Bagaimana perusahaan SaaS dapat memprediksi churn pelanggan mereka

Diterbitkan: 2020-07-05

Retensi pelanggan adalah pilar penting dari bisnis apa pun yang bekerja dengan model berbasis langganan. Bagi perusahaan telekomunikasi dan penyedia layanan lainnya, mempertahankan pelanggan adalah hal yang penting. Untuk perusahaan SaaS, itu adalah kunci kelangsungan hidup mereka.

Model bisnis SaaS mengandalkan pendapatan berulang dari pelanggan. Mereka harus memberikan aliran uang tunai yang stabil sepanjang hidup mereka dengan perusahaan. Memperpanjang umur pelanggan, kemudian, adalah cara penting bagi perusahaan SaaS untuk berkembang. Ini sama pentingnya dengan memasarkan dan mempromosikan situs mereka ke pelanggan baru – jika tidak lebih.

Setelah pelanggan meninggalkan perusahaan SaaS Anda, sulit untuk memenangkannya kembali. Mereka telah mengambil keputusan tentang layanan Anda, dan tidak diragukan lagi ada opsi lain yang dapat mereka gunakan. Retensi pelanggan terbaik, kemudian, adalah proaktif. Anda harus berusaha membuat pelanggan sebahagia mungkin. Itu membantu menghilangkan risiko mereka membawa kebiasaan mereka ke tempat lain.

Namun, bagaimana Anda tahu seberapa besar kemungkinan salah satu pelanggan membawa bisnis mereka ke pesaing? Bagaimana Anda bisa mengetahui klien mana yang Anda butuhkan untuk memfokuskan upaya Anda? Jawabannya mungkin melalui prediksi dan analisis churn pelanggan.

Pesan Konsultasi

Apa itu Churn Pelanggan & Mengapa Penting?

Churn pelanggan adalah nama yang diberikan ketika pelanggan – dan terutama pelanggan layanan – meninggalkan bisnis. Pelanggan telah churn ketika mereka gagal memperbarui layanan. Mereka juga melakukan churn jika mereka secara aktif mengakhiri langganan.

Metrik churn pelanggan adalah kunci untuk bisnis SaaS . Agar berhasil, perusahaan harus menjaga churn pelanggan seminimal mungkin. Setiap pelanggan yang meninggalkan perusahaan merusak intinya dengan dua cara berbeda.

Pertama, perusahaan kehilangan pendapatan rutin yang diperoleh dari langganan pelanggan. Selain itu, perusahaan juga harus membelanjakan lebih banyak untuk pemasaran dan promosi untuk menggantikan pelanggan. Jika mereka membiarkan basis pelanggan mereka menyusut, perputaran dan keuntungan akan mulai turun dengan cepat.

Pelanggan dapat melakukan churn karena berbagai alasan. Pengalaman buruk dengan bisnis atau layanan Anda akan sangat sering menyebabkan churn. Dalam kasus lain, kelelahan layanan sederhana dapat menjelaskan churn. Pengguna layanan mungkin menemukan dari waktu ke waktu bahwa layanan tidak lagi memenuhi kebutuhan mereka.

Apa pun alasannya, churn adalah sesuatu yang harus ditangani oleh perusahaan SaaS mana pun. Jika dibiarkan, itu bisa lepas kendali dengan cepat. Seperti yang dijelaskan oleh Michael Redbord, general manager Service Hub di HubSpot:

“Dalam bisnis berbasis langganan, churn bulanan/triwulanan dalam jumlah kecil pun akan bertambah dengan cepat seiring waktu. Hanya 1 persen churn bulanan berarti hampir 12 persen churn tahunan. Mengingat jauh lebih mahal untuk mendapatkan pelanggan baru daripada mempertahankan pelanggan yang sudah ada, bisnis dengan tingkat churn yang tinggi akan segera menemukan diri mereka dalam kesulitan keuangan.”

Altexsoft

Bukankah lebih bagus lagi, jika Anda dapat memprediksi dan mencegah churn pelanggan?

Kesulitan & Pentingnya Memprediksi Churn Pelanggan

Retensi pelanggan dan akuisisi pelanggan adalah dua opsi untuk memerangi churn pelanggan. Perusahaan harus berusaha mencegah pelanggan pergi atau membawa pelanggan baru. Idealnya, mereka ingin menambah lebih banyak pelanggan baru daripada pergi. Selain itu, retensi pelanggan seringkali jauh lebih hemat biaya daripada akuisisi pelanggan.

Namun, banyak perusahaan masih menyukai akuisisi. Itu karena mereka tahu bagaimana, kapan, dan dimana memasarkan produk mereka ke pelanggan baru. Memahami cara terbaik untuk meningkatkan retensi pelanggan lebih sulit. Dibutuhkan lebih banyak waktu dan usaha.

Bisnis tidak dapat menghabiskan waktu dan tenaga tersebut – belum lagi keuangan – untuk setiap pelanggan. Itu tidak akan layak. Yang perlu mereka prediksi sebelumnya adalah pelanggan yang berisiko mengalami churning. Mereka kemudian dapat memfokuskan upaya retensi mereka pada individu tersebut.

Apa yang baru saja kami jelaskan adalah prediksi churn pelanggan. Ini adalah proses yang dimungkinkan oleh pengumpulan data dan alat analitik mutakhir. Dengan mengumpulkan data, dan mengembangkan model darinya, Anda dapat mengidentifikasi pelanggan yang kemungkinan besar akan pergi. Dengan pengetahuan itu, Anda dapat melakukan apa pun yang diperlukan untuk mencegah mereka melakukannya.

Baca terus, dan Anda akan belajar cara sederhana melakukan prediksi dan analisis churn pelanggan yang tak ternilai itu.

SaaS Ebook - skala bisnis Anda


Cara Melakukan Prediksi & Analisis Churn Pelanggan

Prediksi churn pelanggan bekerja berdasarkan premis langsung. Anda dapat memprediksi seberapa besar kemungkinan pelanggan melakukan churn berdasarkan cara mereka baru-baru ini menggunakan layanan Anda. Anda ingin menjawab jika pelanggan akan pergi dalam jangka waktu tertentu. Yaitu, apakah mereka akan membatalkan langganan mereka dalam bulan depan?

Hasil prediksi semacam itu akan berupa jawaban 'ya' atau 'tidak'. Setiap pelanggan yang jawabannya adalah 'ya', Anda kemudian dapat menghubungi dan bekerja untuk mengubah jawaban tersebut. Jika jawaban 'ya' atau 'tidak' adalah output dari proses, data pelanggan tentang penggunaan layanan adalah inputnya. Mengumpulkan data, kemudian, adalah langkah pertama dari proses prediksi dan analisis churn pelanggan tiga langkah:

  1. Mengumpulkan data
  2. Membuat model prediktif dari kumpulan data Anda
  3. Menggunakan model untuk memprediksi churn pelanggan

Mengumpulkan data

Model prediktif yang akan Anda buat menggunakan pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin adalah teknik analisis data berbasis AI. Cara paling sederhana untuk menjelaskan prosesnya adalah melalui pengenalan pola. Model 'dilatih' sehingga mereka dapat mengidentifikasi dan mengenali pola dalam data.

Proses 'pelatihan' melibatkan penyajian model dengan data sebanyak mungkin. Kemudian membedakan pola dan hubungan antara data. Pada akhirnya, model dapat menerapkan apa yang telah 'dipelajarinya' ke kumpulan data baru apa pun yang disajikan. Oleh karena itu, dapat memprediksi kemungkinan tindakan di masa depan berdasarkan pola masa lalu.

Langkah pertama prediksi churn pelanggan adalah mengumpulkan data untuk melatih model Anda. Data yang Anda perlukan harus terkait dengan pelanggan saat ini atau sebelumnya yang telah dan belum meninggalkan perusahaan Anda. Dengan begitu, Anda dapat membandingkan semua data pelanggan saat ini dan di masa mendatang tentang pelanggan yang melakukan dan tidak melakukan churn.

Data Anda harus berisi sebanyak mungkin informasi tentang pelanggan. Setiap bagian dari informasi pelanggan disebut fitur. Semakin banyak fitur pelanggan yang dapat Anda kumpulkan, model Anda akan semakin akurat. Bagaimanapun, itu akan dapat mengenali pola yang berhubungan dengan fitur yang lebih luas.

Untuk prediksi churn pelanggan, ada empat area utama yang menjadi fokus:

  • Fitur Pelanggan – Ini adalah data yang terkait dengan karakteristik individu dari setiap pelanggan. Ini dapat mencakup apa saja mulai dari usia dan jenis kelamin hingga tingkat pendidikan dan pendapatan.
  • Fitur Dukungan – Informasi terkait cara pelanggan berinteraksi dengan dukungan pelanggan Anda. Data ini dapat mencakup seberapa sering mereka menghubungi staf pendukung Anda atau subjek pertanyaan mereka.
  • Fitur Penggunaan – Data apa pun yang dapat Anda kumpulkan tentang bagaimana setiap pelanggan menggunakan layanan Anda. Misalnya, seberapa sering mereka masuk atau sudah berapa lama sejak terakhir kali mereka melakukannya. Jika Anda dapat mengumpulkan info tentang berapa lama mereka menghabiskan waktu di aplikasi Anda atau tindakan apa yang mereka ambil saat di sana, itu lebih baik.
  • Fitur Kontekstual – Ini adalah tangkapan semua untuk semua data lain yang dapat Anda kumpulkan. Apakah Anda tahu, misalnya, melalui jenis perangkat apa mereka mengakses layanan Anda? Bisakah Anda mengidentifikasi agen dukungan pelanggan yang paling sering mereka hubungi?

Prediksi churn pelanggan adalah tentang menemukan pelanggan yang mungkin akan segera meninggalkan Anda. Saat mengumpulkan data, Anda perlu menghitung 'segera'. Putuskan pertanyaan persis apa yang Anda ingin model Anda jawab. Apakah itu:

  1. Apakah pelanggan akan berhenti dalam satu bulan?
  2. Apakah pelanggan akan berhenti dalam tiga bulan?
  3. Apakah pelanggan akan berhenti dalam waktu enam bulan?

Pertanyaan persis yang Anda pilih bergantung pada bisnis Anda. Penting untuk menentukannya agar Anda dapat mengumpulkan data yang benar untuk melatih model Anda. Ambil, misalnya, pertanyaan 'a)' di atas. Jika itu yang ingin Anda jawab, Anda perlu menyertakan data historis pelanggan.

Informasi ini dapat digunakan untuk memprediksi tindakan pelanggan yang sudah ada. Fitur Anda harus berhubungan dengan aktivitas pelanggan, baik dulu maupun sekarang.

Untuk mempermudah penggunaan data Anda untuk model prediktif, Anda dapat membuat file CSV. File itu harus memiliki baris untuk setiap pelanggan dan kolom untuk setiap fitur. Keluaran 'ya' atau 'tidak', apakah pelanggan yang melakukan churn harus membentuk salah satu kolom tersebut. File mungkin terlihat seperti gambar di atas.

Membuat Model Prediktif

Jangan biarkan semua pembicaraan sejauh ini tentang data, pembelajaran mesin, dan pemodelan prediktif membuat Anda kesal. Setelah Anda mengumpulkan data, bagian tersulit dari prediksi churn pelanggan ada di belakang Anda. Mulai saat ini, Anda dapat bersandar pada layanan prediksi untuk melakukan pekerjaan keras untuk Anda.

Ada beberapa layanan prediktif yang dapat Anda pilih:

  • Mesin Google Cloud ML
  • BigML

Kedua layanan tersebut membuat model prediktif berdasarkan data yang Anda unggah ke layanan tersebut. Unggah file CSV yang Anda buat, dan mereka akan melakukan sisanya untuk Anda. Anda dapat melihat detail selengkapnya tentang cara menggunakan BigML untuk membuat model prediktif di sini.

Apa yang Anda dapatkan adalah visualisasi 'pohon keputusan' dari model Anda. Ini akan terlihat seperti ini:

Setiap lingkaran berwarna pada pohon mewakili pertanyaan yang berkaitan dengan fitur pelanggan Anda. Setiap cabang mewakili kemungkinan jawaban. Turun ke bawah, dan Anda akan menemukan lingkaran dengan nilai hasil akhir Anda. Dalam kasus churn pelanggan, itu jika pelanggan churn atau tidak.

Menggunakan Model untuk Memprediksi Churn

Anda sekarang memiliki model yang mengenali dan memahami pola dalam data tentang churn pelanggan. Yang Anda butuhkan sekarang adalah menggunakannya untuk membuat prediksi. Untuk itu, pertama-tama Anda harus mengumpulkan data terkini yang terkait dengan pelanggan Anda yang sudah ada.

Data tersebut harus cocok dengan data yang digunakan untuk membuat model Anda, kecuali data tersebut tidak akan menyertakan keluaran 'ya' atau 'tidak' untuk churn. Anda kemudian dapat mengunggah data baru ke layanan prediktif pilihan Anda. Itu berfungsi dengan cara yang sama seperti mengunggah file CSV asli Anda.

Dari situ, cara menghasilkan prediksi berbeda-beda sesuai dengan layanan yang Anda gunakan. Untuk mengambil BigML sebagai contoh sekali lagi, Anda harus mengikuti langkah-langkah sederhana berikut:

  1. Akses model Anda dan pilih 'Prediksi Batch' dari menu ikon petir.
  2. Anda kemudian akan melihat dua menu drop-down. Pilih model Anda di sebelah kiri dan kumpulan data pelanggan baru Anda di sebelah kanan.
  3. Klik opsi 'Konfigurasi', lalu pilih 'Pengaturan Output.'
  4. Anda kemudian dapat menyesuaikan bagaimana Anda ingin melihat prediksi Anda. Anda ingin memilih output file CSV dan kemudian menyesuaikan tampilan file tersebut sesuai keinginan Anda.
  5. Klik tombol hijau 'Prediksi'. Pada halaman berikutnya, klik 'Unduh Prediksi Batch.'
  6. Anda kemudian akan memiliki file yang dapat dibuka dengan program spreadsheet apa pun. Prediksi model Anda tentang pelanggan mana yang akan melakukan churn dalam jangka waktu yang Anda pilih akan ditampilkan di kolom 'Churn'.

Begitu saja, Anda memiliki daftar pelanggan yang berisiko mengalami churn. Ini adalah pelanggan yang perlu Anda hubungi. Mereka adalah pelanggan yang dapat menjadi fokus upaya retensi pelanggan Anda.

Bujuk salah satu dari mereka untuk tetap tinggal ketika mereka mungkin telah pergi, dan Anda telah membuat perbedaan pada keuntungan Anda tanpa menghabiskan uang, waktu, atau upaya sebanyak yang Anda lakukan untuk mendapatkan pelanggan baru.

Prediksi & Analisis Churn Pelanggan; Retensi Pelanggan Proaktif

Prediksi dan analisis churn pelanggan dapat membantu meningkatkan retensi pelanggan. Sebagai bisnis SaaS, melakukan peningkatan seperti itu dapat menjadi pembeda antara kesuksesan dan kegagalan.

Mengurangi churn pelanggan adalah cara agar pendapatan bulanan Anda tetap stabil, bahkan jika Anda sedang berjuang untuk menarik pelanggan baru. Ini juga cara Anda mendapatkan manfaat maksimal dari akuisisi pelanggan. Lagi pula, pelanggan baru yang diperoleh tidak hanya menggantikan pelanggan yang hilang. Mereka akan menambah basis pelanggan Anda dan membantu Anda menskalakan perusahaan Anda .

Keindahan prediksi churn pelanggan adalah memungkinkan Anda membuat retensi pelanggan proaktif. Anda dapat mengetahui kapan pelanggan mungkin akan meninggalkan Anda.

Itu memungkinkan Anda mengambil langkah-langkah untuk mempertahankannya. Anda dapat menjangkau dan menyelesaikan masalah yang mungkin menyebabkan pelanggan berhenti bekerja — semuanya hanya dengan mengumpulkan data dan menghubungkannya ke layanan prediksi cerdas.