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人工智能AI:助力客户保留和客户成功

2020/4/7 17:46:00

客户流失并不是新问题。任何在销售领域工作过的人都听说过关于获得新客户成本和保留客户的统计数据。

根据  NG Data的数据,平均而言,客户保留成本比获取新客户低7倍。这是因为向与您已有关系的客户销售更为有效。您不必从头开始吸引,刺激,培养和转换它们。

Invesp报告说  ,将客户保留率提高5%可能会带来25%到95%的利润增长。

根据Huify的一篇文章,将现有客户转化为回头客的可能性是60%到70%,而将新客户转化为回头客的可能性是5%到20%。

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与现有客户进行新销售相比,向现有客户进行销售通常更有利可图。毋庸置疑,保留客户是增加业务收入的最佳方法之一。您想要忠实的客户。那么,您如何提高客户保留率呢?在担心增加数字之前,让我们先谈谈如何计算数字。

如何计算客户保留率

下面是一些指标以及它们是如何被用来计算CRR的。此公式适用于任何规模大小的企业,它有助于将计算分为几部分。

目标

您要寻找的是在给定期间结束时仍然存在的客户数量,而不考虑在此期间获得的新客户数量。

您需要的信息

  • 该时期开始时的客户数量(S)

  • 该时间段结束时的客户数量(E)

  • 在此期间获得的新客户数量(N)

计算公式

CRR =((E-N)/ S)X 100%

一个例子

假设在你追踪的一个月周期开始时有107个客户,在这期间,你失去了8个客户,但你获得了21个新客户。这意味着到期末,您有107个原始客户,再加上13个新客户,因此,到期末,您现在有120个客户(E)。将这些数字输入公式:

CRR =((120-21)/ 107)X 100%

CRR = 92.5%

这意味着您在那个时期的保留率为92.5%。

最理想的CRR 是100%,这意味着你不会失去一个客户。然而,要达到这个目标十分艰难,但你应该至少达到85%,以保持你的业务规模和强大。这个数字似乎很高,但实际上对于小企业来说是一个相当平均的数字。

企业无法忽视其客户流失。那么,如何预测客户流失并提高客户保留?

如今,许多公司对在销售过程中转向人工智能AI寻求帮助的想法很感兴趣。但是,大多数人不知道从哪里开始或如何开始。发挥AI和机器学习功能的最佳方法是构建智能体验。智能体验是关于利用AI和ML获得可以嵌入到CRM系统的工作流中的预测性的见解。寻求竞争优势的公司必须找到使其业务运作更加智能化的方法

转移焦点

智能体验如何帮助提高客户保留率?它从焦点转移开始。通常情况下,企业通过关注客户流失来解决这个问题。他们把时间花在研究如何防止客户流失上。但是,重点需要从仅关注客户流失转移到对客户成功的整体关注。

只关注客户流失是一种非常被动的策略。通常,他们识别出客户流失时,为时已晚。这是因为领先指标和落后指标之间存在很大差异。例如,许多企业将订单周期视为客户流失的迹象。但是,它往往是一个显现问题的落后指标。为了产生影响,企业必须关注领先指标。

通常,衡量流失的最佳指标应该追溯到客户生命周期的更早阶段,即获取和引导激活期间。

有时,高客户流失不是由于糟糕的客户服务,而是由于为获取客户付出的努力不够。回想一下当一个新客户与您开展业务时:

你的公司发生了什么。

您在发布新产品吗?

您的制造工艺是否有所变化?

交易完成多长时间,客户才开始使用您的服务?

评估获取时间段的状况至关重要。这通常是关系感知开始形成的地方。客户会将他们初始体验与你在销售过程中设定的期望进行比较。企业应该从一开始就设定切合实际的期望,然后尽最大努力超越客户的期望。正如古话所说,第一印象很难被改变。

检查成本

你曾经为你的企业确定过客户流失的真实成本吗?在采取任何措施提高客户保留率之前,你必须量化客户流失的成本。需要考虑三个主要变量。

首先,显然是经常性收入的损失。不管顾客付多少钱,都是赔钱。

其次,对于任何现有客户,都有机会增加销售和扩大收入。因此,您必须考虑潜在收入的损失。

最后,考虑您所有的客户获取成本。

通过综合考虑这些因素,您可以更好地理解客户流失的真实成本。

一旦确定了客户流失的真实成本,就可以开始评估客户流失的质量。并非所有的客户流失都是令人遗憾的。您应该能够确定可接受的客户流失率,并使用基本分析方法设定既定基准。例如,假定您以适当的速度和数量获取新客户,以弥补业务损失。那么如果一个客户的服务成本高而利润率低,客户离开也没什么问题。人工智能当然是令人兴奋的,但是如果不首先使用基本分析奠定基础,你就不能投入其中。

更加明智地对待客户成功

当你把注意力从单纯的客户流失转移到总体的客户成功,确定客户流失的真实成本并建立基础分析之后,您便可以开始使用分析和AI来推动客户成功并减少流失率。

正如之前提到的,真正的价值在于创造智能体验。当把人工智能应用到商业中,收集见解是很好的,但这还不够。您必须能够利用可以从数据中发现的见解来确定下一步。您的AI项目不能仅仅是获得客户流失可能性的分数。您需要通过将见解编织到业务流程中来使团队采取行动。这样可以将重点从客户流失转移到客户成功。

它实际的工作原理是:要预测客户流失的可能性,您需要一个基于训练历史数据的逻辑回归模型。它寻找的是那些曾经流失或者没有流失过的顾客的例子。它将从这些情况中学习并为每个客户开发一个概率评分。然后可以采取各种措施来影响该可能性,以期改变结果。自然语言处理模型可用于识别客户的情绪。可以为这些模型提供大量的非结构化数据(例如呼叫记录和Web聊天)以查找主题。然后可以根据客户的感受对客户进行分类:好,坏或冷漠。然后将这些分类放入基于逻辑回归的客户流失模型中。您开始将多个模型链接在一起,以帮助分离那些可能流失的客户。关键是在事情真正发生之前找出干预的方法。这就是预测分析的力量。它能让你更积极主动地提高客户保留率,而不是被动地应对客户流失。

这是一个如何将洞察力与行动结合起来的示例:内部销售代表小李在客户保留台工作,这是一个专门负责接触那些极有可能会流失的客户的团队。他早上进入办公室并登录他的CRM系统。他看到一个由AI模型生成的、对可能流失的客户进行排名的客户清单。它告诉小李为什么客户可能会流失,并提供相关的销售策略以采取行动。在小李打电话并采取建议的措施之后,AI和ML所能做的事情就更有价值了。一旦他输入了呼叫记录并更新了CRM系统,就可以实时对客户进行评分。该系统使您可以继续确保采取下一步最佳步骤来留住客户。

人工智能是企业运营的未来

此外,利用人工智能AI,可以帮助企业:

通过使用机器学习和自然语言处理来扩展自助机器人的功能;

使用负责任和智能化的AI工具,以数据驱动的建议为流程决策提供信息;

使用AI工具和机器学习在治理和流程管理的所有步骤中为决策提供信息从而使客户从完全优化的业务中受益;

利用AI来获取在线广告产生的大量可重复数据,并提供可优化您的广告策略的建议;

手动分析社交媒体趋势已成为过去。借助人工智能,您可以监控消费者的行为模式,并确定哪些客户是(或更有可能是)您的品牌拥护者,哪些不感兴趣;

在标准CRM中,人工智能解决方案可以帮助按紧急程度对查询进行排名,对故障单进行分类,自动分配故障单或向团队提供建议的下一步通知;

……

在考虑对AI进行投资时,请确保您具有可以将见解嵌入组织的日常工作流程中的设置。通过人工智能的力量,您可以开始模糊销售,服务和营销之间的界限。

如果您正在考虑实施人工智能以帮助您改变运营并最终推动客户成功,但鉴于 AI 的复杂性和高昂费用进退两难。凭借 CRM 的全面 AI 产品,Salesforce Einstein 将彻底消除您的顾虑并颠覆这一局面,任何组织中的所有成员都可轻松利用 AI 分析数据、预测和计划后续步骤,同时自动执行任务和制定决策。

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