5 cara analisis data dan teks meningkatkan retensi pelanggan

Strategi retensi pelanggan yang didorong oleh data pada akhirnya memengaruhi bagaimana tim Anda akan mendekati pelanggan — ini terbukti mendorong keuntungan. Faktanya, “tim eksekutif yang menggunakan analitik data pelanggan secara ekstensif di semua keputusan bisnis melihat peningkatan laba 126% dibandingkan perusahaan yang tidak” (McKinsey, 2014).

Ini bukan berita. Di antara 334 eksekutif yang disurvei oleh Bain, lebih dari dua pertiga mengatakan bahwa perusahaan mereka berinvestasi dalam data dan analitik. Dan ekspektasinya tinggi. 40% mengharapkan untuk melihat pengembalian "positif secara signifikan", dengan 8% lainnya memprediksi hasil "transformasional" (Bain & Co, 2017).

Sementara niatnya ada, menurut Forrester, “hanya 15% pemimpin senior yang benar-benar menggunakan data pelanggan secara konsisten untuk menginformasikan keputusan bisnis” (“The B2B Marketers Guide to Benchmarking Customer Maturity”, Forrester, 2017). Jadi, perusahaan menyadari perlunya data tetapi mengharapkan semacam keajaiban terjadi untuk mengimplementasikannya?

“Mempengaruhi loyalitas pelanggan […] tidak memerlukan keajaiban, itu membutuhkan data – biasanya data yang sudah Anda miliki tetapi tidak digunakan secara maksimal. Terlepas dari industrinya, sebagian besar organisasi saat ini menghasilkan segunung data. Faktanya, banyak pelanggan memberi tahu saya bahwa mereka memiliki begitu banyak data sehingga masalah terbesar mereka adalah bagaimana mengelola semua data yang mereka miliki”, kata Mike Flannagan, wakil presiden, dan manajer umum Cisco.

5 Cara Analisis Data dan Teks Meningkatkan Retensi Pelanggan

1. Kembangkan peta jalan data dan patuhi itu

Sebanyak 30% eksekutif dalam studi Bain & Co yang disebutkan di atas mengatakan bahwa mereka tidak memiliki strategi yang jelas untuk menyematkan data dan analitik di perusahaan mereka. Temuan McKinsey menunjukkan bahwa mengambil pendekatan integratif, yang berarti melihat analitik sebagai pendorong strategis pertumbuhan alih-alih menggunakannya secara terpisah atau hanya sebagai bagian dari TI, pada akhirnya mengarah pada pencapaian hasil yang diinginkan (McKinsey, 2014).

Perusahaan yang sukses melakukan dua hal secara berbeda: Pertama, mereka memanfaatkan data yang mereka miliki. Kedua, mereka menerapkan perubahan organisasi setelah mereka memahami apa yang dikatakan data kepada mereka. Jadi, Anda memiliki data – pastikan Anda benar-benar menggunakannya dan menerapkan perubahan apa pun yang diperlukan dalam bisnis untuk mewujudkannya dengan cepat.

Pendekatan yang baik adalah mengembangkan peta jalan data dan menaatinya. Langkah-langkah yang Anda ambil dalam organisasi dapat berupa:

1. Pastikan KPI perusahaan otomatis, terukur, dan dapat diulang.
2. Kumpulkan pemangku kepentingan utama dan tentukan 3 masalah bisnis teratas yang ingin Anda selesaikan.
3. Kategorikan masalah ke dalam masalah data vs. sistem (seringkali Anda akan menemukan bahwa masalahnya bukan pada "data" sama sekali, tetapi pada bagaimana orang menggunakannya atau mengelolanya).
4. Prioritas tugas diperlukan bersamaan dengan penilaian kelayakan teknis dari rencana Anda.
5. Agar tetap di jalur, nilai kembali kemajuan setiap 3 bulan.
6. Faktor manusia – memastikan perubahan perilaku

Faktor kunci lainnya adalah mempekerjakan eksekutif senior yang melakukan pendekatan langsung terhadap analisis pelanggan. Mereka tidak hanya perlu memahami pentingnya analitik tetapi juga memiliki keterampilan untuk menganalisisnya sendiri, jadi gunakan ini sebagai tolok ukur saat merekrut.

Meskipun 70% perusahaan memiliki strategi data, banyak yang akan gagal memberikan apa yang dibutuhkan karena satu faktor saja: orang. Anda mungkin memiliki alat paling canggih dan ilmuwan data yang sangat baik; namun, semua upaya gagal tanpa perubahan perilaku yang benar yang diperlukan secara internal untuk akhirnya mengambil tindakan (Bain & Co 2017).

Karyawan mungkin tidak berkomitmen untuk menggunakan analitik data, tim internal mungkin tidak berkomunikasi satu sama lain, atau solusi data yang diadopsi tidak ramah pengguna. Perubahan perilaku, pemantauan hasil yang berkelanjutan, bersama dengan “pendekatan satu tim” diperlukan untuk memastikan bahwa analitik tingkat lanjut dalam suatu organisasi dapat bertahan dan berkembang (Bain & Co, 2017). Tidak ada kejutan di sini, perubahan perilaku menjadi bagian tersulit dari rencana peningkatan kinerja dan mengapa sebanyak 38% upaya perubahan gagal (Bain & Co, 2016).

2. Hanya fokus pada prospek berkualitas tinggi

Pelanggan cenderung tidak melakukan churn jika mereka mirip dengan target pelanggan utama Anda. Jika Anda memiliki akses ke data tentang pelanggan Anda dan daftar pelanggan potensial, ini adalah peluang bagus untuk fokus hanya pada mereka yang cenderung tidak melakukan churn.

Bagaimana? Dengan menerapkan algoritme yang membandingkan fitur dan karakteristik pelanggan Anda dengan pelanggan potensial Anda. Mereka yang memiliki karakteristik serupa (ukuran FTE, pengeluaran tahunan, jabatan, jenis industri) dengan pelanggan Anda yang sudah ada mungkin adalah mereka yang paling mungkin menginginkan produk Anda, menganggapnya berharga dan karenanya bertahan. Segmentasi Anda sekarang menjadi penting. Setiap segmen pelanggan memberi Anda fitur berbeda yang membantu mengidentifikasi pelanggan berikutnya dengan mudah.

Misalnya, alat seperti HubSpot menyediakan jenis informasi ini secara terintegrasi, di mana Anda dapat melihat karakteristik dan pola dengan mudah.

3. Gunakan metode pembelajaran mesin untuk membuat model prediktif

Perusahaan menganalisis data menggunakan berbagai jenis analitik, termasuk analitik prediktif, yang digunakan untuk melihat hubungan di antara metrik yang berbeda.

Untuk membuat strategi retensi pelanggan yang solid, kita dapat menggunakan analitik prediktif untuk membuat prediksi tentang masa depan, dengan melihat data historis, untuk mempelajari apa yang mungkin disukai atau tidak disukai pelanggan.

Seringkali, Anda mungkin kewalahan dengan banyaknya variabel yang harus Anda kelola dan analisis sekaligus. Meskipun Anda mungkin memiliki analis data yang sangat terampil, masih memakan waktu dan padat karya untuk secara manual dan cepat menyaring volume data untuk menemukan model prediktif yang optimal.

Untuk membuat model retensi prediktif terbaik, andalkan kecanggihan pembelajaran mesin untuk mengungkap dengan cepat dan akurat alasan mendasar mengapa pelanggan beralih atau mengapa mereka setia pada merek Anda.

Pembelajaran mesin menggunakan matematika, statistik, dan probabilitas untuk menemukan hubungan di antara variabel yang membantu mengoptimalkan hasil penting seperti retensi. Model-model ini kemudian diterapkan pada data pelanggan baru untuk membuat prediksi.

Algoritme pembelajaran mesin bersifat iteratif dan belajar secara terus-menerus. Semakin banyak data yang mereka serap, semakin baik yang mereka dapatkan. Dibandingkan dengan kinerja manusia, mereka dapat memberikan wawasan dengan cepat berkat kemampuan pemrosesan saat ini.

Misalnya, Anda dapat menggunakan analitik untuk mengidentifikasi produk up-sell atau cross-sell mana yang paling relevan berdasarkan pembelian atau riwayat penelusuran pelanggan Anda sebelumnya.

Seringkali, perusahaan tidak memiliki karyawan dengan keterampilan analitik (ilmu data) tingkat tinggi. Penyedia pihak ketiga dapat memberikan solusi yang mengotomatiskan integrasi dan analisis data.

4. Dapatkan wawasan berbasis data dengan analitik teks

Untuk mendapatkan wawasan yang mendalam dan berdasarkan data, jangan lupa untuk menganalisis tanggapan teks bebas Anda terhadap pertanyaan survei terbuka Anda. Jika tidak, Anda mungkin akan merindukan mereka!

Anda dapat melakukannya dengan solusi analitik teks. Dengan alat analitik teks yang menggunakan analisis sentimen, mudah untuk menemukan titik kesulitan pelanggan.

Dan, jika Anda mengumpulkan banyak data, pastikan Anda benar-benar menggunakannya. Satu studi menemukan bahwa hanya 15% pemimpin senior yang benar-benar menggunakan data pelanggan secara konsisten untuk menginformasikan keputusan bisnis (Harvard Business Review).

Di Thematic, kami telah mengembangkan algoritme AI yang mengotomatiskan analisis umpan balik teks bebas dalam survei menggunakan pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami, dan pada dasarnya, menyederhanakan cara bisnis mendapatkan wawasan dari data pelanggan mereka.

5. Segmen untuk fokus mempertahankan pelanggan yang tepat

Menggunakan analitik data untuk mengelompokkan orang ke dalam grup yang berbeda berarti Anda dapat mengidentifikasi bagaimana setiap segmen terlibat dengan merek dan produk Anda. Ini kemudian memungkinkan Anda untuk melihat setiap subkelompok dan menarik wawasan, diikuti dengan mengadopsi strategi komunikasi dan layanan yang berbeda untuk meningkatkan retensi pelanggan yang paling Anda inginkan.

Analisis data seperti demografi pelanggan Anda, gaya hidup, produk yang dibeli oleh setiap kategori dan jenis pelanggan, frekuensi pembelian dan nilai pembelian. Dengan cara ini, Anda akan menemukan jenis pelanggan mana yang mendorong pendapatan paling besar. Beberapa biaya terlalu banyak untuk menghasilkan pendapatan, jadi Anda akan tahu apakah Anda ingin memfokuskan upaya Anda.

Memahami perbedaan antara tipe pelanggan ini, dalam beberapa kasus dapat membuat atau menghancurkan bisnis, terutama jika Anda baru memulai. Mengetahui nilai pelanggan sangat penting untuk dapat membuat keputusan penting. Anda dapat menyegmentasikan berdasarkan nilai historis, nilai umur, nilai selama tahun depan atau nilai pelanggan rata-rata berdasarkan segmen. Dengan menggunakan segmentasi yang tepat, Anda kemudian akan membuat penawaran rekomendasi produk yang sangat bertarget. Segmentasikan pelanggan Anda untuk menawarkan diskon yang relevan untuk saluran yang berbeda (dalam toko, online, seluler). Campurkan sedikit, setiap pelanggan tidak harus menerima penawaran yang sama.

Cara lain yang berguna untuk menggunakan segmentasi adalah dengan memantau kepekaan waktu dan musim dari kode promosi Anda. Dengan memantau data penjualan, Anda dapat melihat apakah kode ini lebih sering ditukarkan di pagi atau sore hari atau mungkin langsung setelah komunikasi penjualan. Semakin banyak Anda tahu tentang apa yang ditanggapi oleh demografis, semakin Anda dapat fokus untuk mengambil tindakan yang tepat.

3 Tip Teratas untuk Analisis

Kumpulkan beberapa titik data untuk dapat membuat rekomendasi yang relevan.

Bersikaplah pragmatis dan hindari membuat asumsi hanya dari satu bagian data. Karena seseorang yang tinggal di California membeli sepatu bot musim dingin tidak berarti mereka ingin dibombardir dengan saran produk serupa. Mungkin mereka membelinya untuk saudara perempuan mereka yang tinggal di Chicago!

Manfaatkan bukti sosial di mana Anda bisa.

Jika pelanggan Anda tidak menanggapi produk tertentu, mungkin yang mereka butuhkan hanyalah sedikit pengingat bahwa orang lain yang mirip dengan mereka menggunakannya dan senang dengan mereka. Tarik testimonial positif dari survei dan komentar media sosial ke komunikasi pemasaran dan situs web Anda.

Ingat: itu adalah kemampuan untuk dengan cepat menerjemahkan data berwawasan ke dalam tindakan nyata yang diperhitungkan.

Itu fakta: data yang lebih baik berarti hasil yang lebih baik. Jika Anda tidak memiliki data yang baik sekarang, Anda dapat menguji cara Anda untuk mendapatkan data yang lebih baik. Hanya dengan meningkatkan pengumpulan data internal, Anda sering kali dapat memperoleh data yang lebih baik. Dalam kasus lain, Anda mungkin harus membeli data yang lebih baik. Data yang baik tidak statis, ini merupakan proses pengamatan, tindakan, dan pembelajaran yang berkesinambungan.

Terakhir, tantangan volume data yang sangat besar yang dimiliki oleh bisnis besar, juga merupakan peluang. Menyatukan data historis terstruktur dan tidak terstruktur di seluruh silo organisasi, dan menggabungkannya dengan data utama tentang interaksi pelanggan yang sedang berlangsung memberikan peluang menarik untuk memengaruhi pengalaman pelanggan secara real time.

Artikel ini pertama kali diterbitkan di sini.