טרנספורמציה דיגיטלית היא מגה-מגמה שמלווה את העולם העסקי בעשור האחרון. חברות מקימות אתרים, בונות אפליקציות, מדייקות עמודים בפלטפורמות סושיאל, מניידות תקציבים לדיגיטל ועוד.  מדובר בעשייה מרובה שמחייבת מדידה, בקרה ומעקב אחר התרומה שלה. איך מודדים טרנספורמציה? זו כבר שאלה שאין לה פתרון בית ספר, ודווקא בגלל זה בחרנו לשתף אתכם בדרך שעשינו למציאת מודל למדידת הטרנספורמציה הדיגיטלית. תנסו, אולי זה יתאים גם לכם J

יפעת ערד וידר ואיתי חזן

"איך תמדדו את זה?" שאל אותנו אחד מחברי הדירקטוריון, כשהצגנו את תוכנית העבודה השנתית שלנו, שכללה לא מעט השקעות ופיתוחים בעולם הדיגיטלי, שנה שבמהלכה השקנו אפליקציה חדשה, תהליכים משופרים בעולם השירות העצמי ועוד. ישנם מדדים מקובלים בעולם הפיתוח ומערכות הליבה (זמני טעינה, ביצועים, שרתים, עומסים, זמינות וכד') - זה חשוב, אך לא מספק. השאלה שהטרידה אותנו, כגורם עסקי, היא מהי הדרך שלנו למדוד את עצמנו ואת התרומה של הטרנספורמציה? הבנו, שמנו תרמיל על הגב ויצאנו למסע...

"זה לא פשוט להיות פשוט" אמר רבי נחמן מברסלב באמירה שממחישה, יותר מכל, את הצורך במודל פשוט, קל להבנה, אך כזה אשר מאגם בתוכו תובנות ומסקנות. המודל חייב לתת לנו נתונים ופידבק בקבועי זמן קצרים, והכל מתוך מטרה להבין האם אנו צועדים בדרך הנכונה, האם הביצוע תואם את הציפיות, מה עובד ובעיקר מה לא עובד, כדי שנוכל לשפר את הדרוש שיפור ולא לבזבז משאבים יקרים על פילים לבנים.

"מה נמדוד?" שאלנו את עצמנו, ביקורים? יוניקים? המרות? שביעות רצון? נמדוד את אלה כמובן, אבל זה לא הרגיש לנו מספיק. חיפשנו מודל שיסייע לנו למדוד את השינוי בהרגלי הצריכה ובהתנהגות הלקוחות בכל הנוגע לשירותים ולמוצרים שאנו מציעים להם, תוך מתן דגש לשינויים שחלים כתוצאה ממהלכים שאנו מניעים ומובילים.

רקע אקדמי ומאיפה שאבנו השראה.

במסגרת החיפוש אחר המודל פנינו לדוקטור גוגל שיספר לנו קצת על שיטות למדידת טרנספורמציה דיגיטלית. קראנו לא מעט חומרים, התעמקנו בשיטות שהוצעו בפורבס (Forbes.com), בהרווארד (hbr.org) ובמלא אתרי תוכן אחרים. התייעצנו עם קולגות, הן כאלו המתמחים בייעוץ בעולמות הדיגיטל והן מובילי דיגיטל בתעשיית הפיננסים והריטייל. יגענו, התאמצנו, האמנו ובסוף גם מצאנו. ההחלטה הייתה לאמץ מודל המתבסס על שני רכיבים מרכזיים, כשאחד מהם בכלל לא מגיע מעולמות הדיגיטל.

הרכיב הראשון עליו התבססנו הינו על מודלים שהציעו "מטריצת" מוצרים (האם המוצר / השירות דיגיטלי?) מול סוג הלקוח (האם דיגיטלי?). למי שמחפש את המטריצה, חפשו Digital Transformation Matrix בגוגל, זה די נפוץ. הרכיב השני עליו התבססנו מגיע מעולם השיווק, שכה קרוב לליבנו, היא "מטריצת צמיחה – נתח שוק" מבית קבוצת הייעוץ BCG, כן, ההיא עם ה"פרה חולבת", ה"כלב" וה"כוכב". ההשראה משתי המטריצות היוותה את הכיוון הנכון למודל מדידה יציב, איכותי ובר קיימא, אשר מעניק הן מדידה לנקודת זמן והן מדידה של שינויים שחלים בטרנספורמציה הדיגיטלית.

על מה צריך לחשוב לפני שמתחילים ...

המודל מחלק את לקוחותינו ומורכב משני צירים אשר משקפים את התנהגות הלקוחות וההמרה שלהם לדיגיטל (המילה המרה היא הניסיון שלנו למצוא מילה בעברית למונח "טרנספורמציה דיגיטלית"). הדגש המרכזי ניתן להתנהגות הלקוח בדיגיטל אל מול התנהגות הלקוח בערוצים הקלאסיים (שירות טלפוני, הגעה לסניף וכיוב'). אי לכך עולות מספר שאלות אשר דורשות התייחסות טרם "שיבוץ" הנתונים בו:

• מיהו לקוח? האם לקוח פעיל? האם לקוח רשום?
• מהי תקופת המדידה שהמודל מתייחס להתנהגות הלקוח? רבעון? חציון? שנה? חודש?
• כל כמה זמן אנו מציגים תוצאות? מדי שבוע? מדי חודש? מדי רבעון?
• מהו שירות "קלאסי" ומהו שירות "דיגיטלי"? האם כולל מכירות?
• האם המודל כולל "מגעים" ביוזמת לקוח בלבד? האם גם "מגעים" יזומים על ידי החברה?

כמובן שהתשובות לשאלות הללו תלויות "תעשייה" ואילו משתנות מחברה לחברה. המענה נדרש על מנת לאפשר את ייצור בסיס המידע למודל ולדאטה שייאסף לתוכו לאורך זמן. טיפ קטן: אין ממש תשובה נכונה יותר מאחרות לשאלות האלו, מה שחשוב הוא להיות עיקבי במדידה. לכן חשוב שתענו על השאלות האלו בצורה המתאימה ביותר שעולה על דעתכם ומכאן תמשיכו.

ABCD – המודל

הציר הראשון מציג את התנהגות הלקוח בעולם הדיגיטלי, כאשר אנו רק מחלקים בין "כן, דיגיטל" ל- "לא, דיגיטל". הציר השני מציג חלוקה דומה של התנהגות הלקוח באפיקי ההתנהגות ה"קלאסיים" (שירות טלפוני, הגעה לסניף וכיוב'). התוצאה שמתקבלת היא המטריצה הבאה:

התוצאה של המטריצה היא חלוקה של הלקוחות שלנו ל-4 סגמנטים של לקוחות מ- A ועד D.

הנה קווים לדמותו של כל סגמנט:

• לקוחות A (Fully Digital) – לקוחות אשר צורכים את השירות/מוצר בדיגיטל (בין אם בנכסים דיגיטליים שלנו או באמצעות מגעים דיגיטליים אחרים)
• לקוחות B (MIX) – לקוחות "היברידיים" – גם בדיגיטל וגם בערוצים הקלאסיים
• לקוחות C (Silent) – לקוחות "שקטים" שלא יצרו עימנו קשר בתקופה הנמדדת
• לקוחות D (Classic) – לקוחות שצורכים את השירות/מוצר בערוצים הקלאסיים

ההצגה של חלוקת הלקוחות יכולה להתבצע הן ברמה כמותית (#) והן בחלוקה שיעורית (%) מהסה"כ. שני הפרמטרים מעניינים מאוד ויעניקו תשובות מעניינות כדוגמת "כמה לקוחות דיגיטליים יש לנו?" או "מהו שיעור הלקוחות הדיגיטליים שיש לנו?". מניסיוננו, מומלץ להציג גם וגם, כי שני הפרמטרים חשובים.

אז יש לנו מודל, מה עושים איתו?

הגענו לשלב שבוא אנחנו צריכים "לחבר" את המטרות של הארגון לשינוי המבוקש בהתנהגות הלקוחות. אגב, לא כל הארגונים מכוונים בהכרח שכל לקוחותיהם ישתייכו ל"סגמנט A". ברור שישנם ארגונים רבים שהיו רוצים שכל לקוחותיהם (או מרביתם) יהיו דיגיטליים באופן מלא, אך עדיין בהגדרת המטרה חשוב לתת מקום לעוד אספקטים מעולם השירות והערך ללקוחות אל מול קבלת הערך מהלקוחות וה-LTV שלהם. יכול להיות שעבור כל סגמנט נגדיר סט מטרות עבורו, המבוסס על נתוני הלקוחות בו. בהגדרת המטרות ניקח עוד שיקולים כמו למשל ה- ARPU (Average Revenue Per User) של הלקוחות בסגמנט, או מדד של NPS (Net Promoter Score). וכן, ישנם ארגונים שיעדיפו הגעה ללקוחות "היברידיים" (סגמנט B) כדוגמת קופת חולים "מאוחדת" (שעושה, אגב, עבודה מצוינת).

אחרי שהגדרנו מטרות, הגיע הזמן להתחיל לעקוב ולנהל את ה"ארוע" – נצטרך להסתכל על תמהיל הלקוחות והשינויים על ציר הזמן – האם כמות גדולה של לקוחות מונעת לכיוון מסוים? באילו תחומים זה עובד? באילו לא? האם המאמצים אכן נושאים פירות? האם זה מתאים למטרות?  מה נדרש לתקן? לשמר? בשורה התחתונה - יכולות להיות שאלות עומק רבות שההסתכלות עליהן דרך הפריזמה של חלוקת הלקוחות למודל ABCD תסייע גם בפיתוח כיווני חשיבה חדשים.

בהקשר לכך ניתן להוסיף עוד מספר מדדים רלוונטיים, כמדדים נגזרים למודל כולו:

• כמות ושיעור לקוחות דיגיטליים (A+B) – מהי כמות הלקוחות הדיגיטליים ושיעורם מסך הלקוחות
• כמות ושיעור לקוחות קלאסיים (B+D) – מדד זהה המודד את כמות ושיעור הלקוחות בערוצים הקלאסיים
• כמות ושיעור הלקוחות הדיגיטליים מהלקוחות שבאים עמנו במגע (A+B/A+B+D) – מדד קריטי שבוחן את כמות ושיעור הלקוחות הדיגיטליים מסך הלקוחות שבאים עמנו במגע בתקופת הזמן הנמדדת

מדידת "תנועת" הלקוחות – פיתוח של המודל ל"מבט" נוסף

המודל הבסיסי מעניק לנו תמונת מצב טובה על התנהגות הלקוחות בראייה אגרגטיבית ולאורך זמן. אנו מציעים נדבך נוסף בהסתכלות על ניתוח התנהגות הלקוחות על גבי ציר הזמן שכולל הסתכלות "נטו" על התנועה. ניתוח עומק של התנועה "נטו" מסייע בזיהוי אתגרים ו"דימומים" במגמה.

כדי שזה יהיה יותר ברור הדגמנו במטריצה למטה איך זה עובד. המטריצה "משבצת" את כלל הלקוחות של החברה ומציגה את ה"תנועה" שלהם בין הסגמנטים השונים בכל אחת מהמשבצות (מ- 1 ועד 25) על פני 2 תקופות זמן שאנו רוצים להשוות ביניהן. בין שתי תקופות זמן אלה יקרו מספר דברים – חלק מהלקוחות "יישאר" באותו סגמנט, חלק ינוע ובנוסף יתווספו / יצאו לקוחות מהתמונה (סעיף "New" מייצג לקוחות אלה שמתווספים / נגרעים מהמצבת). להלן:  

השלב הבא הוא להסתכל על הלקוחות תוך נטרול לקוחות ש"נשארו" באותו סגמנט, ואז בניתוח ניתן להתמקד רק ב"תנועה" הנקייה. למען הנוחות פרטנו בכל תא את הנוסחה הנדרשת לחישוב הכמות על בסיס מספרי התאים באיור 2 לעיל:

ניתוח ה"תנועה, נטו" תאפשר להבין את הסיטואציה ואת השינויים אשר עוברים על התנהגות הלקוחות שלנו ובסופו של דבר תסייע לנו לקבל החלטות מושכלות במסגרת יישום הטרנספורמציה.

לסיום

בפעם הבאה ששואלים אתכם אם הטרנספורמציה הדיגיטלית באמת עובדת, תוכלו לשתף את התובנות שלכם מניתוח התנהגות הלקוחות ואף להרשים בהבנת התנועה שלהם בין הסגמנטים השונים. עוזר מאד להמשיך ולהרחיב את הניתוח בעוד מספר מימדים וחתכים כדוגמת בניית מטריצת תנועה לפי שכבות גיל, מגזר, אזור מגורים וכד' (שוב, בהלימה למטרות העסקיות). כל חיתוך או ניתוח עומק של סגמנט יאפשר לכם להבין טוב יותר את התנהגות הלקוחות הספציפיים והאם המאמצים שלכם באמת מצליחים להשיג את המטרות שהגדרתם. אם כן, הרווחתם, אם לא, נסו שוב, גם רומא לא נבנתה ביום אחד. בהצלחה חברות וחברים.

יפעת ערד וידר הינה מנהלת הדיגיטל (Chief Digital Officer) בחברת כאל.

איתי חזן הינו ראש מערך דאטה ודיגיטל (Chief Data & Digital Officer) בחברת כאל.