Tiedät, että uusien asiakkaiden hankkiminen on kalliimpaa kuin nykyisten pitäminen. Vaan onko yritykselläsi käytössä kaikki keinot asiakaspoistuman minimoimiseksi? Todennäköistä on, että teillä käytetään enemmän resursseja uusasiakashankintaan kuin poistumisvaarassa olevien asiakkaiden pelastamiseen.
Kun asiakasdata on kunnossa, voitte hyödyntää asiakkuuden päättymistä ennakoivia malleja. Prediktiivisiä malleja hyödyntämällä saatte automaattisen prosessin, joka auttaa pitämään tärkeät maksavat asiakkaat talossa ilman, että joudutte vähentämään resursseja uusasiakashankinnasta. Asiakaschurnin aktiivinen mittaaminen auttaa ymmärtämään asiakaskokemuksen yhteyden ja säilyttämään hyvät asiakkuudet, ja sitä kautta pitämään huolen yrityksen toiminnan kannattavuudesta.
Churn ja asiakaskokemus jäävät mysteereiksi huonolaatuisen datan takia
Ellei yrityksesi toimi monopoliasemassa, teidän täytyy panostaa asiakastyytyväisyyteen ja asiakaskokemukseen. Muuten menetätte asiakkaat ja heidän rahansa.
Haaste onkin siinä, että kaikissa organisaatioissa ei osata yhdistää asiakaskokemuksen mittareita asiakaspoistumaan tai päinvastoin. Periaatteessa tiedetään, että mitä tyytyväisempiä asiakkaat ovat ja mitä parempaa kokemusta heille tarjotaan, sitä todennäköisemmin he säilyvät asiakkaina.
Asiakaspoistumasta kielivä data voi yrityksessä olla puutteellista tai pirstaleista, jolloin sitä ei voida käyttää syvempään analyysiin tai päätöksentekoon. Data voi olla esimerkiksi niin monen eri järjestelmän uumenissa, että sen kaivaminen yhteen paikkaan raportointia varten on liian työlästä ja jopa virhealtista. Asiakaspoistumasta kielivien merkkien löytäminen on kiinni sattumasta, ja reagointi kiinni yksittäisten ihmisten viitseliäisyydestä.
Mikä data sitten kertoo asiakaschurnista ennalta?
Tyytyväisyysmittarit ja sentimentit luovat pohjan mallille, joka varoittaa poistumariskistä
Asiakasdataa täytyy seurata systemaattisesti myös asiakaspoistuman näkökulmasta. Tärkeimmät mittarit ovat:
- asiakastyytyväisyys ja ennen kaikkea sen kehitys huonompaan suuntaan
- ostokäyttäytymisen muutokset ja ostotapahtumien harventuminen
- digitaalisen markkinoinnin mittarit, kuten toistuvat vierailut sopimusehdoissa tai irtisanomista käsittelevillä sivuilla
- sentimenttianalyysi asiakaspalvelupuheluista
Jotta yrityksesi voi käyttää näitä mittareita churnin ennakointiin, tarvitaan sekä laadukasta dataa että sen hyödyntämistä tukevat prosessit. Ensimmäinen askel onkin varmistaa, että asiakasdatanne on kunnossa ja että voitte seurata luotettavasti ja reaaliajassa tärkeimpiä mittareita.
Käytännössä tämä voi tarkoittaa sitä, että integroitte esimerkiksi myyntidatan CRM-järjestelmään, tai alatte mitata säännöllisesti ja automaattisesti asiakastyytyväisyyttä.
Data täytyy koota yhteen järjestelmään tai tietovarastoon luotettavaa raportointia varten ja sen täytyy olla kaikkien saatavilla. Visualisointi auttaa näkemään raportista helposti, mitkä asiat korreloivat keskenään ja mikä on kehityssuunta.
Esimerkki – näin saatte tarvittavan asiakasdatan churnin ehkäisemiseen Microsoftin teknologiaa hyödyntäen
- Dynamics 365 -järjestelmästä luodaan yhtenäinen alusta asiakastiedoille ja esimerkiksi myynnin, markkinoinnin ja asiakaspalvelun prosesseille.
- Tarvittava asiakkaisiin liittyvä data integroidaan D365:een esimerkiksi toiminnanohjausjärjestelmästä, markkinoinnin automaatiojärjestelmästä, ulkoisista asiakasrekistereistä, avoimesta datasta ja asiakaspalvelupuheluista.
- Jos liittyvää dataa on paljon, voidaan hyödyntää esimerkiksi Azuren teknologioita raakadatan tallennukseen ja käsittelyyn.
- Data visualisoidaan esimerkiksi PowerBI:llä.
- Toteutetaan prediktiivinen malli asiakaspoistuman ennakointiin hyödyntämällä esimerkiksi Azuren Machine Learning -palvelua.
- Valmis prediktiivinen malli voidaan integroida osaksi myynnin, markkinoinnin ja asiakaspalvelun prosesseja.
Kun asiakasdata ja mittarit ovat kunnossa, seuraava askel on ujuttaa sen käyttäminen osaksi automaattisia prosesseja ja toimintamalleja. Paras vaihtoehto on luoda datan pohjalta prediktiivisiä malleja – malli tunnistaa datasta tietyt merkit ja hälyttää järjestelmässä etukäteen, jos asiakas on poistumisvaarassa.
Prediktiivinen malli vaatii riittävästi dataa asiakkaista, jotka ovat poistuneet, jotta voidaan tunnistaa, mitkä merkit indikoivat asiakassuhteen päättymistä. Mallista saadaan usein sitä parempi, mitä enemmän yhtenäistä dataa on hyödynnettävissä mallin kouluttamiseen ja testaamiseen.
Esimerkki – näin prediktiivinen malli varoittaa asiakaspoistumasta
Asiakas soittaa asiakaspalveluun. Puhelu tallennetaan, ja puheentunnistuksen avulla puhelun keskustelu muutetaan digitaaliseksi dataksi. Datasta tehdään sentimenttianalyysi. Sentimenttien pohjalta järjestelmä varoittaa, että tämä asiakas on kriittisellä tavalla tyytymätön ja poistumisriskissä. Järjestelmä liputtaa, että tälle asiakkuudelle on tehtävä jotain. Tieto siirtyy automaattisesti myyjille tai vaikkapa markkinoinnin automaatioon, ja asiakkaan tyytymättömyyttä aletaan korjata.
Luodaanko teillekin automaattiset prosessit churnin ehkäisemiseksi?
Churnin seuraaminen ja ennakointi reaaliaikaisesta datasta on välttämättömyys yritykselle, joka haluaa säilyttää itsellään kannattavat asiakkuudet – luultavasti siis kaikille yrityksille. Datan keräämisen lisäksi on olennaista, että se integroidaan osaksi myynnin ja asiakaspalvelun prosesseja, jotta poistumariskiin voidaan reagoida oikealla hetkellä ilman manuaalista ja muistinvaraista työtä.
Jos kiinnostuit datan mahdollisuuksista asiakaspoistuman ennakoinnissa ja asiakaskokemuksen parantamisessa, anna meidän auttaa yritystäsi kehittämään asiointia ja valitsemaan nykyaikaiset työkalut sen johtamisen tueksi.
Elisan ratkaisut auttavat yritystäsi keräämään ja hyödyntämään asiakasdataa ja luomaan parhaan mahdollisen asiakaskokemuksen.
Lue myös
Tutustu asioinnin kehittämisen palveluihin!
Puheluiden data on paras lähde CX:n ja liiketoiminnan kehityksen ideoille
Digitalisaatio, datatalous ja tekoäly muuttavat työn tekemisen tapaa
Kaikki artikkelitKirjoittanut
