• Uber Case Study
  • Surge pricing
  • Customer Retention

1. Introducerea.

Segmentarea.

Acest articol nu este despre  fairness, despre cat de etic este pretul practicat de Uber de revelion sau despre “valul” provocat in social media. Acest “val” arata, totodata, si cat de mare e Uber si, pe cale de consecinta, cat de mari sunt asteptarile clientilor.

In acelasi timp, valul “Uber de revelion” este numai bun pentru un case study despre situatia in care s-a aflat Uber. De ce Uber? Pentru ca sunt suficient de mari incat chiar si o scurta analiza poate aduce suficiente informatii utile pentru noi toti. In plus, trebuie sa recunosc ca, fiind o companie “powered by data”, este atractiva din punctul de vedere al modului in care vor arata companiile viitorului.

Acest articol este o incursiune (scurta pentru cat de complex si provocator e subiectul), de la pricing (punctul de la care a plecat discutia in jurul lor si principalul motiv de “nemultumire”) catre solutii din perspectiva Customer Retention. Am vrut sa inteleg, cu datele la care am avut acces (free), efectele unei astfel de situatii din perspectiva loyalty & retetention. Cu alte cuvinte, bine, bine, Uber a avut, perceptual, pentru unii dintre clienti, “probleme” de pricing in seara de revelion – local si global. Dar nu sunt primii si cu siguranta nu ultimii. Drept urmare, daca o companie care este construita pe “Big Data” are astfel de provocari, cred ca ne-ar fi foarte util sa incercam sa intelegem de ce. Eu am inceput cu acest articol, fara sa consider ca detin adevarul absolut sau ca aceasta analiza este perfecta. Dar poate tocmai aceasta este o modalitate de a invata.

Asadar, acest articol nu este despre cat de dezamagitator a fost sau nu Uber, ci despre cum si ce putem invata – eu, in primul rand, ca om de retention marketing si voi, daca doriti si credeti ca ce am sa va spun va este de ajutor.
Pentru inceput.

Acum 10 ani aveam o problema reala de perceptie asupra pretului, acum vorbim despre algoritmi de stabilire a preturilor.

Un articol din 2003 din Harvard Business Review, intitulat “Mind Your Pricing Cues”. Articolul incepe asa:

“For most of the items they buy, consumers don’t have an accurate sense of what the price should be”.

Aceasta afirmatie se bazeaza pe un studiu condus de catre profesorii Peter R. Dickson (Florida International University) si Alan G. Sawyer (University of Florida), care au facut ceva izbitor de simplu: s-au dus intr-un supermarket si au intrebat consumatorii despre pretul unui produs pe care tocmai l-au pus in cos. Mai putin de jumatate dintre clienti au oferit un raspuns decent de exact. Mai mult, 20% dintre consumatori nu aveau nici cea mai vaga idee care era pretul real al produsului pe care tocmai ei l-au pus in cos.

Cred ca aceasta scurta introducere este utila pentru a intelege evolutia noastra, branduri, consumatori.

2. Ce este surge pricing?

Definitia.

Cea mai directa si usor de inteteles definitie pe care am gasit-o este aceasta:

“Surge pricing occurs when a company raises the price of its offering if there is an increase in demand.”

Cu alte cuvinte, “surge pricing” inseamna ca daca cererea e mare in raport cu oferta (ceea ce se intampla si de revelion), pretul creste. Economie.

Uber nu este singura companie care aduce in discutie conceptul de “surge pricing” sau “demand pricing”. Mai am un exemplu, Disney.

Studiul: The Effects of Uber’s Surge Pricing.

Asa se intituleaza un studiu realizat de catre: Jonathan Hall, Head of Economic Research, Policy and Legal at Uber, cu Phd in Economics la Harvard University, Cory Kendrick, Data Scientist, Policy Research at Uber, cu B.A. in Cognitive Science (in trecut, pana la Uber, a mai lucrat pentru Google, Beats & Apple) si Chris Nosko, profesor asistent la University of Chicago (si el cu un PhD in Economie la Harvard University). Da, puteti spune ca e un studiu venit din partea Uber, poate tocmai in scop de PR, dar eu am ales sa trec peste aceasta parte si sa intru in detalii, sa incerc sa inteleg studiul dintr-o perspectiva cat mai rationala (stiintifica, as indrazni sa spun).

In introducere este explicat si algoritmul de functionare folosit de Uber:

“In the event that there are relatively more riders than driver­partners such that the availability of driver­partners is limited and the wait time for a ride is high or no rides are available, Uber employs a “surge pricing” algorithm to equilibrate supply and demand.”

Asadar, pentru a echilibra cererea si oferta, Uber foloseste un algoritm care creste pretul in functie de cerere (“demand pricing”). Altfel spus, daca in cazul unui taxi, mai ales in perioadele aglomerate, fie astepti foarte mult pana gasesti o masina, fie nu o gasesti, algoritmul Uber considera prioritar sa iti gaseasca o masina, chiar si in perioadele ultra-aglomerate. Bineinteles, ca in orice situatie unde cererea este mai mare decat oferta, cei care vor sa beneficieze de avantajul ofertei, vor trebui sa plateasca, cel mai probabil, un pret mai mare.

Conform aceluiasi studiu, efectul algoritmului “surge pricing” masurat la un concert sold-out in Madison Square Garden este relativ simplu: completion rate = 100% (“percentage of requested rides that end in a completed trip”)

Uber Surge Pricing

Mai mult, acelasi studiu analizeaza ce s-a intamplat la revelionul de anul trecut (2014-2015) cand, pentru 26 de minute, acest algoritm nu a functionat din motive tehnice. Ce s-a intamplat cu acel 100% completion rate? S-a dus sub 25%.

Uber Surge Pricing

Da. Este un studiu in care sunt implicati si angajati Uber (poate avea o nota de subiectivism), dar este si una dintre putinele opinii care explica stiinta din spatele pretului Uber.

Surge pricing este, asadar, o modalitate de stabilire a pretului, bazata pe teoria elasticitatii pretului, in functie de algoritmi statistici, pornind de la cerere (i se mai spune si “demand pricing”). Daca privim mecanismul din perspectiva oamenilor de marketing, a realitatii faptului ca stabilirea unui pret “corect” este o provocare in fiecare business, indraznesc sa cred ca ne place. Cel putin ideea.

3. Loyalty & Retention ♥ Voice of the Customer.

Efectele “surge pricing”.

Beneficiile.

Ce aduce “surge pricing” pentru clientii expusi la acest algortim din punct de vedere Loyalty & Retention: satisfacerea nevoii pentru care au ales Uber.

In majoritatea situatiilor, numarul de clienti dezamagiti ca nu gasesc o masina (nevoia de baza atunci cand deschizi Uber) este infim, iar pretul e decent. Asadar, Uber reuseste sa adreseze principala nevoie a consumatorilor (atentie, una e promisiunea – masina in cateva minute, alta e nevoia de baza: masina). O astfel de experienta pune cel putin bazele unui nivel de loialitate ridicat. Daca aceasta experienta este recurenta si imbunatatita cu promisiunea “cateva minute”, genereaza incredere. Cresterea increderii intr-un brand duce catre loialitatea dincolo de ratiune. Pe scurt, “surge pricing” este un tool care, din punctul de vedere al principiilor, poate aduce beneficii reale in loializarea clientilor. Da, daca algoritmul ofera un pret crescut mai des decat unul decent, iar pretul crescut genereaza in randul clientilor o perceptie de “unfair”, pe termen mediu si lung, va avea efecte negative asupra loialitatii.

Controlul.

Dincolo de plusurile acestei modalitati de a stabili pretul, tin neaparat sa avem in minte si perspectiva din partea cealalta a baricadei: “surge pricing” este si un factor motivator pentru soferii Uber. Practic, cand ai cererea prea mare, clientii pierd controlul asupra pretului si balanta beneficiilor se inclina catre soferii Uber. Inca o data: clientii pierd controlul. Nu ca pretul ar fi foarte mult in controlul clientilor, dar la nivel perceptual, cand pretul creste peste pragul pe care fiecare dintre noi, in calitate de consumatori, il consideram “fair”, atunci avem senzatia ca am pierdut controlul (mai ales pentru o nevoie care, in momente precum seara de revelion, nevoia de masina nu mai este doar un moft).

Contextul.

Din toate punctele de vedere, sa ne fie clar, seara de revelion este un moment de “peak”, e un moment atipic. Este genul de moment unde capacitatea de predictie a modelelor statistice este scazuta in raport cu momentele business as usual.

Asadar, pornind de la acest context, haideti sa intram putin in detaliu pentru cele doua concepte atat de importante cand vine vorba despre nemultumirea clientilor: Loyalty & Retention.

Loyalty.

Cred ca suntem cu totii de acord ca in lumea noastra, cea de azi, generarea loialitatii adevarate necesita contextualizare. Concret, brandurile nu prea mai au nicio scuza sa se adreseze consumatorilor in momente nepotrivite, cu mesaje nepotrivite si, cel mai important, cu solutii neadaptate acestui mix dintre moment si nevoi. Mai mult, intr-o context de Big Data, gamification devine o unealta de loializare. Gamification? Ce legatura are Gamification-ul cu “surge pricing”? Imediat.

Rajat Paharia, in cartea sa, Loyalty 3.0, a segmentat evolutia loialitatii. Conform lui Paharia, Loialitatea 3.0 este cel mai recent stadiu de dezvoltare a loialitatii si are 3 compotente majore, centrate in jurul nevoii de a intelege motivatia clientilor:

    • Motivatia: “Knowing what truly motivates people – and what doesn’t – enables us to create stronger engagement and true loyalty”.
    • Big Data: cum afli care este motivatia clientilor? Analizand uriasa cantitate de date disponibila.
    • Gamification: “motivating people through data”.

Cand se refera la motivatie Rajat Paharia se raporteaza, printre altele, si la 5 factori motivatori instrinseci pe care considera ca nu putem sa ii ignoram atunci cand vrem sa cream loialitate prin gamification. Eu o sa insist asupra primului: Autonomy – I control.

„Autonomy – I control”. Consumatorii vor sa isi controleze viata. Mai mult, vor sa isi controleze deciziile.

Acum, haideti sa ne amintim ce ziceam mai sus – la nivel perceptual, cand cererea este mai mare decat oferta, in cazul unui algoritm de tipul “surge pricing”, clientii pierd controlul – asupra ofertei (pentru ca doar prin pret o mai pot stimula) si asupra pretului (pentru ca stimularea prin pret nu este in controlul constient al clientilor – ei doar cresc cererea).

Asadar, din perspectiva loialitatii vremurilor noastre, cu “surge pricing” in forma actuala, in momentele de “peak”, unul dintre factorii motivatori intrinseci necesari pentru loialitate este cel putin ignorat. Sa fie asta oare una dintre principalele cauze ale comentariilor despre etica si corectitudine? Sa fie asta unul dintre cele mai importante motive ale review-urilor negative?

Retention.

In 1970, Albert O. Hirschman, economist german, spunea in cartea sa Exit, Voice, and Loyalty ca, in functie de competitie si nivelul de loialitate al consumatorilor, exista 2 tipuri de reactii ale clientilor la nemultumiri:

  1. Voice – clientul, in loc sa plece, alege sa isi mustruluiasca brandul care tocmai l-a dezamagit, crezand cu toata fiinta sa ca il poate schimba- in termeni mai actuali, Voice of the Customer.
  2. Exit – clientul pleaca. Daca nivelul de competitie este ridicat, trece peste “voice” si pleaca.

Practic, cele doua tipuri de reactii ale clientilor sunt efectele actiunilor unei companii, actiuni percepute intr-un mod negativ. Iar aceasta perceptie negativa duce, constant, la pierderea clientilor. Din momentul in care apar astfel de reactii, de acolo incepe nevoia strategiilor de Customer Retention. Daca pentru “exit” nevoia este evidenta, pentru “voice”, chiar daca aparent e doar o nemultumire, acest tip de reactie reprezinta pentru majoritatea clientilor doar un pas suplimentar, premergator renuntarii la produse/servicii, pas datorat tocmai unui nivel de loialitate peste medie.

Voice of the Customer.

Azi, chiar daca mai sunt clienti care fac o sesizare, eventual in scris, adresata direct companiei, stim ca avem alte doua surse importante: reactiile din social media si review-urile. Despre reactiile din social media in cazul Uber, stim. Eu am incercat sa aflu ceva mai multe despre review-uri, adica, m-am uitat la evolutia review-urilor Uber in App Store, in US. Am luat ca punct de reper in analiza US si App Store din 2 motive: numarul de review-uri in US este suficient de relevant, iar in cazul solutiei gasite de mine pentru un overview asupra review-urilor, pentru Google Play, segmentarea datelor nu era disponibila la nivel de tara.

Conform App Annie, Uber a avut si momente mai de restriste decat acum – cel putin din perspectiva review-urilor in App Store. In perioada 1 Septembrie 2014 – 2 Ianuarie 2016, saptamana 21-27 Iunie a generat review-uri de 1 stea in proportie de 52.7%. Mai mult de jumatate din review-uri au fost la extrema negativa.

Uber Reviews

Ce s-a intamplat in acea saptamana? Dincolo de clasicele “surge price”, “poor service”, “technical problems” pare ca a fost o schimbare a privacy & conditions policy – un mix intre solicitarea din partea Uber a unor informatii ce au generat comentarii de genul “more than intrusive”, si introducerea “no-gun policy”.

Asadar, o parte din clientii Uber din US au simtit nevoia sa reactioneze negativ la modificarea conditiilor de utilizare care, se pare, afectau direct nevoia de siguranta: nesiguranta cauzata de solicitarea de catre aplicatie a unor informatii catalogate ca fiind “intrusive” si nesiguranta cauzata de interzicerea purtarii unei arme intr-o masina Uber de catre cei care au dreptul legal sa o detina. Tind sa cred ca nevoia de siguranta are o legatura stransa cu cea de control.

Voice of the Lost Customers?

Insa, daca vrem sa privim un business din perspectiva identificarii unor eventuale “daune” in numarul de clienti, nu e nici fair fata de business, nici relevant sa ne raportam doar la momentele speciale (seara de revelion, schimbarea unor politici). Asadar, cred ca avem nevoie cel putin de un overview pe o perioada mai mare, care sa “anuleze” statistic momentele de “peak”. Therefore,

Evolutia numarului de review-uri (in procente) in US, pentru intervalul 2013-2016.

Uber Positive Reviews Evolution

Inca o data: Evolutia numarului de review-uri (in procente) in US, pentru intervalul 2013-2016.

Mie mi-a atras atentia tentinta usor descrescatoare a ponderii review-urilor pozitive (mai ales cele de 5*).

Da, dar e normal. Rata de adoptie a crescut, asadar, natural, numarul de clienti nemultumiti creste si el. Mai mult, nu cred ca numarul de review-uri negative este direct proportional cu numarul de curse sau clienti noi. Asadar, lucrurile sunt pe plus.

Bineinteles, un astfel de set de date ar trebui analizat in detaliu, pe anumite segmente, raportat la indicatori precum numarul de install-uri/curse.

Insa, daca acel trend este validat (inclusiv din perspectiva acuratetei datelor) si este corelat cu numarul de uninstall-uri sau “silent churn” (utilizatori care, desi au aplicatia instalata, nu o mai folosesc) – lucru foarte posibil, that is losing customers. And This is Retention.

4. This is Retention.

Motive de churn.

Primul pas este sa ne gandim la motivele care au cauzat o astfel de evolutie. Sa stim de ce trebuie sa ii pastram pe acei clienti.

Realist, capacitatea noastra de analiza din exterior a tuturor motivelor de churn este limitata. Atat de limitata incat gradul de presupunere ar fi prea mare. Drept urmare, ne vom raporta la singurul motiv evident, pe care il stim: “Surge pricing” – concept care, indiferent de compania care il foloseste, devine din ce in ce mai greu de explicat si de inteles cu cat rata de adoptie a serviciilor cu pret setat astfel creste.

This is Retention: Reactiv sau Proactiv?

Din perspectiva Customer Retention, doua abordari sunt esentiale: reactiva si proactiva.

Retention Reactiv – sau ce face o companie pentru pastrarea clientilor dupa ce acestia solicita sa renunte sau renunta la produsul/serviciul utilizat.

Pentru a creiona solutii din perspectiva reactiva, ai intotdeauna nevoie de informatii clare despre comportamentul consumatorilor in procesul de renuntare si, daca e vorba de o aplicatie, ca in case study-ul nostru, si flow-ul de uninstall. Asadar, nu avem suficiente informatii in acest caz pentru a incerca sa gasim o solutie reactiva.

Retention Proactiv – sau ce face o companie pentru pastrarea clientilor inainte ca acestia sa renunte la produsul/serviciul utilizat.

Da! Aici sigur putem vorbi despre cel putin o solutie.

5. Solutia – Retention Proactiv.

Exemplul ramane in continuare Uber si al sau “surge pricing”, dar incercati sa priviti situatia din perspectiva oricarui business care are parte de provocari asemanatoare.

Ce stim despre clienti.

Ce poate afla o companie care utilieaza “surge pricing” din istoricul de date referitor la comportamentul consumatorilor?

Contextul: ca sunt anumite evenimente identificabile si importante din viata consumatorilor care genereaza o crestere a pretului peste ceea ce consumatorii considera decent – concerte, sarbatori.

Vocea clientului: care, constant, transmite feedback-ul ca, peste o anumita limita, “surge pricing” dauneaza.

Ce stim despre companie.

Stim ca au avut o campanie intr-o directie asemanatoare. Asadar, aceasta solutie pleaca si de la ceea ce Uber a facut (cel putin in Romania) cu a lor campanie “Ofera-le invitatilor tai ceva in plus”.

Si asta pentru ca, in orice business, Customer Retention nu poate sa fi in totala discrepanta cu strategia generala (doar e parte integranta din acel business), si, mai mult, are rolul de a adapta modelul de business la nevoile clientilor care au un risc ridicat de a renunta la produs/serviciu (clienti cu risc de churn).

Concret.

Segmentare clienti cu risc de churn:

  • segment 1: clienti cu un numar de curse sub medie (intr-o anumita perioada) – acest indicator de recurenta ofera dimensiunea comportamentului loial sau nu.
  • segment 2: clientii noi – care sunt la primele curse cu Uber – o eventuala experienta negativa in momentele de “peak” (revelion/concert) are, pentru acesti clienti, potentialul sa bata in cuie perceptia pentru tot ceea ce ofera Uber – pentru ca nu au avut suficiente experiente recurente pozitive cat sa perceapa momentul de “peak”, atipic, ca fiind “o scapare”

Concept campanie Retention Proactiv: rezerva-ti soferul tau Uber pentru revelion/concert.

Oferta & Pricing: cele doua pot fi stabilite si reglate doar dupa ce iti arunci o privire pe date din interior, intelegi comportamente, corelezi durata medie a curselor etc.

In plus, cred ca mai ales in astfel de situatii, ar fi benefic sa nu ne raportam doar la posibilul venit imediat, cel generat de actiunea in sine (faptul ca un client ar accepta oferta si ar plasa o comanda), ci la venitul pe care acel client, pastrat, va continua sa il genereze – pentru ca un client care a acceptat o oferta de Retention Proactiv, are sanse demne de luat in seama sa continue relatia cu brandul – mai pe scurt, Customer Lifetime Value.

Stiu: ce facem cu clientii loiali, cu cei care au un numar de curse peste medie? Sigur ca sunt solutii si pentru acestia. Dar, de cele mai multe ori, aici apare confuzia intre cele doua concepte: loyalty & retention.

Nu. Customer Retention nu este pentru loializarea clientilor. Este pentru pastrarea clientilor care intentioneaza sa renunte. Customer Loyalty este pentru cei care nu au aceasta intentie, iar obiectivele pentru cele doua segmente sunt diferite: pe cei care pleaca vrei sa ii pastrezi, pe cei loiali vrei sa ii rasplatesti, iar loialitatea inseamna ca deja au trecut de bariera/importanta pretului in decizia lor. Asadar, o oferta orientata catre pret pentru clientii loiali ii poate duce catre zona de care au trecut deja. Ce ziceti? Ne dorim sa transformam clientii care ne sunt loiali pentru experienta in clienti loiali pentru pret?

Desigur, in cazul in care un client loial se supara atat de tare incat vrea sa renunte, strategiile de Customer Retention pot fi aplicate. Dar cu mult mai multa grija. Nu o sa insist acum. E un subiect cat pentru un alt articol. Revenind.

Efectele.

Pentru clienti:

  1. Mesajul brandului catre consumatori: avem curajul si responsabilitatea sa ne asumam ca nu suntem perfecti, dar putem gasi solutii, impreuna.
  2. Perceptia clientilor: voi cum va simtiti cand un brand vine in intampinarea voastra, proactiv, cu o solutie pentru o posibila experienta negativa?

Pentru brand:

  1. Cati clienti vor posta review-uri negative despre pretul ridicat din seara de revelion dupa ce au refuzat solutia care i-ar fi scutit de o astfel de experienta?
  2. Care va fi rata de pierdere a clientilor dupa o astfel de actiune proactiva, cu investitii minime?

Bineinteles, asa cum am spus, aceasta este o descriere pe scurt a unei posibile abordari de Customer Retention Proactiv. Ar mai fi detalii de pus la punct, elemente de luat in calcul (e.g. probleme tehnice cu pretul afisat vs. pretul platit, segmentare). Dar cam acesta este punctul de pornire intr-o strategie/actiune de Customer Retention.

Asadar, daca aceasta abordare este dezvoltata, imbunatatita cu date, nuantata regional si segmentata inclusiv pe criterii de tip demografic si comportamental, This is Retention.

6. La final.

Uber este inca un brand care trece prin provocarile clasice pentru un business. Uber este acum doar un exemplu bun, util, pentru a incerca sa intelegem prin ce poate trece orice companie, chiar si una care, dincolo de review-uri negative sau nu, in realitate, ofera o experienta care, la nivel global, genereaza milioane (inca o data: milioane) de curse pe zi.

Astfel de provocari, de pricing, de management al asteptarilor clientilor, pot influenta semnificativ atat nivelul de loialitate cat, mai ales, nevoia de Customer Retention. Si, dincolo de statistici, un lucru e cert: orice business care isi doreste crestere se va confrunta, mai devreme sau mai tarziu, cu nevoia de a-si pastra clientii. Daca luam in calcul faptul ca Uber este inca un start-up, as spune ca mai devreme decat mai tarziu.