Tässä on kollega Ville Niemijärven kirjoitus analytiikan (nykyään tekoäly tai koneoppiminen) hyödyntämisestä vuodelta 2014. Ajattelin hieman päivittää sitä ja laittaa uudelleen jakoon, kun aihe on ajankohtaisempi kuin artikkelin ilmestymisvuonna. Kukapa muuten tietää, että millä termillä näitä ratkaisuja kutsutaan seuraavan neljän vuoden päästä?
Asiakaspoistuma-analyysi (eng. churn) tarkoittaa analytiikan prosessiketjua, jossa selvitetään mitkä asiakkaat ovat vaarassa poistua, millä todennäköisyydellä ja miksi. Poistuma tarkoittaa sitä kun asiakas lopettaa sopimuksen palveluntarjoajan kanssa tai yksinkertaisesti lopettaa asioimisen yrityksessä. Voidaan puhua myös asiakaspidosta (eng. retention). Termi liittyy läheisesti myös asiakkuuden elinkaaren arvon määrittämiseen (customer life-cycle value) ja nykypäivän yhteen muotitermiin; customer journey. Itse näkisin kuitenkin, että kyseessä on enemmänkin yksinkertaisesti paremmasta asiakashallinnasta ja huolenpidosta…
Poistuma-analyysi sopii hyvin sopimusliiketoimintaan, esimerkiksi sähköyhtiöille, puhelin- ja internet operaattoreille, kuntosaliketjuille tai lehtitaloille. Mutta poistuma-analyysiä voidaan tehdä myös vähittäiskaupassa, jos vain asiakas tunnistetaan (kanta-asiakasjärjestelmän avulla). Tällöin pitää vain päättää milloin asiakas on poistunut? Mikä on riittävän pitkä aika, että asiakas ei ole käynyt kaupassa, jotta voidaan päätellä hänen vaihtaneen vakiokauppaansa.
Tässä kirjoituksessa käydään läpi asiakaspoistuma-analyysiä ja miten se tehdään käytännössä. Lähestymme aihetta yleisestä yksityiseen. Lopussa näytämme kädestä pitäen miten homma tehdään alusta loppuun.
Asiakaspoistuma-analyysin tuotto on helppo laskea
Kaikessa analytiikkatyössä tulee laskea mitä saamme analyysistä irti, mikä on investoinnin ROI, paljonko jää viivan alle. Jollei investointi tuota moninkertaisesti enemmän kuin analyysi ja tiedon keräys maksaa, ei sitä kannata tehdä.
Asiakaspoistuman osalta tämä on erittäin helppoa tehdä. Otetaan esimerkki sähkön myynnistä.
Sähköyhtiöllä on 100 000 asiakasta. Keskimääräinen laskutus per asiakas on 1000e/vuosi. Nopea selvitys sähköyhtiön sopimuskannasta kertoo, että keskimäärin vuodessa sopimuksen lopettaa 8% asiakkaista.
Tämä tarkoittaa, että asiakkaita poistuu 8000 kpl/vuosi. Rahassa tämä on siis 8000kpl*1000e=8 miljoonaa euroa. Tuo on se potti, jota lähdemme pienentämään ja sitä kautta tekemään asiakkaallemme lisää rahaa.
Osa näistä 8000:sta poistuu luonnollisen poistuman kautta, osa vaihtaa kaupunkia. Ja sitten on se osa joka vaihtaa palveluntarjoajaa koska yrityksen tuote, palvelu tai hinta ei ole riittävän hyvä. Tai kilpailijalla on parempi. Kutsuttakoon tätä laadulliseksi poistumaksi.
Kun menemme asiakkaalle, teemme aina vastaavan laskelman ja arvioimme asiakkaan kanssa yhdessä, mikä on tuon laadullisen poistuman osuus ja kuinka paljon on realistista saada pienennettyä sitä. Sähköyhtiöiden osalta voimme katsoa julkisesta datasta, esim. THL:ltä, mikä on muuttoliike kunnasta pois päin ja paljonko poistuu jalat edellä. Näin emme joudu arvailemaan vaan meillä on faktaa laskelmien taustalla. Sanottakoon esimerkkinä, että sähköyhtiön tapauksessa 3% on luonnollista/muuttopoistumaa ja loput 5% on laadullista poistumaa. Poistumaa, johon voimme vaikuttaa. Tähän iskemme kyntemme.
Entä jos voimme pudottaa tuota 5% poistumaa vaikka vain yhden prosenttiyksikön? Tämä tarkoittaisi 1000 asiakasta ja miljoonaa euroa vuodessa lisämyyntiä. Jos analyysi maksaa 20 000 euroa, on investoinnin tuotto aika huima. Se on jotain sellaista, jota kannattaisi kaikkien tavoitella.
Mitä dataa poistuma-analyysi tarvitsee?
Ensiksi otamme historiatietoa eli tietoa jo poistuneista ja ei-poistuneista asiakkaista. Toisin sanoen sähköyhtiön tapauksessa luemme sopimustietokantaa ja sähkönkulutustietoja (yhä yleisemmin tietovarastoa tai edistyneimmissä yrityksessä erikseen toteutettua analytiikkakantaa) ja haemme sieltä mahdollisimman pitkän historian, mahdollisimman monelta asiakkaalta. Mitä enemmän sitä parempi. Historia-aineistoon otetaan mukaan asiakkaiden taustatietoja sekä käyttäytymiseen liittyvää tietoa.
Taustatietoja ovat esimerkiksi
- alue/kaupunki/postinumero
- demografiatiedot (tulo- ja koulutustaso)
- sukupuoli
- ikä
- asiakkuuden kesto
- talotyyppi, koko, lämmitysmuoto jne. toimialaspesifistä tietoa
Käyttäytymiseen liittyviä tietoja ovat esimerkiksi:
- kulutus- ja laskutushistoria (esim. keskimääräinen kulutus per kk)
- ostetut tuotteet (eli millainen sopimus)
- reklamaatiota, asiakaspalautteet, yhteydet asiakaspalveluun
- maksuhäiriöt
- muut toimialaspesifit tiedot
- Ja lopuksi se tärkein tieto: onko asiakas poistunut vai ei (K/E)
Monilta yrityksiltä ei löydy kaikkia näitä tietoja, olen nähnyt yrityksiä joilla asiakkaista tiedetään käytännössä vain numero ja osoite. Ei edes nimeä tai sitä onko kyseessä yritys- vai henkilöasiakas. Ennen kuin analytiikkaa päästään hyödyntämään täysillä, on edessä usein systemaattinen tiedon keräämisvaihe ja mahdollisesti muutokset lähdejärjestelmiin/tietovarastoon.
Ennen analyysia emme tiedä mitkä tiedot ovat relevantteja ja vaikuttavat poistumisen takana ja sen selvittäminen onkin koko homman ydin.
Miten poistuma-analyysi tehdään?
Kun tiedot on kasassa, jaamme datan kahteen eri settiin: opetusdataan ja testidataan (esimerkiksi suhteessa 60-40). Mainittakoon että data voitaisiin jakaa myös kolmeen eri settiin: opetus-, testi- ja validointidata. Joka tapauksessa, opetusdatan avulla muodostamme ennustemallin, käyttäen liiketoimintaongelmaan sopivaa analytiikka-algoritmia (esim. gradient boosting, neuroverkko, logistinen regressio, naive-bayes). Parhaan mallin löytäminen vaatii useita iteraatioita.
Työ vaatii analytiikkasoftan. Itse suosimme Pythonia ja R:ää, jotka sitten voivat pyöriä vaikkapa Azuren tai AWS:n pilvessä.
Muodostunutta ennustemallia testataan testidataa vasten. Koska testidata on historiadataa, tiedämme onko asiakas poistunut vai ei. Testin voisi ajatella siten, että peitämme tuon poistuma-tiedon ja kuvittelemme, että kyseessä olisi täysin uutta dataa. Annamme mallin tehdä ennusteen eli kertoa todennäköisyydet poistua kullekin asiakkaalle. Tämän jälkeen tarkastamme tuloksen ja arvioimme mallin tarkkuuden. Näin varmistamme toimiiko malli ja kannattaako sitä hyödyntää uutta dataa vasten vai pitääkö sitä parantaa.
Asiakaspoistuma-analyysin tulokset
Poistuma-analyysi tuottaa nipun tuloksia, esim.:
- Kaikki nykyiset asiakkaat listattuna poistumatodennäköisyyden mukaan
- Selittävät tekijät poistuman taustalla
- Ennustemallin hyvyyden kriteerit (AUC, Confusion matrix..)
Ensimmäinen tarkoittaa siis konkreettista listaa, jonka voit heittää myynti-/asiakaspalveluyksikölle tai soittokoneistolla ja käskeä kontaktoimaan heti aluksi akuuteimmat top 100 poistujaa.
Toinen tuotos eli selittävät tekijät antavat tulkinnan ilmiölle. Ne kertovat miksi asiakkaat poistuvat. Nämä tulokset on erittäin arvokasta tietoa niin asiakaspalvelulle, myynnille kuin tuotepäälliköille, liiketoiminnan kehittämiselle ylipäätään.
Analyysissä voi tulla esille, että hinta ei olekaan merkittävä tekijä poistuman taustalla vaan huono asiakaspalvelu tai tietylle asiakassegmentille sopimaton tuotepaletti (esim. sähköyhtiöltä puuttuu ekosähkö valikoimastaan). Riippuen valitusta menetelmästä, tulee eroja miten suoraviivaisesti näitä selittäviä tekijöitä voidaan tulkita. Esimerkiksi syvän neuroverkon (deep learning) tulkinta on huomattavasti monimutkaisempaa kuin logistisen regression antamisen tulosten.
Parhaimmassa tapauksessa analyysin tuotoksista voidaan generoida sääntökoneisto ja sisällyttää se esimerkiksi asiakaspalvelun työpöydälle tai CRM-järjestelmään. Säännöt voivat olla yksinkertaisuudessaan kertoimia ja IF-lauseita ja voidaan toteuttaa esimerkiksi SQL-komentoina. Analytiikan tulokset kirjoitetaankin usein takaisin joko operatiivisiin järjestelmiin tai tietovarastoon.
Kolmas tuotos kertoo, että miten tarkka ja hyvä malli on. Ei mennä tässä siihen matematiikkaan tarkemmin. Kannattaa vaan tietää, että siihen on suhteellisen objektiiviset keinot käytössä.
Analyysistä toimintaan
Analytiikan pitää johtaa toimintaan. Sen pitää tuottaa tulosta. Tämä erottaa sen perinteisemmästä raportoinnista ja business intelligencestä, jossa tuijotetaan enemmänkin raportteja ja taulukoita. Näytti käppyrät mitä tahansa, hommia jatketaan kuten ennenkin. Kunnes ollaan karilla tai kortistossa.
Poistuma-analyysissa toiminta tarkoittaa monta asiaa, esimerkiksi:
- kontaktoidaan poistumariskissä olevat asiakkaat
- pyritään pitämään heidät tai parhaimmassa tapauksessa tekemään lisämyyntiä
- kehitetään asiakaspalvelun laatua
- kehitetään tuotteita/palveluita vastaamaan paremmin kysyntää
- ennakoidaan liikevaihdon muutos kun tiedetään ennuste tulevasta poistumasta
Miksi yritys ei tee asiakaspoistuma-analyysiä?
Olemme tehneet vuosien varrella valtavan määrän eri analytiikan sovelluksia ja projekteja. Asiakaspoistuma-analyysi on antanut näistä todennäköisesti parhaimmat tulokset, varsinkin jos mitataan euroissa asiakkaiden saamaa hyötyä. Menetelmä on helppo ja suhteellisen nopea toteuttaa, se on helppo ymmärtää ja tulokset ovat käsin kosketeltavat.
Silti yllättävän harva yritys todella hyödyntää sitä. Syyt ovat moninaiset lähtien tietämättömyydestä aina itsepetokseen.
Surullisin on itseriittoisen sinnikäs toteamus, että ei meidän asiakkaat poistu muuta kuin manan majoille tai hinnan perässä, ne pihit penteleet.
Yrityksen tuotteessa ei ole kuulema mitään vikaa. Palvelu on priimaa ja markkinaosuus olisi 100% jos vain kilpailijat eivät myisi arvelluttavan halvalla sekundatuotteitaan. Jostain syystä liikevaihto kuitenkin mataa.
Uuden asiakkaan hankinta on aina kalliimpaa kuin vanhan pitäminen. Parhaimmassa tapauksessa tekemämme asiakaspoistuma-analyysin tuloksena kontaktoiduille asiakkaille saatiin myytyä aivan pöljänä lisää tavaraa. Asiakkaat eivät aina ole siis tyytymättömiä palveluun, he ovat vain herkkiä myynnille. Sinun kannattaa olla silloin ensimmäisenä paikalla.
