Statistiky uvádí, že získat nového zákazníka může být pětkrát až pětadvacetkrát dražší než snaha zachovat stávajícího klienta. A co je důležitější, zlepšení retence zákazníků o pouhých 5 procent může zvýšit zisky o 25 až 95 procent v závislosti na odvětví a velikosti společnosti. Dnes je mnoho společností doslova fascinováno myšlenkou využívat umělou inteligenci (AI) pro zlepšení zákaznické zkušenosti. Většina však neví, čím začít, než se vůbec do nějakého technologického řešení pustí...
Nejlepší způsob, jak využít sílu AI a strojového učení, je budování inteligentního zážitku. Tyto pokročilé technologie pomáhají získat prediktivní poznatky o chování zákazníků a začlenit je pro procesů a postupů CRM.
Přesuňte pozornost
Retence zákazníků díky technologiím začíná změnou zaměření. Typicky podniky řeší problém s výpověďmi zákazníků a investují čas do vymýšlení způsobů, jak zabránit jejich nárůstu. To je však velmi krátkozraká taktika. Je proto potřeba svou pozornost zaměřit na celkový pohled na životní cyklus zákazníka a hledat indikátory, které mohou zapříčinit odchod klienta od firmy. Jedině takový způsob umožní firmě prozíravě předvídat další vývoj v chování.
Nejlepší indikátory možného odchodu naleznete často už v raných fázích životního cyklu zákazníka – během akvizice a onboardingu. Výpověď totiž nemusí být nutně způsobena špatným zákaznickým servisem, ale špatným úsilím o získání klienta.
Vzpomeňte si na to, co se dělo ve vašem podnikání, když jste získali nového zákazníka. Uváděli jste na trh nový produkt? Nastaly ve vašem výrobním procesu nějaké změny? Jak dlouho trvalo, než zákazník začal využívat vaši službu nebo produkt, jakmile byla transakce provedena?
Je zásadní posoudit okolnosti v období akvizice. To je často místo, kde se začíná formovat vnímání vztahu. Zákazníci budou porovnávat své počáteční zkušenosti s očekáváními, která jste stanovili během prodejního procesu. A první dojmy se často velmi špatně mění.
Prověřte náklady
Než podniknete jakékoli kroky ke zlepšení retence zákazníků, musíte vyčíslit náklady na jejich odliv. Je třeba zvážit tři hlavní proměnné.
- ztráta budoucích příjmů se kterými nemůžete při opakovaném nákupu počítat,
- ztráta dodatečných příjmů díky upsellingu,
- náklady na získání zákazníka.
Kombinací těchto faktorů získáte lepší porozumění skutečným nákladům na zákazníky. Jakmile určíte skutečné náklady na odliv zákazníků, můžete začít posuzovat jejich kvalitu. Měli byste být schopni určit, jaká je přijatelná úroveň výpovědí a stanovit měřítko pomocí základní analýzy. Například může být v pořádku, aby zákazník odešel, pokud jsou náklady na obsluhu vysoké a marže nízké.
Vytvořte analytické základy pro technologická řešení
Implementace umělé inteligence je jistě výzva, která ale nemůže začít bez jasných analytických základů. Poté, co tedy znáte důvody odchodu zákazníků, vyčíslíte náklady, přesunete své zaměření na celou cestu zákazníka a vytvoříte základní analytiku, můžete začít uvažovat o zapojení pokročilých technologií.
Jak již bylo zmíněno, skutečnou hodnotou pokročilých technologií je schopnost vytvářet inteligentní zážitek. Proto pouhá data a analýzy nestačí, musíte mezi nimi dokázat identifikovat příležitosti. S tím vám mohou pomoci analytické týmy a společnosti zaměřené na datovou analýzu a vytěžování dat pro byznys. Pomohou vám najít klíč k zákaznické spokojenosti a zvyšování zákaznické zkušenosti, abyste se už nemuseli trápit vysokou mírou odchodu zákazníků a tápat nad jejich důvody.
-bb-