データとテキスト分析が顧客維持を改善する5つの方法

公開: 2022-05-11

データに基づく顧客維持戦略は、最終的にはチームが顧客にアプローチする方法に影響を与えます。これは利益を促進することが証明されています。実際、「すべてのビジネス上の意思決定で顧客データ分析を広範に利用するエグゼクティブチームは、そうでない企業よりも126％の利益の向上が見られます」（McKinsey、2014年）。

これはニュースではありません。ベインが調査した334人の幹部のうち、3分の2以上が、自社がデータと分析に投資していると述べています。そして、期待は高いです。 40％は「大幅にプラス」のリターンを期待しており、さらに8％は「変革」の結果を予測しています（Bain＆Co、2017年）。

Forresterによると、その意図はありますが、「実際に顧客データを一貫して使用してビジネス上の意思決定を行うのは、上級リーダーの15％のみです」（「B2Bマーケターによる顧客成熟度のベンチマークガイド」、Forrester、2017年）。では、企業はデータの必要性を認識していますが、実装するために何らかの魔法が発生することを期待していますか？

「顧客の忠誠心に影響を与えるには、魔法は必要ありません。データが必要です。通常、データはすでに持っていますが、十分に活用されていません。業界に関係なく、今日のほとんどの組織は膨大な量のデータを生成しています。実際、多くのお客様から、データが多すぎるため、最大の問題はすべてのデータをどのように管理するかであると言われています」と、シスコのバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるマイクフラナガンは述べています。

データとテキスト分析が顧客維持を改善する5つの方法

1.データロードマップを作成し、それに固執する

前述のBain＆Coの調査では、経営幹部の30％が、自社にデータと分析を組み込むための明確な戦略が不足していると述べています。マッキンゼーの調査結果は、統合的アプローチを採用すること、つまり分析をサイロで使用するのではなく、ITの一部としてのみ使用するのではなく、成長の戦略的推進力と見なすことで、最終的に望ましい結果を達成できることを示しています（McKinsey、2014年）。

成功する企業は、2つの異なることを行います。1つは、所有しているデータを利用することです。次に、データが何を示しているかを理解したら、組織の変更を実装します。つまり、データがあります。実際にデータを使用し、ビジネスで必要な変更を適用して、データを迅速に実行できるようにしてください。

良いアプローチは、データロードマップを作成し、それに固執することです。組織内で実行する手順は次のとおりです。

企業のKPIが自動化され、スケーラブルで再現性があることを確認します。
主要な利害関係者を集めて、解決したい上位3つのビジネス上の問題を定義します。
問題をデータとシステムの問題に分類します（多くの場合、問題は「データ」ではなく、人々がデータをどのように使用または管理するかにあります）。
計画の技術的実現可能性を評価するとともに、タスクの優先順位付けが必要です。
軌道に乗るために、3か月ごとに進捗状況を再評価します。
人的要因–行動の変化を確実にする

もう1つの重要な要素は、顧客分析に実践的なアプローチをとる上級管理職を採用することです。分析の重要性を理解するだけでなく、分析するスキルも必要なので、採用時のベンチマークとして使用してください。

70％の企業がデータ戦略を実施していますが、多くの企業は、人という1つの要因だけで、必要なものを提供できません。あなたは最先端のツールと優れたデータサイエンティストを持っているかもしれません。ただし、最終的に行動を起こすために社内で必要な正しい行動の変更がなければ、すべての努力は失敗します（Bain＆Co2017）。

従業員がデータ分析の使用に専念していない、内部チームが相互に通信していない、または採用されているデータソリューションがユーザーフレンドリーでない可能性があります。組織内の高度な分析が存続し、繁栄できるようにするには、行動の変化、結果の継続的な監視、および「1チームアプローチ」が必要です（Bain＆Co、2017年）。ここで驚くことはありません。行動の変化はパフォーマンス改善計画の最も難しい部分であり、38％もの変化の取り組みが失敗する理由です（Bain＆Co、2016年）。

2.高品質のリードのみに焦点を当てる

主要なターゲット顧客と類似している場合、顧客は解約する可能性が低くなります。顧客と潜在的な顧客のリストの両方に関するデータにアクセスできる場合、これは解約する可能性が低い顧客のみに焦点を当てる絶好の機会です。

どのように？あなたの顧客の特徴と特徴をあなたの潜在的な顧客のものと比較するアルゴリズムを適用することによって。既存の顧客と同様の特性（FTEの規模、年間支出、役職、業種）を持っている人は、おそらくあなたの製品を欲しがり、価値があると考え、それゆえに固執する可能性が最も高い人です。これで、セグメンテーションが重要になります。各顧客セグメントは、次の顧客を簡単に識別するのに役立つ個別の機能を提供します。

たとえば、HubSpotのようなツールは、このタイプの情報を統合された方法で提供し、特性とパターンを簡単に確認できます。

3.機械学習手法を使用して予測モデルを作成します

企業は、さまざまなメトリック間の関係を調べるために使用される予測分析など、さまざまなタイプの分析を使用してデータを分析します。

堅実な顧客維持戦略を作成するために、予測分析を使用して、履歴データを確認することで将来について予測を行い、顧客が何を好むか、または嫌うかを知ることができます。

多くの場合、一度に管理および分析する必要のある変数の数に圧倒される可能性があります。高度なスキルを持つデータアナリストがいる場合でも、膨大な量のデータを手動ですばやくふるいにかけて最適な予測モデルを見つけるには、時間と労力がかかります。

保持の最良の予測モデルを作成するには、機械学習の力を利用して、顧客が動揺している理由やブランドに忠実である理由をすばやく正確に明らかにします。

機械学習では、数学、統計、確率を使用して、保持などの重要な結果を最適化するのに役立つ変数間の関係を見つけます。次に、これらのモデルを新しい顧客データに適用して予測を行います。

機械学習アルゴリズムは反復的であり、継続的に学習します。取り込むデータが多いほど、より良い結果が得られます。人間のパフォーマンスと比較して、今日の処理能力のおかげで、彼らは迅速に洞察を提供することができます。

たとえば、分析を使用して、顧客の過去の購入または閲覧履歴に基づいて、どのアップセルまたはクロスセル製品が最も関連性が高いかを特定できます。

多くの場合、企業には高度な分析（データサイエンス）スキルを持つ従業員がいません。サードパーティプロバイダーは、データの統合と分析を自動化するソリューションを提供できます。

4.テキスト分析でデータ主導の洞察を得る

データに基づく深い洞察を得るには、自由回答形式のアンケートの質問に対するフリーテキストの回答を分析することを忘れないでください。そうしないと、見逃してしまうかもしれません。

これは、テキスト分析ソリューションを使用して行うことができます。感情分析を使用するテキスト分析ツールを使用すると、顧客の問題点を簡単に見つけることができます。

また、大量のデータを収集する場合は、実際に使用するようにしてください。ある調査によると、ビジネス上の意思決定に情報を提供するために実際に顧客データを一貫して使用しているのは、シニアリーダーのわずか15％です（ハーバードビジネスレビュー）。

Thematicでは、機械学習と自然言語処理を使用して、調査でのフリーテキストフィードバックの分析を自動化するAIアルゴリズムを開発しました。これにより、企業が顧客データから洞察を得る方法が簡素化されました。

5.適切な顧客を維持することに焦点を当てるセグメント

データ分析を使用して人々を異なるグループにセグメント化することは、各セグメントがブランドや製品にどのように関与しているかを特定できることを意味します。これにより、各サブグループを確認して洞察を引き出し、さまざまなコミュニケーションおよびサービス戦略を採用して、最も必要な顧客の定着率を高めることができます。

顧客の人口統計、ライフスタイル、各カテゴリおよび顧客のタイプによって購入された製品、購入の頻度、購入価値などのデータを分析します。このようにして、どのタイプの顧客が最も収益を上げているかを知ることができます。収益を上げるにはコストがかかりすぎるものもあるので、自分の努力を集中したいかどうかがわかります。

これらのタイプの顧客の違いを理解することは、特にあなたが始めたばかりの場合、場合によってはビジネスを成し遂げたり壊したりする可能性があります。顧客の価値を知ることは、重要な決定を下すことができるために重要です。履歴値、生涯価値、翌年の値、またはセグメントごとの平均顧客価値でセグメント化できます。次に、適切なセグメンテーションを使用して、ターゲットを絞った製品推奨オファーを作成します。顧客をセグメント化して、さまざまなチャネル（店舗、オンライン、モバイル）に関連する割引を提供します。少し混乱させてください。すべての顧客が同じオファーを受け取る必要はありません。

セグメンテーションを使用するもう1つの便利な方法は、プロモーションコードの時間感度と季節性を監視することです。販売データを監視することで、これらのコードが午前または午後に頻繁に引き換えられるのか、それとも販売連絡の直後に引き換えられるのかを確認できます。人口統計が何に反応するかを理解すればするほど、適切な行動を取ることに集中できます。

分析のためのトップ3のヒント

複数のデータポイントを収集して、関連する推奨事項を作成できるようにします。

実用的であり、1つのデータだけから推測することは避けてください。カリフォルニアに住んでいる人がウィンターブーツを買うからといって、彼らが同様の製品の提案に襲われたいという意味ではありません。多分彼らはシカゴに住んでいる彼らの妹のためにそれらを買ったのでしょう！

可能な場合は社会的証明を活用してください。

顧客が特定の製品に反応しない場合、必要なのは、同じような他の人がそれらを使用していて満足していることを少し思い出させることだけかもしれません。調査やソーシャルメディアのコメントから、マーケティングコミュニケーションやウェブサイトに肯定的な証言を引き出します。

覚えておいてください。それは、洞察に満ちたデータを重要な具体的な行動に迅速に変換する能力です。

それは事実です。より良いデータはより良い結果を意味します。現在、適切なデータがない場合は、より適切なデータへの道をテストできます。内部データ収集を改善するだけで、多くの場合、より良いデータに到達できます。他の場合には、より良いデータを購入しなければならないかもしれません。優れたデータは静的ではなく、観察、行動、学習の継続的なプロセスです。

最後に、大企業が持つ膨大なデータ量の課題もチャンスです。組織のサイロ全体で構造化および非構造化の履歴データをまとめ、それを継続的な顧客とのやり取りに関する主要なデータと組み合わせると、顧客体験にリアルタイムで影響を与える魅力的な機会が得られます。

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