Как SaaS-компании могут прогнозировать отток клиентов

Опубликовано: 2020-07-05

Удержание клиентов является жизненно важным элементом любого бизнеса, работающего по модели подписки. Для телекоммуникационных компаний и других поставщиков услуг важно сохранить клиентов. Для фирм SaaS это ключ к их выживанию.

Бизнес-модель SaaS основана на получении постоянного дохода от клиентов. Они должны обеспечивать стабильный поток наличных денег на протяжении всей своей жизни в компании. Таким образом, увеличение продолжительности жизни клиента является важным способом масштабирования SaaS-фирм. Это так же важно, как маркетинг и продвижение своего сайта для новых клиентов, если не больше.

После того, как клиент покинул вашу SaaS-фирму, его трудно вернуть. Они приняли решение о вашей услуге, и, несомненно, есть другие варианты, к которым они могут обратиться. Таким образом, лучшее удержание клиентов — это проактивность. Вы должны стремиться к тому, чтобы клиенты были как можно более довольны. Это помогает устранить риск того, что они возьмут свой обычай в другом месте.

Но как узнать, насколько велика вероятность того, что какой-либо клиент передаст свой бизнес конкуренту? Как узнать, на каких клиентах нужно сосредоточить свои усилия? Ответ может заключаться в прогнозировании и анализе оттока клиентов.

Заказать консультацию

Что такое отток клиентов и почему это важно?

Отток клиентов — это состояние, когда клиенты — и в основном подписчики услуги — отказываются от бизнеса. Клиент ушел, когда ему не удалось продлить услугу. Их также сбрасывают, если они активно заканчивают подписку.

Показатель оттока клиентов является ключевым для SaaS-бизнеса . Чтобы добиться успеха, компании должны свести отток клиентов к абсолютному минимуму. Каждый клиент, который покидает фирму, наносит ущерб ее прибыли двумя разными способами.

Во-первых, компания теряет регулярный доход, который она получает от подписки клиента. Вдобавок ко всему, фирма должна также тратить больше на маркетинг и продвижение, чтобы заменить клиента. Если они позволят своей клиентской базе сократиться, оборот и прибыль начнут быстро падать.

Клиенты могут уходить по разным причинам. Плохой опыт работы с вашим бизнесом или услугой очень часто приводит к оттоку клиентов. В других случаях текучесть кадров может объясняться простой усталостью от обслуживания. Пользователи службы могут со временем обнаружить, что служба больше не удовлетворяет их потребности.

Какой бы ни была причина, любая SaaS-фирма должна контролировать отток клиентов. Если его не остановить, он может быстро выйти из-под контроля. Как объясняет Майкл Редборд, генеральный менеджер Service Hub в HubSpot:

«В бизнесе, основанном на подписке, даже небольшой ежемесячный/ежеквартальный отток будет быстро увеличиваться с течением времени. Всего 1 процент ежемесячного оттока соответствует почти 12 процентам годового оттока. Учитывая, что привлечь нового клиента гораздо дороже, чем удержать существующего, предприятия с высоким уровнем оттока быстро окажутся в финансовой яме».

Алтекссофт

Разве не было бы здорово, если бы вы могли предсказать и упредить отток клиентов?

Сложности и важность прогнозирования оттока клиентов

Удержание и привлечение клиентов — два варианта борьбы с оттоком клиентов. Фирмы должны либо попытаться предотвратить уход клиентов, либо привлечь новых клиентов. В идеале они хотели бы добавить больше новых клиентов, чем уйти. Более того, удержание клиентов часто гораздо более рентабельно, чем их привлечение.

Однако многие фирмы по-прежнему предпочитают приобретение. Это потому, что они знают, как, когда и где продавать свою продукцию новым клиентам. Понять, как лучше всего удержать клиентов, сложнее. Это требует гораздо больше времени и усилий.

Бизнес не может тратить столько времени и усилий, не говоря уже о финансах, на каждого клиента. Это было бы нежизнеспособно. Что им нужно, чтобы заранее предсказать, что клиенты рискуют уйти. Затем они могут сосредоточить свои усилия по удержанию на этих людях.

То, что мы только что описали, — это прогнозирование оттока клиентов. Это стало возможным благодаря передовым инструментам сбора и анализа данных. Собирая данные и разрабатывая на их основе модель, вы можете определить клиентов, которые, скорее всего, уйдут. Обладая этими знаниями, вы можете сделать все необходимое, чтобы удержать их от этого.

Читайте дальше, и вы узнаете простой способ прогнозирования и анализа оттока клиентов.

Электронная книга SaaS — масштабируйте свой бизнес


Как выполнить прогнозирование и анализ оттока клиентов

Прогнозирование оттока клиентов основано на простой предпосылке. Вы можете предсказать, насколько вероятно, что клиент уйдет, основываясь на том, как он недавно пользовался вашим сервисом. Вы хотите ответить, собирается ли клиент уйти в течение определенного периода времени. Т.е. собираются ли они отменить свою подписку в течение следующего месяца?

Результатом такого предсказания будет либо ответ «да», либо ответ «нет». Вы можете связаться с любыми клиентами, для которых ответ «да», и изменить этот ответ. Если ответ «да» или «нет» является выходом процесса, то данные клиентов об использовании услуги являются входом. Таким образом, сбор данных является первым этапом трехэтапного процесса прогнозирования и анализа оттока клиентов:

  1. Сбор данных
  2. Создание прогнозной модели из вашего набора данных
  3. Использование модели для прогнозирования оттока клиентов

Сбор данных

Прогностическая модель, которую вы собираетесь создать, использует машинное обучение. Машинное обучение — это метод анализа данных на основе искусственного интеллекта. Самый простой способ объяснить этот процесс — это распознавание образов. Модели «обучаются», чтобы они могли идентифицировать и распознавать закономерности в данных.

Процесс «обучения» включает представление модели как можно большего количества данных. Затем он различает закономерности и взаимосвязи между данными. В конечном счете, модель может применить то, что она «изучила», к любому новому набору данных, который она представляет. Таким образом, он способен предсказывать возможные будущие действия на основе прошлых паттернов.

Первым шагом к прогнозированию оттока клиентов является сбор данных для обучения вашей модели. Необходимые вам данные должны относиться к нынешним или бывшим клиентам, которые как ушли, так и не покинули вашу компанию. Таким образом, вы можете сравнить все текущие и будущие данные о клиентах, которые ушли и не ушли.

Ваши данные должны содержать как можно больше информации о клиентах. Каждая часть информации о клиенте называется функцией. Чем больше характеристик клиентов вы сможете собрать, тем точнее будет ваша модель. В конце концов, он сможет распознавать закономерности, относящиеся к более широкому спектру признаков.

Для прогнозирования оттока клиентов необходимо сосредоточиться на четырех основных областях:

  • Характеристики клиентов — это данные, относящиеся к индивидуальным характеристикам каждого клиента. Это может включать что угодно, от возраста и пола до уровня образования и дохода.
  • Функции поддержки — информация о том, как клиенты взаимодействуют с вашей службой поддержки. Эти данные могут включать в себя, как часто они связывались с вашим персоналом службы поддержки или темы своих запросов.
  • Usage Features — любые данные, которые вы можете собрать о том, как каждый клиент использовал вашу услугу. Например, как часто они входят в систему или сколько времени прошло с тех пор, как они в последний раз делали это. Если вы можете собирать информацию о том, сколько времени они проводят в вашем приложении или какие действия они предпринимают, когда там находятся, тем лучше.
  • Контекстные функции — это набор всех других данных, которые вы можете собрать. Знаете ли вы, например, через какой тип устройства они получают доступ к вашему сервису? Можете ли вы определить агента службы поддержки, с которым они связывались чаще всего?

Прогнозирование оттока клиентов — это поиск клиентов, которые вскоре могут покинуть вас. При сборе данных вам необходимо количественно определить «скоро». Решите, на какой именно вопрос вы хотите, чтобы ваша модель ответила. Это:

  1. Будет ли отток клиентов в течение одного месяца?
  2. Будет ли отток клиентов в течение трех месяцев?
  3. Будет ли отток клиентов в течение шести месяцев?

Конкретный вопрос, который вы выберете, зависит от вашего бизнеса. Очень важно определить это, чтобы вы могли собирать правильные данные для обучения своей модели. Возьмем, к примеру, вопрос «а)» выше. Если это то, что вы хотите ответить, вам нужно включить исторические данные о клиентах.

Эта информация может быть использована для прогнозирования действий существующих клиентов. Ваши функции должны быть связаны с действиями клиентов, как в прошлом, так и в настоящем.

Чтобы упростить использование ваших данных для прогностической модели, вам нужно создать файл CSV. В этом файле должна быть строка для каждого клиента и столбец для каждой функции. Вывод «да» или «нет» относительно того, должен ли ушедший клиент формировать один из этих столбцов. Файл может выглядеть примерно так, как показано на изображении выше.

Создание прогнозной модели

Пусть вас не смущают разговоры о данных, машинном обучении и прогнозном моделировании. После того, как вы соберете данные, сложная часть прогнозирования оттока клиентов будет позади. С этого момента вы можете полагаться на службы прогнозирования, которые сделают за вас трудные ярды.

Есть несколько сервисов прогнозирования, которые вы можете выбрать:

  • Облачный ML-движок Google
  • BigML

Обе эти службы создают прогностические модели на основе данных, которые вы в них загружаете. Загрузите созданный вами CSV-файл, и они сделают все остальное за вас. Подробнее о том, как использовать BigML для построения прогностической модели, см. здесь.

В итоге вы получите визуализацию «дерева решений» вашей модели. Это будет выглядеть примерно так:

Каждый цветной круг на дереве представляет собой вопрос, связанный с особенностями вашего клиента. Каждая ветвь представляет собой возможный ответ. Спуститесь вниз, и вы найдете круг с вашим окончательным выходным значением. В случае оттока клиентов, это отток клиентов или нет.

Использование модели для прогнозирования оттока

Теперь у вас есть модель, которая распознает и понимает закономерности в данных об оттоке клиентов. Теперь вам нужно использовать его, чтобы делать прогнозы. Для этого вам сначала нужно собрать текущие данные, связанные с вашими существующими клиентами.

Эти данные должны совпадать с данными, используемыми для построения вашей модели, за исключением того, что они не будут включать выходные данные «да» или «нет» для оттока. Затем вы можете загрузить новые данные в выбранную вами службу прогнозирования. Это работает так же, как загрузка исходного CSV-файла.

Оттуда способ создания прогнозов зависит от службы, которую вы используете. Чтобы снова взять BigML в качестве примера, вам нужно выполнить следующие простые шаги:

  1. Получите доступ к своей модели и выберите «Пакетное прогнозирование» в меню значка молнии.
  2. Затем вы увидите два раскрывающихся меню. Выберите свою модель слева и новый набор данных о клиентах справа.
  3. Нажмите «Настроить», а затем выберите «Настройки вывода».
  4. Затем вы можете настроить, как вы хотите просматривать свои прогнозы. Вы хотите выбрать выходной файл CSV, а затем настроить отображение этого файла по своему усмотрению.
  5. Нажмите зеленую кнопку «Предсказать». На следующей странице нажмите «Загрузить пакетный прогноз».
  6. После этого у вас будет файл, который вы сможете открыть в любой программе для работы с электронными таблицами. Прогнозы вашей модели относительно оттока клиентов в выбранный вами период времени будут отображаться в столбце «Отток».

Таким образом, у вас есть список клиентов, которым грозит отток. Это клиенты, с которыми вам нужно связаться. Это клиенты, на которых вы можете сосредоточить свои усилия по удержанию клиентов.

Убедите хотя бы одного из них остаться, когда они могли бы уйти, и вы существенно повысите свою прибыль, не потратив почти столько же денег, времени или усилий, как если бы вы приобрели нового клиента.

Прогнозирование и анализ оттока клиентов; Проактивное удержание клиентов

Прогнозирование и анализ оттока клиентов могут помочь улучшить удержание клиентов. Для SaaS-бизнеса такие улучшения могут стать решающим фактором между успехом и неудачей.

Сокращение оттока клиентов — это то, как вы можете поддерживать стабильный ежемесячный доход, даже если вы изо всех сил пытаетесь привлечь новых клиентов. Это также то, как вы можете получить максимальную выгоду от привлечения клиентов. В конце концов, новые клиенты не просто заменят тех, кого вы теряете. Они пополнят вашу клиентскую базу и помогут масштабировать вашу компанию .

Прелесть прогнозирования оттока клиентов в том, что они позволяют упреждать удержание клиентов. Вы можете узнать, когда клиент может уйти от вас.

Это позволяет вам предпринять шаги, чтобы удержать их на борту. Вы можете связаться и решить проблемы, которые в противном случае могли бы привести к оттоку клиентов, просто собирая данные и подключая их к интеллектуальной службе прогнозирования.