บริษัท SaaS สามารถคาดการณ์การเปลี่ยนใจของลูกค้าได้อย่างไร

เผยแพร่แล้ว: 2020-07-05

การรักษาลูกค้าเป็นเสาหลักที่สำคัญของธุรกิจที่ทำงานในรูปแบบการสมัครสมาชิก สำหรับบริษัทโทรคมนาคมและผู้ให้บริการอื่นๆ การรักษาลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญ สำหรับบริษัท SaaS มันคือกุญแจสู่ความอยู่รอดของพวกเขา

รูปแบบธุรกิจ SaaS ขึ้นอยู่กับการรับรายได้จากลูกค้า พวกเขาต้องให้กระแสเงินสดที่สม่ำเสมอกับบริษัทตลอดชีวิต ดังนั้น การยืดอายุการใช้งานของลูกค้าจึงเป็นวิธีสำคัญสำหรับบริษัท SaaS ในการขยายขนาด มีความสำคัญพอๆ กับการทำการตลาดและ การโปรโมตไซต์ของตน ต่อลูกค้าใหม่ๆ หากไม่เป็นเช่นนั้น

เมื่อลูกค้าละทิ้งบริษัท SaaS ของคุณไปแล้ว ก็ยากที่จะได้พวกเขากลับคืนมา พวกเขาตัดสินใจเกี่ยวกับบริการของคุณแล้ว และมีตัวเลือกอื่นๆ ที่พวกเขาสามารถเปลี่ยนได้ การรักษาลูกค้าที่ดีที่สุดจึงเป็นเชิงรุก คุณต้องพยายามทำให้ลูกค้ามีความสุขมากที่สุด ซึ่งช่วยขจัดความเสี่ยงที่พวกเขาจะนำประเพณีของตนไปใช้ที่อื่น

แต่คุณรู้ได้อย่างไรว่าลูกค้ารายใดรายหนึ่งมีแนวโน้มที่จะนำธุรกิจของตนไปหาคู่แข่ง คุณจะรู้ได้อย่างไรว่าลูกค้ารายใดที่คุณต้องทุ่มเทให้กับความพยายามของคุณ? คำตอบอาจมาจากการคาดคะเนและวิเคราะห์การเปลี่ยนใจของลูกค้า

จองคำปรึกษา

Customer Churn คืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญ

การเลิกราของลูกค้าเป็นชื่อที่ตั้งขึ้นเมื่อลูกค้า – และส่วนใหญ่เป็นสมาชิกของบริการ – ละทิ้งธุรกิจ ลูกค้าเปลี่ยนใจเมื่อไม่ต่ออายุบริการ พวกเขายังปั่นป่วนหากพวกเขายุติการสมัครสมาชิก

เมตริกการเลิก ใช้ งานของลูกค้า เป็นกุญแจสำคัญสำหรับธุรกิจ SaaS เพื่อให้ประสบความสำเร็จ บริษัทต่าง ๆ จะต้องลดจำนวนลูกค้าให้เหลือน้อยที่สุด ลูกค้าทุกรายที่ละทิ้งบริษัทจะสร้างความเสียหายต่อผลกำไรในสองวิธีที่แตกต่างกัน

ประการแรก บริษัทสูญเสียรายได้ประจำที่ได้รับจากการสมัครสมาชิกของลูกค้า ยิ่งไปกว่านั้น บริษัทยังต้องใช้จ่ายด้านการตลาดและส่งเสริมการขายมากขึ้นเพื่อทดแทนลูกค้า หากปล่อยให้ฐานลูกค้าหดตัว มูลค่าการซื้อขายและผลกำไรก็จะเริ่มลดลงอย่างรวดเร็ว

ลูกค้าสามารถยกเลิกด้วยเหตุผลหลายประการ ประสบการณ์ที่ไม่ดีกับธุรกิจหรือบริการของคุณมักจะนำไปสู่การเปลี่ยนใจ ในกรณีอื่น ๆ ความล้าของการบริการที่เรียบง่ายสามารถอธิบายถึงการเลิกใช้งาน เมื่อเวลาผ่านไป ผู้ใช้บริการอาจพบว่าบริการไม่ตอบสนองความต้องการอีกต่อไป

ไม่ว่าด้วยเหตุผลใดก็ตาม การเลิกใช้งานเป็นสิ่งที่บริษัท SaaS ต้องรับมือ ปล่อยทิ้งไว้โดยไม่เลือก มันสามารถหลุดจากมือได้อย่างรวดเร็ว ดังที่ Michael Redbord ผู้จัดการทั่วไปของ Service Hub ที่ HubSpot อธิบายว่า:

“ในธุรกิจแบบสมัครสมาชิก แม้แต่อัตราการเลิกใช้งานรายเดือน/รายไตรมาสเพียงเล็กน้อยก็จะทบต้นอย่างรวดเร็วเมื่อเวลาผ่านไป การเลิกใช้รายเดือนเพียง 1 เปอร์เซ็นต์แปลเป็นเกือบ 12 เปอร์เซ็นต์ต่อปี เนื่องจากการหาลูกค้าใหม่นั้นมีราคาแพงกว่าการรักษาลูกค้าเดิมไว้ ธุรกิจที่มีอัตราการเลิกจ้างสูงจะพบว่าตัวเองอยู่ในช่องโหว่ทางการเงินอย่างรวดเร็ว”

อัลเท็กซ์ซอฟท์

จะดีแค่ไหนถ้าคุณสามารถคาดการณ์และจับลูกค้าเปลี่ยนใจได้?

ความยากและความสำคัญของการทำนายการเปลี่ยนใจของลูกค้า

การรักษาลูกค้าและการได้มาซึ่งลูกค้าเป็นสองทางเลือกในการต่อสู้กับการเลิกใช้บริการของลูกค้า บริษัทต้องพยายามป้องกันไม่ให้ลูกค้าออกหรือดึงลูกค้าใหม่เข้ามา ตามหลักการแล้ว พวกเขาต้องการเพิ่มลูกค้าใหม่มากกว่าที่จะออกไป นอกจากนี้ การรักษาลูกค้ามักจะคุ้มค่ากว่าการได้ลูกค้าใหม่

อย่างไรก็ตาม หลายบริษัทยังคงชอบการเข้าซื้อกิจการ นั่นเป็นเพราะพวกเขารู้ว่าจะทำการตลาดผลิตภัณฑ์ของตนอย่างไร เมื่อไร และที่ไหนกับลูกค้าใหม่ การทำความเข้าใจวิธีที่ดีที่สุดในการเพิ่มการรักษาลูกค้านั้นยากกว่า ต้องใช้เวลาและความพยายามมากขึ้น

ธุรกิจไม่สามารถใช้เวลาและความพยายาม - ไม่ต้องพูดถึงการเงิน - กับลูกค้าแต่ละราย นั่นจะไม่สามารถทำงานได้ สิ่งที่พวกเขาจำเป็นต้องคาดการณ์ล่วงหน้าว่าลูกค้ามีความเสี่ยงที่จะเลิกใช้งาน จากนั้นพวกเขาสามารถมุ่งความสนใจไปที่การรักษาบุคคลเหล่านั้น

สิ่งที่เราเพิ่งอธิบายไปคือการคาดการณ์การเปลี่ยนใจของลูกค้า เป็นกระบวนการที่เกิดขึ้นได้โดยการรวบรวมข้อมูลและเครื่องมือวิเคราะห์ที่ทันสมัย ด้วยการรวบรวมข้อมูลและพัฒนาแบบจำลองจากข้อมูลดังกล่าว คุณจะสามารถระบุลูกค้าที่มีแนวโน้มจะออกไปมากที่สุด ด้วยความรู้นั้น คุณสามารถทำทุกอย่างที่จำเป็นเพื่อไม่ให้พวกเขาทำเช่นนั้น

อ่านต่อไป แล้วคุณจะได้เรียนรู้วิธีง่ายๆ ในการดำเนินการคาดการณ์และวิเคราะห์การเปลี่ยนใจของลูกค้าที่ประเมินค่ามิได้

SaaS Ebook - ขยายธุรกิจของคุณ


วิธีการทำนายและวิเคราะห์การเลิกใช้งานของลูกค้า

การคาดคะเนการเลิกใช้งานของลูกค้าทำงานบนหลักฐานที่ตรงไปตรงมา คุณสามารถคาดเดาแนวโน้มที่ลูกค้าจะเลิกใช้บริการโดยพิจารณาจากวิธีที่พวกเขาเพิ่งใช้บริการของคุณ คุณกำลังมองหาคำตอบว่าลูกค้าจะออกไปภายในระยะเวลาที่กำหนดหรือไม่ คือพวกเขาจะยกเลิกการสมัครสมาชิกภายในเดือนหน้าหรือไม่?

ผลลัพธ์ของการทำนายดังกล่าวจะเป็นคำตอบที่ 'ใช่' หรือ 'ไม่' ลูกค้าที่คำตอบคือ 'ใช่' คุณสามารถติดต่อเพื่อแก้ไขคำตอบนั้นได้ หากคำตอบ 'ใช่' หรือ 'ไม่' เป็นผลลัพธ์ของกระบวนการ ข้อมูลลูกค้าในการใช้บริการจะเป็นอินพุต การรวบรวมข้อมูลเป็นขั้นตอนแรกของกระบวนการคาดการณ์และวิเคราะห์ลูกค้าเลิกใช้สามขั้นตอน:

  1. การรวบรวมข้อมูล
  2. การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์จากชุดข้อมูลของคุณ
  3. การใช้แบบจำลองเพื่อทำนายการเปลี่ยนใจของลูกค้า

การรวบรวมข้อมูล

แบบจำลองการคาดการณ์ที่คุณจะสร้างขึ้นนั้นใช้การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ AI วิธีที่ง่ายที่สุดในการอธิบายกระบวนการคือการจดจำรูปแบบ โมเดลได้รับการ "ฝึกฝน" เพื่อให้สามารถระบุและจดจำรูปแบบในข้อมูลได้

กระบวนการ 'ฝึกอบรม' เกี่ยวข้องกับการนำเสนอแบบจำลองด้วยข้อมูลมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ จากนั้นจะแยกแยะรูปแบบและความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล ในท้ายที่สุด แบบจำลองสามารถนำสิ่งที่ 'เรียนรู้' ไปใช้กับชุดข้อมูลใหม่ที่นำเสนอได้ ดังนั้นจึงสามารถทำนายการกระทำในอนาคตที่เป็นไปได้ตามรูปแบบในอดีต

ขั้นตอนแรกในการคาดการณ์การเปลี่ยนใจของลูกค้าคือการรวบรวมข้อมูลเพื่อฝึกโมเดลของคุณ ข้อมูลที่คุณต้องการควรเกี่ยวข้องกับลูกค้าปัจจุบันหรือลูกค้าเก่าที่มีและยังไม่ได้ออกจากบริษัทของคุณ ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถเปรียบเทียบข้อมูลลูกค้าทั้งในปัจจุบันและอนาคตเกี่ยวกับลูกค้าที่เลิกใช้งานและไม่ได้เลิกใช้งาน

ข้อมูลของคุณต้องมีข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้ามากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ข้อมูลลูกค้าแต่ละส่วนเรียกว่าคุณสมบัติ ยิ่งคุณรวบรวมคุณสมบัติลูกค้าได้มากเท่าไหร่ โมเดลของคุณก็จะแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น ท้ายที่สุดแล้วจะสามารถจดจำรูปแบบที่เกี่ยวข้องกับคุณสมบัติที่หลากหลายยิ่งขึ้น

สำหรับการคาดการณ์การเปลี่ยนใจของลูกค้า มีสี่ประเด็นหลักที่ต้องมุ่งเน้น:

  • คุณลักษณะของลูกค้า – เป็นข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับลักษณะเฉพาะของลูกค้าแต่ละราย อาจรวมถึงอายุและเพศไปจนถึงระดับการศึกษาและรายได้
  • คุณสมบัติการสนับสนุน – ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับวิธีที่ลูกค้าโต้ตอบกับฝ่ายสนับสนุนลูกค้าของคุณ ข้อมูลนี้อาจรวมถึงความถี่ที่พวกเขาติดต่อเจ้าหน้าที่ฝ่ายสนับสนุนของคุณหรือเรื่องที่สอบถาม
  • คุณสมบัติการใช้งาน – ข้อมูลใด ๆ ที่คุณสามารถรวบรวมได้ว่าลูกค้าแต่ละรายใช้บริการของคุณอย่างไร ตัวอย่างเช่น พวกเขาเข้าสู่ระบบบ่อยแค่ไหนหรือนานแค่ไหนนับตั้งแต่ที่พวกเขาเข้าสู่ระบบครั้งล่าสุด หากคุณสามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับระยะเวลาที่พวกเขาใช้ในแอปของคุณหรือสิ่งที่พวกเขาทำเมื่ออยู่ที่นั่นได้ ก็ยิ่งดี
  • คุณลักษณะตามบริบท – นี่คือข้อมูลที่จับได้ทั้งหมดสำหรับข้อมูลอื่น ๆ ทั้งหมดที่คุณสามารถรวบรวมได้ คุณทราบหรือไม่ เช่น พวกเขาเข้าถึงบริการของคุณผ่านอุปกรณ์ประเภทใด คุณสามารถระบุตัวแทนฝ่ายสนับสนุนลูกค้าที่พวกเขาติดต่อมากที่สุดได้หรือไม่

การคาดคะเนการเปลี่ยนใจของลูกค้าคือการหาลูกค้าที่อาจทิ้งคุณไปในไม่ช้า เมื่อรวบรวมข้อมูล คุณต้องวัดจำนวนเป็น 'เร็วๆนี้' ตัดสินใจว่าคุณต้องการให้แบบจำลองของคุณตอบคำถามใด ใช่ไหม:

  1. ลูกค้าจะเลิกใช้ภายในหนึ่งเดือนหรือไม่?
  2. ลูกค้าจะเลิกใช้ภายในสามเดือนหรือไม่?
  3. ลูกค้าจะเลิกใช้ภายในหกเดือนหรือไม่?

คำถามที่คุณเลือกขึ้นอยู่กับธุรกิจของคุณ จำเป็นต้องกำหนดสิ่งนั้นเพื่อให้คุณสามารถรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้องเพื่อฝึกโมเดลของคุณ ยกตัวอย่างเช่น คำถาม 'a)' ด้านบน หากนั่นคือสิ่งที่คุณต้องการตอบ คุณต้องรวมข้อมูลประวัติลูกค้าไว้ด้วย

ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อคาดการณ์การดำเนินการของลูกค้าที่มีอยู่ คุณลักษณะของคุณควรเกี่ยวข้องกับกิจกรรมของลูกค้า ทั้งในอดีตและปัจจุบัน

เพื่อให้ง่ายต่อการใช้ข้อมูลของคุณสำหรับแบบจำลองการคาดการณ์ คุณจะต้องสร้างไฟล์ CSV ไฟล์นั้นควรมีแถวสำหรับลูกค้าแต่ละรายและคอลัมน์สำหรับแต่ละฟีเจอร์ ผลลัพธ์ 'ใช่' หรือ 'ไม่' ระบุว่าลูกค้าที่เลิกใช้งานควรสร้างหนึ่งในคอลัมน์เหล่านั้นหรือไม่ ไฟล์อาจมีลักษณะเหมือนภาพด้านบน

การสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย

อย่าปล่อยให้การพูดคุยเรื่องข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ทำให้คุณผิดหวัง เมื่อคุณรวบรวมข้อมูลของคุณแล้ว ส่วนที่ยากของการคาดคะเนการเปลี่ยนใจของลูกค้าจะอยู่ข้างหลังคุณ จากนี้ไป คุณสามารถพึ่งพาบริการทำนายผลเพื่อจัดการปัญหาต่างๆ ให้กับคุณได้

มีบริการคาดการณ์สองสามอย่างที่คุณสามารถเลือกได้:

  • เครื่องยนต์ Google Cloud ML
  • บิ๊กเอ็มแอล

บริการทั้งสองนั้นสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ตามข้อมูลที่คุณอัปโหลด อัปโหลดไฟล์ CSV ที่คุณสร้างขึ้น แล้วพวกเขาจะจัดการส่วนที่เหลือให้คุณเอง คุณสามารถดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีใช้ BigML เพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ได้ที่นี่

สิ่งที่คุณจะได้คือการแสดงภาพ 'แผนผังการตัดสินใจ' ของโมเดลของคุณ มันจะมีลักษณะดังนี้:

วงกลมสีแต่ละวงบนต้นไม้แสดงถึงคำถามที่เกี่ยวข้องกับคุณสมบัติลูกค้าของคุณ ทุกสาขาแสดงถึงคำตอบที่เป็นไปได้ เดินลงไปด้านล่างแล้วคุณจะพบวงกลมที่มีค่าผลลัพธ์สุดท้ายของคุณ ในกรณีของลูกค้าเปลี่ยนใจ นั่นคือลูกค้าเปลี่ยนใจหรือไม่

การใช้แบบจำลองเพื่อทำนายการเปลี่ยนใจ

ตอนนี้คุณมีโมเดลที่รับรู้และเข้าใจรูปแบบในข้อมูลลูกค้าเปลี่ยนใจ สิ่งที่คุณต้องการตอนนี้คือใช้เพื่อคาดการณ์ ก่อนอื่นคุณต้องรวบรวมข้อมูลปัจจุบันที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าปัจจุบันของคุณ

ข้อมูลนั้นต้องตรงกับข้อมูลที่ใช้ในการสร้างโมเดลของคุณ ยกเว้นว่าจะไม่รวมเอาต์พุต 'ใช่' หรือ 'ไม่' สำหรับการเลิกใช้งาน จากนั้นคุณสามารถอัปโหลดข้อมูลใหม่ไปยังบริการคาดการณ์ที่คุณเลือกได้ ซึ่งทำงานในลักษณะเดียวกับการอัปโหลดไฟล์ CSV ต้นฉบับของคุณ

จากนั้น วิธีสร้างการคาดการณ์จะแตกต่างกันไปตามบริการที่คุณใช้ หากต้องการใช้ BigML เป็นตัวอย่างอีกครั้ง คุณต้องทำตามขั้นตอนที่ตรงไปตรงมาเหล่านี้:

  1. เข้าถึงแบบจำลองของคุณและเลือก 'การทำนายแบบกลุ่ม' จากเมนูไอคอนสายฟ้า
  2. จากนั้นคุณจะเห็นเมนูแบบเลื่อนลงสองเมนู เลือกโมเดลของคุณทางด้านซ้ายและชุดข้อมูลลูกค้าใหม่ของคุณทางด้านขวา
  3. คลิกตัวเลือก 'กำหนดค่า' จากนั้นเลือก 'การตั้งค่าเอาต์พุต'
  4. จากนั้นคุณสามารถปรับแต่งว่าคุณต้องการดูคำทำนายของคุณอย่างไร คุณต้องการเลือกผลลัพธ์เป็นไฟล์ CSV จากนั้นปรับการแสดงผลของไฟล์นั้นตามที่เห็นสมควร
  5. คลิกปุ่ม 'ทำนาย' สีเขียว ในหน้าถัดไป ให้คลิก 'ดาวน์โหลดการคาดคะเนเป็นชุด'
  6. จากนั้นคุณจะมีไฟล์ที่สามารถเปิดด้วยโปรแกรมสเปรดชีตใดก็ได้ การคาดการณ์ของโมเดลของคุณว่าลูกค้ารายใดจะเลิกใช้งานในกรอบเวลาที่คุณเลือกจะแสดงในคอลัมน์ 'เลิกใช้งาน'

เช่นเดียวกับที่คุณมีรายชื่อลูกค้าที่เสี่ยงต่อการเลิกใช้งาน นี่คือลูกค้าที่คุณต้องติดต่อ พวกเขาคือลูกค้าที่คุณสามารถมุ่งความสนใจไปที่การรักษาลูกค้าของคุณ

โน้มน้าวให้แม้แต่คนใดคนหนึ่งอยู่ต่อเมื่อพวกเขาอาจจะจากไป และคุณได้สร้างความแตกต่างให้กับกำไรของคุณโดยไม่ต้องเสียเงิน เวลา หรือความพยายามมากเท่ากับการหาลูกค้าใหม่

การทำนายและวิเคราะห์การเปลี่ยนใจลูกค้า; การรักษาลูกค้าเชิงรุก

การคาดคะเนและการวิเคราะห์การเปลี่ยนใจของลูกค้าสามารถช่วยปรับปรุงการรักษาลูกค้าได้ ในฐานะธุรกิจ SaaS การปรับปรุงดังกล่าวอาจเป็นความแตกต่างระหว่างความสำเร็จและความล้มเหลว

การลดการเลิกราของลูกค้าคือวิธีรักษารายได้ต่อเดือนให้คงที่ แม้ว่าคุณจะประสบปัญหาในการดึงดูดลูกค้าใหม่ก็ตาม นอกจากนี้ยังเป็นวิธีที่คุณจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการได้ลูกค้าใหม่ ลูกค้าใหม่ที่ได้รับจะไม่เพียงแทนที่ลูกค้าที่คุณเสียไปเท่านั้น พวกเขาจะเพิ่มฐานลูกค้าของคุณและช่วยคุณ ขยาย ขนาดบริษัทของคุณ

ข้อดีของการทำนายการเปลี่ยนใจของลูกค้าคือทำให้การรักษาลูกค้าเป็นแบบเชิงรุก คุณสามารถเรียนรู้ได้ว่าเมื่อใดที่ลูกค้ากำลังจะจากคุณไป

ที่ช่วยให้คุณทำตามขั้นตอนเพื่อให้พวกเขาอยู่บนเรือ คุณสามารถติดต่อและแก้ไขปัญหาที่อาจทำให้ลูกค้าเลิกใช้งาน ทั้งหมดนี้ทำได้โดยการรวบรวมข้อมูลและเสียบเข้ากับบริการคาดการณ์อัจฉริยะ