Selbst für die effektivsten Marketingteams ist es unmöglich, mit schlechten Kundenbindungsraten nachhaltiges Wachstum zu erzielen. Während Unternehmen stets bestrebt sind, ihren Pool an tragfähigen Interessenten zu vergrößern und sie in neue Möglichkeiten für nachhaltiges Wachstum umzuwandeln, müssen sie die Beziehungen zu bestehenden Kunden pflegen und vertiefen, um auf wettbewerbsintensiven Märkten bestehen zu können.
Das primäre Ziel eines jeden Unternehmensleiters ist der Doppelschlag der Kundenerweiterung und -bindung. Ein Schlüsselfaktor, auf den Sie achten sollten, ist die Kundenabwanderung, die auftritt, wenn Kunden die Geschäftsbeziehung mit dem Unternehmen einstellen. Je höher die Abwanderungsrate eines Unternehmens ist, desto langsamer wächst es. Es ist nur gesunder Menschenverstand. Ein Unternehmen kann seinen Marktanteil nicht halten oder ausbauen, wenn es Kunden schneller verliert als gewinnt. Aus diesem Grund ist es für Unternehmensleiter wichtig, ihre Abwanderungsraten zu verstehen und zu überwachen.
Herkömmliche Datenanalyse-Tools informieren Unternehmen lediglich über den Kundenverlust. Im besten Fall schlagen die Tools Erkenntnisse vor, die auf typischen Kundenschmerzpunkten basieren, wie z. B. der Verbesserung von Onboarding-Prozessen oder häufigerer Kundenansprache. Leider können sie die verräterischen Anzeichen eines Kunden, der bereit ist, ein Geschäft für ein anderes aufzugeben, nicht vorhersagen, bevor er abwandert. Das ist wo proaktive Aufbewahrung durch die Analyse von Vorhersageverhalten kommt.
Verwendung von Verhaltensanalysen zur Steigerung der Kundenexpansion und -bindung
Die Analyse von Verhaltensmustern hilft Unternehmensleitern, die historischen Interaktionen von Kunden mit Produkten und Dienstleistungen besser zu verstehen und sie mit ihrem gegenwärtigen Verhalten zu verbinden. Diese Informationen helfen Unternehmensleitern, genauere Vorhersagen über die Absichten ihrer Kunden zu treffen.
Algorithmus-Unterstützung ermöglicht es Führungskräften, Kundenverhaltensdaten zu verwenden, um Vorhersagen zu extrapolieren. Wenn diese Vorhersagen, wie z. B. Ähnlichkeiten im Verhalten, durch Advanced analysiert werden maschinelles Lernen Techniken, sie werden genauer. Führungskräfte, die maschinelles Lernen und Algorithmus-Unterstützungsdaten verwenden, um die Informationen deterministisch zu interpretieren, werden mit größerer Wahrscheinlichkeit zufriedene Kunden pflegen.
Sechs Gruppen prädiktiver Verhaltensdaten können Führungskräften dabei helfen, negativen Kundenergebnissen vorzubeugen und genauer auf positive Ergebnisse hinzusteuern.
- Abhängigkeiten: Diese Informationen helfen Führungskräften, proaktive Kundenansätze zu bestimmen, wie z. B. den Wert des Versendens einer E-Mail.
- Clustering: Diese Daten finden Beziehungen zwischen Kunden- und Kohortenverhalten, wie Kaufentscheidungen und Lebensstilen.
- Ähnlichkeiten: Diese Details zeigen relative Pfade und Muster auf, sodass Führungskräfte erkennen und wiederholen können, was funktioniert, und vermeiden, was nicht funktioniert.
- Passend: Diese Technik verdeutlicht Abhängigkeiten, um die Folgen bestimmter Handlungen zu verstehen.
- Fließen: Diese Informationen helfen Unternehmen, die besten Interventionsmethoden zu finden, um negative Folgen zu verhindern und günstigere zu entwickeln.
- Zentralität: Diese Daten geben Führungskräften ein Verständnis dafür, welche Verhaltensweisen für eine effizientere Ressourcennutzung am relevantesten sind, was zu besseren Ergebnissen führt.
Während zwei scheinbar nicht zusammenhängende Informationen mit traditionellen Analysetools nicht verbunden erscheinen mögen, ermöglicht die Verhaltensanalyse Führungskräften, diese Verbindungen umgehend herzustellen. Die Technologie schafft einfache Anwendungen, die Führungskräfte und Laien zu ihrem Vorteil nutzen können, indem sie mögliche Interaktionsvorteile und -risiken für eine verbesserte Kundenbindung und -erweiterung aufzeigen.
Kurskorrekturen durch Mustererkennung und Prescriptive Analytics
Funktionen zur Mustererkennung ermöglichen es Führungskräften, Kunden- und Kohortendaten zu analysieren und die Wahrscheinlichkeiten von Customer Journey-Verläufen zu berechnen. Führungskräfte können diese Informationen verwenden, um Empfehlungen und Kurskorrekturen auszusprechen, um positive Interaktionen und Ergebnisse zu erzielen, während sich die Customer Journey entwickelt.
Darüber hinaus gewinnen und binden Unternehmen mehr Kunden, indem sie Ähnlichkeiten und Verbindungen zwischen Kunden- und Kohortenverhalten, wie z. B. ihren Autos, Wohnungen und Bankinstituten, erkennen. Diese Informationen zeigen die Verbraucher so, wie sie sind, und sagen voraus, wo sie in Zukunft sein werden, damit Unternehmensleiter effektive Marketing-, Vertriebs- und Engagement-Strategien für sie entwickeln können.
Prognostizieren Sie das Kaufverhalten von Kunden und verkaufen Sie es weiter
Maschinelles Lernen (ML) kann Führungskräften helfen, die zukünftigen Kaufentscheidungen von Kunden anhand ihrer historischen Daten schnell und genau zu bestimmen. Diese Informationen helfen Führungskräften dabei, die Kaufreise eines Verbrauchers vorherzusagen und einen Plan für Upselling zu formulieren, Rabatte anzubieten oder eine kostenlose Beratung zu gewähren, bevor Kunden Konkurrenten konsultieren.
Kollaboratives Filtern und Matrixfaktorisierung Führungskräfte dabei unterstützen, Verbrauchern Produkte und Dienstleistungen genau zu empfehlen. Sie kombinieren prädiktive Daten aus Verhaltensanalysegruppen für mehrere Kunden, wie z. B. Clustering und Zentralität, um Ähnlichkeiten zwischen ihrem Kaufverhalten aufzudecken. Diese Informationen werden verwendet, um Empfehlungen für jeden Verbraucher basierend auf seinen Einkäufen und Bewertungen abzugeben.
Diese Technologien wiederum erhöhen die Kundenbindung und den Umsatz des Unternehmens, da Kunden Produkte und Dienstleistungen bevorzugen, die auf ihre Vorlieben zugeschnitten sind. Amazon ist ein Paradebeispiel für den erfolgreichen Einsatz dieser Technologie. Entsprechend Forbesführt das Unternehmen 35 % seines Umsatzes auf genaue Produktempfehlungen zurück.
Verhindern Sie Abwanderung durch proaktive Kundenbindung
Unternehmen, die genaue Produkt- und Serviceempfehlungen abgeben, sorgen für zufriedenere Kunden. Die zeitnahen und präzisen Produktvorschläge ersparen den Kunden die Zeit und Mühe, die sie benötigen, um die Produkte und Dienstleistungen zu finden, die sie bereits benötigen und wünschen. Wenn Kunden mit den Empfehlungen eines Unternehmens positive Ergebnisse erzielen, haben sie insgesamt ein besseres Einkaufserlebnis und kommen eher wieder.
Durch die Analyse von Verhaltensclustern werden Unternehmen umgehend benachrichtigt, wenn Kunden eine User Journey initiieren, die in der Vergangenheit zu Abwanderung geführt hat. Im Gegenzug können Unternehmensleiter potenziell nachteilige Verhaltensweisen von Kunden erkennen und diese Informationen nutzen, um eine positive Intervention zu entwickeln.
Führungskräfte können die Aktionen der Verbraucher untersuchen und mithilfe von Unterdiagrammen, die in Echtzeit aktualisiert werden, prognostische Ergebnisse und Eingaben kategorisieren. Das hilft ihnen, den besten Fluss zu entdecken, wie z. B. häufigere E-Mails oder Anreize, um zu verhindern, dass Kunden den Weg der Abwanderung fortsetzen, und mehr über die Probleme zu erfahren, mit denen Kunden konfrontiert sind.
Die Kundenbindung ist einfacher, wenn die Ergebnisse der Intervention vorhersehbarer sind. Wenn ein Kunde unzufrieden ist, kann eine automatisierte ML-Lösung die Optionen eines Unternehmens bewerten und optimale Maßnahmen vorschlagen, die nach wahrscheinlichem Erfolg und Kosten für das Unternehmen abgestuft sind. Nichts zu tun kostet beispielsweise 0 $, verringert aber das Abwanderungsrisiko um 0 %. Das Planen eines Telefongesprächs kostet 1,50 $ und reduziert das Abwanderungsrisiko des Kunden um 18 %.
Das Verständnis des Kundenverhaltens führt zu Wachstum
Die von der Verhaltensanalyse gesammelten Daten sind ein Echtzeitprozess. Schnell und effizient hilft es Führungskräften, die Handlungen ihrer Kunden zu lernen, zu verstehen und vorherzusagen. Dann können Führungskräfte komplexe Verbindungen identifizieren, damit Vertriebs- und Marketingteams bessere Ergebnisse mit denjenigen erzielen können, die ihre Produkte und Dienstleistungen nutzen.
Trotz des zunehmend wettbewerbsintensiven Marktes können Führungskräfte mithilfe von Verhaltensanalysen proaktive Bindungsstrategien entwickeln, die Kunden effektiv erweitern und binden. Diese Verringerung der Abwanderungsraten und der damit verbundenen Kosten führt zu einem schnelleren Unternehmenswachstum, einer besseren Produktmarktanpassung, effizienteren Marketingtechniken und einer allgemeinen Verbesserung der Benutzererfahrung der Kunden.
