Asiakaspoistuma ja ennakoivien mallien hyödyntäminen - Utopiaa vai osa työkalupakkia? - Finnchat

Asiakaspoistuma ja ennakoivien mallien hyödyntäminen – Utopiaa vai osa työkalupakkia?

  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  

Customer Churn, eli härmäksi sanottuna asiakaspoistuma.

B2B-yrityksille nykyisten asiakkaiden palveleminen ja asiakkuuksien hoitaminen tulisi olla etusijalla, ja näille toimenpiteille tulisi allokoida suurempia resursseja uusasiakashankintaan verrattuna. Markat jotka käytetään asiakkuuksien ylläpitoon ja erilaisiin elvyttäviin toimenpiteisiin tuottavat huomattavasti suuremmat ROI:t verrattuna siihen budjettiin joka uusasiakashankintaan suunnataan.

On tärkeää oppia havainnoimaan ne merkit jotka usein heijastelevat asiakkuuden lipumista pois yrityksen piiristä, ja havaita ajoissa asiakkaan aikomukset päättää yhteistyö. Kun näistä merkeistä saadaan konsensus, voidaan rakentaa hyviin porkkanoihin perustuva lähestyminen jolla asiakkuuden vuotava jolla saadaan tilkittyä.

B2C kentällä porkkanoihin perustuvia retentio-strategioita on toteutettu jo pitkään sekä varsin mallikkaasti. B2B-puolella pelin kuva on täysin erilainen. B2B-puolella tulee muistaa että päätös ostaa, sitoutua ja sen jälkeen poistua on suhteellisen verran painavampi (kuin esimerkiksi Spotifyn irtisanominen), johtuen siitä että liikkuvan rahan määrä on usein huomattavasti suurempi kuin B2C-tuotteiden ja palveluiden piirissä. Tässä tullaan myös sen tosiasian äärelle että B2B kentällä porkkanan tulee olla merkittävä, eikä alennuskuponki tai kenties ilmainen viikko ole tarpeeksi motivoiva ehdotelma asiakkuuden pelastamiseen. Lyhykäisyydessään siis

->  On yrityksien edun mukaista rakentaa “predicitive model” , ennakoiva malli, jolla voidaan hahmottaa ne merkit jotka viittaa siihen että nyt on kaveri vaihtamassa vaihtopenkkiä kilpailevan joukkueen puolelle jäätä.

Asiakaspoistuma on ollut suuren linssin alla jo pitkään, ja sitä on tutkittu hyvin perinpohjaisesti. Jahromi et al (2014) perehtyivät tutkimuksessaan “Managing B2B customer churn, retention and profitability” asiakaspoistumaan B2B-kontekstissa, ja vertailivat erilaisia olemassa olevia malleja joilla voidaan ennakoida tulevaa asiakaspoistumaa ja sen todennäköisyyttä.

Tutkimuksessa asiakaspoistuman ennustamista kuvattiin prosessina joka perustuu jokaisen asiakkaan tulevan poistumiskäyttäytymisen todennäköisyyden laskentaan ennakoivaa mallia käyttäen. Ennakoivien mallien kehitys pohjautuu dataan joka pohjautuu asiakkaan aiempaan käyttäytymiseen. Tutkijat nostivat esiin AI-pohjaisten järjestelmien merkittävän potentiaalin asiakaspoistumaa ennakoivien mallien kehityksessä.

Ennakoivien mallien avulla rakennettavien toimenpiteiden tulisi tutkimuksen mukaan olla äärimmäisen tarkkoja sekä kohdistettuja, ja näin voidaan välttää resurssien suuntaaminen asiakkaisiin joilla poistumisen todennäköisyys on niin sanotusti “slim-to-none”. Tästä johtuen tarkan datan hyödyntäminen on noussut yritysten suosioon ennakoivien mallien rakentamisessa (Jahromi et al., 2014). Asiakaspoistumaa voidaan pitää vähemmän esiintyvänä tapahtumana, ja tästä johtuen sen mallin kyvykkyys ennakointiin korostuu.  

Asiakaspoistuma on varmasti yksi suurimpia haasteita joiden kanssa B2B-ammattilaiset kamppailevat. Ennustavien mallien rakentaminen ja käyttöönotto vaatii yrityksiltä huomattavia ponnistuksia, ja varsinkin aloittelevien sekä pienempien toimijoiden voi olla verrattain suuri ja ylitsepääsemätön haaste.

Onko teidän yrityksessä otettu käyttöön vastaavia malleja joilla on saatu asiakas vedettyä takaisin veneeseen, vai liikutaanko kyseisten mallien suhteen vielä sillä kuuluisalla ”nice-to-have” sektorilla?