5 moduri în care analiza datelor și a textului îmbunătățește reținerea clienților

Strategiile de reținere a clienților alimentate de date influențează în cele din urmă modul în care echipa ta va aborda clienții – s-a dovedit că generează profit. De fapt, „echipele executive care folosesc pe scară largă analiza datelor clienților în toate deciziile de afaceri văd o îmbunătățire a profitului cu 126% față de companiile care nu o fac” (McKinsey, 2014).

Aceasta nu este o veste. Dintre cei 334 de directori chestionați de Bain, mai mult de două treimi au spus că companiile lor investesc în date și analize. Și așteptările sunt mari. 40% se așteaptă să vadă randamente „semnificativ pozitive”, iar alți 8% prevăd rezultate „transformaționale” (Bain & Co, 2017).

În timp ce intenția există, conform Forrester, „doar 15% dintre liderii seniori folosesc de fapt datele clienților în mod constant pentru a informa deciziile de afaceri” („The B2B Marketers Guide to Benchmarking Customer Maturity”, Forrester, 2017). Deci, companiile realizează nevoia de date, dar se așteaptă să se întâmple un fel de magie pentru a le implementa?

„Influențarea loialității clienților […] nu necesită magie, necesită date – de obicei date pe care le aveți deja, dar nu le folosiți la maximum. Indiferent de industrie, majoritatea organizațiilor de astăzi generează munți de date. De fapt, mulți clienți îmi spun că au atât de multe date încât cea mai mare problemă a lor este cum să gestioneze toate datele pe care le au”, spune Mike Flannagan, vicepreședinte și director general al Cisco.

5 moduri în care analiza datelor și a textului îmbunătățește reținerea clienților

1. Dezvoltați o foaie de parcurs de date și respectați-o

Aproximativ 30% dintre directorii din studiul Bain & Co menționat mai sus au spus că le lipsește o strategie clară pentru încorporarea datelor și a analizelor în companiile lor. Descoperirile lui McKinsey arată că adoptarea unei abordări integrative, ceea ce înseamnă a vedea analiza ca un motor strategic de creștere în loc să o folosească într-un siloz sau doar ca parte a IT, duce în cele din urmă la obținerea rezultatului dorit (McKinsey, 2014).

Companiile de succes fac două lucruri în mod diferit: în primul rând, folosesc datele pe care le au. În al doilea rând, implementează schimbările organizaționale odată ce înțeleg ce le spun datele. Deci, aveți datele - asigurați-vă că le utilizați cu adevărat și aplicați orice modificări necesare în afacere pentru ca acest lucru să se întâmple rapid.

O abordare bună este să dezvoltați o foaie de parcurs de date și să vă respectați. Pașii pe care îi luați în cadrul organizației pot fi:

1. Asigurați-vă că KPI-urile corporative sunt automatizate, scalabile și repetabile.
2. Adunați părțile interesate cheie și definiți primele 3 probleme de afaceri pe care doriți să le rezolvați.
3. Clasificați problemele în probleme de date versus probleme de sistem (de multe ori veți descoperi că problema nu este deloc cu „date”, ci cu modul în care oamenii le folosesc sau le gestionează).
4. Este necesară prioritizarea sarcinilor împreună cu evaluarea fezabilității tehnice a planului dvs.
5. Pentru a rămâne pe drumul cel bun, reevaluați progresul la fiecare 3 luni.
6. Factorul uman – asigura schimbarea comportamentului

Un alt factor cheie este angajarea de directori seniori care adoptă o abordare practică a analizei clienților. Nu numai că trebuie să înțeleagă importanța analizei, ci și să aibă abilitățile de a o analiza ei înșiși, așa că folosiți-l ca punct de referință atunci când angajați.

Deși 70% dintre companii au strategii de date, multe nu vor reuși să ofere ceea ce este necesar doar din cauza unui singur factor: oamenii. Este posibil să aveți cele mai avansate instrumente și excelenți oameni de știință ai datelor; cu toate acestea, toate eforturile eșuează fără schimbările comportamentale corecte necesare intern pentru a lua măsuri în cele din urmă (Bain & Co 2017).

Este posibil ca angajații să nu fie angajați să folosească analiza datelor, echipele interne pot să nu comunice între ele sau soluțiile de date adoptate să nu fie ușor de utilizat. Schimbarea comportamentală, monitorizarea continuă a rezultatelor, împreună cu o „abordare cu o singură echipă” sunt necesare pentru a se asigura că analiza avansată în cadrul unei organizații poate supraviețui și prospera (Bain & Co, 2017). Nicio surpriză aici, schimbarea comportamentului fiind cea mai grea parte a oricărui plan de îmbunătățire a performanței și motivul pentru care până la 38% eforturile de schimbare eșuează (Bain & Co, 2016).

2. Concentrați-vă doar pe clienți potențiali de înaltă calitate

Clienții sunt mai puțin probabil să renunțe dacă sunt similari cu clienții țintă principal. Dacă aveți acces la date atât despre clienții dvs., cât și despre o listă de clienți potențiali, aceasta este o oportunitate grozavă de a vă concentra numai asupra celor care au șanse mai puține să se retragă.

Cum? Prin aplicarea unor algoritmi care compară caracteristicile și caracteristicile clienților tăi cu cele ale potențialilor tăi. Cei care au caracteristici similare (dimensiunea FTE, cheltuielile anuale, titlul postului, tipul de industrie) cu clienții dvs. existenți sunt probabil cei mai probabil să-și dorească produsul, să-l găsească valoros și, prin urmare, să rămână. Segmentarea dvs. devine acum crucială. Fiecare segment de clienți vă oferă caracteristici distincte care vă ajută să identificați cu ușurință următorii clienți.

De exemplu, instrumente precum HubSpot oferă acest tip de informații într-un mod integrat, unde puteți vedea cu ușurință caracteristicile și modelele.

3. Folosiți metode de învățare automată pentru a crea modele predictive

Companiile analizează datele folosind diferite tipuri de analize, inclusiv analize predictive, care sunt folosite pentru a analiza relațiile dintre diferitele valori.

Pentru a crea strategii solide de reținere a clienților, putem folosi analiza predictivă pentru a face predicții despre viitor, analizând datele istorice, pentru a afla ce le pot plăcea sau nu le place clienților.

Adesea, s-ar putea să fii copleșit de numărul de variabile pe care trebuie să le gestionezi și să le analizezi dintr-o dată. Deși este posibil să aveți la îndemână un analist de date cu înaltă calificare, este încă consumator de timp și de muncă intensă să verificați manual și rapid volumul imens de date pentru a găsi modelul predictiv optim.

Pentru a crea cele mai bune modele predictive de reținere, bazați-vă pe puterea învățării automate pentru a descoperi rapid și precis motivele care stau la baza pentru care clienții se răsfrâng sau pentru care sunt loiali mărcii dvs.

Învățarea automată folosește matematica, statisticile și probabilitatea pentru a găsi conexiuni între variabile care ajută la optimizarea rezultatelor importante, cum ar fi reținerea. Aceste modele sunt apoi aplicate noilor date despre clienți pentru a face predicții.

Algoritmii de învățare automată sunt iterativi și învață în mod continuu. Cu cât ingerează mai multe date, cu atât devin mai bine. În comparație cu performanța umană, aceștia pot oferi informații rapid datorită capacității de procesare de astăzi.

De exemplu, puteți utiliza analitice pentru a identifica care produse de vânzare în plus sau încrucișate vor fi cele mai relevante pe baza istoricului de achiziții sau de navigare al clientului dvs.

Adesea, companiile nu au angajați cu abilități de analiză de nivel înalt (știința datelor). Furnizorii terți pot oferi o soluție care automatizează integrarea și analiza datelor.

4. Obțineți informații bazate pe date cu ajutorul analizei de text

Pentru a obține informații profunde, bazate pe date, nu uitați să analizați răspunsurile dvs. în text liber la întrebările deschise ale sondajului. Dacă nu, s-ar putea să le ratezi!

Puteți face acest lucru cu soluții de analiză a textului. Cu un instrument de analiză a textului care utilizează analiza sentimentelor, este ușor să identificați punctele dureroase ale clienților.

Și, dacă colectați o mulțime de date, asigurați-vă că le utilizați cu adevărat. Un studiu a constatat că doar 15% dintre liderii seniori folosesc de fapt datele clienților în mod constant pentru a informa deciziile de afaceri (Harvard Business Review).

La Thematic, am dezvoltat un algoritm de inteligență artificială care automatizează analiza feedback-ului de text liber în sondaje folosind învățarea automată și procesarea limbajului natural și, în esență, a simplificat modul în care companiile obțin informații din datele clienților lor.

5. Segmentați pentru a vă concentra pe păstrarea clienților potriviți

Utilizarea analizei datelor pentru a segmenta oamenii în diferite grupuri înseamnă că puteți identifica modul în care fiecare segment se interacționează cu marca și produsul dvs. Acest lucru vă permite apoi să vă uitați la fiecare subgrup și să obțineți perspective, urmate de adoptarea diferitelor strategii de comunicare și servicii pentru a crește retenția clienților cei mai căutați.

Analizați date precum datele demografice ale clienților dvs., stilul de viață, produsele achiziționate de fiecare categorie și tip de client, frecvența achiziției și valoarea achiziției. În acest fel, veți descoperi ce tip de clienți generează cele mai multe venituri. Unele costă prea mult pentru a genera venituri, așa că veți ști dacă doriți să vă concentrați eforturile asupra.

Înțelegerea diferenței dintre aceste tipuri de clienți poate, în unele cazuri, să facă sau să distrugă o afacere, mai ales dacă sunteți abia la început. Cunoașterea valorii clienților este crucială pentru a putea lua decizii critice. Puteți segmenta după valoarea istorică, valoarea pe durata de viață, valoarea în anul următor sau valoarea medie a clienților după segment. Folosind segmentarea corectă, veți crea apoi oferte de recomandare de produse foarte bine direcționate. Segmentează-ți clienții pentru a oferi reduceri relevante pentru diferite canale (în magazin, online, mobil). Amestecă puțin, fiecare client nu trebuie să primească aceeași ofertă.

O altă modalitate utilă de a utiliza segmentarea este să monitorizezi sensibilitatea la timp și sezonalitatea codurilor promoționale. Prin monitorizarea datelor de vânzări, puteți vedea dacă aceste coduri sunt valorificate mai des dimineața sau după-amiaza sau poate imediat după o comunicare de vânzare. Cu cât știi mai multe despre la ce răspunde un grup demografic, cu atât te poți concentra mai mult pe acțiunile corecte.

Top 3 sfaturi pentru analiză

Adunați mai multe puncte de date pentru a putea face recomandări relevante.

Fiți pragmatici și evitați să faceți presupuneri dintr-o singură bucată de date. Deoarece cineva care locuiește în California cumpără cizme de iarnă nu înseamnă că vrea să fie bombardat cu sugestii de produse similare. Poate le-au cumpărat pentru sora lor care locuiește în Chicago!

Folosiți dovezile sociale acolo unde puteți.

Dacă clienții dvs. nu răspund la anumite produse, poate tot ce au nevoie este un mic reamintire că alții similari cu ei le folosesc și sunt mulțumiți de ele. Atrageți mărturii pozitive din sondaje și comentarii pe rețelele de socializare către comunicările de marketing și site-ul dvs. web.

Amintiți-vă: abilitatea de a traduce rapid date perspicace în acțiuni concrete contează.

Este un fapt: date mai bune înseamnă rezultate mai bune. Dacă nu aveți date bune acum, puteți testa calea către date mai bune. Doar îmbunătățind colectarea internă a datelor, puteți ajunge adesea la date mai bune. În alte cazuri, poate fi necesar să achiziționați date mai bune. Datele bune nu sunt statice, sunt un proces continuu de observare, acțiune și învățare.

În cele din urmă, provocarea volumului vast de date pe care îl au marile afaceri este și oportunitatea. Adunarea datelor istorice structurate și nestructurate în silozuri organizaționale și combinarea acestora cu date cheie despre interacțiunea continuă cu clienții oferă o oportunitate convingătoare de a influența experiența clienților în timp real.

Acest articol a fost publicat mai întâi aici.