Vitamin – сервис для выгодного управления вашей рекламой
  • Все популярные рекламные сети в одном окне
  • Агентское вознаграждение до 16% на личный счет или рекламу
  • Любые дополнительные услуги под ваши потребности
  1. Главная >
  2. Блог >
  3. Аналитика и управление компанией >
  4. Модель оттока: руководство к определению оттока и его снижению

Модель оттока: руководство к определению оттока и его снижению

Модель оттока: руководство к определению оттока и его снижению

Отток клиентов — это покупатели и подписчики, готовые уйти от вас к конкурентам. Предсказать отток — значит определить их количество. Это важно, потому что отток вредит вашей прибыли: привлечение нового покупателя обходится в 5 раз дороже, чем удержание существующего.

Покупатели всегда ищут лучшие варианты, и в интернете их полно. Лояльность в цифровом мире ненадежна, если ваш бренд не предлагает убедительного, незаменимого решения.

Если вы сможете определить, какие покупатели уйдут и, главное, почему, вы сможете сконцентрировать свои усилия на их проблемах и сделать все от вас возможное, чтобы удержать их.

Мы разобрались в причинах оттока, сформулированных Сурай Дивакаран (Sooraj Divakaran) для digitаluncоvеrеd.соm, и предлагаем вашему вниманию модель оттока, способную его снизить.

Содержание статьи

Почему покупатели уходят?

Обманутые ожидания
Отсутствие ценности
Плохое качество

Что такое модель оттока?

Каковы преимущества модели оттока?

Как создать модель оттока?

Работа с моделью оттока

Как снизить отток?

Вместо заключения

Почему покупатели уходят?

Исследование McKinsey показывает, что только очень немногие покупатели становятся верными поклонниками бренда и лишь несколько индустрий могут похвастаться высоким уровнем потребительской лояльности.

Почему покупатели уходят?

Так почему же покупатели уходят? Мы определили 3 причины: обманутые ожидания, отсутствие ценности и плохое качество.

Обманутые ожидания

Нет ничего неприятнее, чем невыполненные обещания. То, что вы предлагаете, должно соответствовать заявленным стандартам. Даже самая эффективная поисковая оптимизация и реклама в социальных сетях не сделают плохие продукты и услуги приемлемыми для покупателя: так только создается плохая репутация.

Обманутые ожидания

Отсутствие ценности

Покупатели готовы платить за продукты, имеющие ценность. Например, человек становится клиентом более дорогого мобильного оператора, предоставляющего лучшее покрытие. С другой стороны, если ваши конкуренты предлагают почти такой же продукт или услугу по более низкой цене, вам стоит пересмотреть свою ценовую политику.

Плохое качество

Если вначале вы допустите ошибку, вам очень долго придется ее искупать. Избегайте плохого покупательского опыта. Если у товара только одна оценка, и она плохая, кто же его купит? Во многих случаях, особенно в индустрии здоровья и красоты, у компании просто не будет второго шанса, если в первый раз клиент остался недоволен.

Если вначале вы допустите ошибку, вам очень долго придется ее искупать.

Что такое модель оттока?

Модель оттока — это предиктивная модель, которая отображает вероятность ухода покупателя в выбранный момент времени. Модель оттока делит покупателей на две группы: те, кто наверняка останется, и те, кто наверняка уйдет.

Модель оттока — это предиктивная модель, которая отображает вероятность ухода покупателя в выбранный момент времени.

Каковы преимущества модели оттока?

Выявив покупателей из группы риска, вы можете постараться их удержать: отправив им специальные предложения или напомнив о том, чтобы они повторили покупку.

Модель оттока также помогает оценить, стоит ли пытаться удержать покупателя. Если он не приносит вам большого дохода, на его удержание стоит потратить около 5% от его прежних покупок. Берегите свои ресурсы для самых ценных клиентов.

Преимущества сокращения оттока:

  • повышение прибыли,
  • база лояльных покупателей,
  • более высокая доля рынка.

Как создать модель оттока?

Как и для любой другой управляемой модели машинного обучения, вам понадобятся обучающие данные с независимыми переменными и целевым показателем. На основании обучающих данных модель настраивается, чтобы объяснить отношения между переменными и показателями.

Для обучения обычно используются накопленные данные о покупателях, которые уже ушли или остались. Функции определяют склонность покупателя уйти и включают в себя демографические данные (возраст, пол, профессия, образование и т. д.) и такие факторы, как взаимодействие, обратная связь, покупательское поведение и ценность транзакции.

Создание предиктивной модели оттока состоит из 6 шагов:

Шаг 1: Опираясь на свои потребности и цели, выберите тип модели машинного обучения.
Шаг 2: Выберите переменные, которые будут сопоставляться со склонностью покупателя уйти.
Шаг 3: Используйте регрессивный анализ, чтобы определить отток согласно значениям данных.
Шаг 4: Устраните ошибки в данных.
Шаг 5: Протестируйте эффективность модели в определении причин оттока.
Шаг 6: Ежедневно следите за данными и выясняйте, какие события приводят к оттоку.

Работа с моделью оттока

Вам нужно понять, сколько из клиентов, отмеченных как склонные уйти, действительно ушли, и на чем основаны их решения. Например, если относительные скидки эффективнее абсолютных, пересмотрите свою ценовую стратегию.

События, повышающие склонность покупателей уйти, нужно отслеживать ежедневно и отвечать на них действиями. Непредвиденные события, например появление на рынке нового игрока, тоже могут сказываться на оттоке. Если не принимать эти факторы во внимание, результаты будут неточными.

Для машинного обучения понадобятся 4 комплекта:

  • Комплект 1: Демографические данные: возраст, пол, профессия, образование и т. д.
  • Комплект 2: Частота обращений в службу поддержки и специфика взаимодействий.
  • Комплект 3: Транзакции и паттерны использования.
  • Комплект 4: Контекстуальная информация, отражающая специфику бизнеса.

Как снизить отток?

Модель оттока позволит вам узнать причины, по которым покупатели уходят. Но как снизить отток? Вот что можно сделать:

  • Обратиться к покупателям по телефону или электронной почте, провести опросы и собрать больше данных.
  • Решить проблемы качества и предлагать свой товар подходящим покупателям.
  • Предлагать ценность тем, кто подписался на бесплатный триал, чтобы они стали постоянными платными клиентами.
  • Подталкивать к регулярным покупкам: использовать купоны, скидки, вознаграждения, распродажи и т. д.

Частота обращений в службу поддержки — еще один важный индикатор. Если взаимодействие с ней проходит гладко, значит, проблем нет и покупатель доволен. А если он никогда туда не обращается, он может быть не вовлечен и не заинтересован в вашем продукте.

Следите также за своими конкурентами и старайтесь, чтобы ваше предложение было лучше, чем у них. Если они экспериментируют с новыми ценовыми стратегиями, вам понадобится что-то им противопоставить, чтобы ваши покупатели не ушли к ним.

Следите также за своими конкурентами и старайтесь, чтобы ваше предложение было лучше, чем у них.

Вместо заключения

Всем компаниям, желающим повысить доход, необходимо включить модель оттока в свою систему цифровой аналитики. Менеджерам по работе с клиентами нужно использовать предиктивные модели оттока, определять покупателей, готовых уйти, и предлагать необходимые стимулы, чтобы их удержать.

В качестве одного из стимула можно использовать посадочную страницу. Включите скидку в ваш маркетинговый план и оповестите об этом клиентов, создав лендинг с обратным отсчетом — сыграйте на боязни покупателя упустить выгодную скидку. Мы советуем делать это только параллельно с определением проблемы клиента и способами, как ее решить.

Высоких вам конверсий!

По материалам: digitaluncovered.com. Автор: Sooraj Divakaran. Изображение: freepik.com.

blog comments powered by Disqus
Vitamin – сервис для выгодного управления вашей рекламой
  • Все популярные рекламные сети в одном окне
  • Агентское вознаграждение до 16% на личный счет или рекламу
  • Любые дополнительные услуги под ваши потребности
copyright © 2011–2022 Все права защищены
Запрещено любое копирование материалов ресурса без письменного согласия владельца — ООО "Феникс-Маркетинг". ИНН:7725812838, КПП:772501001, ОГРН: 513774619323915280, Москва, ул. Ленинская слобода, д. 19, стр. 1, этаж/пом 3/25