Для любого цифрового или онлайн-бизнеса завоевание клиентов - это только половина дела. Речь также идет о привлечении и, в конечном итоге, удержании клиентов для достижения долгосрочного успеха. Решение проблемы оттока клиентов было одной из самых серьезных проблем как для брендов, так и для продуктовых групп, которые развивают взаимодействие с онлайн-пользователями. Ежемесячный отток в 5% кажется большинству людей довольно безобидным, но, увеличивая его ежегодно, вы можете терять почти половину своих клиентов! Это означает, что вам нужно невероятно много работать, чтобы ваш бизнес остался в том же размере, что и сейчас, а не сокращаться.

Нет ничего хуже, чем сжечь свой кровно заработанный капитал, «бегая» на пресловутом колесе хомяка.

… Другими словами, очень много работать и ничего не добиться. Трудно даже представить рост, когда у вас 5% оттока, вам нужно стабилизироваться и оставаться на плаву. Пора перестать гадать, в чем причина оттока клиентов, и начать использовать новые подходы для решения этой проблемы.

Привлечение нового клиента обычно обходится от 5 до 25 раз дороже, чем удержание существующего, поэтому для любого бизнеса крайне важно минимизировать отток клиентов. Вот почему так важно, чтобы менеджеры по продукту использовали проактивный подход к удержанию пользователей, чтобы минимизировать затраты на приобретение и повысить шансы массового внедрения в долгосрочной перспективе. Но любой менеджер по продукту знает, что он столкнется с серьезными препятствиями на пути принятия и, в свою очередь, удержания.

Проблема в том, что большинство менеджеров традиционно применяют ретроактивный подход к решению проблемы оттока клиентов. Они будут вносить корректировки, изменения и корректировки, а затем задним числом оглядываться назад и проводить вскрытие, чтобы выяснить, были ли эти изменения эффективными. Однако с недавними достижениями в области приложений искусственного интеллекта (AI) менеджеры по продуктам теперь могут лучше прогнозировать отток клиентов и предпринимать упреждающие меры для его предотвращения.

Проблема с ретроактивным подходом

Вы создали то, что выглядит хорошо функционирующим продуктом или приложением с приятным пользовательским интерфейсом, и добились некоторого первоначального успеха в привлечении пользователей. Но через некоторое время пользователи начинают уходить, клиенты уходят, и вы не совсем понимаете, почему. Пытаясь уменьшить отток, дизайнеры, разработчики и менеджеры по продукту пробуют множество тактик для решения проблемы. Они могут изменить цвета, настроить шрифты, переместить стену выплат или изменить пользовательский интерфейс (UI), а затем подождать 2–3 недели, чтобы оценить, улучшилась ли текучесть кадров. Основываясь на предыдущих контрольных показателях удержания за несколько недель до этого, они попытаются выяснить, какие изменения повлияли на результат. Было ли это одно изменение, несколько или сумма изменений вместе?

Нарушение этого цикла убивает рабочий процесс, производительность и общую эффективность всех отделов, связанных с улучшением UX. Этот A / B-подход к тестированию одного или двух изменений за раз, измерению успеха, выбору лучшего варианта и переходу к следующему - медленный, громоздкий и неэффективный. Хуже того, чтобы даже подумать о том, чтобы сделать это правильно, вам нужно внедрять одно изменение за раз, а это может занять гораздо больше времени, чем у вас есть взлетно-посадочная полоса для вашего бизнеса.

Короче говоря, это обратный подход, который фрагментирует процесс улучшения UX и часто устраняет основную причину оттока клиентов слишком мало и слишком поздно.

Как ИИ может упреждающе решить проблему оттока

Наша команда специалистов по обработке данных разработала лучший, более быстрый и эффективный подход к решению проблемы оттока клиентов, основанный на новых достижениях в области машинного обучения. Настоящим секретом нашего подхода является то, как ИИ используется для прогнозирования. Чем точнее вы сможете прогнозировать отток, тем лучше вы сможете его предотвратить. С помощью моделей машинного обучения вы можете понять, что конкретно вызывает отток. Менеджеры по продукту, разработчики, дизайнеры и руководители избавлены от игры в угадайку.

Прогноз

Первый шаг - это исследовательский этап, на котором вы глубоко погружаетесь в данные. Вместо данных о потоках кликов или покупках использование машинного обучения позволяет анализировать большие объемы данных, а не только небольшие разделы. Если у вас есть список из 100 пользователей, расположенных сверху вниз с точки зрения вероятности оттока, например, вы можете проанализировать кластеры, чтобы увидеть, какие типы людей представлены в корзине с «высокой вероятностью оттока». Выявив такие атрибуты профиля, как возраст, пол, доход, кампании, из которых пришли клиенты, и их источник, вы сможете лучше предсказать, какие типы клиентов с большой вероятностью уйдут (а какие нет).

Диагностика

Машинное обучение может провести вас через анализ данных, так что аналитик сможет помочь бизнес-команде понять, кто может оттолкнуться, и предложить профилактические изменения в пользовательском интерфейсе. С помощью инструментов поведенческой аналитики вы можете сегментировать пользователей по любому атрибуту - поведению, уровню расходов, возрасту или когорте и принимать соответствующие меры. Диагностический этап также важен, потому что вы можете количественно оценить риск, исправить курс и принять меры для предотвращения текучести кадров в будущем.

Действия по использованию ИИ

Теперь, когда вы эффективно использовали ИИ для разработки моделей прогнозирования того, какие типы клиентов с большой вероятностью уйдут, вот некоторые конкретные действия, которые вы можете предпринять, чтобы предотвратить отток на протяжении всего срока службы вашего бизнеса или продукта:

  • Вмешательство. Один из лучших способов предотвратить отток - это вмешаться в жизненный цикл клиентов, профили которых могут оттолкнуться. Запустив оповещение как для пользователя, так и для вашей внутренней команды, вы можете сосредоточиться на принятии мер по сохранению ключевых учетных записей или даже отдельных лиц.
  • Привлечение. Отток не всегда определяется только на основе элементов профиля. Это также зависит от канала привлечения (Google Adwords, социальные сети, контент-маркетинг, партнерские ссылки и т. Д.). Основываясь на вашем прогнозном анализе, вы можете ориентироваться только на самых прибыльных пользователей с лучшим удержанием и LTV и, конечно же, точно настроить свои продукты для этих конкретных клиентов.
  • Опыт. Цвет, шрифт, пользовательский поток и другие аспекты взаимодействия - все это в конечном итоге влияет на отток. Благодаря ИИ и поведенческой аналитике у вас теперь есть инструменты, чтобы знать, где сосредоточить свои усилия на настройке взаимодействия с пользователем.

Суть в том, что отток клиентов больше не может быть решен задним числом. Компании, бренды и менеджеры по продуктам должны проявлять инициативу, если они хотят значительно снизить уровень оттока. Используя ИИ для создания прогнозной стратегии, основанной на данных, компании могут не гадать, на чем сосредоточить свои усилия для более здорового SaaS-бизнеса, и даже получить конкурентное преимущество.