Come Conquistare il tasso di abbandono dei Clienti con IA IA & Dintorni

customers

i clienti

storyblocks

Stiamo vivendo nell’età del cliente. Grazie per la proliferazione di dati, i clienti sono sempre più informati rispetto al passato. C’è stato un cambiamento epocale nella dinamica del potere tra aziende e clienti. Armati di empowerment, i clienti sono esigenti del cliente l’esperienza di essere messo su un piedistallo. Secondo la ricerca da Walker, l’esperienza del cliente è previsto il sorpasso di prezzo e di prodotto come il brand chiave di differenziazione entro la fine del 2020.

Con questo spostamento nel cosmo, il tasso di abbandono dei clienti è una priorità per tutte le aziende. Aziende lungimiranti stanno riconoscendo il valore di sfruttare l’intelligenza artificiale per evitare l’emorragia di clienti. L’intelligenza artificiale può essere un game-changer è una conquista di fidelizzazione dei clienti. Qui ci sono quattro strategie per dare la priorità quando sfruttando la potenza dell’intelligenza artificiale per la riduzione del churn.

1. Definire la priorità dei dati igiene

Dati sporchi è il tallone di Achille di strumenti di intelligenza artificiale. C’è un comune adagio tra di machine learning e di intelligenza artificiale esperti che un miglioramento del 10% i dati più impattante rispetto a un 100% di miglioramento dell’efficacia degli algoritmi. Dati duplicati, imprecisioni e omesse informazioni possono oscurare la tua capacità di discernere la natura e la misura del tasso di abbandono dei clienti. Più di un quarto (27%) degli imprenditori non sono sicuro di come gran parte del loro accuratezza dei dati. Questo può essere una ricetta per il disastro.

Dati igiene è un requisito indispensabile per l’intelligenza artificiale successo. Prima di prendere provvedimenti e di scavare in profondità nell’analisi della varianza, è fondamentale per valutare la qualità dei dati e stabilire una realistica base di dati della tua azienda di igiene. Se la vostra linea di base è comma, vale la pena lo sforzo di investire in soluzioni di pulizia dei dati prima di mettere sfornare modelli in movimento.

Lungimiranti aziende prevenire in modo proattivo i dati di questioni di igiene da allevamento le loro brutte teste. Dati B2B decade con un tasso impressionante di 70% all’anno. Investendo in dati di arricchimento soluzioni, sarete in grado di in modo proattivo per evitare di cadere vittima di dati di decadimento. Durante la pulizia dei dati e i dati di arricchimento in grado di confezionare un grande suono, l’unico modo efficace per aumentare i dati igiene è quello di eliminare l’immissione manuale abbracciando macchina di apprendimento e intelligenza artificiale strumenti che consentono di automatizzare l’immissione dei dati. Errore umano rappresenta la causa più comune di sporco dati.

2. Non valutare i dati in una scatola nera

I clienti sono raramente overt circa le loro intenzioni per la varianza. Secondo una ricerca condotta da ThinkJar, un organo di consulenza e di ricerca, think-tank focalizzato sul Cliente, Strategie, solo in 26 clienti insoddisfatti (meno del quattro per cento) si lamentano del fatto, il resto semplicemente la varianza.

Armati con l’intelligenza artificiale, le aziende possono individuare i motivi precisi per la fidelizzazione dei clienti. La virtù dell’intelligenza artificiale strumenti è la loro capacità di soppiantare scatola nera analisi e valutazione di un host—forse milioni—di fattori associati con un tasso di abbandono dei clienti. Utilizza l’intelligenza artificiale, le aziende possono determinare la prominenza di una vasta gamma di fattori sottostanti la varianza di propensione, compresi i dati demografici quali l’età e la posizione, firmographic dati, come l’industria e potere decisionale, e sociographic dati come le preferenze e i comportamenti.

In un mondo di omnichannel attività di un cliente, l’intelligenza artificiale permette alle aziende di guardare in modo olistico a tutte le interazioni con i clienti, tra offline e online farmacologiche, per discernere la varianza di indicatori. Intelligenza artificiale-powered strumenti che sfruttano l’elaborazione del linguaggio naturale, per esempio, sono in grado di eseguire analisi di sentiment e valutare le recensioni dei clienti, e-mail, e anche le telefonate per il tono e la terminologia indicatori di varianza.

Idealmente, il tasso di abbandono dei clienti valutazione deve essere effettuata in tempo reale o in tempo reale come fattibile. Il 33% dei consumatori STATUNITENSI dicono di considerare il passaggio aziende dopo una singola scarsa esperienza del cliente. Un incredibile 85% di tasso di abbandono dei clienti a causa della scarsa servizio è prevenibile. Valutando il tasso di abbandono dei clienti indicatori durante e subito dopo il servizio clienti farmacologiche, sarete innescato più efficace per prevenire la perdita dei clienti.

3. Non sviluppare la varianza di interventi nel vuoto

Dopo aver sfruttato l’intelligenza artificiale per diagnosticare la propensione al churn, logico successivo corso di azione è quello di progettare interventi e di agire sui dati. Gli interventi più efficaci sono informato da una serie di fattori. Può essere pericoloso utilizzare un singolo valore di varianza propensione per la progettazione di interventi. Un primo esempio è stato descritto in un recente articolo da Harvard Business Review. I ricercatori hanno determinato che i 65.000 clienti del Sud america di comunicazione wireless impresa di beneficiare di piani mensili, con un numero maggiore di minuti. Questi clienti sono stati divisi in un gruppo di controllo e un gruppo di trattamento. Il gruppo di trattamento ha ricevuto chiamate incoraggiandoli per l’aggiornamento al nuovo piano e sono stati incentivati ad aggiornare con un credito monetario. Il gruppo di controllo non è stato contattato. Tre mesi più tardi, il 10% dei clienti che hanno ricevuto una chiamata per l’aggiornamento annullato il loro servizio, rispetto a solo il 6% del gruppo di controllo.

Come si possono spiegare questi risultati controintuitivi? Una delle ipotesi proposte dai ricercatori riguarda l’inerzia. I clienti si aggrappano ai piani non ottimali perché non lo ritengono degno lo sforzo per passare. Ma, quando viene richiesto da un produttore a considerare di piani alternativi, questo li spinge a superare l’inerzia, non solo per valutare la loro attuale fornitore di offerta ma gli altri concorrenti l’offerta, come pure!

Armati con l’intelligenza artificiale, le aziende sono in grado di evitare un risultato come questo. Valutando i dati, quali la soddisfazione del cliente, la lunghezza della sottoscrizione corrente, le interazioni con i clienti, e di più, intelligenza artificiale strumenti possono aiutare a illuminare se i clienti sono propensi a sperimentare l’inerzia e, quindi, non suscettibili di reagire positivamente agli interventi standard. In questi casi, gli interventi dovranno essere più personalizzato per risultare efficace.

4. Non automatizzare e perdere di vista il contatto umano

Intelligenza artificiale offre un sacco di potenziale. È facile cadere vittima di hype e di sfruttare l’intelligenza artificiale di automatizzare tutte le attività ripetitive. Questo è particolarmente vero nel contesto del servizio al cliente e la varianza di prevenzione. Mentre i rappresentanti del servizio clienti possono considerare le interazioni con i clienti ripetitivi in natura, i clienti di solito non lo fanno.

Un sacco di punti di prova per il fatto che i clienti continuano a preferire il contatto umano oltre l’automazione, in particolare nel caso di un problema o di una esperienza negativa. La ricerca condotta da PwC ha rivelato che quasi due terzi (64%) dei consumatori STATUNITENSI pensare che le marche sono così fissati su di automazione che hanno perso di vista l’importanza del tocco umano. Non cadere vittima di questa trappola. Stabilendo un ordine di priorità di intelligenza artificiale per i non-clienti di fronte a attività e attentamente la diagnosi quando l’essenziale elemento umano è necessario prima di utilizzare l’intelligenza artificiale per customer-facing attività, sarete in grado di attenuare le ricadute negative associate all’impiego di intelligenza artificiale.

La varianza è un fatto di business. È inevitabile. Il 50% dei clienti sfornare naturalmente ogni cinque anni. Quando si minimizzare i rischi di abbandono, i risultati possono cambiare il gioco. Secondo la ricerca, è cinque volte più costosi per attirare un nuovo cliente e rispetto per il mantenimento di quelli esistenti. Cosa c’è di più, un 5% di aumento di ritenzione dei clienti possono aumentare i profitti del 25% a 95%. Mentre la varianza, non sempre può essere evitato, l’intelligenza artificiale va un lungo cammino nel mantenere a bada. Abbracciando le strategie illustrate qui, potrete preparare la vostra azienda a prosperare come l’esperienza del cliente sempre più trionfi prezzo come fattore determinante della soddisfazione del cliente e fedeltà.

social experiment by Livio Acerbo #greengroundit #live https://www.forbes.com/sites/falonfatemi/2019/12/23/how-to-conquer-customer-churn-with-ai/