SaaS şirketleri müşteri kayıplarını nasıl tahmin edebilir?

Yayınlanan: 2020-07-05

Müşteriyi elde tutma, abonelik tabanlı bir model üzerinde çalışan herhangi bir işletmenin hayati bir dayanağıdır. Telekom şirketleri ve diğer hizmet sağlayıcılar için müşterileri elde tutmak önemlidir. SaaS firmaları için bu, hayatta kalmalarının anahtarıdır.

SaaS iş modeli, müşterilerden tekrar eden gelir elde etmeye dayanır. Şirketle ömürleri boyunca sabit bir nakit akışı sağlamalıdırlar. O halde müşteri ömrünü uzatmak, SaaS firmalarının ölçeklenmesi için çok önemli bir yoldur. Sitelerini yeni müşterilere pazarlamak ve tanıtmak kadar önemlidir – hatta daha fazla.

Bir müşteri SaaS firmanızdan ayrıldıktan sonra onu geri kazanmak zordur. Hizmetiniz hakkında kararlarını verdiler ve şüphesiz başvurabilecekleri başka seçenekler de var. O halde en iyi müşteriyi elde tutma proaktiftir. Müşterileri olabildiğince mutlu tutmaya çalışmalısınız. Bu, geleneklerini başka bir yere götürme riskini ortadan kaldırmaya yardımcı olur.

Bununla birlikte, herhangi bir müşterinin işini bir rakibe götürme olasılığının ne kadar yüksek olduğunu nasıl bilebilirsiniz? Çabalarınızı hangi müşterilere odaklamanız gerektiğini nasıl öğrenebilirsiniz? Cevap, müşteri kaybı tahmini ve analizi yoluyla olabilir.

Danışmanlık Randevu Alın

Müşteri Kaybı Nedir ve Neden Önemlidir?

Müşteri karmaşası, müşterilerin - ve çoğunlukla bir hizmetin abonelerinin - bir işi terk etmelerine verilen addır. Bir müşteri, hizmeti yenileyemediğinde çalkalandı. Bir aboneliği aktif olarak sonlandırırlarsa da çalkalanmış olurlar.

Müşteri kaybı metriği, SaaS işletmelerinin anahtarıdır . Başarılı olmak için şirketlerin müşteri kaybını mutlak minimumda tutması gerekir. Firmayı terk eden her müşteri, şirketin kârlılığına iki farklı şekilde zarar verir.

İlk olarak şirket, müşterinin aboneliğinden elde ettiği düzenli geliri kaybeder. Bunun da ötesinde, firma müşteriyi değiştirmek için pazarlama ve promosyona daha fazla harcama yapmalıdır. Müşteri tabanlarının küçülmesine izin verirlerse, ciro ve karlar hızla aşağı doğru gitmeye başlar.

Müşteriler birçok farklı nedenden dolayı vazgeçebilir. İşletmeniz veya hizmetinizle ilgili kötü deneyimler, çoğu zaman karmaşaya yol açar. Diğer durumlarda, basit hizmet yorgunluğu, müşteri kaybını açıklayabilir. Hizmet kullanıcıları, zamanla hizmetin artık ihtiyaçlarını karşılamadığını görebilir.

Nedeni ne olursa olsun, müşteri kaybı, herhangi bir SaaS firmasının kontrol etmesi gereken bir şeydir. Kontrolsüz bırakılırsa hızla kontrolden çıkabilir. HubSpot Service Hub genel müdürü Michael Redbord'un açıkladığı gibi:

"Aboneliğe dayalı bir işletmede, küçük bir aylık/üç aylık kayıp oranı bile zaman içinde hızla artacaktır. Aylık sadece yüzde 1'lik kayıp, yıllık yaklaşık yüzde 12'lik kayıp anlamına geliyor. Yeni bir müşteri edinmenin mevcut bir müşteriyi elde tutmaktan çok daha pahalı olduğu göz önüne alındığında, yüksek kayıp oranlarına sahip işletmeler kendilerini hızla bir mali deliğin içinde bulacaklardır.”

Altexsoft

O halde, müşteri kayıplarını tahmin edip önleyebilseydiniz harika olmaz mıydı?

Müşteri Kayıplarını Tahmin Etmenin Zorlukları ve Önemi

Müşteriyi elde tutma ve müşteri edinme, müşteri kaybıyla mücadele için iki seçenektir. Firmalar ya müşterilerin ayrılmasını engellemeye çalışmalı ya da gemiye yeni müşteriler kazandırmalıdır. İdeal olarak, ayrılanlardan daha fazla yeni müşteri eklemek isterler. Ayrıca, müşteriyi elde tutma genellikle müşteri edinmeye göre çok daha uygun maliyetlidir.

Bununla birlikte, birçok firma hala satın almayı tercih ediyor. Bunun nedeni, ürünlerini yeni müşterilere nasıl, ne zaman ve nerede pazarlayacaklarını bilmeleridir. Müşteriyi elde tutma oranını artırmanın en iyi yollarını anlamak daha zordur. Çok daha fazla zaman ve çaba gerektirir.

İşletmeler, finans bir yana, her müşteri için o kadar zaman ve çaba harcayamaz. Bu uygulanabilir olmazdı. Çalkalanma riski taşıyan müşterileri önceden tahmin etmeleri gerekenler. Daha sonra elde tutma çabalarını bu bireylere odaklayabilirler.

Az önce tanımladığımız şey, müşteri kaybı tahminidir. Bu, son teknoloji veri toplama ve analiz araçlarıyla mümkün kılınan bir süreçtir. Veri toplayarak ve ondan bir model geliştirerek, ayrılma olasılığı en yüksek olan müşterileri belirleyebilirsiniz. Bu bilgiyle, onların bunu yapmasını engellemek için ne gerekiyorsa yapabilirsiniz.

Okumaya devam edin ve bu paha biçilmez müşteri kaybı tahminini ve analizini gerçekleştirmenin basit bir yolunu öğreneceksiniz.

SaaS Ebook - işinizi ölçeklendirin


Müşteri Kayıp Tahmini ve Analizi Nasıl Gerçekleştirilir?

Müşteri kaybı tahmini, basit bir önermede çalışır. Bir müşterinin hizmetinizi son zamanlarda nasıl kullandığına bağlı olarak ayrılma olasılığını tahmin edebilirsiniz. Bir müşterinin belirli bir süre içinde ayrılıp ayrılmayacağına cevap arıyorsunuz. Yani, gelecek ay içinde aboneliklerini iptal mi edecekler?

Böyle bir tahminin sonucu ya 'evet' ya da 'hayır' cevabı olacaktır. Cevabı 'evet' olan herhangi bir müşteriyle iletişime geçebilir ve bu yanıtı değiştirmek için çalışabilirsiniz. Eğer 'evet' veya 'hayır' yanıtı sürecin çıktısı ise, hizmet kullanımına ilişkin müşteri verileri girdidir. O halde veri toplamak, üç adımlı bir müşteri kaybı tahmin ve analiz sürecinin ilk adımıdır:

  1. Veri toplama
  2. Veri kümenizden tahmine dayalı bir model oluşturma
  3. Müşteri kaybını tahmin etmek için modeli kullanma

Veri Toplama

Oluşturacağınız tahmine dayalı model, makine öğreniminden yararlanır. Makine öğrenimi, AI tabanlı bir veri analiz tekniğidir. Süreci açıklamanın en basit yolu örüntü tanımadır. Modeller, verilerdeki kalıpları tanımlayabilmeleri ve tanıyabilmeleri için "eğitilmiştir".

'Eğitim' süreci, modeli mümkün olduğu kadar çok veriyle sunmayı içerir. Daha sonra veriler arasındaki kalıpları ve ilişkileri ayırt eder. Nihayetinde model, 'öğrendiklerini' kendisine sunulan herhangi bir yeni veri kümesine uygulayabilir. Bu nedenle, geçmiş kalıplara dayalı olarak gelecekteki olası eylemleri tahmin edebilir.

Müşteri kaybını tahmin etmenin ilk adımı, modelinizi eğitmek için veri toplamaktır. İhtiyacınız olan veriler, şirketinizden ayrılan ve ayrılmamış mevcut veya eski müşterilerle ilgili olmalıdır. Bu şekilde, aboneliği bırakan ve bırakmayan müşterilerle ilgili tüm mevcut ve gelecekteki müşteri verilerini karşılaştırabilirsiniz.

Verilerinizin müşteriler hakkında mümkün olduğunca fazla bilgi içermesi gerekir. Müşteri bilgilerinin her bir parçasına özellik denir. Ne kadar çok müşteri özelliği toplayabilirseniz, modeliniz o kadar doğru olur. Ne de olsa, daha geniş bir özellik yelpazesiyle ilgili kalıpları tanıyabilecektir.

Müşteri kaybı tahmini için odaklanılması gereken dört ana alan vardır:

  • Müşteri Özellikleri – Bu, her müşterinin bireysel özelliklerine ilişkin verilerdir. Yaş ve cinsiyetten eğitim düzeyine ve gelire kadar her şeyi içerebilir.
  • Destek Özellikleri – Müşterilerin, müşteri desteğinizle nasıl etkileşime geçtiğiyle ilgili bilgiler. Bu veriler, destek personelinizle ne sıklıkta iletişim kurduklarını veya sorgularının konularını içerebilir.
  • Kullanım Özellikleri – Her müşterinin hizmetinizi nasıl kullandığına dair toplayabileceğiniz tüm veriler. Örneğin, ne sıklıkla giriş yaptıkları veya en son giriş yaptıklarından bu yana ne kadar zaman geçtiği. Uygulamanızda ne kadar zaman geçirdikleri veya oradayken hangi işlemleri yaptıkları hakkında bilgi toplayabilirseniz çok daha iyi.
  • Bağlamsal Özellikler – Bu, toplayabileceğiniz diğer tüm veriler için bir bütündür. Örneğin, hizmetinize hangi tür bir cihaz aracılığıyla eriştiklerini biliyor musunuz? En çok iletişim kurdukları müşteri destek temsilcisini tanımlayabilir misiniz?

Müşteri kaybı tahmini, sizi yakında terk edebilecek müşterileri bulmakla ilgilidir. Veri toplarken, 'yakında' miktarını belirtmeniz gerekir. Modelinizin tam olarak hangi soruyu yanıtlamasını istediğinize karar verin. Bu mu:

  1. Bir müşteri bir ay içinde kayıp yaşar mı?
  2. Bir müşteri üç ay içinde kayıp yaşar mı?
  3. Bir müşteri altı ay içinde kayıp yaşar mı?

Seçtiğiniz soru, işletmenize bağlıdır. Modelinizi eğitmek için doğru verileri toplayabilmeniz için bunu tanımlamanız önemlidir. Örneğin yukarıdaki 'a)' sorusunu ele alalım. Cevaplamak istediğiniz buysa, geçmiş müşteri verilerini eklemeniz gerekir.

Bu bilgi, mevcut müşterilerin eylemlerini tahmin etmek için kullanılabilir. Özellikleriniz hem geçmiş hem de şimdiki müşteri faaliyetleriyle ilgili olmalıdır.

Verilerinizi tahmine dayalı bir model için kullanmayı kolaylaştırmak için bir CSV dosyası oluşturmak isteyeceksiniz. Bu dosyanın her müşteri için bir satırı ve her özellik için bir sütunu olmalıdır. Müşterinin çalkantılı olup olmadığına ilişkin 'evet' veya 'hayır' çıktısı, bu sütunlardan birini oluşturmalıdır. Dosya, yukarıdaki görüntü gibi bir şeye benzeyebilir.

Tahmine Dayalı Bir Model Oluşturma

Veriler, makine öğrenimi ve tahmine dayalı modelleme hakkında şimdiye kadarki tüm konuşmaların sizi engellemesine izin vermeyin. Verilerinizi topladığınızda, müşteri kaybı tahmininin zor kısmı geride kalır. Şu andan itibaren, zor işleri sizin yerinize yapması için tahmin hizmetlerine güvenebilirsiniz.

Aralarından seçim yapabileceğiniz birkaç tahmin hizmeti vardır:

  • Google Bulut Makine Öğrenimi Motoru
  • BigML

Bu hizmetlerin her ikisi de, onlara yüklediğiniz verilere dayalı olarak tahmine dayalı modeller oluşturur. Oluşturduğunuz CSV dosyasını yükleyin, gerisini sizin yerinize onlar halleder. Tahmine dayalı bir model oluşturmak için BigML'nin nasıl kullanılacağı hakkında daha fazla ayrıntıyı burada görebilirsiniz.

Sonuçta elde ettiğiniz şey, modelinizin bir 'karar ağacı' görselleştirmesidir. Bunun gibi bir şey görünecek:

Ağaçtaki her renkli daire, müşteri özelliklerinizle ilgili bir soruyu temsil eder. Her dal olası bir yanıtı temsil eder. En alta kadar çalışın ve nihai çıktı değerinizi içeren bir daire bulacaksınız. Müşteri kaybı durumunda, bu bir müşterinin kayıp olup olmadığıdır.

Abone Kaybını Tahmin Etmek İçin Modeli Kullanma

Artık müşteri kaybıyla ilgili verilerdeki kalıpları tanıyan ve anlayan bir modele sahipsiniz. Şimdi ihtiyacınız olan şey, onu tahminlerde bulunmak için kullanmak. Bunun için öncelikle mevcut müşterilerinizle ilgili güncel verileri toplamanız gerekiyor.

Bu verilerin, modelinizi oluşturmak için kullanılan verilerle eşleşmesi gerekir, ancak kayıp için "evet" veya "hayır" çıktısını içermez. Ardından, yeni verileri seçtiğiniz tahmin hizmetine yükleyebilirsiniz. Bu, orijinal CSV dosyanızı yüklemekle aynı şekilde çalışır.

Oradan, tahmin oluşturmanın yolu, kullandığınız hizmete göre farklılık gösterir. BigML'yi bir kez daha örnek almak için şu basit adımları uygulamanız gerekir:

  1. Modelinize erişin ve şimşek simgesi menüsünden 'Toplu Tahmin'i seçin.
  2. Daha sonra iki açılır menü göreceksiniz. Sol taraftaki modelinizi ve sağ taraftaki yeni müşteri veri kümenizi seçin.
  3. 'Yapılandır' seçeneğini tıklayın ve ardından 'Çıktı Ayarları'nı seçin.
  4. Ardından, tahminlerinizi nasıl görüntülemek istediğinizi uyarlayabilirsiniz. Bir CSV dosyası çıktısı seçmek ve ardından bu dosyanın görüntüsünü uygun gördüğünüz şekilde uyarlamak istiyorsunuz.
  5. Yeşil "Tahmin Et" düğmesini tıklayın. Bir sonraki sayfada, 'Toplu Tahmini İndir'i tıklayın.
  6. Daha sonra, herhangi bir elektronik tablo programıyla açabileceğiniz bir dosyanız olur. Modelinizin, seçtiğiniz zaman diliminde hangi müşterilerin abone kaybına uğrayacağına ilişkin tahminleri 'Kaybolma' sütununda görüntülenecektir.

Aynen böyle, çalkalanma riski taşıyan bir müşteri listeniz var. Bunlar, iletişim kurmanız gereken müşterilerdir. Onlar, müşteriyi elde tutma çabalarınızı odaklayabileceğiniz müşterilerdir.

Ayrılabilecekleri bir zamanda içlerinden birini bile kalmaya ikna edin ve neredeyse yeni bir müşteri kazanmak için harcadığınız kadar para, zaman veya çaba harcamadan kârlılığınızda bir fark yarattınız.

Müşteri Kayıp Tahmini ve Analizi; Proaktif Müşteri Tutma

Müşteri kaybı tahmini ve analizi, müşteriyi elde tutmanın iyileştirilmesine yardımcı olabilir. Bir SaaS işletmesi olarak, bu tür iyileştirmeler yapmak başarı ve başarısızlık arasındaki fark olabilir.

Yeni müşteriler çekmekte zorlanıyor olsanız bile aylık gelirinizi sabit tutmanın yolu, müşteri kaybını azaltmaktır. Ayrıca, müşteri edinmeden en fazla faydayı nasıl elde edebileceğiniz de budur. Ne de olsa kazanılan yeni müşteriler, yalnızca kaybettiklerinizin yerine geçmeyecek. Müşteri tabanınıza katkıda bulunacaklar ve şirketinizi ölçeklendirmenize yardımcı olacaklar .

Müşteri kaybı tahmininin güzelliği, müşteriyi elde tutmayı proaktif hale getirmenize izin vermesidir. Bir müşterinin sizi ne zaman terk etmek üzere olabileceğini öğrenebilirsiniz.

Bu, onları gemide tutmak için adımlar atmanıza izin verir. Yalnızca veri toplayarak ve bu verileri akıllı bir tahmin hizmetine bağlayarak, aksi takdirde müşterilerin alışverişini kaybetmesine neden olabilecek sorunlara ulaşabilir ve bunları çözebilirsiniz.