5 sposobów, w jakie analityka danych i tekstu poprawia retencję klientów

Strategie utrzymania klientów oparte na danych ostatecznie wpływają na to, jak Twój zespół będzie podchodził do klientów — udowodniono, że przynosi to zysk. W rzeczywistości „zespoły wykonawcze, które intensywnie wykorzystują analizę danych klientów we wszystkich decyzjach biznesowych, odnotowują 126% poprawę zysków w porównaniu z firmami, które tego nie robią” (McKinsey, 2014).

To nie jest nowość. Spośród 334 menedżerów ankietowanych przez Bain ponad dwie trzecie stwierdziło, że ich firmy inwestują w dane i analizy. A oczekiwania są wysokie. 40% spodziewa się uzyskać „znacznie pozytywne” zwroty, a kolejne 8% przewiduje „transformacyjne” wyniki (Bain & Co, 2017).

Chociaż taki zamiar jest taki, według firmy Forrester „tylko 15% starszych liderów faktycznie wykorzystuje dane klientów w sposób spójny do podejmowania decyzji biznesowych” („The B2B Marketers Guide to Benchmarking Customer Maturity”, Forrester, 2017). Czyli firmy zdają sobie sprawę z zapotrzebowania na dane, ale spodziewają się, że w celu ich wdrożenia wydarzy się jakaś magia?

„Wpływanie na lojalność klientów […] nie wymaga magii, wymaga danych – zazwyczaj danych, które już posiadasz, ale których nie wykorzystujesz w pełni. Niezależnie od branży większość organizacji generuje dziś góry danych. W rzeczywistości wielu klientów mówi mi, że mają tak dużo danych, że ich największym problemem jest zarządzanie wszystkimi posiadanymi danymi” — mówi Mike Flannagan, wiceprezes i dyrektor generalny Cisco.

5 sposobów analizy danych i tekstu na poprawę utrzymania klientów

1. Opracuj mapę drogową dotyczącą danych i trzymaj się jej

Aż 30% menedżerów we wspomnianym badaniu Bain & Co stwierdziło, że brakuje im jasnej strategii osadzania danych i analityki w swoich firmach. Wyniki McKinsey pokazują, że przyjęcie podejścia integracyjnego, czyli postrzeganie analityki jako strategicznego czynnika wzrostu, zamiast używania jej w silosie lub tylko jako części IT, ostatecznie prowadzi do osiągnięcia pożądanego rezultatu (McKinsey, 2014).

Firmy odnoszące sukcesy robią dwie rzeczy inaczej: po pierwsze, wykorzystują posiadane dane. Po drugie, wdrażają zmiany organizacyjne, gdy zrozumieją, co mówią im dane. Masz więc dane – upewnij się, że faktycznie z nich korzystasz i egzekwuj wszelkie zmiany potrzebne w firmie, aby szybko się to udało.

Dobrym podejściem jest opracowanie mapy drogowej danych i trzymanie się jej. Kroki, które podejmujesz w organizacji, mogą polegać na:

1. Upewnij się, że korporacyjne KPI są zautomatyzowane, skalowalne i powtarzalne.
2. Zbierz kluczowych interesariuszy i zdefiniuj 3 najważniejsze problemy biznesowe, które chcesz rozwiązać.
3. Podziel problemy na dane i problemy z systemami (często okaże się, że problem wcale nie dotyczy „danych”, ale sposobu, w jaki ludzie z nich korzystają lub nimi zarządzają).
4. Wymagana jest hierarchizacja zadań wraz z oceną technicznej wykonalności Twojego planu.
5. Aby pozostać na dobrej drodze, co 3 miesiące ponownie oceniaj postępy.
6. Czynnik ludzki – zapewnij zmianę zachowań

Innym kluczowym czynnikiem jest zatrudnianie wyższej kadry kierowniczej, która zajmuje się praktycznym podejściem do analityki klienta. Nie tylko muszą rozumieć znaczenie analityki, ale także posiadać umiejętności samodzielnego jej analizowania, więc używaj tego jako punktu odniesienia podczas zatrudniania.

Chociaż 70% firm ma wdrożone strategie dotyczące danych, wiele z nich nie dostarczy tego, co jest potrzebne, tylko z jednego czynnika: ludzi. Możesz mieć najbardziej zaawansowane narzędzia i doskonałych analityków danych; jednak wszystkie wysiłki kończą się niepowodzeniem bez odpowiednich zmian behawioralnych potrzebnych wewnętrznie do ostatecznego podjęcia działań (Bain & Co 2017).

Pracownicy mogą nie być zaangażowani w korzystanie z analityki danych, zespoły wewnętrzne mogą nie komunikować się ze sobą lub przyjęte rozwiązania dotyczące danych nie są przyjazne dla użytkownika. Potrzebna jest zmiana behawioralna, ciągłe monitorowanie wyników, a także „podejście jednego zespołu”, aby zapewnić, że zaawansowana analityka w organizacji może przetrwać i prosperować (Bain & Co, 2017). Nie ma tu niespodzianek, zmiana zachowania jest najtrudniejszą częścią każdego planu poprawy wydajności i dlaczego aż 38% wysiłków na rzecz zmiany kończy się niepowodzeniem (Bain & Co, 2016).

2. Skup się tylko na wysokiej jakości leadach

Klienci są mniej skłonni do rezygnacji, jeśli są podobni do Twoich głównych klientów docelowych. Jeśli masz dostęp zarówno do danych o swoich klientach, jak i do listy potencjalnych klientów, jest to świetna okazja, aby skupić się tylko na tych, którzy są mniej skłonni do odejścia.

Jak? Stosując algorytmy porównujące cechy i cechy Twoich klientów z cechami Twoich potencjalnych klientów. Ci, którzy mają podobne cechy (wielkość FTE, roczne wydatki, stanowisko, rodzaj branży) do Twoich obecnych klientów, są prawdopodobnie tymi, którzy najprawdopodobniej będą chcieli Twojego produktu, uznają go za wartościowy i dlatego pozostaną w pobliżu. Twoja segmentacja staje się teraz kluczowa. Każdy segment klientów zapewnia różne funkcje, które ułatwiają identyfikację kolejnych klientów.

Na przykład narzędzia takie jak HubSpot dostarczają tego typu informacje w zintegrowany sposób, dzięki czemu można łatwo zobaczyć cechy i wzorce.

3. Wykorzystaj metody uczenia maszynowego do tworzenia modeli predykcyjnych

Firmy analizują dane za pomocą różnych rodzajów analityki, w tym analityki predykcyjnej, która służy do przyjrzenia się powiązaniom między różnymi metrykami.

Aby stworzyć solidne strategie utrzymania klientów, możemy korzystać z analiz predykcyjnych, aby przewidywać przyszłość, patrząc na dane historyczne, aby dowiedzieć się, co klienci mogą lubić lub nie.

Często możesz być przytłoczony liczbą zmiennych, którymi musisz jednocześnie zarządzać i analizować. Chociaż możesz mieć pod ręką wysoce wykwalifikowanego analityka danych, ręczne i szybkie przeszukiwanie ogromnej ilości danych w celu znalezienia optymalnego modelu predykcyjnego nadal jest czasochłonne i pracochłonne.

Aby stworzyć najlepsze predykcyjne modele retencji, polegaj na mocy uczenia maszynowego, aby szybko i dokładnie odkryć podstawowe powody, dla których klienci odchodzą lub są lojalni wobec Twojej marki.

Uczenie maszynowe wykorzystuje matematykę, statystyki i prawdopodobieństwo, aby znaleźć powiązania między zmiennymi, które pomagają zoptymalizować ważne wyniki, takie jak retencja. Modele te są następnie stosowane do nowych danych klientów w celu dokonania prognoz.

Algorytmy uczenia maszynowego są iteracyjne i uczą się w sposób ciągły. Im więcej danych przyswajają, tym lepiej uzyskują. W porównaniu z ludzką wydajnością mogą szybko dostarczać wglądy dzięki dzisiejszym możliwościom przetwarzania.

Na przykład, możesz użyć danych analitycznych, aby określić, które produkty ze sprzedaży dodatkowej lub krzyżowej będą najtrafniejsze na podstawie wcześniejszych zakupów lub historii przeglądania Twojego klienta.

Często firmy nie zatrudniają pracowników z wysokimi umiejętnościami w zakresie analityki (nauki o danych). Dostawcy zewnętrzni mogą zapewnić rozwiązanie, które automatyzuje integrację i analizę danych.

4. Uzyskaj informacje oparte na danych dzięki analizie tekstu

Aby uzyskać szczegółowe informacje oparte na danych, nie zapomnij przeanalizować odpowiedzi tekstowych na pytania z ankiety otwartej. Jeśli tego nie zrobisz, możesz za nimi tęsknić!

Możesz to zrobić za pomocą rozwiązań do analizy tekstu. Dzięki narzędziu do analizy tekstu, które wykorzystuje analizę nastrojów, łatwo jest wykryć problemy klientów.

A jeśli zbierasz dużo danych, upewnij się, że faktycznie ich używasz. Jedno z badań wykazało, że tylko 15% liderów wyższego szczebla faktycznie konsekwentnie wykorzystuje dane klientów do podejmowania decyzji biznesowych (Harvard Business Review).

W Thematic opracowaliśmy algorytm sztucznej inteligencji, który automatyzuje analizę informacji zwrotnych w postaci dowolnego tekstu w ankietach z wykorzystaniem uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego, a co za tym idzie, uprościł sposób, w jaki firmy uzyskują wgląd w dane klientów.

5. Segment skoncentrowany na utrzymaniu właściwych klientów

Korzystanie z analizy danych do podziału ludzi na różne grupy oznacza, że ​​możesz określić, w jaki sposób każdy segment angażuje się w Twoją markę i produkt. Pozwala to następnie przyjrzeć się każdej podgrupie i wyciągnąć wnioski, a następnie przyjąć różne strategie komunikacji i obsługi, aby zwiększyć retencję najbardziej poszukiwanych klientów.

Analizuj dane, takie jak dane demograficzne klientów, styl życia, zakupione produkty według każdej kategorii i typu klienta, częstotliwość zakupów i wartość zakupów. W ten sposób dowiesz się, którzy klienci generują największe przychody. Niektóre kosztują zbyt dużo, aby zapewnić przychody, więc będziesz wiedzieć, czy chcesz się na nich skoncentrować.

Zrozumienie różnicy między tymi typami klientów może w niektórych przypadkach zaowocować lub zepsuć biznes, zwłaszcza jeśli dopiero zaczynasz. Znajomość wartości klienta jest kluczowa, aby móc podejmować krytyczne decyzje. Możesz segmentować według wartości historycznej, wartości od początku istnienia, wartości na następny rok lub średniej wartości klienta według segmentu. Korzystając z odpowiedniej segmentacji, utworzysz wysoce ukierunkowane oferty rekomendacji produktów. Posegmentuj swoich klientów, aby oferować odpowiednie rabaty w różnych kanałach (w sklepie, online, mobilnie). Trochę to pomieszaj, każdy klient nie musi otrzymać tej samej oferty.

Innym przydatnym sposobem korzystania z segmentacji jest monitorowanie wrażliwości czasowej i sezonowości kodów promocyjnych. Monitorując dane sprzedażowe, możesz zobaczyć, czy te kody są realizowane częściej rano, po południu, a może bezpośrednio po komunikacji sprzedażowej. Im więcej wiesz o tym, na co reaguje dana grupa demograficzna, tym bardziej możesz skupić się na podejmowaniu właściwych działań.

3 najważniejsze wskazówki dotyczące analizy

Zbierz wiele punktów danych, aby móc formułować odpowiednie zalecenia.

Bądź pragmatyczny i unikaj przyjmowania założeń na podstawie tylko jednego fragmentu danych. To, że ktoś mieszkający w Kalifornii kupuje buty zimowe, nie oznacza, że ​​chce być bombardowany podobnymi propozycjami produktów. Może kupili je dla swojej siostry mieszkającej w Chicago!

Wykorzystaj dowód społeczny, gdzie tylko możesz.

Jeśli Twoi klienci nie reagują na określone produkty, być może wystarczy im małe przypomnienie, że inni podobni do nich używają ich i są z nich zadowoleni. Zbieraj pozytywne referencje z ankiet i komentarzy w mediach społecznościowych do swojej komunikacji marketingowej i strony internetowej.

Pamiętaj: liczy się umiejętność szybkiego przełożenia wnikliwych danych na konkretne działania.

To fakt: lepsze dane to lepsze wyniki. Jeśli nie masz teraz dobrych danych, możesz przetestować swoją drogę do lepszych danych. Po prostu poprawiając wewnętrzne gromadzenie danych, często można uzyskać lepsze dane. W innych przypadkach może być konieczne zakupienie lepszych danych. Dobre dane nie są statyczne, to ciągły proces obserwacji, działania i uczenia się.

Wreszcie, wyzwaniem ogromnego wolumenu danych, jaki mają duże firmy, jest również szansa. Łączenie ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych historycznych z różnych silosów organizacyjnych oraz łączenie ich z kluczowymi danymi na temat bieżących interakcji z klientami zapewnia atrakcyjną możliwość wpływania na doświadczenia klientów w czasie rzeczywistym.

Ten artykuł został opublikowany tutaj jako pierwszy.