odchodzenie klientów [churn]

Z problemem odchodzenia klientów boryka się każde przedsiębiorstwo, które nie posiada monopolu na prowadzoną działalność. W praktyce oznacza to nieustanną walkę o nowego klienta, jak również, co jest bardziej efektywne, utrzymanie obecnego. Z pomocą w budowaniu działań retencyjnych przychodzą analizy predykcyjne, które wykorzystując zgromadzone przez firmę informacje o klientach, pozwalają przewidzieć, zrozumieć i zapobiec migracji. W tym kontekście budowanie trwałych relacji z klientami staje się kluczowym zadaniem pozwalającym zatrzymywać najbardziej wartościowych z nich. Jednym z kluczowych narzędzi, które pozwalają na osiąganie takich celów jest wsparcie analityczne.

Korzyści jakie przynosi wsparcie analityczne w zakresie przeciwdziałania odchodzeniu klientów:

• Koszt pozyskania nowego klienta przewyższa koszt utrzymania istniejącego;
• Niezadowolony klient podzieli się swym niezadowoleniem ze znajomymi;
• Wiedza o tym, kto odchodzi pozwala na bardziej racjonalne pozyskiwanie nowych klientów;
• Klienci z długim stażem chętniej wzbogacają portfel posiadanych produktów, częściej korzystając z ofert produktów i usług firmy;
• Wiedza na temat zjawiska odchodzenia klientów ułatwia ustalenie wartości klienta w czasie (LTV).

Pierwszym krokiem podczas modelowania zjawiska odchodzenia wartościowych klientów (churn) jest poszukiwanie i opis profili klientów zagrożonych rezygnacją. Kolejno identyfikacja kluczowych różnic pomiędzy klientami zagrożonymi i niezagrożonymi ryzykiem migracji. Na odejście klienta może mieć wpływ wiele różnych czynników dotychczasowa współpraca, otoczenie rynkowe, sytuacja społeczno-ekonomiczna i inne. Ich rozpoznanie jest w znacznym stopniu uzależnione od danych na temat klientów, jakie zostały zgromadzone przez firmę. Powodów rezygnacji klienta ze współpracy może być wiele. Dlatego tak ważne jest żeby poznać czynniki, które mają wpływ na decyzję klienta. Z pomocą w tym obszarze przychodzi nam analiza danych, której wyniki ułatwiają wypracowanie zestawu działań zapobiegających odchodzeniu wartościowych klientów. Wykorzystanie technik analizy danych pozwala dotrzeć do ukrytych w danych informacji i w sposób celowy, bazując na wiedzy o potrzebach klientów zarządzać relacji. Dzięki temu też rośnie satysfakcja klienta, który otrzymując dopasowane oferty czuje, że firma traktuje go w sposób zindywidualizowany.

Przykład efektywnego modelowania predykcyjnego wartości klienta reprezentuje  Itaú Bank . Poprzez przeprowadzone analizy Bank określił profile wartościowych klientów, a następnie dopasował do klientów produkty i jakość oferowanych usług. W efekcie czego zwiększył liczbę wartościowych klientów, a poprzez wzrost ich satysfakcji zminimalizował zjawisko migracji klientowi do konkurencji.

Bazując na wsparciu analitycznym realną staje się nie tylko możliwość utrzymania wartościowych klientów, ale także zwiększenia rentowności firmy poprzez lepsze gospodarowanie jej zasobami, dostosowanie wydatków do LTV i maksymalizacja zyskowności poszczególnych klientów dzięki właściwym działaniom marketingowym.

Zapobiegając odejściu klientów warto skupić się również na działaniach dosprzedażowych i sprzedaży krzyżowej. Klienci posiadający bogaty i zróżnicowany koszyk produktów są mniej skłonni do migracji. Zwiększanie portfela produktów klienta zapobiega więc odejściom i jest skutecznym narzędziem retencji.

Jeżeli jesteście Państwo zainteresowani tematyką wykorzystania analiz predykcyjnych w celu minimalizacji zjawiska migracji klientów, chętnie prześlę bezpłatny komplet materiałów informacyjnych zawierający artykuł Przewidzieć zachowanie klienta i opracowania Maksymalizacja wartości klienta i redukcja ryzyka w branży finansowej. Wystarczy wypełnić  załączony formularz .

Zapraszam do kontaktu
Anna Borys
tel. 12 636 96 80 wew. 104
e-mail:  a.borys@predictivesolutions.pl 

Przeczytaj o naszych doświadczeniach

Inne zagadnienia związane z tą tematyką