Asiakaspoistuma ja ennakoivien mallien hyödyntäminen – Utopiaa vai osa työkalupakkia?

Asiakaspoistuma

Etusivu » Blogi » 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 tulee allokoida suurempia resursseja uusasiakashankintaan verrattuna. Markat jotka käytetään asiakkuuksien ylläpitoon ja erilaisiin elvyttäviin toimenpiteisiin tuottavat huomattavasti suuremmat ROI:t verrattuna uusasiakashankintaan suunnattavaan budjettiin.

Asiakaspoistuma – ennakoi merkit

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.

B2B-puolella asiakkuuden pelastaminen vaatii enemmän

B2C-kentällä porkkanoihin perustuvia retentiostrategioita on toteutettu jo pitkään varsin mallikkaasti. B2B-puolella pelin kuva on täysin erilainen. B2B-kentällä 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-liiketoiminnassa  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 viittaavat siihen, että nyt on kaveri vaihtamassa vaihtopenkkiä kilpailevan joukkueen puolelle.

Tutkimukset asiakaspoistumasta ja ennakoivien mallien hyödyt

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. Tutkimuksessa vertailtiin 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. Ennakoivien mallien kehitys perustuu 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. 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?

Artikkeli julkaistu 28.5.2019 • Kirjoittanut Finnchat

Kirjoituksen avainsanat: asiakaspoistuma

Lataa maksuton digitaalisen asiakaskokemuksen opas

Digitaalinen asiakaskokemus syntyy, kun asiakas on tekemisissä yrityksen kanssa digitaalisissa kanavissa ostoprosessin eri vaiheissa. Digitaalisen asiakaskokemuksen on todistettu vaikuttavan positiivisesti asiakastyytyväisyyteen, yritykseen sitoutumiseen, positiiviseen word-of-mouth-viestintään sekä lisääntyneeseen kulutukseen verkossa. 

Koostimme tietopaketin digitaalisesta asiakaskokemuksesta ja sen kehittämisen vaikutuksista yritystoimintaan. Opas sisältää laajan tutkimuksen chat-palvelun vaikutuksesta verkkokaupan asiakaskokemukseen.

Share This