Asiakaspoistuman ennustaminen

14.04.2020

Asiakaspoistuman ennustaminen

Asiakaspoistuma-analyysin tavoitteena on ennustaa poistuvat asiakkaat ja löytää syyt poistuman taustalla. Tämä auttaa yritystä toteuttamaan toimenpiteitä, joilla asiakaspito paranee, ja tämä näkyy suoraan viivan alla tuloksessa.

Miksi asiakaspoistuman ennustaminen on tärkeää?

Tilastot kertovat, että onnistunut myynti on selvästi helpompaa vanhoille asiakkaalle kuin uusille asiakkaille. Erään ennusteen mukaan todennäköisyys onnistua myymään olemassa olevalle asiakkaalle on n. 60–70%, kun taas uudelle asiakasehdokkaalle todennäköisyys on tuntuvasti alhaisempi, n. 5–20 %.

Ero myynnin onnistumisessa vanhan asiakkaan ja uuden asiakasehdokkaan välillä osoittaa, kuinka tärkeää asiakaspysyvyyden takaaminen on yrityksen liiketoiminnan kannalta. Jo 5 %:n lisäys asiakaspysyvyydessä voi tarkoittaa jopa 25 %:n kasvua liikevoitossa. Syy tähän on se, että jatkavat asiakkaat ajan myötä keskittävät ostoksiaan ja tekevät useammin transaktioita.

Kuinka hyödyntää tietoa asiakkaiden poistumasta

Asiakkaiden poistuma-asteen laskeminen ei ole vaikeaa, mutta sen hyödyntäminen tulevien poistumien ennustamisessa sekä uusien liiketoimintastrategioiden luomisessa vaatii suunnittelua ja tyypillisesti tekoälypohjaisia ratkaisuja. Vaikka yrityksen liiketoiminta-alueen ymmärtäminen on myös välttämätöntä, yritykset edistää liiketoimintaa ilman kykyä mallintaa asiakaspoistuman taustalla olevia ilmiöitä jäävät helposti puolitiehen.

Kuinka sitten ennustaa asiakaspoistumaa ja ymmärtää paremmin poistumaan vaikuttavia tekijöitä? Kuten mainitsin, ratkaisu hyötyy ilmiön tilastollisesta mallintamisesta ja tekoälyn/koneoppimisen hyödyntämisestä. Tekoälypohjaisten ratkaisujen tekeminen vaatii kuitenkin asiantuntijaosaamista ja ymmärrystä käsillä olevasta datasta – data on harvoin valmiiksi mallinnuskelpoisessa muodossa.

Lisäksi datan rikastuttamisella saavutetaan usein parempia tuloksia. Toimivan mallin lisäksi on myös tärkeää kyetä ymmärtämään, mitkä tekijät ovat keskeisiä mallinnettavan ilmiön (esimerkiksi asiakaspoistuman) kannalta.

Seuraava esimerkki käsittelee asiakaspoistuman ennustamisen ja sen vähentämiseen liittyvien toimenpiteiden merkitystä yritykselle.

Jos yritykseltä poistuu keskimäärin 2 500 asiakasta vuodessa ja yhden asiakkaan keskimääräinen arvo vuodessa on 250€, ovat poistumasta aiheutuvat tulomenetykset vuodessa 625 000€. Jos poistuman vähentämiseen keskittyvä kampanja maksaa 7 000€ ja onnistuu vähentämään vuosittain 500 poistujaa, tuo tämä yritykselle 118 000€ lisätuloja. Lisäksi uusille asiakkaille kohdistetut kampanjointikustannukset pienenevät.

Poistumariskin mallinnus voi esimerkiksi kertoa, että puhelu asiakaspalveluun nostaa poistumariskin 11-kertaiseksi, mitä voi hyödyntää tulevaisuuden liiketoimintastrategioissa. Kun riskiryhmät ja poistuman syyt ovat selvillä, on poistuman torjuminen tehokasta.

Esimerkki ennustamisesta pilvessä

Alla olevassa videossa havainnollistetaan asiakaspoistuman mallintamista ja poistumaan vaikuttavien tekijöiden analysointia. Mallinnus ja analysointi toteutetaan Azure Databricksillä hyödyntäen Bilotin AI-jackia (aiemmin AI-core), joka automatisoi mallinnuksen vaiheet.


Asiakaspoistuma ei ole luonnonlaki

Asiakaspoistuman ennustaminen on yksi avaintekijöistä yrityksen liiketoiminnan sekä liikevaihdon ennustamisen kannalta. Erityisesti yritykset, jotka tarjoavat palvelua tuotteenaan (SaaS) tai tarjoavat jäsenyyttä asiakkailleen, hyötyvät asiakaspoistuman ennustamisesta. Asiakaspoistuma ei ole luonnonlaki, vaan sitä voi ennustaa ja torjua – toimenpiteet ovat ratkaisevassa asemassa poistuman ehkäisemisessä.

Share
Contact Person

Bloggaaja

Mika Laukkanen