Teknik Pengusaha Besar Dengan Model Akuisisi Website

Apa pun alasannya, churn adalah sesuatu yang harus ditangani oleh perusahaan SaaS. Tanpa dibiarkan, itu bisa keluar dari tangan dengan cepat. Seperti Michael Redbord, manajer umum Service Hub di HubSpot menjelaskan: Dalam bisnis berbasis langganan, bahkan sedikit laju churn bulanan / triwulanan akan bertambah cepat seiring waktu. Hanya 1 persen churn bulanan yang diterjemahkan menjadi hampir 12 persen churn tahunan. Mengingat bahwa jauh lebih mahal untuk mendapatkan pelanggan baru daripada mempertahankan yang sudah ada, bisnis dengan tingkat churn tinggi akan dengan cepat menemukan diri mereka dalam lubang keuangan.

Teknik Pengusaha Besar Dengan Model Akuisisi Website. Tidakkah itu hebat, kalau begitu, jika Anda bisa memprediksi dan mencegah pelanggan mengaduk? Kesulitan & Pentingnya Memprediksi Churn Pelanggan. Retensi pelanggan dan akuisisi pelanggan adalah dua opsi untuk memerangi churn pelanggan. Perusahaan harus berusaha mencegah pelanggan meninggalkan atau membawa pelanggan baru. Idealnya, mereka ingin menambahkan lebih banyak pelanggan baru daripada cuti. Selain itu, retensi pelanggan seringkali jauh lebih efektif daripada akuisisi pelanggan.

Namun, banyak perusahaan masih menyukai akuisisi. Itu karena mereka tahu bagaimana, kapan, dan di mana memasarkan produk mereka kepada pelanggan baru. Memahami cara terbaik untuk meningkatkan retensi pelanggan lebih sulit. Dibutuhkan lebih banyak waktu dan usaha.

Bisnis tidak dapat menghabiskan waktu dan upaya itu - belum lagi keuangan - pada setiap pelanggan. Itu tidak mungkin. Apa yang mereka butuhkan untuk memprediksi terlebih dahulu para pelanggan yang beresiko mengalami churning. Mereka kemudian dapat memfokuskan upaya retensi mereka pada individu-individu itu.

Apa yang baru saja kami gambarkan adalah prediksi pelanggan churn. Ini adalah proses yang dimungkinkan oleh pengumpulan data dan alat analisis mutakhir. Dengan mengumpulkan data, dan mengembangkan model darinya, Anda dapat mengidentifikasi pelanggan yang paling mungkin pergi. Dengan pengetahuan itu, Anda dapat melakukan apa pun yang diperlukan untuk mencegah mereka melakukannya.

Baca terus, dan Anda akan belajar cara sederhana untuk melakukan prediksi dan analisis churn pelanggan yang sangat berharga. Cara Melakukan Prediksi & Analisis Churn Pelanggan.

++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

Prediksi churn pelanggan bekerja berdasarkan premis langsung. Anda dapat memprediksi seberapa besar kemungkinan pelanggan melakukan churn berdasarkan bagaimana mereka baru saja menggunakan layanan Anda. Anda ingin menjawab jika pelanggan akan pergi dalam periode tertentu. Yaitu, apakah mereka akan membatalkan langganan mereka dalam bulan berikutnya?

Hasil prediksi seperti itu akan berupa jawaban 'ya' atau 'tidak'. Pelanggan mana pun untuk siapa jawabannya adalah 'ya,' Anda kemudian dapat menjangkau dan bekerja untuk mengubah jawaban itu. Jika jawaban 'ya' atau 'tidak' adalah output dari proses, data pelanggan tentang penggunaan layanan adalah input. Mengumpulkan data, kemudian, adalah langkah pertama dari proses prediksi dan analisis churn pelanggan tiga langkah.

Model prediksi yang akan Anda buat memanfaatkan pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin adalah teknik analisis data berbasis AI. Cara paling sederhana untuk menjelaskan prosesnya adalah melalui pengenalan pola. Model 'terlatih' sehingga mereka dapat mengidentifikasi dan mengenali pola dalam data.

Proses ‘pelatihan’ melibatkan menyajikan model dengan data sebanyak mungkin. Itu kemudian melihat pola dan hubungan antara data. Pada akhirnya, model dapat menerapkan apa yang telah 'dipelajari' ke set data baru yang disajikan. Oleh karena itu, dapat memprediksi tindakan di masa depan yang mungkin berdasarkan pola masa lalu.

Langkah pertama untuk prediksi churn pelanggan adalah mengumpulkan data untuk melatih model Anda. Data yang Anda butuhkan harus terkait dengan pelanggan saat ini atau sebelumnya yang memiliki dan belum meninggalkan perusahaan Anda. Dengan begitu, Anda dapat membandingkan semua data pelanggan saat ini dan yang akan datang pada pelanggan yang melakukan dan tidak melakukan churn.