Jak firmy SaaS mogą przewidywać odpływ klientów

Opublikowany: 2020-07-05

Utrzymanie klienta jest istotnym filarem każdej firmy działającej w modelu opartym na subskrypcji. Dla firm telekomunikacyjnych i innych dostawców usług utrzymanie klientów jest ważne. Dla firm SaaS jest to klucz do przetrwania.

Model biznesowy SaaS opiera się na uzyskiwaniu powtarzających się przychodów od klientów. Muszą zapewnić stały dopływ gotówki przez całe życie w firmie. Wydłużenie życia klienta jest zatem kluczowym sposobem skalowania firm SaaS. Jest to równie ważne jak marketing i promowanie ich witryny wśród nowych klientów – jeśli nie ważniejsze.

Gdy klient porzuci Twoją firmę SaaS, trudno jest go odzyskać. Podjęli już decyzję co do Twojej usługi i bez wątpienia są inne opcje, do których mogą się zwrócić. Najlepszym sposobem utrzymania klienta jest więc proaktywność. Musisz starać się, aby klienci byli jak najbardziej zadowoleni. Pomaga to wyeliminować ryzyko, że przeniosą swój zwyczaj gdzie indziej.

Skąd jednak wiesz, jakie jest prawdopodobieństwo, że jeden klient przeniesie swoją firmę do konkurencji? Jak dowiedzieć się, na których klientach należy skoncentrować swoje wysiłki? Odpowiedzią może być przewidywanie i analiza odpływu klientów.

Zarezerwuj konsultację

Czym jest odpływ klientów i dlaczego ma to znaczenie?

Odejście klienta to nazwa nadawana, gdy klienci – a głównie subskrybenci usługi – porzucają firmę. Klient zrezygnował, gdy nie odnowił usługi. Zrezygnowali również, jeśli aktywnie zakończą subskrypcję.

Wskaźnik rezygnacji klientów jest kluczem do firm SaaS . Aby odnieść sukces, firmy muszą ograniczać odpływ klientów do absolutnego minimum. Każdy klient, który porzuca firmę, niszczy jej wyniki finansowe na dwa różne sposoby.

Po pierwsze, firma traci regularne dochody, jakie uzyskuje z abonamentu klienta. Ponadto firma musi również wydać więcej na marketing i promocję, aby zastąpić klienta. Jeśli pozwolą na zmniejszenie bazy klientów, obroty i zyski zaczną gwałtownie spadać.

Klienci mogą odchodzić z wielu różnych powodów. Złe doświadczenia z Twoją firmą lub usługą bardzo często prowadzą do odejścia. W innych przypadkach zwykłe zmęczenie usługami może wyjaśnić odejście. Użytkownicy usług mogą z czasem stwierdzić, że usługa nie spełnia już ich potrzeb.

Niezależnie od powodu, odejście jest czymś, czym każda firma SaaS musi się zająć. Pozostawiony bez kontroli, może szybko wymknąć się spod kontroli. Jak wyjaśnia Michael Redbord, dyrektor generalny Service Hub w HubSpot:

„W biznesie opartym na subskrypcji nawet niewielka miesięczna/kwartalna zmiana szybko się z czasem narasta. Zaledwie 1 procent miesięcznej rezygnacji przekłada się na prawie 12 procent rocznej rezygnacji. Biorąc pod uwagę, że pozyskanie nowego klienta jest znacznie droższe niż utrzymanie istniejącego, firmy o wysokim wskaźniku rezygnacji szybko znajdą się w finansowej dziurze”.

Altexsoft

Czy nie byłoby wspaniale, gdybyś mógł przewidzieć i uprzedzić odpływ klientów?

Trudności i znaczenie przewidywania odpływu klientów

Utrzymanie i pozyskiwanie klientów to dwie opcje walki z odpływem klientów. Firmy muszą albo starać się powstrzymać klientów przed odejściem, albo pozyskać nowych klientów. Idealnie byłoby, gdyby chcieli dodać więcej nowych klientów niż odejść. Co więcej, utrzymanie klienta jest często znacznie bardziej opłacalne niż pozyskanie klienta.

Jednak wiele firm nadal preferuje przejęcia. To dlatego, że wiedzą, jak, kiedy i gdzie sprzedawać swoje produkty nowym klientom. Zrozumienie najlepszych sposobów na zwiększenie utrzymania klientów jest trudniejsze. Zajmuje to dużo więcej czasu i wysiłku.

Firmy nie mogą poświęcać tyle czasu i wysiłku – nie wspominając o finansach – na każdego klienta. To nie byłoby opłacalne. Co muszą z góry przewidzieć klientów zagrożonych odejściem. Następnie mogą skoncentrować swoje działania związane z utrzymaniem na tych osobach.

To, co właśnie opisaliśmy, to przewidywanie odpływu klientów. Jest to proces możliwy dzięki najnowocześniejszym narzędziom do gromadzenia i analizy danych. Zbierając dane i opracowując na ich podstawie model, możesz zidentyfikować klientów, którzy najprawdopodobniej odejdą. Mając tę ​​wiedzę, możesz zrobić wszystko, co konieczne, aby ich powstrzymać.

Czytaj dalej, a poznasz prosty sposób przeprowadzania tego nieocenionego przewidywania i analizy odpływu klientów.

Ebook SaaS - skaluj swój biznes


Jak przeprowadzić prognozę i analizę odpływu klientów

Przewidywanie rezygnacji klientów opiera się na prostej przesłance. Możesz przewidzieć, jak prawdopodobne jest odejście klienta na podstawie tego, jak ostatnio korzystał z Twojej usługi. Szukasz odpowiedzi, czy klient zamierza odejść w określonym czasie. To znaczy, czy zamierzają anulować subskrypcję w ciągu następnego miesiąca?

Wynikiem takiej prognozy będzie odpowiedź „tak” lub „nie”. Każdy klient, dla którego odpowiedź brzmi „tak”, możesz skontaktować się z nim i pracować nad zmianą tej odpowiedzi. Jeśli odpowiedź „tak” lub „nie” jest wyjściem procesu, dane klienta dotyczące korzystania z usług są danymi wejściowymi. Zbieranie danych jest zatem pierwszym krokiem trzyetapowego procesu przewidywania i analizy odpływu klientów:

  1. Zbieranie danych
  2. Tworzenie modelu predykcyjnego na podstawie Twojego zbioru danych
  3. Wykorzystanie modelu do przewidywania odpływu klientów

Zbieranie danych

Model predykcyjny, który zamierzasz utworzyć, wykorzystuje uczenie maszynowe. Uczenie maszynowe to technika analizy danych oparta na sztucznej inteligencji. Najprostszym sposobem wyjaśnienia tego procesu jest rozpoznawanie wzorców. Modele są „trenowane”, aby mogły identyfikować i rozpoznawać wzorce w danych.

Proces „uczenia” polega na przedstawieniu modelu z jak największą ilością danych. Następnie rozpoznaje wzorce i relacje między danymi. Ostatecznie model może zastosować to, czego się „nauczył” do każdego nowego zestawu danych, który zostanie zaprezentowany. W związku z tym jest w stanie przewidzieć możliwe przyszłe działania w oparciu o wzorce z przeszłości.

Pierwszym krokiem do przewidywania odpływu klientów jest zebranie danych w celu wytrenowania modelu. Dane, których potrzebujesz, powinny odnosić się do obecnych lub byłych klientów, którzy zarówno odeszli, jak i nie odeszli z Twojej firmy. W ten sposób możesz porównać wszystkie obecne i przyszłe dane klientów dotyczące klientów, którzy odeszli i nie odeszli.

Twoje dane muszą zawierać jak najwięcej informacji o klientach. Każda informacja o kliencie jest nazywana funkcją. Im więcej cech klienta możesz zebrać, tym dokładniejszy będzie Twój model. W końcu będzie w stanie rozpoznawać wzorce, które odnoszą się do szerszego zakresu funkcji.

W przypadku przewidywania odpływu klientów należy skupić się na czterech głównych obszarach:

  • Cechy klienta – Są to dane związane z indywidualnymi cechami każdego klienta. Może obejmować wszystko, od wieku i płci po poziom wykształcenia i dochód.
  • Funkcje wsparcia — Informacje związane z interakcją klientów z obsługą klienta. Dane te mogą obejmować, jak często kontaktowali się z personelem pomocy technicznej lub tematy ich zapytań.
  • Funkcje użytkowania — wszelkie dane, które możesz zebrać o tym, jak każdy klient korzystał z Twojej usługi. Na przykład, jak często się logują lub ile czasu minęło, odkąd ostatnio to robili. Jeśli możesz zebrać informacje o tym, ile czasu spędzają na Twojej aplikacji lub jakie działania podejmują, gdy tam są, tym lepiej.
  • Funkcje kontekstowe — to jest uniwersalne dla wszystkich innych danych, które możesz zebrać. Czy wiesz na przykład, za pośrednictwem jakiego typu urządzenia uzyskują dostęp do Twojej usługi? Czy potrafisz zidentyfikować agenta obsługi klienta, z którym kontaktowali się najczęściej?

Przewidywanie odpływu klientów polega na znalezieniu klientów, którzy mogą wkrótce Cię opuścić. Zbierając dane, musisz określić ilościowo „wkrótce”. Zdecyduj, na jakie dokładnie pytanie ma odpowiadać Twój model. Czy to:

  1. Czy klient zrezygnuje w ciągu miesiąca?
  2. Czy klient odejdzie w ciągu trzech miesięcy?
  3. Czy klient odejdzie w ciągu sześciu miesięcy?

Dokładne pytanie, które wybierzesz, zależy od Twojej firmy. Konieczne jest zdefiniowanie tego, aby można było zbierać prawidłowe dane do trenowania modelu. Weźmy na przykład pytanie „a)” powyżej. Jeśli chcesz na to odpowiedzieć, musisz dołączyć historyczne dane klientów.

Informacje te można wykorzystać do przewidywania działań obecnych klientów. Twoje funkcje powinny odnosić się do działań klientów, zarówno przeszłych, jak i obecnych.

Aby ułatwić korzystanie z danych w modelu predykcyjnym, warto utworzyć plik CSV. Ten plik powinien zawierać wiersz dla każdego klienta i kolumnę dla każdej funkcji. Dane wyjściowe „tak” lub „nie”, określające, czy klient, który zrezygnował, powinien utworzyć jedną z tych kolumn. Plik może wyglądać podobnie jak na powyższym obrazku.

Tworzenie modelu predykcyjnego

Nie zniechęcaj się dotychczasowymi rozmowami na temat danych, uczenia maszynowego i modelowania predykcyjnego. Po zebraniu danych najtrudniejsza część przewidywania odpływu klientów jest już za Tobą. Odtąd możesz polegać na usługach przewidywania, które wykonają za Ciebie twarde stocznie.

Do wyboru jest kilka usług predykcyjnych:

  • Silnik Google Cloud ML
  • BigML

Obie te usługi tworzą modele predykcyjne na podstawie danych, które do nich przesyłasz. Prześlij utworzony plik CSV, a oni zrobią za Ciebie resztę. Możesz zobaczyć więcej szczegółów na temat używania BigML do budowania modelu predykcyjnego tutaj.

To, co otrzymujesz, to wizualizacja „drzewa decyzyjnego” twojego modelu. Będzie wyglądać mniej więcej tak:

Każde kolorowe kółko na drzewie reprezentuje pytanie związane z cechami Twojego klienta. Każda gałąź reprezentuje możliwą odpowiedź. Zejdź na dół, a znajdziesz koło z końcową wartością wyjściową. W przypadku rezygnacji klienta oznacza to, czy klient odszedł, czy nie.

Wykorzystanie modelu do przewidywania rezygnacji

Masz teraz model, który rozpoznaje i rozumie wzorce w danych dotyczących rezygnacji klientów. To, czego teraz potrzebujesz, to użyć go do prognozowania. W tym celu musisz najpierw zebrać aktualne dane dotyczące Twoich obecnych klientów.

Te dane muszą być zgodne z danymi użytymi do zbudowania modelu, z wyjątkiem tego, że nie będą zawierać danych wyjściowych „tak” lub „nie” dla rezygnacji. Następnie możesz przesłać nowe dane do wybranej usługi predykcyjnej. Działa to w taki sam sposób, jak przesyłanie oryginalnego pliku CSV.

Stamtąd sposób generowania prognoz różni się w zależności od używanej usługi. Aby ponownie wziąć BigML za przykład, musisz wykonać następujące proste kroki:

  1. Uzyskaj dostęp do swojego modelu i wybierz „Przewidywanie wsadowe” z menu ikony błyskawicy.
  2. Zobaczysz wtedy dwa rozwijane menu. Wybierz swój model w lewym, a nowy zestaw danych klienta w prawym.
  3. Kliknij opcję „Konfiguruj”, a następnie wybierz „Ustawienia wyjściowe”.
  4. Następnie możesz dostosować sposób wyświetlania swoich prognoz. Chcesz wybrać wyjście pliku CSV, a następnie dostosować sposób wyświetlania tego pliku według własnego uznania.
  5. Kliknij zielony przycisk „Prognozuj”. Na następnej stronie kliknij „Pobierz prognozę wsadową”.
  6. Otrzymasz wtedy plik, który możesz otworzyć w dowolnym programie do obsługi arkuszy kalkulacyjnych. Prognozy Twojego modelu dotyczące rezygnacji klientów w wybranym przedziale czasowym zostaną wyświetlone w kolumnie „Rezygnacja”.

Tak po prostu, masz listę klientów zagrożonych odejściem. To są klienci, z którymi musisz się skontaktować. To klienci, na których możesz skoncentrować wysiłki związane z utrzymaniem klientów.

Przekonaj choć jednego z nich, aby został, kiedy mogliby odejść, a poprawisz swoje wyniki finansowe, nie wydając prawie tyle pieniędzy, czasu ani wysiłku, co w przypadku pozyskania nowego klienta.

Przewidywanie i analiza odpływu klientów; Proaktywne utrzymanie klienta

Przewidywanie i analiza odpływu klientów może pomóc w poprawie utrzymania klientów. Jako firma SaaS, wprowadzanie takich ulepszeń może być różnicą między sukcesem a porażką.

Zmniejszenie odpływu klientów to sposób na utrzymanie stałych miesięcznych przychodów, nawet jeśli masz trudności z przyciągnięciem nowych klientów. W ten sposób możesz uzyskać największe korzyści z pozyskiwania klientów. W końcu zdobyci nowi klienci nie tylko zastąpią tych, których tracisz. Będą powiększać Twoją bazę klientów i pomagać w skalowaniu Twojej firmy .

Piękno przewidywania odpływu klientów polega na tym, że pozwala ono na proaktywne utrzymanie klienta. Możesz dowiedzieć się, kiedy klient może cię opuścić.

To pozwala ci podjąć kroki, aby zatrzymać ich na pokładzie. Możesz docierać do klientów i rozwiązywać problemy, które w przeciwnym razie mogłyby powodować odejście klientów — a wszystko to po prostu przez zbieranie danych i podłączanie ich do usługi inteligentnego przewidywania.