Cum își pot prezice companiile SaaS creșterea clienților

Publicat: 2020-07-05

Reținerea clienților este un pilon vital al oricărei afaceri care funcționează pe un model bazat pe abonament. Pentru companiile de telecomunicații și alți furnizori de servicii, păstrarea clienților este importantă. Pentru firmele SaaS, este cheia supraviețuirii lor.

Modelul de afaceri SaaS se bazează pe obținerea de venituri recurente de la clienți. Ei trebuie să ofere un flux constant de numerar pe parcursul vieții lor cu compania. Prin urmare, prelungirea duratei de viață a clienților este o modalitate esențială pentru firmele SaaS de a se extinde. Este la fel de important ca marketingul și promovarea site-ului lor către clienți noi – dacă nu mai mult.

Odată ce un client a abandonat firma SaaS, este greu să-l recâștigeți. S-au hotărât cu privire la serviciul dvs. și, fără îndoială, există și alte opțiuni la care se pot adresa. Prin urmare, cea mai bună reținere a clienților este proactivă. Trebuie să căutați să păstrați clienții cât mai fericiți posibil. Acest lucru ajută la eliminarea riscului ca ei să-și ia obiceiul în altă parte.

De unde, totuși, știi cât de probabil este un client să-și ducă afacerea către un concurent? Cum poți afla pe ce clienți trebuie să-ți concentrezi eforturile? Răspunsul poate fi prin predicția și analiza ratei clienților.

Rezervați o consultație

Ce este ratarea clienților și de ce contează?

Retragerea clienților este denumirea dată când clienții – și în principal abonații la un serviciu – abandonează o afacere. Un client a zburat atunci când nu reînnoiește serviciul. De asemenea, s-au resimțit dacă încheie activ un abonament.

Valoarea ratei clienților este cheia afacerilor SaaS . Pentru a reuși, companiile trebuie să mențină frecvența clienților la un nivel minim absolut. Fiecare client care abandonează firma își dăunează rezultatul în două moduri distincte.

În primul rând, compania pierde venitul obișnuit pe care îl obține din abonamentul clientului. În plus, firma trebuie să cheltuiască mai mult pe marketing și promovare pentru a înlocui clientul. Dacă permit ca baza lor de clienți să se micșoreze, cifra de afaceri și profiturile vor începe să scadă rapid.

Clienții pot renunța din mai multe motive diferite. Experiențele proaste cu afacerea sau serviciul dvs. vor duce foarte adesea la abandon. În alte cazuri, oboseala simplă de serviciu poate explica pierderea. Utilizatorii serviciului pot constata în timp că serviciul nu le mai satisface nevoile.

Indiferent de motiv, abandonul este ceva pe care orice firmă SaaS trebuie să țină controlul. Lăsat nebifat, poate scăpa rapid de sub control. După cum explică Michael Redbord, director general al Service Hub la HubSpot:

„Într-o afacere bazată pe abonament, chiar și o rată mică de pierdere lunară/trimestrială se va agrava rapid în timp. Doar 1% ratare lunară se traduce în aproape 12% ratare anuală. Având în vedere că este mult mai costisitor să achiziționați un nou client decât să păstrați unul existent, companiile cu rate ridicate de abandon se vor găsi rapid într-o gaură financiară.”

Altexsoft

N-ar fi grozav, atunci, dacă ai putea prezice și previne ratarea clienților?

Dificultățile și importanța prezicerii ratei clienților

Reținerea clienților și achiziția clienților sunt cele două opțiuni pentru combaterea renunțării la clienți. Firmele trebuie fie să încerce să împiedice clienții să plece, fie să aducă noi clienți la bord. În mod ideal, ar dori să adauge mai mulți clienți noi decât să plece. În plus, păstrarea clienților este adesea mult mai rentabilă decât achiziția clienților.

Cu toate acestea, multe firme sunt în favoarea achizițiilor. Asta pentru că știu cum, când și unde să își comercializeze produsele către clienți noi. Înțelegerea celor mai bune modalități de a crește fidelizarea clienților este mai dificilă. Este nevoie de mult mai mult timp și efort.

Companiile nu pot cheltui acel timp și efort – ca să nu mai vorbim de finanțare – fiecărui client. Asta nu ar fi viabil. Ceea ce trebuie să prezică în avans clienții expuși riscului de agitare. Ei își pot concentra apoi eforturile de reținere asupra acelor persoane.

Ceea ce tocmai am descris este predicția privind ratarea clienților. Este un proces posibil prin instrumente de ultimă oră de colectare a datelor și de analiză. Prin colectarea datelor și dezvoltarea unui model din acestea, puteți identifica clienții cel mai probabil să plece. Cu aceste cunoștințe, puteți face tot ce este necesar pentru a-i împiedica să facă acest lucru.

Citiți mai departe și veți învăța o modalitate simplă de a efectua acea predicție și analiză neprețuită a pierderii clienților.

Ebook SaaS - extindeți-vă afacerea


Cum se efectuează predicția și analiza retragerii clienților

Predicția ratei clienților funcționează pe o premisă simplă. Puteți prezice cât de probabil este un client să renunțe în funcție de modul în care a folosit recent serviciul dvs. Căutați să răspundeți dacă un client va pleca într-o anumită perioadă. Adică, își vor anula abonamentul în luna următoare?

Rezultatul unei astfel de predicții va fi fie un răspuns „da”, fie un „nu”. Orice client pentru care răspunsul este „da”, puteți apoi să contactați și să lucrați pentru a schimba acel răspuns. Dacă răspunsul „da” sau „nu” este rezultatul procesului, datele clienților privind utilizarea serviciului sunt de intrare. Prin urmare, colectarea datelor este primul pas al unui proces de predicție și analiză a abandonului clienților în trei pași:

  1. Colectarea datelor
  2. Crearea unui model predictiv din setul dvs. de date
  3. Folosirea modelului pentru a prezice pierderea clienților

Colectarea datelor

Modelul predictiv pe care îl veți crea utilizează învățarea automată. Învățarea automată este o tehnică de analiză a datelor bazată pe inteligență artificială. Cel mai simplu mod de a explica procesul este prin recunoașterea modelelor. Modelele sunt „antrenate” astfel încât să poată identifica și recunoaște modele în date.

Procesul de „instruire” presupune prezentarea modelului cu cât mai multe date posibil. Apoi discerne tiparele și relațiile dintre date. În cele din urmă, modelul poate aplica ceea ce a „învățat” oricărui set de date noi care este prezentat. Prin urmare, este capabil să prezică posibile acțiuni viitoare pe baza modelelor din trecut.

Primul pas către predicția retragerii clienților este colectarea datelor pentru a vă instrui modelul. Datele de care aveți nevoie ar trebui să se refere la clienții actuali sau foști care au părăsit compania dvs. și nu au părăsit. În acest fel, puteți compara toate datele clienților actuali și viitori despre clienții care au renunțat și nu.

Datele dvs. trebuie să conțină cât mai multe informații despre clienți. Fiecare informație despre client se numește o caracteristică. Cu cât puteți aduna mai multe caracteristici ale clienților, cu atât modelul dvs. va fi mai precis. La urma urmei, va fi capabil să recunoască modele care se referă la o gamă mai largă de caracteristici.

Pentru predicția ratei clienților, există patru domenii principale pe care să vă concentrați:

  • Caracteristicile clientului – Acestea sunt date legate de caracteristicile individuale ale fiecărui client. Poate include orice, de la vârstă și sex până la nivelul de educație și venit.
  • Funcții de asistență – Informații legate de modul în care clienții interacționează cu asistența pentru clienți. Aceste date pot include cât de des au contactat personalul dvs. de asistență sau subiectele întrebărilor lor.
  • Caracteristici de utilizare – Orice date pe care le puteți aduna despre modul în care fiecare client a folosit serviciul dvs. De exemplu, cât de des s-au conectat sau cât de mult a trecut de la ultima oară. Dacă puteți colecta informații despre cât timp petrec aceștia în aplicația dvs. sau ce acțiuni întreprind atunci când sunt acolo, cu atât mai bine.
  • Caracteristici contextuale – Acesta este un captivant pentru toate celelalte date pe care le puteți aduna. Știți, de exemplu, prin ce tip de dispozitiv vă accesează serviciul? Puteți identifica agentul de asistență clienți pe care l-a contactat cel mai mult?

Predicția privind retragerea clienților se referă la găsirea clienților care vă pot părăsi în curând. Când colectați date, trebuie să cuantificați „în curând”. Decideți la ce întrebare exactă doriți să răspundă modelul dvs. Este:

  1. Va renunța un client în termen de o lună?
  2. Va renunța un client în termen de trei luni?
  3. Va renunța un client în decurs de șase luni?

Întrebarea exactă pe care o alegeți depinde de afacerea dvs. Este esențial să definiți acest lucru, astfel încât să puteți colecta datele corecte pentru a vă antrena modelul. Luați, de exemplu, întrebarea „a)” de mai sus. Dacă acesta este ceea ce doriți să răspundeți, trebuie să includeți datele istorice ale clienților.

Aceste informații pot fi folosite pentru a prezice acțiunile clienților existenți. Caracteristicile dvs. ar trebui să se refere la activitatea clienților, atât din trecut, cât și din prezent.

Pentru a vă facilita utilizarea datelor pentru un model predictiv, veți dori să creați un fișier CSV. Acel fișier ar trebui să aibă un rând pentru fiecare client și o coloană pentru fiecare caracteristică. Ieșirea „da” sau „nu”, în ceea ce privește dacă clientul care a renunțat trebuie să formeze una dintre acele coloane. Fișierul ar putea arăta ceva ca imaginea de mai sus.

Crearea unui model predictiv

Nu lăsați toate discuțiile de până acum despre date, învățarea automată și modelarea predictivă să vă dezamăgească. Odată ce ți-ai colectat datele, partea grea a predicției privind retragerea clienților este în urmă. De aici încolo, vă puteți baza pe serviciile de predicție pentru a face curele grele pentru dvs.

Există câteva servicii predictive din care puteți alege:

  • Google Cloud ML Engine
  • BigML

Ambele servicii creează modele predictive pe baza datelor pe care le încărcați. Încărcați fișierul CSV pe care l-ați creat și ei se vor ocupa de restul pentru dvs. Puteți vedea mai multe detalii despre cum să utilizați BigML pentru a construi un model predictiv aici.

Ceea ce ajungeți este o vizualizare „arborele de decizie” a modelului dumneavoastră. Va arata cam asa:

Fiecare cerc colorat din arbore reprezintă o întrebare legată de caracteristicile clienților dvs. Fiecare ramură reprezintă un posibil răspuns. Coborâți-vă în jos și veți găsi un cerc cu valoarea finală de ieșire. În cazul renunțării la clienți, asta este dacă un client s-a retras sau nu.

Utilizarea modelului pentru a prezice pierderea

Acum aveți un model care recunoaște și înțelege tiparele din datele privind retragerea clienților. Ceea ce ai nevoie acum este să-l folosești pentru a face predicții. Pentru aceasta, mai întâi trebuie să colectați date actuale legate de clienții dvs. existenți.

Aceste date trebuie să se potrivească cu datele utilizate pentru a construi modelul dvs., cu excepția faptului că nu vor include ieșirea „da” sau „nu” pentru abandon. Apoi puteți încărca noile date în serviciul de predicție ales. Aceasta funcționează în același mod ca și încărcarea fișierului CSV original.

De acolo, modul de a genera predicții diferă în funcție de serviciul pe care îl utilizați. Pentru a lua din nou BigML ca exemplu, trebuie să urmați acești pași simpli:

  1. Accesați modelul dvs. și alegeți „Predicție lot” din meniul pictogramei fulger.
  2. Veți vedea apoi două meniuri derulante. Alegeți modelul dvs. în cel din stânga și noul set de date pentru clienți în cel din dreapta.
  3. Faceți clic pe opțiunea „Configurare”, apoi alegeți „Setări de ieșire”.
  4. Apoi, puteți personaliza modul în care doriți să vizualizați predicțiile. Doriți să alegeți o ieșire a fișierului CSV și apoi să adaptați afișarea acelui fișier după cum credeți de cuviință.
  5. Faceți clic pe butonul verde „Predicți”. În pagina următoare, faceți clic pe „Descărcați predicția lotului”.
  6. Veți avea apoi un fișier pe care îl puteți deschide cu orice program de calcul. Predicțiile modelului dvs. privind clienții care vor renunța în intervalul de timp ales de dvs. se vor afișa în coloana „Curn”.

La fel, ai o listă de clienți expuși riscului de a se pierde. Aceștia sunt clienții pe care trebuie să îi contactați. Aceștia sunt clienții asupra cărora vă puteți concentra eforturile de reținere a clienților.

Convingeți chiar și pe unul dintre ei să rămână atunci când ar fi plecat și ați făcut o diferență în profitul dvs. fără a cheltui aproape la fel de mulți bani, timp sau efort precum ați dobândi un nou client.

Predicție și analiză a abandonului clienților; Reținerea proactivă a clienților

Predicția și analiza ratei clienților pot ajuta la îmbunătățirea reținerii clienților. Ca afacere SaaS, realizarea unor astfel de îmbunătățiri poate fi diferența dintre succes și eșec.

Reducerea frecvenței clienților este modul în care vă puteți menține veniturile lunare constante, chiar dacă vă străduiți să atrageți noi clienți. Acesta este, de asemenea, modul în care puteți obține cele mai multe beneficii de pe urma achiziției de clienți. La urma urmei, clienții noi câștigați nu îi vor înlocui doar pe cei pe care îi pierdeți. Aceștia se vor adăuga la baza dvs. de clienți și vă vor ajuta să vă extindeți compania .

Frumusețea predicției privind retragerea clienților este că vă permite să faceți reținerea clienților proactivă. Puteți afla când un client poate fi pe cale să vă părăsească.

Acest lucru vă permite să luați măsuri pentru a le menține la bord. Puteți să contactați și să rezolvați problemele care, altfel, ar putea determina retragerea clienților - totul prin simpla colectare a datelor și conectarea acestora la un serviciu inteligent de predicție.