数据和文本分析提高客户保留率的 5 种方式

已发表: 2022-05-11

由数据推动的客户保留策略最终会影响您的团队将如何接触客户——事实证明，它可以推动利润。事实上，“在所有业务决策中广泛使用客户数据分析的执行团队看到的利润比不这样做的公司提高了 126%”（麦肯锡，2014 年）。

这不是新闻。在贝恩调查的 334 位高管中，超过三分之二的人表示他们的公司正在投资数据和分析。并且期望很高。 40% 的人预计会看到“显着积极”的回报，另有 8% 的人预计会出现“变革性”的结果（贝恩公司，2017 年）。

根据 Forrester 的说法，虽然意图是存在的，但“只有 15% 的高级领导者实际上始终如一地使用客户数据来为业务决策提供信息”（“B2B 营销人员基准客户成熟度指南”，Forrester，2017 年）。那么，公司确实意识到了对数据的需求，但期望会发生某种魔术来实施？

“影响客户忠诚度 [...] 不需要魔法，它需要数据——通常是您已经拥有但没有充分利用的数据。无论哪个行业，当今大多数组织都会生成大量数据。事实上，许多客户告诉我，他们拥有如此多的数据，以至于他们最大的问题是如何管理他们拥有的所有数据”，思科副总裁兼总经理 Mike Fannagan 说。

数据和文本分析提高客户保留率的 5 种方法

1. 制定数据路线图并坚持下去

在上述贝恩公司研究中，多达 30% 的高管表示，他们缺乏将数据和分析嵌入公司的明确战略。麦肯锡的研究结果表明，采用综合方法，即将分析视为增长的战略驱动力，而不是孤立地使用它或仅作为 IT 的一部分，最终会导致实现预期的结果（麦肯锡，2014 年）。

成功的公司做两件事不同：首先，他们利用他们拥有的数据。其次，一旦他们了解数据告诉他们的内容，他们就会实施组织变革。因此，您拥有数据 - 确保您实际使用它并强制执行业务中所需的任何更改以使其快速发生。

一个好的方法是制定数据路线图并坚持下去。您在组织内采取的步骤可以是：

确保企业 KPI 是自动化的、可扩展的和可重复的。
收集关键利益相关者并定义您要解决的前 3 个业务问题。
将问题分类为数据与系统问题（通常您会发现问题根本不在于“数据”，而在于人们如何使用或管理它）。
需要确定任务的优先级以及评估计划的技术可行性。
为了保持正轨，每 3 个月重新评估一次进度。
人为因素——确保行为改变

另一个关键因素是聘请对客户分析采取实际操作方法的高级管理人员。他们不仅需要了解分析的重要性，还需要自己分析分析的技能，因此在招聘时将此作为基准。

尽管 70% 的公司制定了数据战略，但许多公司无法交付所需的东西仅是由于一个因素：人。你可能拥有最先进的工具和优秀的数据科学家；然而，如果没有最终采取行动所需的正确行为改变，所有努力都会失败（Bain & Co 2017）。

员工可能不致力于使用数据分析，内部团队可能不会相互沟通，或者采用的数据解决方案对用户不友好。需要行为改变、持续监控结果以及“一个团队的方法”，以确保组织内的高级分析能够生存和繁荣（Bain & Co，2017）。毫不奇怪，行为改变是任何绩效改进计划中最难的部分，也是为什么多达 38% 的改变努力失败（贝恩公司，2016 年）。

2.只关注高质量的潜在客户

如果客户与您的主要目标客户相似，则他们流失的可能性较小。如果您可以访问有关您的客户和潜在客户列表的数据，那么这是一个很好的机会，可以只关注那些不太可能流失的人。

如何？通过应用算法将客户的特征和特征与潜在客户的特征和特征进行比较。那些与您现有客户具有相似特征（FTE 规模、年度支出、职位、行业类型）的人可能最有可能想要您的产品，发现它有价值并因此留下来。您的细分现在变得至关重要。每个客户群都为您提供独特的功能，帮助您轻松识别下一个客户。

例如，像 HubSpot 这样的工具以集成方式提供此类信息，您可以在其中轻松查看特征和模式。

3. 使用机器学习方法创建预测模型

公司使用不同类型的分析来分析数据，包括预测分析，用于查看不同指标之间的关系。

为了创建可靠的客户保留策略，我们可以使用预测分析来预测未来，通过查看历史数据来了解客户可能喜欢或不喜欢什么。

通常，您可能会被必须同时管理和分析的变量数量所淹没。尽管您手头可能有一位技术娴熟的数据分析师，但手动快速筛选海量数据以找到最佳预测模型仍然是耗时且劳动密集型的。

要创建最佳的留存预测模型，请依靠机器学习的力量来快速准确地发现客户流失或他们对您的品牌忠诚的根本原因。

机器学习使用数学、统计数据和概率来寻找变量之间的联系，以帮助优化重要结果，例如留存率。然后将这些模型应用于新的客户数据以进行预测。

机器学习算法是迭代的并且在持续的基础上学习。他们摄取的数据越多，获得的效果就越好。与人类的表现相比，由于当今的处理能力，他们可以快速提供洞察力。

例如，您可以根据客户过去的购买或浏览历史，使用分析来确定哪些追加销售或交叉销售产品最相关。

通常，公司没有具有高级分析（数据科学）技能的员工。第三方提供商可以提供自动化数据集成和分析的解决方案。

4. 通过文本分析获得数据驱动的见解

要获得深入的、数据驱动的见解，请不要忘记分析您对开放式调查问题的自由文本回复。如果你不这样做，你很可能会想念他们！

您可以使用文本分析解决方案来做到这一点。借助使用情绪分析的文本分析工具，可以轻松发现客户痛点。

而且，如果您收集大量数据，请确保您实际使用它。一项研究发现，只有 15% 的高级领导者实际上始终如一地使用客户数据来为业务决策提供信息（哈佛商业评论）。

在 Thematic，我们开发了一种 AI 算法，该算法使用机器学习和自然语言处理自动分析调查中的自由文本反馈，从本质上简化了企业从客户数据中获取洞察力的方式。

5. 细分以专注于留住合适的客户

使用数据分析将人们分成不同的群体意味着您可以确定每个群体如何与您的品牌和产品互动。然后，您可以查看每个子组并得出见解，然后采用不同的沟通和服务策略来增加您最想要的客户的保留率。

分析数据，例如您的客户人口统计数据、生活方式、每个类别和客户类型购买的产品、购买频率和购买价值。通过这种方式，您将发现哪种类型的客户带来的收入最多。有些成本太高而无法带来收入，因此您会知道是否要集中精力。

了解这些类型的客户之间的区别，在某些情况下可以成就或破坏业务，尤其是在您刚刚起步的情况下。了解客户价值对于做出关键决策至关重要。您可以按历史价值、生命周期价值、未来一年的价值或按细分市场的平均客户价值进行细分。使用正确的细分，您将创建具有高度针对性的产品推荐服务。细分您的客户，为不同渠道（店内、在线、移动）提供相关折扣。稍微混合一下，每个客户都不必收到相同的报价。

使用细分的另一种有用方法是监控促销代码的时间敏感性和季节性。通过监控销售数据，您可以查看这些代码是在上午还是下午更频繁地被兑换，或者可能在销售沟通之后立即被兑换。您对人群的反应了解得越多，您就越能专注于采取正确的行动。

分析的三大技巧

收集多个数据点以便能够提出相关建议。

务实，避免仅根据一份数据做出假设。因为住在加利福尼亚的人购买冬靴并不意味着他们想被类似的产品推荐轰炸。也许他们是为住在芝加哥的姐姐买的！

尽可能利用社会证明。

如果您的客户对某些产品没有反应，也许他们所需要的只是提醒一下与他们相似的其他人正在使用它们并且对它们感到满意。从调查和社交媒体评论中获取积极的推荐信到您的营销传播和网站。

请记住：将有洞察力的数据迅速转化为具体行动的能力才是最重要的。

这是事实：更好的数据意味着更好的结果。如果您现在没有好的数据，您可以测试获得更好数据的方法。仅仅通过改进您的内部数据收集，您通常可以获得更好的数据。在其他情况下，您可能需要购买更好的数据。好的数据不是静态的，它是一个不断观察、行动和学习的过程。

最后，大型企业所拥有的海量数据的挑战，也是机遇。将跨组织孤岛的结构化和非结构化历史数据整合在一起，并将其与有关持续客户交互的关键数据相结合，为实时影响客户体验提供了一个极具吸引力的机会。

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