數據和文本分析提高客戶保留率的 5 種方式

已發表: 2022-05-11

由數據推動的客戶保留策略最終會影響您的團隊將如何接觸客戶——事實證明，它可以推動利潤。事實上，“在所有業務決策中廣泛使用客戶數據分析的執行團隊看到的利潤比不這樣做的公司提高了 126%”（麥肯錫，2014 年）。

這不是新聞。在貝恩調查的 334 位高管中，超過三分之二的人表示他們的公司正在投資數據和分析。並且期望很高。 40% 的人預計會看到“顯著積極”的回報，另有 8% 的人預計會出現“變革性”的結果（貝恩公司，2017 年）。

根據 Forrester 的說法，雖然意圖是存在的，但“只有 15% 的高級領導者實際上始終如一地使用客戶數據來為業務決策提供信息”（“B2B 營銷人員基準客戶成熟度指南”，Forrester，2017 年）。那麼，公司確實意識到了對數據的需求，但期望會發生某種魔術來實施？

“影響客戶忠誠度 [...] 不需要魔法，它需要數據——通常是您已經擁有但沒有充分利用的數據。無論哪個行業，當今大多數組織都會生成大量數據。事實上，許多客戶告訴我，他們擁有如此多的數據，以至於他們最大的問題是如何管理他們擁有的所有數據”，思科副總裁兼總經理 Mike Fannagan 說。

數據和文本分析提高客戶保留率的 5 種方法

1. 制定數據路線圖並堅持下去

在上述貝恩公司研究中，多達 30% 的高管表示，他們缺乏將數據和分析嵌入公司的明確戰略。麥肯錫的研究結果表明，採用綜合方法，即將分析視為增長的戰略驅動力，而不是孤立地使用它或僅作為 IT 的一部分，最終會導致實現預期的結果（麥肯錫，2014 年）。

成功的公司做兩件事不同：首先，他們利用他們擁有的數據。其次，一旦他們了解數據告訴他們的內容，他們就會實施組織變革。因此，您擁有數據 - 確保您實際使用它並強制執行業務中所需的任何更改以使其快速發生。

一個好的方法是製定數據路線圖並堅持下去。您在組織內採取的步驟可以是：

確保企業 KPI 是自動化的、可擴展的和可重複的。
收集關鍵利益相關者並定義您要解決的前 3 個業務問題。
將問題分類為數據與系統問題（通常您會發現問題根本不在於“數據”，而在於人們如何使用或管理它）。
需要確定任務的優先級以及評估計劃的技術可行性。
為了保持正軌，每 3 個月重新評估一次進度。
人為因素——確保行為改變

另一個關鍵因素是聘請對客戶分析採取實際操作方法的高級管理人員。他們不僅需要了解分析的重要性，還需要自己分析分析的技能，因此在招聘時將此作為基準。

儘管 70% 的公司製定了數據戰略，但許多公司無法交付所需的東西僅是由於一個因素：人。你可能擁有最先進的工具和優秀的數據科學家；然而，如果沒有最終採取行動所需的正確行為改變，所有努力都會失敗（Bain & Co 2017）。

員工可能不致力於使用數據分析，內部團隊可能不會相互溝通，或者採用的數據解決方案對用戶不友好。需要行為改變、持續監控結果以及“一個團隊的方法”，以確保組織內的高級分析能夠生存和繁榮（Bain & Co，2017）。毫不奇怪，行為改變是任何績效改進計劃中最難的部分，也是為什麼多達 38% 的改變努力失敗（貝恩公司，2016 年）。

2.只關注高質量的潛在客戶

如果客戶與您的主要目標客戶相似，則他們流失的可能性較小。如果您可以訪問有關您的客戶和潛在客戶列表的數據，那麼這是一個很好的機會，可以只關注那些不太可能流失的人。

如何？通過應用算法將客戶的特徵和特徵與潛在客戶的特徵和特徵進行比較。那些與您現有客戶具有相似特徵（FTE 規模、年度支出、職位、行業類型）的人可能最有可能想要您的產品，發現它有價值並因此留下來。您的細分現在變得至關重要。每個客戶群都為您提供獨特的功能，幫助您輕鬆識別下一個客戶。

例如，像 HubSpot 這樣的工具以集成方式提供此類信息，您可以在其中輕鬆查看特徵和模式。

3. 使用機器學習方法創建預測模型

公司使用不同類型的分析來分析數據，包括預測分析，用於查看不同指標之間的關係。

為了創建可靠的客戶保留策略，我們可以使用預測分析來預測未來，通過查看歷史數據來了解客戶可能喜歡或不喜歡什麼。

通常，您可能會被必須同時管理和分析的變量數量所淹沒。儘管您手頭可能有一位技術嫻熟的數據分析師，但手動快速篩選海量數據以找到最佳預測模型仍然是耗時且勞動密集型的。

要創建最佳的留存預測模型，請依靠機器學習的力量來快速準確地發現客戶流失或他們對您的品牌忠誠的根本原因。

機器學習使用數學、統計數據和概率來尋找變量之間的聯繫，以幫助優化重要結果，例如留存率。然後將這些模型應用於新的客戶數據以進行預測。

機器學習算法是迭代的並且在持續的基礎上學習。他們攝取的數據越多，獲得的效果就越好。與人類的表現相比，由於當今的處理能力，他們可以快速提供洞察力。

例如，您可以根據客戶過去的購買或瀏覽歷史，使用分析來確定哪些追加銷售或交叉銷售產品最相關。

通常，公司沒有具有高級分析（數據科學）技能的員工。第三方提供商可以提供自動化數據集成和分析的解決方案。

4. 通過文本分析獲得數據驅動的見解

要獲得深入的、數據驅動的見解，請不要忘記分析您對開放式調查問題的自由文本回复。如果你不這樣做，你很可能會想念他們！

您可以使用文本分析解決方案來做到這一點。借助使用情緒分析的文本分析工具，可以輕鬆發現客戶痛點。

而且，如果您收集大量數據，請確保您實際使用它。一項研究發現，只有 15% 的高級領導者實際上始終如一地使用客戶數據來為業務決策提供信息（哈佛商業評論）。

在 Thematic，我們開發了一種 AI 算法，該算法使用機器學習和自然語言處理自動分析調查中的自由文本反饋，從本質上簡化了企業從客戶數據中獲取洞察力的方式。

5. 細分以專注於留住合適的客戶

使用數據分析將人們分成不同的群體意味著您可以確定每個群體如何與您的品牌和產品互動。然後，您可以查看每個子組並得出見解，然後採用不同的溝通和服務策略來增加您最想要的客戶的保留率。

分析數據，例如您的客戶人口統計數據、生活方式、每個類別和客戶類型購買的產品、購買頻率和購買價值。通過這種方式，您將發現哪種類型的客戶帶來的收入最多。有些成本太高而無法帶來收入，因此您會知道是否要集中精力。

了解這些類型的客戶之間的區別，在某些情況下可以成就或破壞業務，尤其是在您剛剛起步的情況下。了解客戶價值對於做出關鍵決策至關重要。您可以按歷史價值、生命週期價值、未來一年的價值或按細分市場的平均客戶價值進行細分。使用正確的細分，您將創建具有高度針對性的產品推薦服務。細分您的客戶，為不同渠道（店內、在線、移動）提供相關折扣。稍微混合一下，每個客戶都不必收到相同的報價。

使用細分的另一種有用方法是監控促銷代碼的時間敏感性和季節性。通過監控銷售數據，您可以查看這些代碼是在上午還是下午更頻繁地被兌換，或者可能在銷售溝通之後立即被兌換。您對人群的反應了解得越多，您就越能專注於採取正確的行動。

分析的三大技巧

收集多個數據點以便能夠提出相關建議。

務實，避免僅根據一份數據做出假設。因為住在加利福尼亞的人購買冬靴並不意味著他們想被類似的產品推薦轟炸。也許他們是為住在芝加哥的姐姐買的！

盡可能利用社會證明。

如果您的客戶對某些產品沒有反應，也許他們所需要的只是提醒一下與他們相似的其他人正在使用它們並且對它們感到滿意。從調查和社交媒體評論中獲取積極的推薦信到您的營銷傳播和網站。

請記住：將有洞察力的數據迅速轉化為具體行動的能力才是最重要的。

這是事實：更好的數據意味著更好的結果。如果您現在沒有好的數據，您可以測試獲得更好數據的方法。僅僅通過改進您的內部數據收集，您通常可以獲得更好的數據。在其他情況下，您可能需要購買更好的數據。好的數據不是靜態的，它是一個不斷觀察、行動和學習的過程。

最後，大型企業所擁有的海量數據的挑戰，也是機遇。將跨組織孤島的結構化和非結構化歷史數據整合在一起，並將其與有關持續客戶交互的關鍵數據相結合，為實時影響客戶體驗提供了一個極具吸引力的機會。

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