كيف يمكن لشركات SaaS أن تتنبأ بتغير عملائها

نشرت: 2020-07-05

يعد الاحتفاظ بالعملاء ركيزة أساسية لأي عمل يعمل على نموذج قائم على الاشتراك. بالنسبة لشركات الاتصالات ومقدمي الخدمات الآخرين ، من المهم الاحتفاظ بالعملاء. بالنسبة لشركات SaaS ، يعد هذا أمرًا أساسيًا لبقائهم على قيد الحياة.

يعتمد نموذج الأعمال SaaS على الحصول على إيرادات متكررة من العملاء. يجب أن يوفروا تدفقًا ثابتًا من النقد طوال حياتهم مع الشركة. إن إطالة عمر العميل ، إذن ، طريقة حاسمة لشركات SaaS للتوسع. إنها مهمة مثل التسويق والترويج لموقعهم لعملاء جدد - إن لم يكن أكثر من ذلك.

بمجرد أن يتخلى العميل عن شركة SaaS الخاصة بك ، من الصعب استعادتها مرة أخرى. لقد اتخذوا قرارهم بشأن خدمتك ، وهناك بلا شك خيارات أخرى يمكنهم اللجوء إليها. إذن ، أفضل طريقة للاحتفاظ بالعملاء هي الاستباقية. يجب أن تتطلع إلى إبقاء العملاء سعداء قدر الإمكان. يساعد ذلك في إزالة مخاطر أخذهم لعاداتهم في مكان آخر.

كيف ، مع ذلك ، هل تعرف مدى احتمالية قيام أي عميل بنقل أعماله إلى منافس؟ كيف يمكنك معرفة العملاء الذين تحتاج إلى تركيز جهودك عليهم؟ قد تكون الإجابة من خلال تنبؤات العملاء وتحليلهم.

احجز استشارة

ما هو اضطراب العميل ولماذا يهم؟

زبد العميل هو الاسم الذي يطلق عليه عندما يتخلى العملاء - وبشكل أساسي المشتركين في خدمة ما - عن العمل. يتأرجح العميل عندما يفشل في تجديد الخدمة. لقد قاموا أيضًا بتخبط إذا قاموا بإنهاء الاشتراك بنشاط.

مقياس زخم العميل هو مفتاح لأعمال SaaS . لتحقيق النجاح ، يجب على الشركات أن تحافظ على زخم العملاء إلى الحد الأدنى المطلق. كل عميل يتخلى عن الشركة يضر بأرباحها النهائية بطريقتين مختلفتين.

أولاً ، تفقد الشركة الدخل المنتظم الذي تحصل عليه من اشتراك العميل. علاوة على ذلك ، يجب على الشركة أيضًا إنفاق المزيد على التسويق والترويج لتحل محل العميل. إذا سمحوا لقاعدة عملائهم بالتقلص ، فإن حجم المبيعات والأرباح سيبدأون في تتبع الهبوط بسرعة.

يمكن للعملاء أن يتخبطوا لعدة أسباب مختلفة. غالبًا ما تؤدي التجارب السيئة مع عملك أو خدمتك إلى حدوث اضطراب. في حالات أخرى ، يمكن أن يفسر التعب البسيط للخدمة الاضطراب. قد يجد مستخدمو الخدمة بمرور الوقت أن الخدمة لم تعد تلبي احتياجاتهم.

أيا كان السبب ، فإن الاضطراب هو شيء يجب على أي شركة SaaS الاحتفاظ به. إذا تُركت دون رادع ، يمكن أن تخرج عن نطاق السيطرة بسرعة. كما يوضح مايكل ريدبورد ، المدير العام لـ Service Hub في HubSpot:

"في الأعمال التجارية القائمة على الاشتراك ، حتى معدل صغير من الزخم الشهري / ربع السنوي سوف يتراكم بسرعة بمرور الوقت. 1 في المائة فقط من الاضطراب الشهري يُترجم إلى ما يقرب من 12 في المائة سنويًا. نظرًا لأن الحصول على عميل جديد يعد أكثر تكلفة بكثير من الاحتفاظ بعميل حالي ، فإن الشركات ذات معدلات التغيير المرتفعة ستجد نفسها بسرعة في مأزق مالي ".

ألتكسوفت

ألن يكون الأمر رائعًا ، إذن ، إذا كان بإمكانك توقع واستباق تضخم العملاء؟

صعوبات وأهمية توقع زخم العميل

الاحتفاظ بالعملاء واكتساب العملاء هما الخياران لمكافحة تضاؤل ​​العملاء. يجب على الشركات إما محاولة منع العملاء من المغادرة أو جلب عملاء جدد على متنها. من الناحية المثالية ، يريدون إضافة المزيد من العملاء الجدد بدلاً من المغادرة. علاوة على ذلك ، غالبًا ما يكون الاحتفاظ بالعملاء أكثر فعالية من حيث التكلفة من اكتساب العملاء.

ومع ذلك ، لا تزال العديد من الشركات تفضل الاستحواذ. هذا لأنهم يعرفون كيف ومتى وأين يقومون بتسويق منتجاتهم لعملاء جدد. يعد فهم أفضل الطرق لزيادة الاحتفاظ بالعملاء أكثر صعوبة. يستغرق الكثير من الوقت والجهد.

لا يمكن للشركات قضاء هذا الوقت والجهد - ناهيك عن التمويل - على كل عميل. هذا لن يكون قابلاً للتطبيق. ما يحتاجون إليه للتنبؤ مسبقًا بالعملاء المعرضين لخطر الاضطراب. يمكنهم بعد ذلك تركيز جهود الاحتفاظ بهم على هؤلاء الأفراد.

ما وصفناه للتو هو التنبؤ بتضارب العملاء. إنها عملية أصبحت ممكنة من خلال أدوات جمع البيانات والتحليل المتطورة. من خلال جمع البيانات وتطوير نموذج منها ، يمكنك تحديد العملاء الذين من المرجح أن يغادروا. بهذه المعرفة ، يمكنك القيام بكل ما هو ضروري لمنعهم من القيام بذلك.

تابع القراءة ، وستتعلم طريقة بسيطة لتنفيذ هذا التحليل والتنبؤ بتقلب العميل الذي لا يقدر بثمن.

SaaS Ebook - توسيع نطاق عملك


كيفية أداء توقع وتحليل زبد العملاء

يعمل توقع زبد العميل على فرضية مباشرة. يمكنك التنبؤ بمدى احتمالية قيام العميل بالتصرف بناءً على كيفية استخدامه مؤخرًا لخدمتك. أنت تتطلع إلى الإجابة عما إذا كان العميل سيغادر خلال فترة محددة. أي ، هل سيقومون بإلغاء اشتراكهم خلال الشهر القادم؟

ستكون نتيجة هذا التوقع إما إجابة "نعم" أو "لا". أي عملاء تكون الإجابة بالنسبة لهم "نعم" ، يمكنك بعد ذلك الوصول إلى هذه الإجابة والعمل على تغييرها. إذا كانت الإجابة "نعم" أو "لا" هي ناتج العملية ، فإن بيانات العميل حول استخدام الخدمة هي الإدخال. إذن ، فإن جمع البيانات هو الخطوة الأولى في عملية تنبؤ وتحليل زمام العميل المكونة من ثلاث خطوات:

  1. جمع البيانات
  2. إنشاء نموذج تنبؤي من مجموعة البيانات الخاصة بك
  3. استخدام النموذج للتنبؤ بضغوط العميل

جمع البيانات

النموذج التنبئي الذي ستقوم بإنشائه يستخدم التعلم الآلي. التعلم الآلي هو أسلوب تحليل بيانات قائم على الذكاء الاصطناعي. إن أبسط طريقة لشرح العملية هي عبر التعرف على الأنماط. يتم "تدريب" النماذج بحيث يمكنها التعرف على الأنماط في البيانات والتعرف عليها.

تتضمن عملية "التدريب" تقديم النموذج بأكبر قدر ممكن من البيانات. ثم يميز الأنماط والعلاقات بين البيانات. في النهاية ، يمكن للنموذج تطبيق ما "تعلمه" على أي مجموعة بيانات جديدة يتم تقديمها. لذلك ، فهي قادرة على التنبؤ بالإجراءات المستقبلية المحتملة بناءً على الأنماط السابقة.

تتمثل الخطوة الأولى لتوقع اضطراب العميل في جمع البيانات لتدريب نموذجك. يجب أن تتعلق البيانات التي تحتاجها بالعملاء الحاليين أو السابقين الذين تركوا شركتك ولم يغادروا. بهذه الطريقة ، يمكنك مقارنة جميع بيانات العملاء الحالية والمستقبلية عن العملاء الذين فعلوا ذلك ولم يتخبطوا.

يجب أن تحتوي بياناتك على أكبر قدر ممكن من المعلومات حول العملاء. كل جزء من معلومات العميل يسمى ميزة. كلما زادت ميزات العميل التي يمكنك جمعها ، زاد دقة نموذجك. بعد كل شيء ، سيكون قادرًا على التعرف على الأنماط التي تتعلق بمجموعة أوسع من الميزات.

للتنبؤ بتضارب العملاء ، هناك أربعة مجالات رئيسية للتركيز عليها:

  • ميزات العميل - هذه هي البيانات المتعلقة بالخصائص الفردية لكل عميل. يمكن أن يشمل أي شيء من العمر والجنس إلى مستوى التعليم والدخل.
  • ميزات الدعم - المعلومات المتعلقة بكيفية تفاعل العملاء مع دعم العملاء الخاص بك. يمكن أن تتضمن هذه البيانات عدد المرات التي اتصلوا فيها بفريق الدعم أو الموضوعات التي تم طرحها في استفساراتهم.
  • ميزات الاستخدام - أي بيانات يمكنك جمعها حول كيفية استخدام كل عميل لخدمتك. على سبيل المثال ، عدد المرات التي يقومون فيها بتسجيل الدخول أو المدة التي مرت منذ آخر مرة قاموا فيها بذلك. إذا كان بإمكانك جمع معلومات حول المدة التي يقضونها في تطبيقك أو الإجراءات التي يتخذونها عندما يكونون هناك ، فهذا أفضل.
  • الميزات السياقية - هذا هو شامل لجميع البيانات الأخرى التي يمكنك جمعها. هل تعرف ، على سبيل المثال ، أي نوع من الأجهزة يصلون إلى خدمتك؟ هل يمكنك تحديد وكيل دعم العملاء الذي اتصلوا به أكثر من غيرهم؟

تنبؤات زبد العملاء تدور حول العثور على العملاء الذين قد يتركونك قريبًا. عند جمع البيانات ، تحتاج إلى تحديد "قريبًا". حدد السؤال الدقيق الذي تريد أن يجيب نموذجك عليه. فعلا:

  1. هل سيتوقف العميل عن العمل في غضون شهر واحد؟
  2. هل سيتوقف العميل عن العمل في غضون ثلاثة أشهر؟
  3. هل سيتوقف العميل عن العمل في غضون ستة أشهر؟

السؤال الدقيق الذي تختاره يعتمد على عملك. من الضروري تحديد ذلك حتى تتمكن من جمع البيانات الصحيحة لتدريب نموذجك. خذ على سبيل المثال السؤال "أ)" أعلاه. إذا كان هذا هو ما ترغب في الإجابة عليه ، فأنت بحاجة إلى تضمين بيانات العملاء التاريخية.

يمكن استخدام هذه المعلومات للتنبؤ بإجراءات العملاء الحاليين. يجب أن تتعلق ميزاتك بنشاط العميل ، في الماضي والحاضر.

لتسهيل استخدام بياناتك للنموذج التنبئي ، ستحتاج إلى إنشاء ملف CSV. يجب أن يحتوي هذا الملف على صف لكل عميل وعمود لكل ميزة. ناتج "نعم" أو "لا" ، فيما يتعلق بما إذا كان يجب أن يشكل العميل أحد هذه الأعمدة. قد يبدو الملف مشابهًا للصورة أعلاه.

إنشاء نموذج تنبؤي

لا تدع كل الحديث حتى الآن عن البيانات والتعلم الآلي والنمذجة التنبؤية يوقفك. بمجرد أن تقوم بجمع بياناتك ، فإن الجزء الصعب من التنبؤ بتضخم العملاء هو ورائك. من الآن فصاعدًا ، يمكنك الاعتماد على خدمات التنبؤ للقيام بالمساحات الصعبة من أجلك.

هناك نوعان من الخدمات التنبؤية التي يمكنك الاختيار من بينها:

  • محرك جوجل كلاود ML
  • BigML

تقوم هاتان الخدمتان بإنشاء نماذج تنبؤية بناءً على البيانات التي تقوم بتحميلها إليها. قم بتحميل ملف CSV الذي قمت بإنشائه ، وسيقومون بالباقي نيابة عنك. يمكنك الاطلاع على مزيد من التفاصيل حول كيفية استخدام BigML لبناء نموذج تنبؤي هنا.

ما ينتهي بك الأمر هو تصور "شجرة القرار" لنموذجك. سيبدو شيئا من هذا القبيل:

تمثل كل دائرة ملونة على الشجرة سؤالًا متعلقًا بميزات العميل. كل فرع يمثل إجابة محتملة. اعمل في طريقك إلى الأسفل ، وستجد دائرة بقيمتك النهائية. في حالة زبد العميل ، هذا إذا كان العميل قد تخوض أم لا.

استخدام النموذج للتنبؤ بالمخضضة

لديك الآن نموذج يتعرف ويفهم الأنماط في البيانات على زخم العملاء. ما تحتاجه الآن هو استخدامه لعمل تنبؤات. لذلك ، عليك أولاً جمع البيانات الحالية المتعلقة بعملائك الحاليين.

يجب أن تتطابق هذه البيانات مع البيانات المستخدمة لبناء النموذج الخاص بك ، باستثناء أنها لن تتضمن ناتج "نعم" أو "لا" للتخبط. يمكنك بعد ذلك تحميل البيانات الجديدة إلى الخدمة التنبؤية التي اخترتها. يعمل هذا بنفس طريقة تحميل ملف CSV الأصلي.

من هناك ، تختلف طريقة إنشاء التنبؤات وفقًا للخدمة التي تستخدمها. لأخذ BigML كمثال مرة أخرى ، عليك اتباع هذه الخطوات المباشرة:

  1. قم بالوصول إلى النموذج الخاص بك واختر "Batch Prediction" من قائمة رمز lightning bolt.
  2. سترى بعد ذلك قائمتين منسدلتين. اختر نموذجك في الجانب الأيسر ومجموعة بيانات عميلك الجديدة في الجانب الأيمن.
  3. انقر فوق الخيار "تكوين" ثم اختر "إعدادات الإخراج".
  4. يمكنك بعد ذلك تخصيص الطريقة التي تريد بها عرض توقعاتك. تريد اختيار إخراج ملف CSV ثم تعديل عرض هذا الملف كما تراه مناسبًا.
  5. انقر فوق الزر الأخضر "توقع". في الصفحة التالية ، انقر فوق "تنزيل توقع المجموعة".
  6. سيكون لديك بعد ذلك ملف يمكنك فتحه باستخدام أي برنامج جداول بيانات. سيتم عرض تنبؤات نموذجك بشأن العملاء الذين سينتقلون في الإطار الزمني الذي اخترته في عمود "الخضخضة".

تمامًا مثل هذا ، لديك قائمة بالعملاء المعرضين لخطر الاضطراب. هؤلاء هم العملاء الذين تحتاج إلى الاتصال بهم. إنهم العملاء الذين يمكنك تركيز جهود الاحتفاظ بالعملاء عليهم.

اقنع حتى واحدًا منهم بالبقاء عندما يكون قد غادر ، وقد أحدثت فرقًا في النتيجة النهائية دون إنفاق الكثير من المال أو الوقت أو الجهد الذي كنت ستنفقه على اكتساب عميل جديد.

تنبؤ وتحليل زبد العملاء ؛ الاحتفاظ الاستباقي بالعملاء

يمكن أن يساعد تنبؤ وتحليل زبد العملاء في تحسين الاحتفاظ بالعملاء. كشركة SaaS ، يمكن أن يكون إجراء مثل هذه التحسينات هو الفرق بين النجاح والفشل.

إن الحد من اضطراب العملاء هو الطريقة التي يمكنك من خلالها الحفاظ على استقرار إيراداتك الشهرية ، حتى إذا كنت تكافح من أجل جذب عملاء جدد. إنها أيضًا الطريقة التي يمكنك من خلالها الحصول على أقصى استفادة من اكتساب العملاء. بعد كل شيء ، لن يكون العملاء الجدد المكتسبون مجرد محل أولئك الذين تخسرهم. سيضيفون إلى قاعدة عملائك ويساعدونك في توسيع نطاق شركتك .

يكمن جمال التنبؤ بتضارب العملاء في أنه يتيح لك جعل الاحتفاظ بالعملاء استباقيًا. يمكنك معرفة الوقت الذي قد يكون فيه العميل على وشك تركك.

يتيح لك ذلك اتخاذ خطوات لإبقائهم على متن الطائرة. يمكنك الوصول إلى المشكلات التي قد تتسبب في اضطراب العملاء وحلها - كل ذلك من خلال مجرد جمع البيانات وتوصيلها بخدمة التنبؤ الذكي.