategií: a) optimalizace nákladů obsluhy, b) strategie růstu hodnoty (viz výše), nebo c) vytvoření pobídky pro změnu dodavatele. V teorii vše vypadá velmi samozřejmě, ale při realizaci takové strategie je nutné vzít v úvahu, že velikost a rozložení popsaných zákaznických segmentů jsou v různých firmách rozdílné. Proto tato strategie přinese své ovoce až tehdy, když budeme umět poznat a zjistit, které investice přinesou největší efekt. Samotná existence modelu pro výpočet LTV a odhad hodnoty u konkrétního zákazníka není postačující pro dosažení pozitivních obchodních dopadů, proto je nezbytné měřítko zabudovat jako klíčový rozhodovací prvek do obchodních procesů. Každý pracovník ve styku s hodnotným klientem si musí být vědom hodnoty zákazníka, se kterým je v kontaktu, a chovat se odpovídajícím způsobem.

Je zřejmé, že výpočet hodnoty zákazníka znamená především důkladnou analýzu zdrojů zisku a nákladů vztažených k danému zákazníkovi.To může být cílem hodným zřetele samo o sobě. Neexistuje pouze jediná správná cesta, jak získat všeobecně platný výsledek. Nejdůležitějším momentem je fyzický proces dohody všech zúčastněných na způsobu výpočtu a to, že klíčoví pracovníci budou vědět, co hodnota zákazníka fyzicky znamená a jaký je její dopad pro jejich pracovní postupy.

Případová studie: Customer Value Index v Great Western Bank
V roce 1999 se banka rozhodla rozvinout novou retailovou strategii, založenou na cíleném přímém marketingu. Velmi brzy došla ke zjištění, že velké množství dat, které má o zákaznících k dispozici, je velmi obtížné blíže analyzovat a využívat. Bylo zřejmé, že klíčem k úspěchu na retailovém trhu jsou analytické nástroje pro podporu přímého marketingu.

Po implementaci obsahuje data warehouse Great Western data o všech existujících a perspektivních zákaznících včetně všech vztahů na produkty - úvěry, cenné papíry, běžné a podnikatelské účty a tak dále. Data jsou udržována na úrovni transakcí na jednotlivých účtech.Externí dodavatel k nim přidává další geografická a demografická data a seskupuje účty do domácností. Každý měsíc jsou všechny účty ohodnoceny na základě provedených transakcí a je provedena analýza domácností. Great Western identifikovala náklady související s každou transakcí, což umožňuje vytvořit celkový obrázek a spočítat Customer Value Index, jehož hodnota vyjadřuje profitabilitu každého účtu a domácnosti. Poznáním CVI a charakteristik zákaznických segmentů položila banka základy personalizovaných finančních služeb. Nyní může přesně cílit marketingové kampaně nabízející správný produkt v pravý čas správnému zákazníkovi. Banka nyní může stále vylepšovat svůj přístup ke specificky definovaným segmentům trhu, namísto provádění masového přímého marketingu. Banka může kampaně zaměřovat například na rodiny, manžele s dětmi na vysoké škole, novomanžele a podobně.

Banka má dnes k dispozici nástroje pro zjištění potřeb zákazníka a přesnějšímu určení, co z toho bude pro banku ziskové. K datu dokončení této případové studie má banka svou zákaznickou bázi segmentovánu dle CVI, chování, využívání kanálů, portfolia a životního cyklu, a disponuje účinnými nástroji pro zvyšování profitability. Nemalým přínosem systému je schopnost identifikace nejziskovějších zákazníků. U kampaní přímého marketingu podporovaných novým řešením došlo ke zvýšení reakce zákazníků dvoj až trojnásobně.

Pozn. redakce: Autor článku je Senior Business Consultant společnosti HP Consulting.