Kuinka rakennat asiakaspoistuman ennustemallin vuonna 2026
Keskimääräinen yritys menettää 5,6 % asiakkaistaan kuukausittain asiakaspoistuman vuoksi. Tämä tarkoittaa, että jos yrityksesi on useimpien yritysten kaltainen, korvaat vuosittain puolet asiakkaistasi vain päästäksesi omillesi.
Uusien asiakkaiden hankkiminen ei kuitenkaan ole ainoa vaihtoehtosi – mikä on helpotus, sillä uusien asiakkaiden hankkiminen maksaa viisi kertaa enemmän kuin nykyisten asiakkaiden säilyttäminen. Selvittämällä, miksi asiakkaat lähtevät, ja kannustamalla heitä jäämään voit nopeuttaa yrityksesi kasvua ylittämättä budjettiasi.
Sinulla on todennäköisesti jo yksi tai kaksi aavistusta siitä, miksi asiakkaasi poistuvat. Ehkä sinusta tuntuu, ettei hinnoittelusi ole aivan kohdallaan tai ettei asiakastukesi ole riittävän henkilökohtaista. Hyvien päätösten tekemiseen tarvitset kuitenkin dataa.
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
Tässä kohtaa asiakaspoistuman ennustaminen tulee mukaan.
Mitä asiakaspoistuman ennustaminen tarkoittaa?
Asiakaspoistuman ennustamisessa tarkastellaan kriittisesti yrityksen eri osa-alueilta saatavaa dataa, jotta voidaan selvittää, mikä on saanut asiakkaat lähtemään aiemmin. Analysoimalla tätä dataa voit ennustaa, mitkä asiakkaat todennäköisimmin poistuvat tulevaisuudessa. Sen jälkeen voit keskittää ponnistelusi heidän pitämiseensä asiakkaina.
Kaiken tämän avain on tehokkaan asiakaspoistuman ennustemallin rakentaminen.
Asiakaspoistuman ennustaminen vaikuttaa pinnalta katsottuna suoraviivaiselta. Jos haluat vähentää yrityksestäsi lähtevien asiakkaiden määrää, mikset vain kopioisi muiden yritysten parhaita asiakkaiden säilyttämisen käytäntöjä?
Tai – mikä vielä parempaa – mikset kysyisi asiakkailtasi, miksi he lähtevät?
Nämä ovat molemmat hyviä lähtökohtia, etenkin jos resurssisi ovat vähäiset tai sinulla ei vielä ole vakavaa asiakaspoistumaongelmaa.
Tosiasia kuitenkin on, että asiakaspoistuma voi olla tätä monimutkaisempaa. Koska jokainen yritys on erilainen, et voi vain kopioida toisessa yrityksessä toimivia asiakaspoistuman ehkäisymenetelmiä. Sinun on perehdyttävä omaan dataasi selvittääksesi, mikä pätee juuri sinun yritykseesi.
Kaikki asiakaspoistuma ei esimerkiksi ole samanlaista. Vaikka 71 % asiakaspoistumasta on vapaaehtoista, 29 % siitä on tahatonta – mikä tarkoittaa, että asiakkaat todennäköisesti poistuvat maksuongelmien eivätkä tyytymättömyyden vuoksi.
Asiakaspoistuman ennustemallit käyvät dataa läpi selvittääkseen tarkasti, miksi asiakkaasi ovat aiemmin poistuneet. Tarkastelemalla asiakasdatassa näkyviä trendejä voit:
- Määrittää asiakaspoistuman tärkeimmät riskitekijät
- Tunnistaa nykyiset asiakkaat, joilla on suuri riski poistua
Sen jälkeen voit ennustemallisi perusteella kohdistaa toimenpiteitä asiakkaiden säilyttämiseen niiden asiakkaiden kohdalla, joilla on suurin riski poistua.
Miten asiakaspoistuman ennustemallit toimivat?
Jos numerot eivät ole vahvuutesi, asiakaspoistuman ennustemalleja on houkuttelevaa pitää kristallipallona, joka vain antaa maagisen vastauksen siihen, miten voit säilyttää enemmän asiakkaita.
Jos et kuitenkaan tiedä, miten nämä mallit toimivat, niiden mukauttaminen yrityksesi tarpeisiin on vaikeaa. On tärkeää ymmärtää ainakin perusteet – etenkin jos aiot rakentaa oman mallisi.
Tässä on, mitä sinun on tiedettävä taustalla tapahtuvasta toiminnasta.
1. Analysoi historiallista dataa
Asiakaspoistuman ennustemallit analysoivat historiallista asiakasdataa. Tämä tarkoittaa erilaisten tietotyyppien, kuten demografisten tietojen, käyttötapojen, laskutushistorian ja asiakastukikontaktien, tarkastelua.
Etsimällä tästä datasta trendejä ja kaavoja malli voi tunnistaa tekijöitä, jotka saattavat liittyä poistumiskäyttäytymiseen.
Malli saattaa esimerkiksi havaita yhteyden suurempien asiakaspoistumalukujen ja asiakkaiden tekemien tukipyyntöjen määrän kasvun välillä. Se voi myös havaita, että tietyn ikäryhmän tai alueen asiakaspoistumaluvut ovat yleensä korkeampia. Tätä tietoa voidaan myöhemmin hyödyntää asiakkaiden säilyttämiseen tähtäävissä toimissa.
2. Hyödynnä koneoppimista
Kun historiallinen data on analysoitu, asiakaspoistuman ennustemallin kouluttamiseen käytetään koneoppimisalgoritmeja. Asiakkaiden poistumisen todennäköisyyden ennustamiseen voidaan käyttää esimerkiksi logistista regressiota, päätöspuita tai syväoppimismalleja.
Kun algoritmi oppii datasta, se pystyy yhä tarkemmin tunnistamaan asiakkaat, joilla on riski lähteä.
3. Sisällytä tuoretta dataa
Muista, että todennäköisesti 5 % asiakkaistasi poistuu kuukausittain. Tämä tarkoittaa, että asiakaskuntasi koostumus ja asiakkaidesi käyttäytyminen muuttuvat nopeasti. Pysyäkseen ajantasaisena asiakaspoistumamallisi on haettava jatkuvasti uutta dataa.
4. Arvioi ja kehitä
Tarkkuuden säilyttämiseksi vaihtuvuusmalleja on seurattava ja kehitettävä. Keskeisiä mittareita, kuten tarkkuutta, täsmällisyyttä, kattavuutta ja F1-pistemäärää, voidaan käyttää arvioimaan, kuinka hyvin malli toimii. Näiden mittareiden perusteella voit kehittää mallia säätämällä parametreja, kokeilemalla erilaisia algoritmeja tai lisäämällä uusia ominaisuuksia.
Tämä iteratiivinen prosessi auttaa parantamaan mallin tehokkuutta.
Vaihtuvuuden ennustamisen liiketoimintakäyttö
Vaihtuvuuden ennustaminen tarjoaa liiketoiminnassasi hyödynnettäväksi laajan valikoiman päätöksenteon kannalta tärkeää dataa. Tarkastellaan kolmea esimerkkiä tämän prosessin tuottamista tehokkaista liiketoimintanäkemyksistä.
Vaarassa olevien asiakkaiden tunnistaminen
Yksi vaihtuvuuden ennustemallien arvokkaimmista tarjoamista näkemyksistä on vaarassa olevien asiakkaiden tunnistaminen varhaisessa vaiheessa. Havaitsemalla vaihtuvuuden varoitusmerkit yritykset voivat kohdentaa asiakkaiden säilyttämiseen tähtäävät toimensa vastaamaan näiden asiakkaiden tarpeita ennen kuin he päättävät lähteä.
Tässä on esimerkki:
Kuntosali saattaa käyttää vaihtuvuuden ennustemallia ja havaita, että kuntosalikäyntejään vähentävillä jäsenillä on suuri riski lopettaa asiakkuutensa.
(Ymmärrettävää: kaikki ovat olleet tässä tilanteessa.)
Ennustemallista saatujen tietojen avulla kuntosalin johtaja voi ottaa yhteyttä jäseniin, joilla on riski lopettaa asiakkuutensa, selvittääkseen, mikä estää heitä tulemasta kuntosalille ja mitä kuntosali voisi tehdä kannustaakseen heitä lisäämään käyttöään.
Vaihtuvuuden aiheuttajien analysointi
Vaihtuvuuden ennustemallit voivat myös auttaa sinua selvittämään asiakkaiden menettämisen taustalla olevat syyt liiketoiminnassasi ja muokkaamaan tuotettasi asiakkaiden ongelmakohtiin vastaamiseksi.
Esimerkiksi ohjelmisto palveluna (SaaS) toimiva yritys saattaa havaita, että merkittävä vaihtuvuuden syy on sen käyttöönottokokemus, joka ei ole asiakkaille riittävän kiinnostava. Yritys voisi vastata tähän luomalla kattavamman käyttöönottoprosessin, laajentamalla tietopankkiaan tai jopa pyytämällä asiakasmenestyksen asiantuntijoita opastamaan asiakkaita henkilökohtaisesti käyttöönottoprosessin läpi.
Liiketoimintastrategioiden arviointi
Kun otat vaihtuvuuden ennustamisen käyttöön liiketoiminnassasi, se sulautuu luonnollisesti osaksi liiketoimintastrategiaasi.
Esimerkiksi telekommunikaatioyritys saattaa havaita, että suurin osa sen vaihtuvuudesta tulee asiakkailta, jotka ovat lähettäneet suuren määrän asiakastukipyyntöjä. Tässä tapauksessa data saattaa kertoa telekommunikaatioyritykselle, että asiakastukitiimin vahvistaminen on toimiva strategia.
Tai jos vuosisopimuksilla olevat asiakkaat lopettavat asiakkuutensa paljon harvemmin kuin kuukausisopimuksilla olevat asiakkaat, voit harkita vuosisopimusten alennuksen kasvattamista asiakkaiden kannustamiseksi tai kuukausisopimusten poistamista kokonaan.
Vaihtuvuuden ennustamisen avulla voit tehdä merkittäviä muutoksia liiketoimintamalliisi luottaen enemmän siihen, että nämä päätökset todennäköisesti parantavat liiketoimintasi tilaa.
Tapaustutkimus: musiikin suoratoistopalvelun vaihtuvuuden ennustaminen
Ymmärtääksemme, miltä tämä näyttää käytännössä, tarkastellaan tosielämän esimerkkiä.
Markkinointianalytiikkayritys Perceptive Analytics laati vaihtuvuuden ennustamista koskevan tapaustutkimuksen musiikin suoratoistopalvelu KKBOX:n 11 vuoden datasta. Tietoaineisto sisälsi jäsenten demografisia tietoja, tapahtumatietoja ja käyttäjien päivittäistä toimintaa sovelluksessa.
Analytiikkayritys loi mallin, joka ennusti 96 prosentin tarkkuudella, mitkä asiakkaat lopettaisivat asiakkuutensa. Suoritettuaan vaihtuvuusdatan analyysin he havaitsivat jotain yllättävää:
Käyttäjien aktiivisuudella ei ollut juuri lainkaan yhteyttä vaihtuvuuteen.
Vastoin intuitiota, eikö?
Voisi ajatella, että vähemmän aktiiviset käyttäjät saisivat vähemmän arvoa ja lopettaisivat siksi todennäköisemmin asiakkuutensa kuin aktiiviset käyttäjät. Tässä tapauksessa data ei kuitenkaan kertonut niin.
Sen sijaan vaihtuvuuden keskeiset tekijät olivat:
- Hinta: Korkeamman hinnan sopimuksilla olevat käyttäjät lopettivat asiakkuutensa todennäköisemmin.
- Lähde: Yhdestä lähteestä palveluun rekisteröityneet käyttäjät lopettivat asiakkuutensa todennäköisemmin kuin muista lähteistä rekisteröityneet.
- Automaattinen uusiminen: Käyttäjät, jotka valitsivat laskutuksen automaattisen uusimisen, lopettivat asiakkuutensa epätodennäköisemmin.
Mieti, kuinka selkeän kuvan tämä antaa sinulle yrityksenä.
Keskittymällä täsmällisesti siihen, mistä asiakaspoistumaongelmasi johtuvat – tässä tapauksessa hinnoittelusta, laskutuksesta ja hankinnasta – voit parantaa huomattavasti mahdollisuuksiasi parantaa asiakaspysyvyyttä nopeasti.
Asiakaspoistuman ennustemallin rakentaminen
Olet siis kiinnostunut rakentamaan asiakaspoistuman ennustemallin. Seuraavassa osiossa tarkastelemme työkaluja, jotka auttavat sinua siinä. Ensin on kuitenkin tärkeää ymmärtää, miten prosessi toimii.
Vaihe 1: Tietojen kerääminen ja valmistelu
Kaikkien asiakaspoistuman ennustemallien perusta on data. Aloita tunnistamalla asiaankuuluvat tietolähteet, joita voivat olla esimerkiksi asiakkaiden demografiset tiedot, käyttötavat, laskutustiedot ja asiakaspalvelukohtaamiset.
Kun olet saanut tietojen valmistelun päätökseen, puhdista ja esikäsittele tiedot. Tämä voi tarkoittaa puuttuvien arvojen käsittelyä, poikkeamien poistamista ja muotojen yhdenmukaistamista.
Aivan oikein – tämä on prosessin työläs vaihe.
Mutta jaksa vielä, sillä kohta tästä tulee kiinnostavaa.
Kun olet valmistellut tietosi, haluat luoda mukautettuja piirteitä, jotka ovat liiketoimintasi kannalta merkityksellisiä. Voit esimerkiksi luoda ”asiakasosallistumispistemäärän” yhdistämällä mittareita, kuten käyttötiheyden ja alustallasi vietetyn ajan.
Vaihe 2: Oikean mallin valitseminen
Kun tietosi ovat valmiina, on aika valita oikea ennustemalli. Yleisiä vaihtoehtoja ovat logistinen regressio, päätöspuut, satunnaismetsät ja neuroverkot.
Jokaisella mallilla on hyvät ja huonot puolensa. Esimerkiksi logistinen regressio on yksinkertainen ja helposti tulkittava, mutta sillä voi olla vaikeuksia monimutkaisten tietojen käsittelyssä. Neuroverkot puolestaan pystyvät käsittelemään monimutkaisuutta hyvin, mutta niitä voi olla vaikeampi hallita.
Voit myös harkita useiden mallien testaamista nähdäksesi, mikä toimii parhaiten käyttötapauksessasi.
Vaihe 3: Mallin kouluttaminen ja testaaminen
Kun olet valinnut mallin, jaa tietosi koulutus- ja testausjoukkoihin. Kouluta malli koulutusjoukon avulla ja arvioi sen suorituskykyä testausjoukon avulla.
Muista, että vaikka malli toimisi hyvin koulutustiedoillasi, se ei tarkoita, että se toimisi tarkasti uusilla tiedoilla. Saatat joutua hienosäätämään mallisi parametreja tai muokkaamaan käyttämiäsi piirteitä sen suorituskyvyn optimoimiseksi.
Vaihe 4: Mallin käyttöönotto ja seuranta
Kun olet hienosäätänyt mallisi, sinun on integroitava se liiketoimintaasi.
Tämä voi esimerkiksi tarkoittaa työnkulkujen ja automaatioiden määrittämistä asiakaspoistumaennusteiden luomiseksi ja pysyvyyttä edistävien kampanjoiden käynnistämiseksi asiakaspoistuman riskissä oleville asiakkaille.
Haluat myös seurata mallisi suorituskykyä ajan mittaan ja pitää sen ajan tasalla uusien tietojen avulla. Jatkuvan kehittämisen lähestymistavan avulla pidät mallisi tarkkana ja merkityksellisenä samalla, kun asiakaskuntasi ja liiketoimintasi kehittyvät.
Työkalut asiakaspoistuman ennustemallien rakentamiseen
Asiakaspoistuman ennustemallien rakentaminen on helpompaa oikeiden työkalujen avulla, sillä ne voivat auttaa tietojen keräämisessä, analysoinnissa, visualisoinnissa sekä mallin kouluttamisessa ja arvioinnissa.
Asiakasymmärrysalustassasi tai CRM-järjestelmässäsi saattaa jo olla jonkinlaisia asiakaspoistuman ennustamiseen tarkoitettuja työkaluja, mutta jos näin ei ole, harkitse jotakin näistä työkaluista prosessin tehostamiseksi:
- RapidMiner: RapidMiner on tehokas datatieteen alusta, jossa on intuitiivinen visuaalinen käyttöliittymä asiakaspoistumaa ennustavien mallien rakentamiseen, käyttöönottoon ja hallintaan. Alustan avulla voit esikäsitellä dataa helposti, kehittää koneoppimismalleja ja arvioida niiden suorituskykyä.
- Python: Jos olet datatieteilijä, rakennat todennäköisesti oman asiakaspoistumaa ennustavan mallisi Pythonilla, monipuolisella ohjelmointikielellä, jota käytetään datan käsittelyyn, piirteiden muodostamiseen ja koneoppimismallien kouluttamiseen.
- Tableau: Tableau on datan visualisointityökalu, joka on suosittu Fortune 500 -yritysten keskuudessa. Tableau voi olla erityisen hyödyllinen asiakaspoistumaan liittyvien mittareiden ja trendien visualisoinnissa sekä asiakaspoistumaa ennustavan mallisi suorituskyvyn seurannassa.
- Microsoft Azure Machine Learning: Azure Machine Learningin avulla käyttäjät voivat luoda, kouluttaa ja ottaa käyttöön asiakaspoistumaa ennustavia malleja eri algoritmeilla sekä integroida ne helposti olemassa oleviin sovelluksiin ja palveluihin. Jos olet tottunut työskentelemään Microsoftin alustojen kanssa, arvostat varmasti Azuren Machine Learning Studion tuttua käyttöympäristöä.
- Google Cloud AI Platform: Azuren tavoin Google Cloudin etuna on, että se on päästä päähän -ratkaisu ja voi isännöidä dataasi. Käyttäjäystävällisen käyttöliittymänsä ja muiden Google Cloud -palvelujen saumattoman integroinnin ansiosta se on kätevä vaihtoehto yrityksille, jotka haluavat hyödyntää tekoälyn voimaa.
Asiakaspoistumaa ennustavien mallien arvioinnin keskeiset mittarit
Asiakaspoistumaa ennustavissa malleissa käytettävät mittarit eivät ole useimmille yhtä tuttuja kuin esimerkiksi asiakaspalvelun mittarit. Asiakaspoistuman ennustamisesta puhuttaessa tarkastellaan sen sijaan enemmän dataan perustuvia mittareita, kuten herkkyyttä ja F1-pistemäärää.
Kukin niistä on suunniteltu mittaamaan eri näkökulmia siihen, kuinka hyvin malli toimii:
Tarkkuus
Tarkkuus kertoo, kuinka usein malli tekee oikeita ennusteita. Se on hyödyllinen mittari, mutta ei aina riittävä, etenkin silloin, kun asiakkuutensa säilyttäviä asiakkaita on paljon enemmän kuin poistuvia asiakkaita.
Täsmällisyys
Täsmällisyys kertoo, kuinka hyvin malli ennustaa poistuvat asiakkaat oikein ja välttää väärät positiiviset tulokset. Se ei kuitenkaan osoita, kuinka hyvin malli tunnistaa kaikki poistuvat asiakkaat.
Herkkyys (sensitiivisyys)
Herkkyys mittaa, kuinka hyvin malli löytää kaikki poistuvat asiakkaat, vaikka se tuottaisi enemmän vääriä positiivisia tuloksia. Täsmällisyyden ja herkkyyden tasapainottaminen on tärkeää hyvin toimivan mallin kannalta.
F1-pistemäärä
Aivan kuten autourheilussa, korkea F1-pistemäärä tarkoittaa, että asiat sujuvat hyvin.
F1-pistemäärä yhdistää täsmällisyyden ja herkkyyden ja antaa tasapainoisen kuvan mallin suorituskyvystä. Korkea F1-pistemäärä tarkoittaa, että malli tunnistaa poistuvat asiakkaat hyvin tuottamatta liikaa vääriä positiivisia tuloksia.
Mittareiden käyttäminen asiakaspoistumaa ennustavien mallien parantamiseen
Tässä on esimerkki siitä, miten näitä mittareita voi käyttää:
Jos mallisi herkkyys on heikko, se ei ehkä tunnista kaikkia asiakkaita, jotka todennäköisesti poistuvat. Tässä tapauksessa voit kokeilla erilaisia algoritmeja tai säätää mallin parametreja sen suorituskyvyn parantamiseksi.
Jos asiakaspoistumaa ennustavan mallisi herkkyys on korkea mutta täsmällisyys heikko, se tunnistaa monia asiakkaita poistuviksi, mutta väärien positiivisten tulosten määrä on suuri. Tämä voi tuhlata resursseja asiakkaisiin, joilla ei ole riskiä poistua. Voit korjata tilanteen säätämällä mallin parametreja, kokeilemalla täsmällisyyttä painottavia algoritmeja tai hyödyntämällä piirteiden muodostamista.
Seuraamalla ja arvioimalla näitä mittareita jatkuvasti voit hienosäätää malliasi ja parantaa sen kykyä ennustaa asiakaspoistumaa tarkasti, mikä johtaa lopulta asiakkaiden parempaan säilyttämiseen.
Asiakkaiden säilyttämisen hallitseminen asiakaspoistuman ennustamisen avulla
Jos analysoit asiakaspoistumaa kyselyillä tai seuraamalla asiakastyytyväisyyden pistemääriä, olet päässyt hyvään alkuun.
Asiakkaiden kertomusten kuuntelemisella on kuitenkin rajansa, etenkin jos päätöksentekosi perustuu kyselyihin datan sijaan. Saatat päätyä tavoittelemaan vääriä asiakaspoistuman vähentämiseen liittyviä tavoitteita kuukausien tai jopa vuosien ajan.
Kun olet valmis selvittämään, mitä asiakaspoistumasi taustalla todella tapahtuu, tarvitset asiakaspoistumaa ennustavan mallin. Sen avulla voit tunnistaa riskialttiit asiakkaat varhaisessa vaiheessa, kohdentaa asiakkaiden säilyttämiseen tähtäävät toimesi ja parantaa lopulta asiakastyytyväisyyttäsi.
Jos et ole kokenut datan mallintamisessa, varmista, että tunnistat työkalut, jotka helpottavat tehtävääsi – tai mikä vielä parempaa, työskentele datatieteilijän kanssa, joka voi auttaa sinua hiomaan mallisi täydelliseksi. Huolellisella lähestymistavalla ja jatkuvalla kehittämisellä asiakaspoistuman ennustemallistasi voi tulla tehokas voimavara, joka edistää asiakasuskollisuutta ja liiketoiminnan menestystä vuosien ajan.
Haluatko parantaa asiakaskokemusta entisestään? Älä jätä käyttämättä tilaisuutta tilata uutiskirjeemme ja saada uusimmat asiakaskokemusvinkit.
