Система прогноза оттока клиентов

Вы любите своих клиентов. Они позволяют существовать вашему бизнесу. Вы хотите сохранить их и беспокоитесь, какие из них могут хитро оглядываться через плечо, думая, может быть ваши конкуренты лучше? Отток может произойти внезапно из-за любого количества потенциальных факторов, и клиенты вряд ли напишут вам письмо «Уважаем… ”, объясняющее, почему дело не в вас, а в них.

Существует множество методов подсчёта вероятности оттока на одного клиента — возможно, слишком много. Когда дело доходит только до измерения коэффициента удержания клиентов, есть десятки различных метрик, которые компании используют для анализа. Более того, простой поиск в Google может подсказать вам, что единственный способ предотвратить отток вашей компании — это создать свое собственное комплексное решение.

Тем не менее, есть способы прогнозировании оттока, без необходимости быть программистом высокого уровня. Возможность заставить данные работать на вас и успешно предотвращать отток клиентов может стать разницей между сохранением прибыльных клиентов и их потерей.

Система прогноза оттока использует большие данные для выявления клиентов, которые могут перестать пользоваться вашим сервисом или покупать ваш продукт регулярно. Такие системы используется большинством крупных SAAS компаний, для выявления наиболее подверженных риску оттока клиентов. Если система сделана хорошо, это приводит к большой выгоде для бизнеса, независимо от его размера.

База данных клиента объединяется с алгоритмическими методами машинного обучения, которые оценивают вероятность оттока данного пользователя. Различные алгоритмы совместимы с прогнозированием оттока. Модель машинного обучения, наиболее ассоциируемая с этой практикой, — это модель Дерево принятия решений (т. е. “Случайный лес”), которая включает в себя предварительную обработку данных с последующим обучением и оценкой.

Компании со своей командой специалистов по Data Science, могут создать свое решение. Некоторые предпочитают такой подход, учитывая отсутствие отраслевого консенсуса, относительно наилучшего способа прогнозирования оттока.

Это одна из наиболее часто произносимых истин о ведении бизнеса, основанном на продажах лояльным клиентам, но стоит повторить: даже казалось бы, низкие показатели оттока могут остановить рост компании или полностью «убить» ее. Даже небольшое число, отток 1,0%, отток 2,5%, отток 5,0% все еще потенциально смертелен.

Давайте предположим, что у компании на графике ниже очень высокий уровень привлечения клиентов. Если она сохранит отток на уровне около 1,0%, его рост (на существующих и новых клиентах) будет достаточным, чтобы избежать последствий.

Если позволить ей увеличить отток выше этого уровня, то она, вероятно, обнаружит, что не сможет привлечь новых клиентов достаточно быстро, чтобы сохранить траекторию роста, даже если уровень привлечения клиентов останется прежним.

Мы можем видеть существенное снижение роста, которые сопровождаются более высоким оттоком, более полно проиллюстрированные на графике ниже. Полезно рассматривать отток напрямую с точки зрения дохода — если ваш ежемесячный отток клиентов составляет 5%, это означает потерю дохода на 5%. Ситуация значительно усугубится с течением времени и приведет к огромным потерям потенциальных доходов к концу года.

Если вы не примете мер против непроизвольного оттока, вы поставите под угрозу стабильность ваших денежных потоков.

Можно с уверенностью сказать, что предотвращение оттока должно быть приоритетом.

Профилактика начинается с прогнозирования.

При правильном использовании, прогнозирование оттока может стать важным преимуществом для более четкого представления об опыте ваших клиентов с вашим сервисом (продуктом).

Несмотря на т, что диапазон потенциальных факторов, вызывающих отток, может быть большим, остановка оттока часто связана с индивидуальным подходом к улучшению качества обслуживания клиентов. Система прогноза оттока дает вам возможность улучшить клиентский опыт, прежде чем они уйдут навсегда.

Система прогноза оттока клиентов не только помогает предотвратить неизбежный отток, но и может помочь вам предвидеть и подготовиться к предпосылкам оттока еще на горизонте.

Давайте возьмем ситуацию, в которой довольно большая группа клиентов ушла в течение определенного периода без видимых объяснений: некоторые были новыми пользователями; некоторые использовали ваш продукт в течение длительного времени. Почему это произошло? Некоторые потенциальные причины могут включать в себя:

Дело в том, что все эти факторы (некоторые или ни один них) могли вызвать отток — пользователи могли уйти по разным индивидуальным причинам или по одной взаимосвязанной причине. Без подходящего решения для прогнозирования оттока вы не сможете соединить все точки и определить, какие тенденции оттока влияют на ваш бизнес больше всего.

Чтобы предсказать отток, нужно следовать четырем основным шагам.

1. Экспорт и сегментация базы данных клиента

Прогнозирование оттока полностью основано на использовании базы данных вашей компании о вашем клиенте. Вам понадобится анализ ваших клиентов, чтобы точно предсказать, как отток клиентов влияет на ваш бизнес.

Начните с экспорта всех данных, которые могут потенциально могут повлиять на вероятность того, что клиент уйдет. Они могут включать:

Как только вы получите необходимые исторические данные, разделите ваших клиентов на сегмент, имеющие отношения к прогнозированию оттока, например:

2. Продолжить вручную или воспользоваться сервисом прогнозирования.

Как только у вас появились все точки данных, в зависимости от ресурсов, которыми вы располагаете в вашей компании, предсказательная модель, которую вы используете для прогнозирования оттока, может быть либо собственной (пользовательское решение), либо из одной из нескольких доступных сервисов прогнозирования.

Как мы уже отмечали выше, пользовательские решения могут быть адаптированы к количеству и типу данных, которые вы хотите проанализировать, а также к предпочтительному выбору ваших Data Science специалистов, когда речь идет о прогнозировании. Если вам необходимо определить сложные взаимосвязи в ваших данных, то решения на основе машинного обучения вам подойдут. Если вы ищите ответы на другие вопросы, такие как прогнозирование оттока в определенный период времени, нужно использовать анализ выживаемости или риска.

Для компаний, которые хотят использовать стандартное прогнозирующее решение, существует ряд различных доступных вариантов, включая наше решение Celado UnChurn, специально разработанное для анализа, прогнозирования и предотвращения оттока.

3. Используйте свои базы данных, чтобы увидеть, какие клиенты уходят

После того, как вы сегментировали и проанализировали свои данные, вы можете увидеть, какие клиенты подвержены риску оттока. Вы можете найти следующие корреляции:

4. Спасите клиента!

Как только вы убедитесь в правильности управления с теми сегментами клиентов, которые наиболее подвержены оттоку, вы можете начать анализировать, какой аспект их отношений с вашим продуктом приводит к риску оттока. Давайте повторим примеры сверху и посмотрим, как мы могли бы улучшить ситуацию:

Давайте рассмотрим еще несколько потенциальных факторов, способствующих оттоку клиентов.

1. Изменения в обстоятельствах клиента

Клиент может обнаружить, что он получил все необходимое от вашего продукта и больше не нуждается в ваших услугах. С точки зрения качества обслуживания это замечательно: с точки зрения того, что он функционально делает с вашим MRR, не так уж и хорошо. Повторяющийся отток такого типа может означать, что ваш диапазон возможностей ограничен.

Учетная запись может перейти из рук в руки, и новый менеджер учетных записей может захотеть использовать другое программное обеспечение, с которым он более знаком, база данных может просто затеряться во время передачи обслуживания. Этот процесс может быть трудным для переговоров, однако он может быть улучшен за счет целенаправленной коммуникации.

2. Состояние конкуренции

Компания или клиент могут найти сервис (продукт), который нравится им больше, чем ваш, и уйти к конкуренту. Это особенно разрушительная форма оттока, поскольку ваша потеря — это выигрыш вашего конкурента. Этот тип оттока может быть связан с характеристиками и ценами продукта, так и с улучшением обслуживания и клиентского опыта, особенно если конкурент начал снижать ставки.

3. Изменения в характеристиках сервиса (продукта)/его функциональности

Если вы изменив функцию, удалили ее или ввели непопулярное обновление, клиент может посчитать ваш сервис (продукт) менее полезным. Быть восприимчивым к потребностям ваших клиентов очень важно, не только с точки зрения позиционирования вашего сервиса (продукта), но и того, как вы его развития.

Вы можете узнать, что ваши клиенты действительно находят полезным, оценивая данные об их использовании или просто обращаясь к ним напрямую. Если вы проигнорируете эту информацию на свой страх и риск — обновление с полным перечнем изменений функций может привести к неприятной неожиданности.

Предсказание оттока может оказаться битвой само по себе, так что вы, вероятно, не хотите слышать, что это, на самом деле, только половина битвы. После того, как вы точно спрогнозировали свой отток, следующий шаг — сделать что-то, что положительно повлияет на тех клиентов, которые могут уйти.

Поддерживать связь

Существует целый ряд причин, по которым клиент может уйти. Одна очень простая, очень распространенная причина: им не помогают извлечь выгоду из вашего сервиса (продукта). В этих случаях общение с клиентом напрямую может стать лучшим способом превратить его из подверженного риску ухода в удовлетворенного.

Отправляйте электронные письма клиентам, которые не получают полной информации о сервисе (продукте) (например, дополнительные возможности) или чьи подписки истекают, оставляя их под угрозой просрочки платежа. Это можно легко сделать с помощью хорошо оптимизированной CRM или хорошей интеграции системы прогноза оттока.

Стимулировать

Акции, скидки, программы лояльности: все они помогают клиентам чувствовать себя ценными и желанными. Вероятно, это поможет убедить их остаться, особенно если ваша рыночная конкуренция сильна, и вы рискуете быть подорванными в финансовом плане или пока работаете над обновлениями функций.

Стимулирование особенно важно для предотвращения того, чтобы клиенты, имеющие неудовлетворённые потребности, могли удовлетворить их немедленно. Стимулы могут выиграть время, пока вы решаете проблемы с производительностью или расширяете свои услуги.

Анализировать отток

Даже лучшая стратегия не является надежной. Клиенты будут по-прежнему уходить (хотя, мы надеемся, в значительно меньшем количестве) независимо от успеха вашего прогноза. Не зарывайте голову в песок; посмотрите на эти цифры и выясните, что пошло не так с этими клиентами.

Отличная стратегия анализа оттока в целом заключается в планировании карты путешествия вашего клиента с вашим сервисом (продуктом). После того как вы определили основные точки, сравните путешествие клиента с вашими данными оттока, и посмотрите, где риск оттока самый высокий. Во время подписки? Через три месяца? Через два года? После обновления?

Вы даже можете обратиться к клиентам, которые ушли для получения отзыва. Они могут не захотеть предоставить его, но любые отзывы такого рода, которые вы можете получить, чрезвычайно ценны.

Полностью интегрированное уменьшение оттока

Если перспектива объединения в единое целое готовых решений по прогнозированию оттока клиентов вызывает у вас головокружение, то интеграция, нацеленная на то, чтобы помочь вам предсказать и сократить отток, является отличным альтернативным вариантом. Как мы уже видели, Celado UnChurn может быть одним из лучших решений такого рода на рынке, изобилующим опытом подписки мирового класса с алгоритмами, которые используют миллионы точек данных, чтобы вернуть клиентов.

Компании часто используют пассивный метод, когда речь идет об оттоке — установление максимально низких цен, нацеливание на максимально возможный рост клиентов в месяц — всё, кроме тщательной оценки факторов, влияющих на ваш отток, и обеспечения работы этих данных на себя. Ультра-агрессивные методы продажи могут быть эффективными в краткосрочной перспективе, но вы лечите симптомы, а не болезнь.

Разумный подход к прогнозированию оттока — с помощью интеграции собственного решения — позволит вам понять причины, по которым пользователь может уйти и реагировать на них. Успех пользователя с вашим сервисом (продуктом) может зависеть от самых незначительных условий. Использование прогнозирующего решения для обработки вашего оттока даст вам ясность по каждому из них, и в конечном итоге поможет вам преодолеть отток.

#ai #artificalintelligence #ии #искусственныйинтеллект #машинноеобучение #автоматизациябизнеса #отток_клиентов #customer_churn

В статье использовались материалы:

https://www.profitwell.com/blog/churn-prediction