نرخ ریزش , تعداد مشتریانی که دیگر از محصول و یا سرویس شما در یک بازه زمانی مشخص استفاده نمی‌کنند را تعیین می‌کند و از تقسیم تعداد مشتریانی که در یک بازه معین از دست داده‌اید بر تعداد مشتریانی که اول این بازه زمانی داشتید به دست می‌آید.
در حالی که رویگردانی مشتریان برای کسب و کار بسیار آسیب رسانه، سازمانها می توانند استراتژی های خود را برای همه طوری اجرا کنند که در کنار آن ریزش مشتریان را از بین ببرند. البته، بهبود بخش خدمات مشتری در اولویت لیست است. بدون شک باید برای افزایش رضایت مشتریان فعلی با ارائه خدمات بهتر و با افزایش احترام به نظر و راحتی آنها بر اساس اصول مدیریت تجربه مشتریان ( CEM) برنامه ریزی کنید . برای دستیابی به این موضوع موکدا پیشنهاد میکنم تاثیر نرم افزار CRM را جدی بگیرید.
راه دیگری برای جلوگیری از ریزش مشتری، ایجاد وفاداری مشتری از طریق تجربیات موفق مربوطه و شخصی سازی ارائه سرویس است. هر دو موضوع از اهمیت بالایی برخوردار است.شخصی سازی ارائه راه کار بر اساس پرسونای مخاطبین از نظر من یکی از بهترین روش های کسب وفاداری بر اساس شناخت پروفایل و رفتار مشتریان است. بدین ترتیب شما میتوانید نقشه سفر مشتری خود را دسته بندی کرده و بر اساس گروه های سود ده و دارای پتانسیل مهندسی مجدد کنید .
برای انجام یک رویکرد پیشگیرانه برای جلوگیری از ریزش مشتریان در آینده ، برخی از شرکت ها رفتار مشتریان را بررسی می کنند تا ببینند به چه دلیل در گذشته آنها کسب و کارشان را رها کرده اند.بنابراین پیشنهاد میکنم یک دید 360 درجه بر مشتریان خود و ارتباط انها با شما از طریق کانال های مختلف ایجاد کنید.با این روش نشانه هایی که بیانگر علایم ریزش هستند را بطور سیستماتیک مشاهده خواهید کرد و نسبت به ارائه برنامه تجاری مواجه با آن زمان کافی در اختیار خواهید داشت. توجه به هدفگیری مجدد (retargeting) که با عنوان بازاریابی مجدد (remarketing) نیز شناخته می شود، یک نوع از تبلیغات آنلاین است که به شما این امکان را می دهد تا کاربرانی که سایت شما را ترک می کنند را قانع کنید که مجددا به سایت شما برگشته و تبدیل به مشتریان وفادار شما شوند!
اما بنظرم همانطور که در بالا اشاره کردم بهترین راه برای جلوگیری از رویگردانی مشتریان، اینه که یک شرکت واقعا مشتریان خود را بشناسد.امروزه ابزار های ثبت داده ها از مخاطبین به لطف فناوری اطلاعات و ارتباطات رشد چشم گیری داشته . رشد حجم، تنوع و سرعت داده های تولید شده در مورد مشتریان و تعاملات آنها از کانال های گوناگون، عملا امکان تولید دانش و الگوهای معنی دار را با استفاده از تکنولوژی های مدیریت داده سنتی غیر ممکن کرده. چاره نیست جز اینکه شرکت ها بینش مشتریان را از طریق استفاده از آنالیز Big Data و یک پلت فرم تحلیل داده های مشتری بر پایه علم هوش مصنوعی دریافت و با استفاده از این سیستم تصمیم یار , به پیش بینی نیازها و مشکلات مشتریان بپردازند.این روش ضروریست. بنابراین برای برآورده شدن انتظارات و حفظ کسب و کار تان چاره ای ندارید تا به شناسایی الگوی مشتریانی که در معرض خطر قطع ارتباط قرار دارند بپردازید و برای بهبود رضایت آنها دست به طراحی مدل پیش بینی و اجتناب از ریزش بزنید.
این مقدمه رو به عنوان شروع صحبت درباره طراحی مدل مبتنی بر انالیز داده های بزرگ در مدیریت کسب و کار عرض کردم تا در ادامه چالش های پیش رو را باز کنیم .
امیر حسین اکبری - کارشناس تحلیل داده در سیستم های صنعتی و دیجیتال مارکتینگ
