Asiakaspoistuman analyysi: 3 tosielämän SaaS-tapausta
StatusBrew, sosiaalisen median työkalu, kärsi korkeasta asiakaspoistumasta vuonna 2017. Asiakkaat lähtivät, eikä StatusBrew’n tiimi ollut täysin varma syystä. Lopulta he onnistuivat vähentämään asiakaspoistumaa 20 %. Se ei kuitenkaan tapahtunut yhden asiakaspysyvyyttä parantavan keinon avulla. Sen sijaan huolellinen asiakaspoistuman analyysi auttoi yritystä ymmärtämään, mikä meni pieleen ja miten tilanne voitiin korjata.
Kun asiakaspoistuma nostaa päätään, on houkuttelevaa yrittää käyttää ongelmaan kaikkia mahdollisia keinoja. Erinomaisista asiakaspysyvyyttä parantavista neuvoista ei ole pulaa:
Tarjoa pitkäaikaisia sopimuksia. Paranna asiakaspalveluasi. Tarjoa asiakkaille kannustimia jatkaa.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Hajanaiset keinot asiakaspoistuman vähentämiseksi kuitenkin vievät huomiosi pois siitä, että selvittäisit asiakkaiden lähtemisen todellisen syyn – ja vievät sinulta mahdollisuuden korjata ongelman juurisyyn.
Tässä artikkelissa selitän, miksi asiakaspoistuman analyysi on tärkeää ja miten voit soveltaa sitä liiketoiminnassasi. Jaan myös muutamien yritysten neuvoja asiakaspoistuman analysointiin, jotta saat inspiraatiota pohtiessasi, miten voit käyttää tätä prosessia liiketoimintasi muuttamiseen.
Mitä asiakaspoistuman analyysi on?
Asiakaspoistuman analyysi on tutkimus siitä, miksi asiakkaat lopettavat asiakkuutensa, ja sen perimmäisenä tavoitteena on vähentää asiakaspoistumaa. Prosessi voi olla niin yleisluontoinen tai yksityiskohtainen kuin haluat.
Yksi lähestymistapa on dataan perustuva analyysi. Voit kyselyttää suurta määrää asiakkaita, tarkastella tuotteen käyttö- ja peruutustietoja sekä alkaa tehdä johtopäätöksiä.
On kuitenkin myös järkevää mennä yksityiskohtiin, toimia kuin Sherlock Holmes ja perehtyä yksittäisten asiakkaiden päätöksiin lopettaa asiakkuutensa. Vaikka yksittäiset kertomukset eivät yksinään ole yhtä vakuuttavia kuin suuremmat tietoaineistot, asiakkaiden kanssa keskusteleminen yksitellen tuo mukaan tietoa taustasta ja tunteista, jotka puuttuvat datasta.
Oletetaan esimerkiksi, että ylläpidät sovellusta ja huomaat, että asiakkaiden peruutukset lisääntyvät voimakkaasti 90 päivän jälkeen. Asiakaspoistuman analyysisuunnitelmasi voisi näyttää tältä:
- Lisätään ennen peruutusta tehtävä kysely, jossa asiakkailta kysytään, miksi he ovat peruuttamassa.
- Tarkastellaan tuotteen käyttötietoja 90 päivän rajapyykkiä edeltäviltä viikoilta.
- Segmentoidaan asiakkaat, jotta ymmärretään, minkä tyyppiset asiakkaat peruuttavat useimmin.
- Haastatellaan asiakkaita henkilökohtaisesti, jotta ymmärretään heidän tuotteesi kanssa kohtaamansa haasteet.
Keräämällä ja tarkastelemalla kaikki nämä tiedot voit alkaa laatia asiakasmenestyssuunnitelmaa, joka vastaa asiakkaiden lähtemisen erityisiin syihin.
Miksi asiakaspoistuman analyysi on tärkeää?
Asiakaspoistuma on merkittävä asia.
Hoitamattomana asiakaspoistuma voi merkitä liiketoimintasi lopun alkua.
Onneksi asiakaspoistuman analyysi voi auttaa estämään tämän tilanteen. Tunnistamalla tarkasti, miksi asiakkaat poistuvat, asiakaspoistuman analyysi vaikuttaa kaikkeen voitosta kasvuun ja asiakastyytyväisyyteen.
1. Voitto
Kun asiakaspoistuma kasvaa, joudut kiireellisesti käyttämään rahaa asiakashankintaan vain korvataksesi menettämäsi tulot. Joskus tämä johtaa ”vuotavan ämpärin” ilmiöön, jossa edes kiihkeä myyntitoiminta ei tuo riittävästi tuloja kompensoimaan asiakkaiden peruutuksia.
Siksi asiakaspoistuman vähentämisellä on voimakas vaikutus kannattavuuteen.
Bain & Companyn mukaan 5 prosentin kasvu asiakasuskollisuudessa tuottaa yli 25 prosentin kasvun voitossa.
Näin tapahtuu, kun asiakaspysyvyytesi kasvaa:
- Uskolliset asiakkaat suosittelevat muita.
- Asiakkuuden elinkaaren arvo kasvaa.
- Asiakashankinnan kustannukset pienenevät.
- Nykyisten asiakkaiden palvelemisen toimintakustannukset pienenevät.
2. Asiakastyytyväisyys
Pääomasijoitusyhtiö Andreessen Horowitz on kutsunut asiakaspoistumaa ”asiakastyytyväisyyden perimmäiseksi sijaismittariksi”. Vähäinen asiakaspoistuma tarkoittaa tyytyväisiä asiakkaita. Suuri asiakaspoistuma tarkoittaa tyytymättömiä asiakkaita.
Asiakaspoistuman analyysin aikana saat selville kaikenlaisia asiakaskommentteja:
- ”Hinta on liian korkea.”
- ”En saa tarpeeksi arvoa.”
- ”Asiakastuki ei ollut avuksi.”
- ”En ymmärrä, miten tuotetta käytetään.”
Kohtaat myös tahatonta asiakaspoistumaa – erityisesti laskutusongelmia, jotka turhauttavat sekä asiakasta että sinua.
Kun käytät asiakaspoistuman analyysia näiden ongelmien selvittämiseen ja ratkaisemiseen, asiakastyytyväisyys paranee sivutuotteena. Joissakin tapauksissa voit aktiivisesti ehkäistä asiakastyytymättömyyttä seuraamalla tuotteen käyttöä, ilmoittamalla mahdollisista ongelmista ja ottamalla ennakoivasti yhteyttä asiakkaisiin.
3. Päätöksenteko
Asiakaspoistuman kohdalla pahinta, mitä voit tehdä, on tehdä oletuksia.
Se olisi sama kuin jos lääkäri suorittaisi leikkauksen tutkimatta ensin potilasta. (Huh.)
Parhaassa tapauksessa tuhlaat resursseja asiakaspoistumaa koskevaan hankkeeseen, jolla ei ole vaikutusta. Pahimmassa tapauksessa vahingoitat liiketoimintaasi ohjaamalla sen väärälle strategiselle polulle.
Asiakaspoistuman analyysi auttaa keräämään kaiken tarvitsemasi datan strategisten päätösten tekemiseen tuotteen ominaisuuksista, asiakastyytyväisyydestä ja liiketoiminnan kasvusta yleisesti.
Asiakaspoistuman analysointi auttaa myös ymmärtämään, mitkä asiakasryhmät yleensä menettävät asiakkaita eniten, mikä tarkoittaa, että voit:
- Kohdentaa markkinointitoimet asiakasryhmiin, joiden asiakaspoistuman riski on pieni.
- Kohdentaa asiakaspalvelun toimet asiakkaisiin, joilla on riski poistua.
4. Jatkuva kehittäminen
Vaikka voitto on tärkeä motiivi asiakaspoistuman analyysin hyödyntämiseen, haluaisin ehdottaa mukaan vielä toista, hieman epäitsekkäämpää motiivia:
Tuotteen tekeminen mahdollisimman hyväksi.
Toki tämä auttaa myös liiketoimintaasi – maailmanluokan tuote auttaa torjumaan kilpailijoita ja veloittamaan korkeamman hinnan.
Tuotteen julkaisemiseen ja sen tekemiseen uskomattoman hyväksi liittyy kuitenkin myös luontaista tyydytystä. Kun asiakaspoistuman analyysi antaa sinulle tarkan etenemissuunnitelman siitä, mistä asiakkaat pitävät tuotteessasi ja mistä eivät, et koskaan lakkaa kehittämästä sitä.
Esimerkkejä asiakaspoistuman analyysistä: 3 tositarinaa SaaS-alan johtajilta
Osoittaakseni, miten asiakaspoistuman analyysi toimii tosielämässä, keskustelin kolmen yrityksen kanssa, jotka kokivat suurta asiakaspoistumaa ja onnistuivat ratkaisemaan ongelman asiakaspoistuman analyysin avulla.
Kuten tulet näkemään, asiakaspoistuman perimmäinen syy on jokaisella yrityksellä erilainen – juuri siksi asiakaspoistuman analyysia tarvitaan. Muista, että toiselle yritykselle sopivat asiakaspoistuman vähentämismenetelmät eivät välttämättä sovi sinun yrityksellesi.
SE Ranking vähensi asiakaspoistumaa 18 % takaisinvoittokampanjoilla
Anastasiia Kinichenko toimii tuotemarkkinoinnin johtajana SE Ranking -yrityksessä, joka tarjoaa SEO-ohjelmistoja. Tutkittuaan tuotteensa suurta asiakaspoistumaa Anastasiia havaitsi ongelmia sekä tuotteen käyttöönotossa että yrityksen takaisinvoittokampanjoissa.
Tässä lyhyt tarkennus: kun ajattelet takaisinvoittokampanjoita, saatat ajatella yritystä palauttaa asiakas, joka on jo perunut tilauksensa. Ensimmäisen takaisinvoittokampanjasi pitäisi kuitenkin tapahtua itse peruutusprosessin aikana.
Näin SE Ranking onnistui:
Ensinnäkin he suunnittelivat takaisinvoittokyselyn, jossa oli yksilöllisesti mukautettuja kannustimia:
”Ennen kuin käyttäjillämme on mahdollisuus perua tilauksensa, heidän on täytettävä kysely lähtemisen syistä. Vastauksen perusteella luomme ja tarjoamme heille erilaisia vaihtoehtoja, jotta he pysyisivät asiakkaina.”
Sen jälkeen he vähensivät kilpailijoiden tuotteisiin vaihtamisen houkuttelevuutta esittämällä asiakkaalle selkeän vertailun kunkin tuotteen ominaisuuksista ja eduista.
”Jos selvitämme, että käyttäjä harkitsee vaihtamista kilpailijaan, näytämme hänelle vertailutaulukon siitä, miten erotumme kilpailijasta.”
Vaikka se toimi tässä tapauksessa, Anastasiia ei suosittele luottamaan takaisinvoittokampanjoihin ensisijaisena strategiana:
Muista, että asiakkaiden perehdyttäminen ja asiakaspoistuman ehkäiseminen on paljon parempi vaihtoehto kuin käyttäjien yrittäminen voittaa takaisin sen jälkeen, kun he ovat peruneet tilauksensa.
Anastasiia Kinichenko, tuotemarkkinoinnin johtaja, SE Ranking
Tulos:
SE Ranking vähensi asiakaspoistumaansa 18 % vuodessa parantamalla takaisinvoittokampanjoitaan.
Rephrasely vähensi asiakaspoistumaa 56 %:lla vuosittaisten tilausten alennuksilla
Matthew Ramirez on monikielisen tekoälypohjaisen uudelleenmuotoilutyökalun Rephraselyn perustaja.
Rephraselyn asiakaspoistuma oli korkea, 32 %. Kun Matthew teki asiakaspoistuma-analyysin, hän havaitsi vahvan korrelaation asiakaspoistuman ja asiakassuhteen pituuden välillä.
“Kun perehdyimme asiakaspoistuman malleihin, suurin ongelmamme oli niiden ”ilmaisen tilauksen” käyttäjien käsittely, jotka eivät koskaan päivittäneet tilaustaan eivätkä siten tuottaneet suoraa liikevaihtoa”, Matthew kertoo.
Kun poistimme nämä käyttäjät asiakaspoistuma-analyysistämme, pystyimme näkemään vahvan korrelaation sen välillä, kuinka pitkään asiakas oli ollut kanssamme, ja sen välillä, kuinka todennäköisesti hän lähtisi.
MATTHEW RAMIREZ, Rephraselyn perustaja
Tässä on se, mikä toimi Rephraselylle:
Rephrasely keskittyi vähentämään asiakaspoistumaa kannustamalla asiakkaita tilaamaan pidempikestoisia tilauksia, jotta he pysyisivät asiakkaina vähintään vuoden ajan. He tarjosivat ensimmäisen vuoden laskusta alennuksen peruutusprosessin aikana – ja se toimi.
"Tämä lähestymistapa toimi hyvin ja asiakaspoistuma väheni. Parasta oli, ettei meidän tarvinnut käyttää enempää rahaa asiakashankintaan. Pystyimme puolittamaan [Rephraselyn] maksavien tilaajien asiakaspoistuman (noin 32 prosentista noin 14 prosenttiin) tarjoamalla alennuksia peruutusprosessin aikana. Muilla toimilla oli vähäisempi vaikutus.”
Tulos:
Rephraselyn asiakaspoistuma väheni 56 %, kun se tarjosi vuosittaisten tilausten alennuksia peruutusprosessin aikana.
SEOAnt vähensi asiakaspoistumaa 78 % vaihtamalla kohdeyleisöään
Alvin Wei on verkkokauppojen hakukoneoptimointityökalua tarjoavan SEOAntin markkinointijohtaja.
SEOAntin asiakaspoistuma oli tuotteen lanseerauksen aikaan korkea, 45 %. Tehtyään asiakaspoistuma-analyysin Alvin havaitsi, että tuotteella oli erityisen paljon varhaisen vaiheen asiakaspoistumaa, koska se kohdistettiin väärälle yleisölle:
“Vaikka tuotteemme sopi parhaiten Shopify-alustan dropshippingiä harjoittaville verkkokaupoille, kohdistimme sen kaikille verkkokaupoille. Asiakaspoistuma johtui siitä, että tilaajat kokeilivat ilmaista tilaustamme ja huomasivat, ettei se vastannut heidän tarpeitaan odotetulla tavalla.”
Tässä on se, mikä toimi SEOAntille:
SEOAnt asemoi tuotteensa uudelleen kapeammalle kohdeyleisölle, jonka asiakaspoistuma-analyysi osoitti vaihtavan palvelua epätodennäköisemmin.
Kohdistimme strategiamme uudelleen ja aloimme tavoitella Shopify-alustan dropshipping-kauppoja. Tämän jälkeen otimme käyttöön perusteellisen käyttöönottoprosessin. Tuloksena asiakaspoistuma väheni 10 prosenttiin ja siirtyi myöhäiseen vaiheeseen verrattuna aiempaan varhaisen vaiheen asiakaspoistumaan.
Alvin Wei, SEOAntin markkinointijohtaja
Tulos:
SEOAntin asiakaspoistuma väheni 78 %, kun tuote asemoitiin uudelleen paremmin sopivalle kohdeyleisölle.
Näin teet asiakaspoistuma-analyysin
Älä anna asiakaspoistuma-analyysin tuntua niin ylivoimaiselta, ettet koskaan pääse alkuun. Se voi olla niinkin yksinkertaista kuin käytettävissäsi jo olevien käyttäjien käyttäytymistä ja asiakaspalautetta koskevien tietojen tarkastelu.
Asiakaspoistuma-analyysille ei ole varsinaisia sääntöjä, mutta joitakin hyviä käytäntöjä on olemassa.
1. Tunnista tietolähteet
Asiakaspoistuma-analyysin ensimmäinen vaihe on tunnistaa analysoitavat tietolähteet.
Yleisiä tietolähteitä ovat:
- Asiakastiedot CRM-järjestelmästäsi
- Tuotteesi käyttötiedot
- Asiakastuen kanssa käydyt vuorovaikutustilanteet
- Laskutustiedot
- Asiakaskyselyt
Asiakaspoistumaa koskevien tietojen kerääminen auttaa tunnistamaan asiakkaidesi käyttäytymismalleja, jotka saattavat vaikuttaa asiakkaiden menettämiseen.
2. Valitse asiakaspoistuma-analyysiohjelmisto
Vaikka asiakaspoistuma-analyysin voi tehdä taulukkolaskentaohjelmalla, muista, että käsittelet valtavia tietomääriä – taulukkolaskentaohjelma on siis myös helppo tapa tehdä itsesi hulluksi.
Sinun ei tarvitse aloittaa tyhjästä.
On olemassa erityisesti tähän tarkoitukseen suunniteltuja asiakaskokemuksen hallintaohjelmistoja — esimerkiksi ChurnZero — jotka helpottavat prosessia. Näiden työkalujen avulla voit visualisoida tietojasi, tunnistaa trendejä ja jopa luoda asiakaspoistuman ennustemalleja.
Yhdistämällä tietolähteet asiakaspoistuman analytiikkatyökaluihisi pystyt järjestämään raakadataa, jonka avulla voit tehdä hyviä päätöksiä.
Aiheeseen liittyvä artikkeli: Parhaat asiakasanalytiikkatyökalut
3. Tunnista asiakaspoistuman tyypit
Kaikki asiakaspoistuman tyypit eivät ole samanlaisia.
Kun käsittelet suuria tietomääriä asiakaspoistuman analysointiprosessin aikana, haluat selvittää jokaisen poistumatapauksen taustalla olevan ”miksi”-syyn. Tahattomaa poistumaa voidaan usein vähentää huomattavasti tekemällä teknisiä muutoksia laskutusjärjestelmään.
Kannattaa myös pitää silmällä niin sanottua ”hyvää poistumaa” — tilannetta, jossa asiakkaat peruvat palvelun, koska se ei alun perinkään sopinut heille.
Vapaaehtoinen poistuma
Vapaaehtoisella poistumalla tarkoitetaan sitä, että asiakkaat lopettavat palvelun tarkoituksella.
Yleensä syynä on jokin ongelma heidän kokemuksessaan:
- Tuote ei sovi asiakkaalle
- Heikko käyttöönottokokemus
- Tuotteesta puuttuu olennaisia ominaisuuksia
- Asiakas siirtyy kilpailijan palveluun
Joskus vapaaehtoinen poistuma voi johtua tuotteeseesi liittymättömistä syistä. Asiakkaan yritys voi esimerkiksi lopettaa toimintansa tai asiakas voi muuttaa liiketoimintaansa tavalla, joka tekee tuotteestasi tarpeettoman.
Tahaton poistuma
Tahattomalla poistumalla tarkoitetaan sitä, että asiakkaat lopettavat palvelun vahingossa.
Yleensä syynä ovat laskutusongelmat, kuten vanhentuneet luottokortit. Nämä ongelmat kuitenkin kasaantuvat nopeasti — tahattoman poistuman osuus voi olla jopa 34 % asiakaspoistumasta Forresterin kyselyn mukaan.
Tahattoman poistuman vähentämiseksi kannattaa tarkastella huolellisesti asiakkaiden laskutushistoriaa trendien havaitsemiseksi. Useiden maksuvaihtoehtojen tarjoaminen, maksumuistutukset ja vanhentuvien luottokorttien muistutukset voivat kaikki auttaa vähentämään tahatonta poistumaa.
Varhainen poistuma
Varhaisella poistumalla tarkoitetaan sitä, että uudet asiakkaat lopettavat palvelun pian rekisteröitymisen jälkeen.
Tähän on tärkeää kiinnittää huomiota, koska se viittaa ongelmiin asiakassopivuudessa tai käyttöönottoprosessissasi.
Vähentääksesi varhaista poistumaa varmista, että kohdistat tuotteesi oikealle yleisölle. Suunnittele lisäksi käyttöönottokokemus, jonka avulla asiakkaat saavuttavat nopeasti helpon onnistumisen.
Myöhäisen vaiheen poistuma
Myöhäisen vaiheen poistumalla tarkoitetaan sitä, että pitkäaikaiset asiakkaat päättävät perua palvelun.
Vaikka myöhäisen vaiheen poistumaa ei ole mukava nähdä, se on parempi vaihtoehto kuin varhainen poistuma ja voi olla pitkäaikaisen asiakassuhteen luonnollinen päätös. Eihän kukaan tule olemaan tuotteesi asiakkaana ikuisesti.
Kiinnitä huomiota siihen, miksi myöhäisen vaiheen poistumaa tapahtuu. Jos uskolliset asiakkaat siirtyvät kilpailijoille, se voi olla merkki siitä, ettei tuotteesi enää vastaa markkinoiden tarpeita.
Hyvä poistuma
Hyvällä poistumalla tarkoitetaan sitä, että tuotteeseen huonosti sopivat asiakkaat lopettavat palvelun.
Ehkä heidän odotuksensa olivat epärealistisen korkeat. Ehkä he ymmärsivät tarjontasi väärin. Ehkä he eivät alun perinkään kuuluneet kohdeyleisöösi.
Oli syy mikä tahansa, tuotteeseen huonosti sopivien asiakkaiden poistuminen on hyvä asia — sen ansiosta voit kohdentaa resurssisi asiakkaisiin, joita pystyt palvelemaan paremmin. Se antaa sinulle myös tärkeää tietoa, joka auttaa tavoittamaan ihanteellisen kohdeyleisösi.
Palvelutason alentamisesta johtuva poistuma
Palvelutason alentamisesta johtuvalla poistumalla tarkoitetaan sitä, että asiakkaat siirtyvät edullisempaan tilaukseen.
Koska asiakkaat eivät lopeta palvelun käyttöä kokonaan, palvelutason alentamisesta johtuva poistuma ei ole erityisen huolestuttavaa — mutta se vaikuttaa liikevaihtoon, joten sitä kannattaa seurata tarkasti. Jos tällainen poistuma alkaa riistäytyä hallinnasta, voit kokeilla uusia hinnoittelutasoja tai käyttöön perustuvaa hinnoittelua.
4. Määritä poistuman mittarit ja KPI-mittarit
Seuraavaksi sinun kannattaa määrittää, mitkä mittarit ja keskeiset suorituskykyindikaattorit (KPI-mittarit) ovat liiketoimintasi kannalta olennaisimpia.
Yleisiä asiakaspoistumaan liittyviä KPI-mittareita ovat:
- Asiakkaiden sitoutuminen
- Tuotteen käyttö
- Asiakkaiden käyttäytyminen
- Net Promoter Score (NPS)
- Asiakkaan elinkaariarvo (CLV)
- Keskimääräinen tuotto käyttäjää kohden (ARPU)
- Aika ensimmäiseen arvoon
Nämä mittarit toimivat varhaisvaroitusjärjestelmänä ja auttavat sinua ryhtymään ennakoiviin toimiin asiakaspoistuman vähentämiseksi ennen kuin se kasvaa.
5. Ryhmittele asiakkaat
Kun teet asiakaspoistuma-analyysiä, muista ryhmitellä asiakkaasi.
On erityisen tärkeää erottaa ilmaiset ja maksavat käyttäjät toisistaan. Kannattaa kuitenkin tarkastella myös erilaisia ryhmiä, kuten:
- Asiakkuuden kesto
- Tuotteen käytön tiheys
- Käyttäytymismallit
- Toimiala
Asiakkaiden ryhmittely auttaa ymmärtämään, onko joidenkin ryhmien asiakaspoistuma suurempi kuin toisten. Tämä auttaa suunnittelemaan lähestymistapasi asiakaspoistuman vähentämiseen. Voit myös hyödyntää näitä tietoja kohdentaaksesi markkinointisi asiakkaisiin, joiden asiakaspoistuma on vähäinen.
6. Määritä vertailukohta
Kirjaa nykyinen asiakaspoistumasi ennen kuin aloitat asiakkuuksien säilyttämiseen tähtääviä toimia.
Tämä auttaa ymmärtämään, vaikuttavatko asiakaspoistuman vähentämiseen tähtäävät toimesi vai eivät. Se kertoo myös, kuinka hyvä (tai huono) asiakaspoistuma-asteesi on toimialaasi verrattuna.
Laske asiakaspoistuman vertailuarvo jakamalla tietyn ajanjakson aikana lähteneiden asiakkaiden määrä kyseisen ajanjakson alussa olleiden asiakkaiden kokonaismäärällä. Asiakaspoistuma-aste lasketaan yleensä kuukausitasolla, mutta sen voi laskea myös neljännesvuosittain tai vuositasolla.
On aika vapauttaa sisäinen asiakaspoistuman pysäyttäjäsi
Jos etsit yhtä ihmeratkaisua yrityksesi suorituskyvyn parantamiseen, ajankäytöllesi ei ole parempaa kohdetta kuin asiakaspoistuman vähentäminen. Pienempi asiakaspoistuma lisää voittoja, tyytyväisempiä asiakkaita ja nopeampaa kasvua sekä parantaa tuotetta.
Niin innostavaa kuin tämä kaikki onkin, varo toimimasta omin päin.
Älä korjaa asioita ennen kuin tiedät, mitä on korjattava.
Käytä sen sijaan asiakaspoistuma-analyysiä lähestyäksesi prosessia järjestelmällisesti. Sen lisäksi, että asiakaspoistuma-analyysi opettaa sinulle tarkalleen, kuinka asiakaspoistumaa voidaan vähentää, se tarjoaa käyttökelpoisia tietoja siitä, mihin asiakkaisiin kannattaa kohdistaa toimenpiteitä, kuinka tuotteesta voidaan tehdä merkityksellisempi ja kuinka liiketoimintaa voidaan kasvattaa mahdollisimman kestävästi ja kannattavasti.
Etsitkö lisää tapoja torjua asiakaspoistumaa ja parantaa asiakaskokemustasi? Tilaa uutiskirjeemme ja pysy ajan tasalla CX-alan uusimmista trendeistä ja vinkeistä.
