Müştəri itkisinin proqnozlaşdırıcı analitikası keçmiş qarşılıqlı əlaqə nümunələrini təhlil etməklə xidmətlərinizdən və ya məhsullarınızdan istifadəni dayandırma ehtimalı olan fərdləri və ya müəssisələri müəyyən etmək prosesini ifadə edir. Təşkilatlar bu modellərdən gediş baş verməmişdən əvvəl onu qabaqcadan görmək üçün istifadə edirlər ki, bu da komandalara xüsusi saxlama təklifləri və ya dəstək düzəlişləri ilə müdaxilə etməyə imkan verir. İntuisiyaya güvənmək əvəzinə davranış dəyişikliklərini izləməklə bizneslər resursları ən çox diqqətə ehtiyacı olan hesablara daha səmərəli şəkildə yönəldə bilərlər.
Proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə itki risklərini necə müəyyən edir?
Proqnozlaşdırıcı modellər müştəri qarşılıqlı əlaqələrini, dəstək tarixçəsini, istifadə tezliyini və ödəniş statusunu ehtiva edən tarixi məlumat dəstlərini daxil etməklə işləyir. Tipik hesabda bu alətlər giriş tezliyinin qəfil azalması, dəstək biletlərinin həcminin artması və ya xüsusiyyət istifadəsinin azalması kimi anomaliyaları skan edir. Bu dəyişənlər abunəliklərini bitirmiş əvvəlki müştərilərdə görülən nümunələr ilə üst-üstə düşdükdə, model cari istifadəçiyə risk balı təyin edir. Bu bal hesab menecerləri üçün əlaqə proqramlarına başlamaq üçün aydın siqnal verir. Bu yüksək risk ballarına diqqət yetirməklə komandanız müdaxilə tələb etməyən razı müştərilərə vaxt itirməkdən qaçınır. Modelin dəqiqliyi quraşdırma mərhələsində təmin edilən tarixi məlumatların keyfiyyətindən və miqdarından çox asılıdır.
Bu sistemlərin qurulması tez-tez CRM-inizin xüsusi analitik platforma ilə inteqrasiyasını əhatə edir. Məsələn, abunə proqram təminatı şirkəti ödəniş sistemindən, yardım masası proqramından və məhsul analitikası alətindən əldə edilən məlumatları mərkəzi anbara daxil edə bilər. Model daha sonra xüsusi hadisələr və müştərinin sonradan itirilməsi arasındakı əlaqələri axtarır. Adətən görünür ki, ilk otuz gün ərzində xüsusi onбординq xüsusiyyətləri ilə əlaqə saxlamayan müştərilərin daha sonra ləğv etmə ehtimalı daha yüksəkdir. Bu xüsusi nümunələrin müəyyən edilməsi istifadəçiləri həmin nəzərdən qaçırılan xüsusiyyətləri erkən sınaqdan keçirməyə təşviq edən e-poçt ardıcıllığını avtomatlaşdırmağa imkan verir və proaktiv təhsil vasitəsilə gələcək itki ehtimalını effektiv şəkildə azaldır.
İtki modeliniz üçün əsas məlumat nöqtələri
- Giriş tezliyi və sessiya müddətinin zamanla dəyişməsi.
- Təqdim olunan dəstək biletlərinin həcmi və əhval-ruhiyyəsi.
- Ödəniş tarixçəsi və rədd edilmiş əməliyyatların tezliyi.
- Əsas məhsul xüsusiyyətlərinin istifadə nisbətləri.
- Marketinq e-poçtları və təhsil məzmunu ilə əlaqə.
Müştərinin gedə biləcəyini hansı siqnallar göstərir?
İtki davranışında ümumi nümunə qarşılıqlı əlaqə dərinliyinin azalmasıdır. Əvvəllər idarə panelini hər gün yoxlayan istifadəçi həftədə yalnız bir və ya iki dəfə dax olmağa başlayırsa, bu, xəbərdarlıq əlaməti kimi xidmət edir. Digər ümumi göstərici dəstək sorğularının təbiətindəki dəyişiklikdir. Tez-tez texniki şikayətlər və ya əsas tapşırıqların yerinə yetirilməsi ilə bağlı təkrar suallar istifadəçinin məhsul interfeysindən məyus olduğunu göstərə bilər. Bu əlamətlər göründükdə, hesab menecerləri üçün əvvəlcədən təyin edilmiş planın olması faydalıdır. Buraya şəxsi yoxlama zəngi, xüsusi endirim və ya istifadəçinin hələ kəşf etmədiyi xüsusiyyətlərin nümayişi daxil ola bilər. Bu əlamətlərə erkən müraciət etmək sadəcə olaraq özünü diqqətdən kənarda hiss edən müştərilərin səssiz gedişinin qarşısını alır.
Alien Road itkinin proqnozlaşdırıcı analitikasını necə tətbiq edir
Alien Road-da biz müştərilərimiz üçün bu alətləri inteqrasiya edərkən strukturlaşdırılmış yola əməl edirik. Biz mövcud məlumat infrastrukturunu yoxlamaq üçün kəşf mərhələsi ilə başlayırıq, CRM və məhsul analitikası alətlərinin proqnozlaşdırma mühərrikinə təmiz, ardıcıl siqnallar göndərməsini təmin edirik. Məlumat boru xətti etibarlı olduqdan sonra biz modeli müştəriləri aşağı, orta və yüksək olaraq etiketlədiyimiz risk səviyyəsinə görə təsnif etmək üçün konfiqurasiya edirik. Daha sonra müştərilərimiz üçün hazırda yüksək risk kateqoriyasında olan hesabları vurğulayan xüsusi idarə panelləri qururuq. Məsələn, biz müştəri şirkətində əsas maraqlı tərəf fəaliyyət balını otuz faizdən çox azatdıqda hesab menecerini dərhal xəbərdar edən avtomatlaşdırılmış xəbərdarlıq sistemi qura bilərik. Bu, hesabın xüsusi istifadə profilinə uyğunlaşdırılmış sürətli cavab verməyə imkan verir.
Biznesiniz üçün düzgün strategiyanın seçilməsi
| Biznes Modeli | İtki Diqqəti | Tipik Müdaxilə |
|---|---|---|
| SaaS Abunəliyi | İstifadə nümunələri | Onбординq yardımı |
| E-ticarət | Alış tezliyi | Loyallıq endirimləri |
| Xidmət Agentliyi | Rəy balları | Strategiya icmalı |
Niyə əl ilə itki izləməsindən qaçınmalısınız?
Əl ilə izləmə çox vaxt uğursuz olur, çünki o, insan yaddaşına və müxtəlif şöbələr üzrə parçalanmış məlumatlara əsaslanır. Mərkəzi proqnozlaşdırıcı model olmadan ləğv bildirişi gələnə qədər hesabın tədricən tənəzzülünü qaçırmaq asandır. Avtomatlaşdırılmış sistemlər heç bir müştərinin sadəcə hesab menecerinin dərhal siyahısında olmadığı üçün diqqətdən kənarda qalmadığını təmin edir. Təxminləri aradan qaldıraraq, komandanız gündəlik işlərinə rəhbərlik etmək üçün obyektiv məlumatlara etibar edə bilər. Bu yanaşma bütün istifadəçilər üçün ardıcıl təcrübə yaradır, çünki hər bir müştəri eyni meyarlar dəstinə qarşı qiymətləndirilir. O, həm də proqram təminatı risk altında olan hesabların ilkin identifikasiyasını idarə etdiyi üçün biznesə mütənasib sayda işçi heyəti işə götürmədən saxlama səylərini miqyaslaşdırmağa imkan verir.
Tez-Tez Verilən Suallar
İtki modelimizi nə qədər tez-tez yeniləməliyik?
Əksər bizneslər modellərini aylıq əsasda yeniləməkdən faydalanır. Bu tezlik sistemə istifadədəki müvəqqəti dalğalanmalara məhəl qoymadan təzə davranış məlumatlarını daxil etməyə imkan verir. Əgər biznesiniz yüksək sürətli dəyişikliklər yaşayırsa, müştəri əhval-ruhiyyəsindəki sürətli dəyişikliklərdən qabaqda olmaq üçün risk ballarının həftəlik nəzərdən keçirilməsini nəzərdən keçirə bilərsiniz.
İtki analitikasını idarə etmək üçün böyük komandaya ehtiyacım varmı?
Böyük komandaya ehtiyacınız yoxdur, lakin aydın proseslərə ehtiyacınız var. Bu analitikadan istifadə etməyin məqsədi mövcud komandanızı daha səmərəli etməkdir. Risk altında olan istifadəçilərin identifikasiyasını avtomatlaşdırmaqla işçiləriniz əl ilə cədvəl işləri görmək əvəzində enerjilərini ən çox ehtiyac duyulan yerə yönəldə bilərlər.
Məlumatlarım mükəmməl təmiz deyilsə necə?
Bu gün mövcud olan məlumatlarla başlayın. Ödəniş tarixçəsi və giriş hadisələri kimi ən etibarlı siqnallara diqqət yetirməklə natamam məlumatlarla belə faydalı model qura bilərsiniz. Daxili qeydiyyatınız müxtəlif müştəri təmas nöqtələrinizdə daha ardıcıl və ətraflı olduqca məlumat daxiletmələrini zamanla təkmilləşdirin.
Proqnozlaşdırıcı analitika bütün itkiləri dayandıra bilərmi?
Heç bir sistem hər bir itki halının qarşısını ala bilməz. Bəzi müştərilər büdcə kəsirləri və ya öz biznes strategiyalarındakı dəyişikliklər kimi nəzarətinizdən kənar səbəblərə görə gedirlər. Bununla belə, bu alətlər zəif dəstək təcrübələri və ya məhsul əlaqəsinin olmaması kimi qarşısı alına bilən problemlər səbəbindən gedən müştəriləri saxlamağa kömək edir.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Keçən il müştərilərin getmələri üçün səbəb kimi göstərdiyi əsas üç səbəbi sadalamaqla bu həftə başlayın. Bu səbəbləri müəyyən etdikdən sonra, bu hadisələrdən əvvəl gələn hər hansı siqnalları ələ keçirib-keçirmədiyinizi görmək üçün cari məlumatlarınıza baxın. Məsələn, müştərilər təlimin olmaması səbəbindən gedirlərsə, təlim sessiyalarınızda kimin iştirak etdiyinin qeydləri üçün məlumat bazanızı yoxlayın. Təlimdə iştirakın olmamasının itkinin ümumi göstəricisi olduğunu aşkar etsəniz, dərhal hədəflənmiş əlaqə kampaniyası üçün həmin istifadəçilərə üstünlük verə bilərsiniz. Bu praktik addım dərhal mürəkkəb proqram təminatı quraşdırmasına ehtiyac duyulmadan proqnozlaşdırıcı məntiqin effektivliyini sınamağa imkan verir. Əlaqəinizin nəticələrini sənədləşdirin və saxlama strategiyanızın gələcək mərhələləri üçün məlumat toplamağınızı yaxşılaşdırmaq üçün həmin öyrənmələrdən istifadə edin.
- Əskik qarşılıqlı əlaqə məlumatları üçün cari müştəri bazanızı yoxlayın.
- Keçmiş gedişlərə əsasən yüksək riskli göstəricilərin siyahısını yaradın.
- Aşağı istifadə fəaliyyəti üçün CRM-də sadə xəbərdarlıq qurun.
- Risk altında olan hesablar üçün üç fərdiləşdirilmiş e-poçt şablonu hazırlayın.
- Otuz gündən sonra bu müdaxilələrin performansını nəzərdən keçirin.
Saxlanmaya diqqət yetirmək səbir və sabit təkmilləşdirmə tələb edən uzunmüddətli öhdəlikdir. Siz daha çox məlumat topladıqca modelləriniz daha dəqiq olacaq və komandanız gedişdən əvvəl davranışdakı incə dəyişiklikləri müəyyən etməkdə daha bacarıqlı olacaq. Məlumatlara diqqət yetirin, müdaxilələrinizi uyğun saxlayın və sadiq istifadəçilərin dayanıqlı bazasını qurmaq üçün müştəri təcrübəsinə üstünlük verin. Bu təcrübələrin ardıcıl tətbiqi ilə siz müştərinin sağlamlığının daha aydın mənzərəsini görəcək və lazım olduqda hərəkətə keçməyə daha yaxşı hazır olacaqsınız.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması