Kuinka parannat asiakaspysyvyyttä asiakasanalytiikan avulla
Kaikilla yrityksillä on asiakaspoistumaa. Osa on sellaista, johon yritys ei voi omalla toiminnallaan vaikuttaa. Erityisen mielenkiintoista kuitenkin on yrityspäättäjien arvio siitä, että noin 50 % poistuneista asiakkaista on sellaisia, joihin yritys olisi omalla toiminnallaan voinut vaikuttaa. Monilla yrityksillä on käytössään asiakasohjelmia ja asiakkaiden hoitomalleja, mutta ongelma muodostuu silloin, kun asiakas ei toimikkaan tavoitteiden mukaisella tavalla. Useimmissa tapauksissa haasteena on poistumavaarassa olevien asiakkaiden yksilöllinen ja oikea-aikainen tunnistaminen sekä toimenpiteiden toteuttaminen jatkuvana prosessina.
Reagoi asiakkaan ostoeurojen, ostofrekvenssin sekä tuotekäyttölaajuuden muutoksiin
Useimmille yrityksille kertyy nykyään merkittävät määrät dataa asiakkaista. Pelkästään asiakas- ja ostodataa hyödyntämällä voidaan luoda asiakaskohtainen yksilöllinen malli, jonka avulla voidaan reagoida asiakkaan ostoeurojen, ostofrekvenssin sekä tuotekäyttölaajuuden muutoksiin oikea-aikaisesti. Ks. Alla oleva kuva.
Kuinka asiakaskohtainen malli rakentuu?
Asiakaskohtaisen mallin rakentamisessa tarvitaan asiakas- ja ostodataa 3-5 vuoden ajalta. Uusien asiakkaiden osalta, joilla ei ole vielä kertynyt riittävästi yksilöllistä dataa voidaan hyödyntää samankaltaisten asiakkaiden (klusteri) ostokäyttäytymismallia. Reagoivien mallien toimivuutta voidaan testata nopeasti ja ilman teknistä projektia.
Toimenpiteitä suunniteltaessa on tärkeää ottaa mukaan myynnin ja markkinoinnin henkilöstö ja sitouttaa kaikki osapuolet nopeaan ja oikea-aikaiseen asiakkaiden kontaktointiin. Asiakaskohtaisten mallien rakentaminen ja tiedon hyödyntäminen toiminnassa on loppujen lopuksi tiimityötä. Mallin toimivuuden ja tulosten kannalta sopiva testin pituus on 3-6 kuukautta riippuen asiakkaan toimialasta. Oma kokemukseni reagoivien toimintamallien tuloksellisuudesta on ROI = 2-18 välillä, takaisinmaksuajan ollessa 3-9 kuukautta.
Reagoivalla mallilla pääsee hyvin alkuun. Asiakaspysyvyyttä voidaan edelleen parantaa lisäämällä malliin ennakoiva ja ennustava ominaisuus, mutta samalla on hyvä huomioida, että vaatimukset erityisesti datan suhteen kasvavat. Tästä ajattelin kirjoittaa tulevissa blogeissa.
Haluatko keskustella, kuinka asia voidaan ratkaista sinun yrityksessäsi?
Tämän blogin on kirjoittanut Peter Raikamo, Co-founder, Customer Intelligence Finland Oy.