后疫情时期的客户流失预测指南

来源:创略科技 时间: 2020-02-27

钟南山院士曾说:“预防疾病,比治疗更重要”。疫情面前,积极预防是对自身最为重要的保护措施。

 

众所周知,在市场营销中,预防客户流失是最重要的营销指标之一。

 

既然预防如此重要,那么提前预测的重要性也就不言而喻了。客户流失预测可以准确地告诉你:你的最高价值的买家何时会离开他们各自的客户旅程,且不再购买。

 

而在疫情之下,一些尚未无法提供现场服务体验的企业都在担心一个问题,在长时间无法直接接触客户的情况下,疫情结束后是否会面临更多的客户流失。

 

因为这场疫情,企业在一定程度上面临危机,但是也不乏新机遇。这一特殊时期,未尝不是企业复盘、反思、准备和升级的好时机。

 

在对营销进行复盘与准备的过程中,你和营销团队可以通过仔细查看数据库中特定消费者和细分受众群的行为、习惯与属性,进而可以了解:哪些因素会导致客户离开,以及什么可能导致高质量客户将来离开。

 

当你不断主动分析为什么以前的回头客和一次性买家永远不会回来时,你便能够改善你的客户流失率,以及随后的客户留存率。

 

客户流失预测及其对品牌客户留存的影响

 

 

在查看数据之前,重要的是了解合适的客户流失预测将如何影响短期营销目标和长期品牌盈利能力。

 

数据显示:

 

  • 由于以往不好的客户体验,致使企业每年损失约1.6万亿美元。——埃森哲

  • 在新客与老客带来盈利相同的情况下,获取新客的成本比留住老客的成本高出16倍。——麻省理工学院

  • 59%的消费者在经历几次不好的客户体验后将会停止购买,而17%的消费者会在一次不好的购物体验后就会停止购买。——普华永道

 

越来越多的营销数据指向支持建立客户流失预测模型,这样,你可以定期完善和优化客户留存策略。

 

然而,许多企业的管理者仍然有所忽略,以致造成负面影响——包括产品/服务盈利与品牌声誉。

 

请再看一组数据:

 

  • 只有15%的企业管理者表示,其团队使用客户数据来例行制定业务决策。——Forrester

  • 只有30%的高管和董事会成员认为,客户满意度是当今品牌的重中之重。——德勤

  • 仅38%的零售商和电子商务公司的主要目标是,提高客户忠诚度和留存率。——BRP咨询

 

那些未能预测某些客户何时会流失,或未能专注于提高客户留存率的企业,只会继续关注到他们的受众流向竞争对手。

 

“那么,该怎样解决企业的客户流失率问题,并维持客户回头率?”

 

我们认为:通过常规的客户流失分析,理解客户意图、追踪客户体验,并识别客户趋势。

 

分析以往的客户流失数据,以降低流失率

 

 

预防客户流失和留住客户密不可分:

 

预防客户流失重点在过去:从数据中找出曾经的客户放弃购买的潜在和可能的原因。

 

留存客户重点在于未来:将客户洞察用于改善后的或新的营销策略中,以便能够长期留住现有客户。

 

值得一提的是,只有在市场营销和数据科学共同努力来减少客户流失的情况下,才有可能实现最佳客户留存策略。

 

当然,你可以选择使用创略科技的客户数据平台(CDP),而无需数据分析师的帮助,就可运用易于部署的客户流失预测模型。

 

如果你还没有CDP,或者你只是需要机器学习模型的帮助,那么数据分析师可以帮助你分析不同来源的、定量的客户数据,以了解主要购买细分市场之间存在哪些共同点,例如:

 

  • 购买高价产品/服务的客户数量

  • 消费者免费试用/体验后有购买意向的数量

 

一旦将这些数据进行编辑、分类,或将相关数据源简单集成后统一在CDP中,你便能够通过对客户进行定性研究来收集更多关于客户购买和客户流失的洞察,从而进一步支持基于数据的发现。例如:

 

  • 为什么客户在反复购买特定的产品/服务后却最终停了下来

  • 客户如何感知你的品牌、产品、服务和价格

 

无论你是否决定通过这种定性的客户数据研究(例如,运用客户满意度调查等策略促进现场推广和电子邮件推广)来做出进一步的努力,接下来的一步也是很重要的一步:开展基于这些受众洞察的行动计划。

 

如何应对客户流失预测?

 

 

归根结底,营销人希望通过类似的客户流失预测策略来实现诸如发展优质潜在客户,获取高价值客户等目标。为此,可采用如下举措来减少客户流失率并增加客户留存率。

 

研究竞品的数字形象展示

 

价格并不是唯一决定客户购买的因素。个性化交易、朋友推荐、大众评论和数字体验都会影响消费者是否购买你的品牌。因此,较为明智的做法是:了解你的竞品在网上是如何被感知的,他们的网站和其他渠道是什么样子的,包含哪些内容,以及整体用户体验(UX)。

 

当然,你需要对产品和服务进行相应的定价,以与你所在领域的品牌进行适当竞争,但不要低估了良好客户体验的优势。

 

运用个性化,预防潜在客户流失风险

 

确定具有潜在流失风险的现有客户,在这些客户可能经由网站或移动应用程序流失之前,及时向他们推送个性化的信息,从而进行提前干预,以便能够留住众多客户。

 

完善现有产品并增加新品

 

通过第一方数据访问,你可以确定销售最多的产品和服务,客户购买的渠道与媒介,以及客户购买旅程的其他详细信息。

 

借助这些资料,你可以确定应该保留的产品,例如最畅销的产品和那些有“上升”趋势的产品;应该完善的产品,例如以前流行如今却销售停滞或下降的产品;需要淘汰的产品,例如完全没有销售业绩的产品。

 

建立客户同意管理策略

 

同意管理策略能够帮助企业,通过允许选择不使用客户的营销信息,以及不掌控客户的数据,来表明关心客户和隐私。客户越信任你,也就可能越忠诚。因此,制定一种同意管理策略,一种运用martech的同意功能来帮助遵守《网络安全法》和《通用数据保护条例》(GDPR)等法规,能够让你赢得一次性回头客并能吸引尚未成功的潜在客户。

 

在数据隐私时代,让客户清楚收集数据意图,收集哪些数据及收集原因,保持客户数据的消费透明度能让你成为赢家。

 

当然,还有其他措施,例如,疫情期间,利用线上工具与现有客户取得联系,以提高自身曝光度;改善客户体验;以更环保的方式生产产品;开展客户反馈调查,以便更好地了解客户的需求……当然,需要考虑降低客户流失率的营销技术。

 

使用正确的营销技术计算客户生命周期价值

 

 

持续的客户流失预测和分析,让你逐渐了解怎样长期维持客户。

 

但是,要真正看到你努力的结果,你需要计算优质客户的客户生命周期价值(CLV),以了解他们是否在帮助你的企业保持盈利。

 

CLV计算有两个核心组成部分:购买频率——客户在指定时间内的购买频率;订单平均价值——每次销售的平均收入金额。

 

计算CLV最简单的公式是:购买频率x订单平均价值x客户平均生命周期。

 

但是,可以通过计算初始获客成本和/或维系老客成本(如客户支持或促销折扣)来改进。因此,稍有洞察力的CLV计算可以是:购买频率x订单平均价值x客户平均生命周期(获客成本+维系成本)。

 

尽管每家公司的计算方法会略有不同,但该公式始终会考虑不同部门的费用支出、利润率和留存率。

 

聪明的营销人在计算客户生命周期价值时,为了获得更详细的信息,需要使用机器学习来构建和部署CLV模型。

 

后疫情时期,创略科技希望能助你进行营销准备与升级。

 

创略科技希望能帮助你运用CLV模型,对流失风险客户进行细分,更密切地分析参与度得分较低的客户,及时采取针对性的营销激活措施,以防止他们流失。

 

值得一提的是,客户数据中台(CDP)是由营销人进行运营的,因此,即使非技术的营销人也可以使用我们的解决方案轻松建立并运行客户生命周期价值模型。

 

 

春天已至,疫情的蔓延也已开始有所缓解。我们相信,不管你使用哪种martech来计算客户价值和预测客户流失,都有助于确保你的业务在可预见的将来避免利润损失,同时,提升品牌的盈利与财务前景。