{"id":651,"date":"2010-09-26T14:23:02","date_gmt":"2010-09-26T12:23:02","guid":{"rendered":"http:\/\/www.socialenterprise.it\/?p=651"},"modified":"2010-09-26T14:23:02","modified_gmt":"2010-09-26T12:23:02","slug":"quanto-vale-il-social-crm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.socialenterprise.it\/it\/index.php\/2010\/09\/26\/quanto-vale-il-social-crm\/","title":{"rendered":"Quanto vale il Social CRM?"},"content":{"rendered":"
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Andare a leggere il ROI delle iniziative di Social CRM non solamente \u00e8 ormai un imperativo agli occhi delle aziende, ma ci spinge anche a compiere uno sforzo continuo nel declinare l’utilizzo dei social media verso i reali problemi che affliggono le imprese ed i loro clienti.<\/p>\n

Abbiamo gi\u00e0 parlato dei\u00a0ritorni delle community di customer service<\/a> e dei costi\u00a0di un cattivo servizio<\/a>. Ci\u00f2 che non abbiamo ancora visto \u00e8 cosa succeda quando al contrario l’azienda si pone come missione quella della soddisfazione totale del proprio pubblico.<\/strong><\/p>\n

Il Net Promoter Score<\/a> \u00e8 un indice particolarmente immediato e semplice per valutare la customer loyalty. Si basa su una sola domanda “Quanto \u00e8 probabile che tu suggerisca la nostra azienda ad un amico o collega?” con risposte su una scala da 1 a 10. L’indice si ottiene quindi sottraendo dal numero dei promoters (valori 9 e 10) \u00a0quello dei Detractors (valori da 0 a 6), mentre le risposte neutre vengono semplicemente ignorate. Secondo Fred Reichheld<\/a>, che ha proposto il metodo all’interno di un articolo in Harvard Business Review, l’NPS dovrebbe essere correlato alla crescita delle revenue dell’azienda, rappresentando quindi un primo tentativo di legare il servizio al cliente con i profitti futuri<\/strong>.\u00a0Purtroppo questa correlazione non \u00e8 per nulla ovvia. Ad esempio voler raccomandare un servizio\/prodotto non implica poi farlo veramente, non \u00e8 chiaro quanto la raccomandazione porti effettivamente ad un acquisto, questo effetto agisce probabilmente in modi diversi nel B2C e nel B2B (dove la decisione \u00e8 in generale pi\u00f9 impegnativa e normata).<\/p>\n

Tramite Wim Rampen<\/a> e Esteban Kolsky<\/a> ho scoperto un modello sviluppato da InfoQuest<\/a><\/strong> che quantifica statisticamente la correlazione tra la soddisfazione ed i profitti reali generati da 20.000 clienti. <\/strong>Lo studio mostra l’effetto di un certo livello di soddisfazione sulla spesa effettiva nei successivi due anni:<\/p>\n

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Entriamo nel dettaglio dei messaggi espressi dallo studio. L’impressionante differenza nelle revenue generate da un cliente soddisfatto ed uno insoddisfatto<\/strong> pu\u00f2 essere sottolineata cos\u00ec (immagine presa da un\u00a0post<\/a> di Jeffrey Henning):<\/p>\n

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Se il potenziale economico dei clienti felici pu\u00f2 sorprendere, ancora pi\u00f9 stupefacente \u00e8 quello dei clienti insoddisfatti<\/strong>:<\/p>\n

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In altri termini assumendo che ogni cliente abbia $1 da spendere sul nostro prodotto\/servizio, la tabella mostra quanto potremmo ricevere per ogni livello di soddisfazione. Un cliente totalmente insoddisfatto causa un decremento delle revenue doppio rispetto al valore portato da un cliente totalmente soddisfatto <\/strong>(se si considerano anche gli effetti della pubblicit\u00e0 negativa).<\/p>\n

In conclusione:<\/p>\n