Отток клиентов происходит, когда клиент прекращает сотрудничество с компанией – отменяет подписки на услугу, не продлевает контракт или отказывается от всех покупок и использования продукта или решения. К сожалению, этот процесс неизбежен. Со временем потребности и приоритеты ваших клиентов меняются, и ваш бизнес не всегда будет занимать первое место в их списке. Тем не менее данные об оттоке клиентов помогают компаниям анализировать и понимать свою аудиторию, сценарии использования и путь продукта, на который следует ориентироваться.
По данным экспертов, хороший ежемесячный показатель оттока клиентов может варьироваться от менее чем 0,5 % до 5 % в зависимости от типа клиента и цены продукта.
Что такое прогнозирование оттока клиентов?
Прогнозирование оттока клиентов — это способность компании выявлять клиентов, которые могут уйти, до того, как они это сделают. Конечная цель прогнозирования оттока клиентов — понять, когда именно ожидается отток. Исходя из этого, компании могут определить приоритетность клиентов из группы риска, которые важны для роста, и реализовать персонализированные стратегии для повторного привлечения этих клиентов.
Вы можете спрогнозировать отток клиентов, наблюдая за тем, как они взаимодействуют с вашим продуктом и представителями вашей команды.
5 преимуществ прогнозирования оттока клиентов
-
Удержание ценных клиентов
Увеличение удержания на 5% может увеличить прибыль компании от 25% до 95%. Это также позволяет вам на ранней стадии выявлять ценных клиентов, которые теряют интерес к продукту, и разрабатывать индивидуальные стратегии, позволяющие сделать ваш продукт необходимым в их повседневных рабочих процессах.
-
Повышение удовлетворенности клиентов
Недостаточное использование продукта, высокий процент оттока клиентов и большое количество обращений в службу поддержки — все это признаки оттока клиентов. Но что еще важнее, это признак низкой удовлетворенности клиентов. Отдавая приоритет прогнозированию, вы собираете и анализируете данные, которые показывают, что не так с клиентским опытом на всех этапах.
-
Экономия средств
Прогнозирование оттока помогает компаниям максимизировать свои доходы от существующих клиентов. Такая наглядность позволяет компаниям снизить затраты на привлечение новых клиентов и, что более важно, сократить расходы на неэффективные маркетинговые кампании.
-
Конкурентное преимущество
Стратегии, применяемые для снижения оттока, позволят выделить лидеров из толпы. У лидеров рынка в разных отраслях есть одна общая черта — лояльные клиенты, которые защищают свой бренд и продукт.
-
Принятие решений на основе данных
От анализа и сравнения поведения различных групп пользователей до изучения пути пользователя в приложении и выявления проблемных мест — компании получат больше полезной информации для принятия более эффективных решений. Данные о клиентах и продуктах также помогают компаниям точно оптимизировать систему получения прибыли, не расходуя ресурсы впустую.
7 факторов, влияющих на отток клиентов
Хотя не существует универсального ответа на вопрос, почему происходит отток клиентов, есть несколько общих причин, которые негативно влияют на отношения с клиентами в разных отраслях:
-
Качество продукта или услуги
Продукты и услуги, которые не соответствуют ожиданиям клиентов, заставляют их искать альтернативы с более подходящими предложениями.
-
Цена
Изменение бюджета — один из наиболее постоянных факторов, приводящих к оттоку клиентов. Если ваш продукт больше не является необходимым для клиентов, они с большей вероятностью откажутся от него и будут тратить деньги в другом месте. Покупатели также теряют доверие к брендам, которые повышают цены без предупреждения или без плана действий, который помог бы им адаптироваться к новым изменениям.
-
Поддержка клиентов
Реальность такова, что покупатели не найдут идеальный продукт или услугу, которые решат все их проблемы, но они готовы платить за сотрудничество с компаниями, которые предоставляют клиентам инструменты и ресурсы для достижения желаемых результатов. Для укрепления отношений с покупателями необходимы хорошо обученные команды поддержки и каналы самообслуживания.
-
Предложения конкурентов
Вы не сможете сократить отток клиентов, если не будете отслеживать действия конкурентов и разрабатывать стратегии, которые позволят выделить ваш продукт и аудиторию на фоне других.
-
Вовлеченность клиентов
Низкая вовлеченность обычно означает, что клиенты не используют ваш продукт в полной мере. Вы можете заметить, что некоторые функции не используются, пользователи редко входят в систему и совершают мало действий в приложении.
-
Клиентский опыт
Помимо качества продукта или услуги, люди хотят чувствовать себя уверенными и продуктивными, когда пользуются своими любимыми инструментами. Положительный клиентский опыт с первого дня настраивает покупателей на успех. Эффективная адаптация и обучение клиентов, интуитивно понятный пользовательский интерфейс и надежная поддержка — все это способствует уменьшению количества проблем в приложении и повышению удовлетворенности клиентов.
-
Изменения в жизни
Личные обстоятельства или непредвиденные трудности могут повлиять на то, сможет ли клиент воспользоваться продуктом или услугой. Предоставление клиентам гибких или настраиваемых опций может помочь сохранить отношения с клиентами до тех пор, пока ситуация не прояснится и не нормализуется.
Как спрогнозировать отток клиентов
-
Сбор данных
-
Предварительная обработка данных
-
Выбор модели управления оттоком клиентов
-
Обучение модели
-
Интеграция
Модель должна синхронизироваться с вашими инструментами для мониторинга, анализа и обработки данных о продуктах и клиентах. Сюда входит программное обеспечение для поддержки клиентов, платформа для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), платформы для внедрения цифровых технологий и инструменты для управления проектами.
-
Практические рекомендации
Создавайте рабочие процессы и автоматизируйте их, чтобы вашей команде было удобно создавать собственные отчеты, фильтровать сегменты пользователей и развертывать целевой контент и оптимизации. Если ваша модель выявляет высокий риск оттока для конкретных клиентов, вы должны иметь возможность посмотреть, какие действия привели к этому, и принять взвешенное решение о стратегиях снижения риска.
-
Мониторинг и доработка
По мере роста вашей клиентской базы и усложнения вашего продукта переменные, влияющие на отток, могут со временем меняться. Ваша команда должна регулярно проводить контрольные точки или этапы для оценки качества моделей прогнозирования оттока и выявления возможностей для улучшения.
5 ключевых показателей эффективности и метрик для прогнозирования оттока клиентов
-
Пожизненная ценность клиента (CLV)
CLV — это оценка дохода, который клиент может принести вашему бизнесу за все время сотрудничества. Компании рассчитывают CLV, исходя из затрат на привлечение и удержание клиента, стоимости и частоты покупок, а также возможности привлечения клиентов для продажи и расширения. У клиентов с более высоким CLV меньше шансов на отток, поскольку они больше инвестируют в ваше решение или услугу. Вы также можете определить приоритетность этих клиентов в рамках усилий по снижению оттока.
-
Вовлеченность клиентов
Вовлеченность клиентов определяет, насколько активно клиенты используют услугу или решение в своих повседневных рабочих процессах. Высокая вовлеченность указывает на то, что клиент максимально использует потенциал продукта и находит в нем пользу для своей работы.
Вы можете измерить вовлеченность клиентов, проанализировав типы и частоту действий, совершаемых в рамках продукта, например совершение покупки, отправка заявки или открытие проекта. И наоборот, низкая вовлеченность говорит о том, что клиенты не используют ваш продукт и с большей вероятностью откажутся от него.
-
История покупок
История покупок показывает, как клиенты приобретают товары и услуги у вашей компании. Анализ истории покупок позволяет получить представление о частоте, типах и стоимости покупок. Эти данные можно использовать для анализа и прогнозирования изменений в поведении ваших клиентов.
Например, если клиент начинает реже заказывать товар, это может означать, что он недоволен продуктом и ищет альтернативу. С другой стороны, снижение стоимости покупки может указывать на изменение бюджета и приоритетов клиента. Чем раньше вы заметите эти тенденции, тем быстрее сможете разработать стратегию, которая удовлетворит потребности ваших клиентов и при этом не приведет к их полной потере.
-
Индекс потребительской лояльности (NPS)
NPS измеряет уровень удовлетворенности клиентов и показывает, насколько вероятно, что клиент порекомендует компанию своим знакомым. Как правило, более низкий показатель NPS свидетельствует о меньшей лояльности и вовлечённости клиентов.
-
Взаимодействие с отделом по работе с клиентами
При взаимодействии с отделом по работе с клиентами отслеживается, как часто клиенты обращаются в службу поддержки компании. В зависимости от специфики бизнеса можно отслеживать различные виды взаимодействия и показатели, в том числе количество запросов в службу поддержки от каждого клиента, типы отправленных запросов или время, необходимое для решения этих вопросов. Если у клиента аномально много запросов в службу поддержки, это может указывать на плохой пользовательский опыт или недостаточную адаптацию и обучение.
6 проблем прогнозирования оттока клиентов
Как и большинство стратегий бизнес-прогнозирования, прогнозирование оттока клиентов во многом зависит от точности данных и последовательности процессов. Чтобы быть в курсе взаимодействия с клиентами, нужно обрабатывать большой объем данных. Преобразование этих данных в перспективную аналитическую информацию может оказаться непростой задачей, если компании не готовы столкнуться со следующими проблемами:
-
Качество и количество данных
Прогнозирование оттока — это стратегия, основанная на данных, которая эффективна благодаря эффективному анализу взаимосвязей между различными факторами, влияющими на клиентов. Но если вы используете в модели прогнозирования оттока неточные или неполные данные, она будет давать менее применимые и эффективные результаты для ваших усилий по удержанию клиентов.
-
Сложность модели
Как и для любой инициативы, основанной на передовых технологиях, управляемых искусственным интеллектом, для ее быстрого осуществления требуются глубокие знания и достаточные ресурсы. Организациям в высококонкурентных, сложных или нишевых отраслях могут потребоваться более комплексные методы обучения своих моделей для достижения более глубоких уровней прогнозного анализа. Это отнимает время, увеличивает численность персонала и затраты на технологии.
-
Временные ограничения
Невозможно внедрить модели прогнозирования оттока, если они не обучены, не протестированы и не валидированы. Сбор, очистка и обработка данных о клиентах требуют комплексного подхода. Компаниям необходимо планировать заранее и устанавливать разумные сроки для проведения этих мероприятий, чтобы не откладывать инициативы по удержанию клиентов.
-
Ограниченное количество отзывов клиентов
Для эффективной работы вашей модели прогнозирования оттока клиентов нужны данные о клиентах. Но если данные зависят от отзывов и ответов клиентов, компании могут столкнуться с трудностями, если не достаточное количество покупателей будет участвовать в опросах или раскрывать причины оттока.
-
Ложноположительные и ложноотрицательные результаты
Ни одна технология не идеальна. Модели прогнозирования оттока клиентов иногда могут предсказывать отток клиентов, которые на самом деле не уходят, или не предсказывать отток клиентов, которые уходят. Чтобы избежать этих рисков, команды диверсифицируют свою стратегию и повышают точность прогнозирования оттока клиентов за счет постоянного мониторинга использования продукта и взаимодействия с поддержкой продукта и обучающими материалами.
-
Бизнес-интеграция
Если ваши модели и платформы для прогнозирования оттока не согласуются с существующими рабочими процессами, ваша команда будет тратить ненужное время и усилия на решение утомительных административных и технических проблем. Инструменты, которые вы используете для сбора и анализа данных, должны быть легко интегрированы в ваш продукт, что повысит удобство работы вашей команды по продукту и обработке данных.
Источник: https://whatfix.com/blog/predicting-churn/
