استفاده از هوش مصنوعی برای موفقیت در حفظ مشتری

در چشم اندازهای کسب و کار که به سرعت در حال تحول امروزی هستند حفظ مشتری به طور قابل توجهی بر سودآوری و رشد تأثیر می گذارد، به ویژه برای مشاغل اشتراکی که بر این اساس گزارش اخیر وفاداری مشتری جهانی ، تعداد زیادی از شرکت‌های مشتری مداری ، در سراسر جهان سرمایه‌گذاری در حفظ مشتری را نسبت به جذب در سال جاری، به ویژه در بحبوحه رکود اقتصادی، اولویت می‌دهند و با این حال، استراتژی‌های سنتی حفظ مشتری معمولاً تأثیر قابل توجهی ندارند .

این دقیقاً جایی است که هوش مصنوعی (AI) وارد عمل می‌شود که با ادغام فناوری‌های پیشرفته با رویکردهای مشتری‌محور فعال، هوش مصنوعی نه تنها این چالش‌ها را برطرف می‌کند، بلکه می‌تواند آنها را به فرصت‌های سودآور برای افزایش درآمد و رشد تبدیل کند که بیایید به پتانسیل تحول آفرین هوش مصنوعی در تغییر شکل استراتژی های حفظ مشتری عمیق تر بپردازیم :

مشکلات رویکرد سنتی برای حفظ مشتری

به‌طور سنتی، کسب‌وکارها بر نشانه‌های قابل مشاهده نارضایتی و ریزش مشتری، مانند تماس مشتریان برای لغو، پرداخت‌های از دست رفته یا عدم تمدید اشتراک تمرکز می‌کنند که مشکل این رویکرد این است که دید محدودی را به خطر ریزش ارائه می دهد و موارد بسیار بیشتری وجود دارد که منجر به لغو می شود، که اغلب نتیجه نارضایتی انباشته مشتری است .

رویکرد سنتی شامل پرداختن به شاخص‌های آشکار است و نشانه‌های ظریف متعددی را که قبل از لغو می‌شوند، در نظر نمی‌گیرد و این علائم ممکن است شامل موارد زیر باشد :

• مشتری از یک رقیب نام می برد

• شکایت از کیفیت خدمات

• استعلام شرایط قرارداد

• نشان دادن استفاده کم از محصول

• تماس مکرر با خدمات مشتری برای مسائل مشابه

از آنجایی که رویکرد سنتی واکنشی است، تنها زمانی وارد بازی می‌شود که مشتری تمایل خود را برای خروج ابراز کند و با توجه به علائم نادیده گرفته شده در بالا، برای حفظ مشتری خیلی دیر شده است، زیرا آنها قبلاً تصمیم به خروج گرفته اند و در عوض، یک استراتژی موفق حفظ مشتری مستلزم شناسایی این نشانه های ظریف در مراحل اولیه و اقدام بر اساس آنها قبل از تبدیل شدن به لغو آن است .

چگونه هوش مصنوعی این چالش را به یک فرصت تبدیل می کند :

اگرچه این یک چالش غالب است، اما پرداختن به آن می تواند حفظ مشتری را تقویت کند و فرصت رشد قابل توجهی را برای مشاغل دارای اشتراک باز کند و در اینجا آمده است که چگونه هوش مصنوعی می تواند به شما در انجام آن کمک کند :

1. رویکردی مبتنی بر چرخه زندگی داشته باشید

استراتژی‌های حفظ سنتی تنها بر پایان دوره یا زمانی که مشتری نارضایتی قابل توجهی را ابراز می‌کند، تمرکز دارد و آن‌ها نمی‌توانند به موضوعی که پیش می‌آید رسیدگی کنند و این منجر به انباشت تجربیات منفی و در ادامه تصمیم به لغو می شود .

هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل مداوم تعاملات و رفتارهای مشتری در طول سفر مشتری، حفظ مشتری را تغییر می دهد و حتی ظریف‌ترین نشانه‌های ریزش را به صورت فعال شناسایی می‌کند و نه تنها پرچم‌های قرمز آشکار، بلکه شاخص‌های ظریف نارضایتی را نیز آشکار می‌کند که این به شما امکان می دهد تا اقدامات مناسب را انجام دهید، مانند رسیدگی به نگرانی های اساسی یا ارائه پشتیبانی اضافی برای بهبود تجربه کلی مشتری که بنابراین، شما می توانید ریسک ریزش را در هر مرحله از چرخه عمر مشتری پیش بینی و کاهش دهید .

2. به هر مشتری یک امتیاز ریسک اختصاص دهید

هر مشتری سفر متفاوتی دارد و از این رو، محرک ها و سطوح ریسک متفاوت است ، بنابراین، دانستن اینکه چند مشتری ممکن است لغو کنند کافی نیست و برای یک مداخله سودآور، بسیار مهم است که بدانید کدام مشتریان ممکن است ترک کنند و بیشتر از آن، چرا ممکن است آنها را ترک کنند ولی با استفاده از داده‌های تعامل با مشتری، تجزیه و تحلیل احساسات و یادگیری ماشینی پیشرفته، هوش مصنوعی می‌تواند درک زمینه‌ای از خطر انحراف را ارائه دهد و هوش حفظ قابل اجرا را ارائه دهد .

یکی از ویژگی‌های کلیدی استراتژی‌های حفظ مبتنی بر هوش مصنوعی، ایجاد امتیاز ریسک بر اساس پیش‌بینی‌های سطح مشتری است ، مشابه امتیازات FICO در امور مالی، این امتیازات پیش‌بینی‌کننده ویژگی‌های ریسک مختلف را ارزیابی می‌کنند تا یک نمایه ریسک کل نگر برای هر مشتری ایجاد کنند و این به شما امکان می‌دهد تا درک عمیق‌تری از اینکه چرا مشتریان ممکن است آن را ترک کنند، درک کنید، و شما را قادر می‌سازد تا تلاش‌های حفظ را برای مشتریان فردی متناسب کنید .

میثم آخشیج یکی از مدیران امور مشتریان معتقد است که علاوه بر ریسک، هوش مصنوعی شما را قادر می‌سازد تا یک امتیاز پیش‌بینی‌کننده از KPI یا اهداف مختلف درآمد اشتراک، مانند NPS، نرخ نگهداری، افزایش قیمت، فروش، ارجاع‌ها و بازگشت سرمایه ایجاد کنید و علاوه بر این، چندین فرصت رشد درآمد را با مشتریان موجود باز می کند .

3. پیشنهادهای نگهداری شخصی را گسترش دهید

یک روش نگهداری ممکن است با هر مشتری در معرض خطر همخوانی نداشته باشد و پیشنهادهای نگهداری عمومی ممکن است باعث شروع گفتگوهای غیر ضروری با مشتریانی شود که به آنها نیاز ندارند ، از طریق شخصی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی، می‌توانید به طور موثر به نیازها و نگرانی‌های مشتری رسیدگی کنید، و وفاداری و رضایت بیشتر را تقویت کنید و در عین حال پتانسیل رشد آنها را در چشم‌انداز بازار رقابتی فزاینده به حداکثر برسانید .

نه تنها با دانستن اینکه چه کسی ممکن است آن را ترک کند، بلکه همچنین با دانستن اینکه چرا آنها ممکن است ترک کنند، می توانید از هوش مصنوعی برای طراحی اقدامات حفظ بسیار هدفمند و شخصی شده، مانند مشوق ها و راه حل های متناسب برای هر مشتری، استفاده کنید که به طور قابل توجهی احتمال پذیرش را بهبود می بخشد ، در حین کار با مشتریان خود در طول سال‌ها، متوجه شده‌ام که پیشنهادات نگهداری شخصی‌شده می‌تواند تا ۴۰۰ امتیاز پایه بهبود در نرخ‌های نگهداری را نشان دهد .


نتیجه گیری

ادغام فناوری‌های هوش مصنوعی به کسب‌وکارهای اشتراکی ، قدرت بالایی را  برای تلاش حفظ مشتری موفق ارائه می‌دهد و اینکه میثم آخشیج که یکی از مدیران تجربه مشتریان می باشد معتقد است که استراتژی‌های حفظ مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی نه تنها به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا مشتریان بیشتری را حفظ کنند، بلکه روابط قوی‌تری را تقویت کرده و سودآوری کلی سازمان را افزایش می‌دهند .

با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌های مشتری، کسب‌وکارها می‌توانند انحراف را پیش‌بینی کنند، الگوهای رفتاری را که نشان‌دهنده نارضایتی هستند شناسایی کنند و مداخلات را برای کاهش فرسایش شخصی‌سازی کنند که با درک و پاسخگویی پیشگیرانه به نیازهای مشتری، کسب و کارهای اشتراکی می توانند راه های جدیدی را برای رشد باز کنند و در یک چشم انداز رقابتی فزاینده رشد کنند .

با تشکر
میثم آخشیج