SaaS 公司如何預測他們的客戶流失

已發表: 2020-07-05

客戶保留是任何採用基於訂閱的模式的企業的重要支柱。 對於電信公司和其他服務提供商而言，留住客戶很重要。 對於 SaaS 公司來說，這是他們生存的關鍵。

SaaS 商業模式依賴於從客戶那裡獲得經常性收入。 他們必須在其一生中為公司提供穩定的現金流。 因此，延長客戶生命週期是 SaaS 公司擴大規模的關鍵方式。 這與向新客戶營銷和推廣他們的網站一樣重要——如果不是更重要的話。

一旦客戶放棄了您的 SaaS 公司，就很難將他們贏回來。 他們已經對您的服務做出了決定，毫無疑問，他們還有其他選擇可以求助。 因此，最好的客戶保留是主動的。 您必須盡可能讓客戶滿意。 這有助於消除他們將習俗帶到別處的風險。

但是，您如何知道任何一位客戶將他們的業務轉給競爭對手的可能性有多大？ 您如何找出您需要重點關注哪些客戶？ 答案可能是通過客戶流失預測和分析。

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什麼是客戶流失及其重要性？

客戶流失是指客戶（主要是某項服務的訂戶）放棄企業的名稱。 當客戶未能續訂服務時，他們就流失了。 如果他們主動終止訂閱，他們也會流失。

客戶流失指標是 SaaS 業務的關鍵。 為取得成功，公司必須將客戶流失率降至最低。 每個放棄公司的客戶都會以兩種不同的方式損害公司的底線。

首先，公司失去了從客戶訂閱中獲得的固定收入。 最重要的是，公司還必須在營銷和促銷方面投入更多資金以取代客戶。 如果他們允許客戶群縮小，營業額和利潤將開始快速下降。

客戶流失的原因有很多。 與您的業務或服務有關的糟糕經歷通常會導致客戶流失。 在其他情況下，簡單的服務疲勞可以解釋客戶流失。 隨著時間的推移，服務用戶可能會發現服務不再滿足他們的需求。

不管是什麼原因，客戶流失是任何 SaaS 公司都必須處理的事情。 如果任其發展，它會很快失控。 正如 HubSpot 服務中心總經理 Michael Redbord 所解釋的那樣：

“在基於訂閱的業務中，即使是很小的月度/季度流失率也會隨著時間的推移迅速復合。 僅 1% 的月度流失轉化為近 12% 的年流失率。 鑑於獲得新客戶的成本遠高於保留現有客戶的成本，因此客戶流失率高的企業將很快發現自己陷入財務困境。”

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那麼，如果您能夠預測並預防客戶流失，那不是很好嗎？

預測客戶流失的困難和重要性

客戶保留和客戶獲取是應對客戶流失的兩種選擇。 公司必須設法防止客戶離開或吸引新客戶加入。 理想情況下，他們希望增加更多的新客戶而不是離開。 此外，留住客戶通常比獲取客戶更具成本效益。

然而，許多公司仍然傾向於收購。 那是因為他們知道如何、何時以及在哪裡向新客戶推銷他們的產品。 了解提高客戶保留率的最佳方法比較棘手。 這需要更多的時間和精力。

企業無法在每個客戶身上花費那麼多時間和精力——更不用說財務了。 那是不可行的。 他們需要提前預測有流失風險的客戶。 然後，他們可以將保留工作重點放在這些人身上。

我們剛才描述的是客戶流失預測。 這是一個通過尖端數據收集和分析工具實現的過程。 通過收集數據並從中開發模型，您可以確定最有可能離開的客戶。 有了這些知識，你就可以做任何必要的事情來阻止他們這樣做。

繼續閱讀，您將了解一種執行寶貴的客戶流失預測和分析的簡單方法。

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如何進行客戶流失預測和分析

客戶流失預測的工作原理很簡單。 您可以根據客戶最近如何使用您的服務來預測客戶流失的可能性。 您要回答客戶是否會在特定時期內離開。 即，他們是否會在下個月內取消訂閱？

這種預測的結果將是“是”或“否”的答案。 任何回答為“是”的客戶，您都可以聯繫並努力改變該答案。 如果“是”或“否”的答案是流程的輸出，那麼有關服務使用情況的客戶數據就是輸入。 那麼，收集數據是客戶流失預測和分析三步流程的第一步：

  1. 收集數據
  2. 從數據集創建預測模型
  3. 使用模型預測客戶流失

收集數據

您將要創建的預測模型利用了機器學習。 機器學習是一種基於人工智能的數據分析技術。 解釋該過程的最簡單方法是通過模式識別。 模型經過“訓練”，因此它們可以識別和識別數據中的模式。

“訓練”過程涉及為模型提供盡可能多的數據。 然後它識別數據之間的模式和關係。 最終，該模型可以將它“學到”的東西應用到它得到的任何新數據集上。 因此，它能夠根據過去的模式預測未來可能採取的行動。

客戶流失預測的第一步是收集數據來訓練您的模型。 您需要的數據應該與已經離開和未離開您公司的現有或以前的客戶相關。 這樣，您就可以比較所有當前和未來客戶流失和未流失客戶的數據。

您的數據需要包含盡可能多的客戶信息。 每條客戶信息稱為一個特徵。 您可以收集的客戶特徵越多，您的模型就會越準確。 畢竟，它將能夠識別與更廣泛的特徵相關的模式。

對於客戶流失預測，有四個主要方面需要關注：

  • 客戶特徵——這是與每個客戶的個人特徵相關的數據。 它可以包括從年齡和性別到教育水平和收入的任何內容。
  • 支持功能 –有關客戶如何與您的客戶支持互動的信息。 這些數據可以包括他們聯繫您的支持人員的頻率或他們查詢的主題。
  • 使用特徵——您可以收集的關於每個客戶如何使用您的服務的任何數據。 例如，他們登錄的頻率或自上次登錄以來已有多長時間。 如果您可以收集有關他們在您的應用上花費了多長時間或他們在您的應用上執行了哪些操作的信息，那就更好了。
  • 上下文特徵——這是您可以收集的所有其他數據的全部。 例如，您知道他們通過哪種類型的設備訪問您的服務嗎？ 您能確定他們聯繫最多的客戶支持代理嗎？

客戶流失預測是關於尋找可能很快離開您的客戶。 收集數據時，您需要量化“很快”。 確定您希望模型回答的確切問題。 是嗎：

  1. 客戶會在一個月內流失嗎？
  2. 客戶會在三個月內流失嗎？
  3. 客戶會在六個月內流失嗎？

您選擇的確切問題取決於您的業務。 必須對其進行定義，這樣您才能收集正確的數據來訓練您的模型。 以上面的問題“a)”為例。 如果這是您想要回答的問題，則需要包括歷史客戶數據。

此信息可用於預測現有客戶的行為。 您的功能應該與過去和現在的客戶活動相關。

為了便於將數據用於預測模型，您需要創建一個 CSV 文件。 該文件應該有一行對應每個客戶，一列對應每個功能。 關於客戶流失的“是”或“否”輸出應構成這些列之一。 該文件可能類似於上圖。

創建預測模型

不要讓到目前為止關於數據、機器學習和預測建模的所有討論讓您失望。 一旦您收集了數據，客戶流失預測的困難部分就已經過去了。 從現在開始，您可以依靠預測服務為您完成硬碼。

您可以選擇幾種預測服務：

  • 谷歌云機器學習引擎
  • 大機器學習

這兩種服務都根據您上傳給它們的數據創建預測模型。 上傳您創建的 CSV 文件，他們會為您完成剩下的工作。 您可以在此處查看有關如何使用 BigML 構建預測模型的更多詳細信息。

您最終得到的是模型的“決策樹”可視化。 它看起來像這樣：

樹上的每個彩色圓圈代表一個與您的客戶特徵相關的問題。 每個分支代表一個可能的答案。 一直走到底部，您會發現一個帶有最終輸出值的圓圈。 在客戶流失的情況下，就是客戶是否流失。

使用模型預測客戶流失

您現在擁有一個模型，可以識別和理解客戶流失數據中的模式。 你現在需要的是用它來做出預測。 為此，您首先必須收集與現有客戶相關的當前數據。

該數據需要與用於構建模型的數據相匹配，但它不包括流失的“是”或“否”輸出。 然後，您可以將新數據上傳到您選擇的預測服務。 這與上傳原始 CSV 文件的方式相同。

從那裡開始，生成預測的方式因您使用的服務而異。 再次以 BigML 為例，您需要遵循以下簡單的步驟：

  1. 訪問您的模型並從閃電圖標菜單中選擇“批量預測”。
  2. 然後您會看到兩個下拉菜單。 在左側選擇您的模型，在右側選擇您的新客戶數據集。
  3. 單擊“配置”選項，然後選擇“輸出設置”。
  4. 然後，您可以定制您想要查看預測的方式。 您想要選擇 CSV 文件輸出，然後根據需要調整該文件的顯示。
  5. 單擊綠色的“預測”按鈕。 在下一頁上，單擊“下載批量預測”。
  6. 然後您將擁有一個可以使用任何電子表格程序打開的文件。 您的模型對哪些客戶將在您選擇的時間範圍內流失的預測將顯示在“流失”列中。

就這樣，您得到了一份存在流失風險的客戶列表。 這些是您需要聯繫的客戶。 他們是您可以集中精力保留客戶的客戶。

即使他們中的一個人可能已經離開，但即使是說服他們留下來，您也可以在不花費與獲得新客戶一樣多的金錢、時間或精力的情況下改變您的底線。

客戶流失預測與分析； 主動保留客戶

客戶流失預測和分析有助於提高客戶保留率。 作為 SaaS 企業，進行此類改進可能是成功與失敗之間的區別。

減少客戶流失是您保持每月收入穩定的方法，即使您正在努力吸引新客戶。 這也是您如何從客戶獲取中獲得最大利益的方法。 畢竟，贏得的新客戶不僅僅會取代您失去的客戶。 他們將增加您的客戶群並幫助您擴大公司規模。

客戶流失預測的美妙之處在於它可以讓您主動保留客戶。 您可以了解客戶何時可能要離開您。

這使您可以採取措施讓他們留在船上。 您可以伸出援手並解決可能導致客戶流失的問題——所有這一切只需收集數據並將其插入智能預測服務即可。