6 strategier for kundelojalitet fra 6 store merkevarer som holder inntektene strømmende

Se for deg dette: du har akkurat lansert et lojalitetsprogram basert på «beste praksis» fra vellykkede selskaper. Tre måneder senere har ikke kundelojaliteten endret seg.

De fleste strategier for kundelojalitet implementeres uten at man noensinne validerer effekten på faktiske forretningsmål. Team kopierer det som fungerte for Netflix eller Spotify uten å forstå om disse tilnærmingene fungerer for deres spesifikke brukere og forretningsmodeller.

Selskapene som lykkes med kundelojalitet, implementerer ikke bare beste praksis. De tester hver lojalitetshypotese og optimaliserer basert på reelle forretningsresultater.

Hvorfor de fleste strategier for kundelojalitet mislykkes

De fleste selskaper tilnærmer seg kundelojalitet på fundamentalt feilaktige måter som garanterer middelmådige resultater.

1. Den rene analysetilnærmingen

Team bygger avanserte modeller for å forutsi frafall og lager flotte dashbord som sporer engasjementsmål. De kan fortelle deg nøyaktig hvilke brukere som vil falle fra, og når.

Likevel forteller ikke det å vite at brukere som benytter tre spesifikke funksjoner har 60 % høyere lojalitet, deg hvordan du får flere brukere til å benytte disse funksjonene. Du kan identifisere problemet, men du kan ikke validere løsninger.

Jeg jobbet med et SaaS-selskap som brukte seks måneder på å bygge modeller for å forutsi frafall med 85 % nøyaktighet. Da de prøvde å handle på disse innsiktene, inkludert målrettede e-poster, rabatter og oppfølgingssamtaler, skjedde det ingenting. Perfekt innsyn i problemene, men ingen systematisk måte å teste løsninger på.

Husk at strategier for kundelojalitet er svært kontekstavhengige og krever systematisk optimalisering for å levere en målbar effekt på virksomheten.

2. Tilnærmingen med beste praksis

Andre team kopierer det som fungerte for andre selskaper uten å forstå om disse strategiene fungerer for deres spesifikke brukerbase.

Det som fungerer for Amazon, vil ikke fungere for ditt B2B-SaaS-verktøy. For eksempel har jeg sett team kaste bort måneder på å bygge gamification-funksjoner fordi «det fungerte for Duolingo», bare for å oppdage at deres profesjonelle brukere syntes poeng og merker var barnslige og forstyrrende.

6 datadrevne strategier for kundelojalitet

Her er seks fremtidsrettede lojalitetsteknikker som hjelper deg med å skape varig produktbinding og dyrke frem kundeforhold med høy lifetime value.

Strategi 1: Optimalisering av onboarding som driver lojalitet

Brukeraktivering (når nye kunder først opplever produktets kjerneverdi) er den sterkeste prediktoren for langsiktig lojalitet. Likevel er de fleste forbedringer av onboarding basert på antakelser fremfor optimalisering.

Gjennombruddet til Airbnb

Vekstteamet til Airbnb oppdaget gjennom eksperimentering at brukere som lastet opp profilbilder hadde dramatisk høyere bestillingsrater og langsiktig lojalitet. Dette var ikke åpenbart ut fra tilbakemeldinger fra brukerne, ettersom brukerne aldri eksplisitt sa at de ønsket å laste opp bilder.

Bildekilder: Airbnb dot com, Craft dot co og Skift dot com

Men her er det de fleste casestudier overser: Airbnb la ikke bare til krav om opplasting av bilder. De testet dusinvis av varianter for å forstå hva som drev fullføring av bildeopplasting og påfølgende lojalitet:

• Ulike budskap om hvorfor bilder bygger tillit
• Ulike punkter i onboarding-flyten for å be om bilder
• Flere opplastingsgrensesnitt og brukeropplevelser
• Alternative tilnærminger for å bygge brukertillit og social proof

Ditt rammeverk for optimalisering av onboarding:

1. Identifiser flere aktiveringsøyeblikk: I stedet for å anta at du vet hva som driver aktivering, test hvilke brukeratferder som forutsier langsiktig lojalitet.
2. Test tilnærminger til verdidemonstrasjon: Slack oppdaget at team som sendte 2 000 meldinger på 30 dager hadde 93 % lojalitet. Dette fikk dem til å optimalisere onboarding rundt teamkommunikasjon fremfor funksjonsadopsjon.
3. Optimalisering av gradvis avdekking: Test hvordan du introduserer produktkompleksitet. De fleste produkter viser alt med en gang, men gradvis introduksjon av funksjoner gir ofte bedre langsiktig lojalitet.

Strategi 2: Personalisering som skaper langsiktig verdi

Personalisering lover å forbedre lojaliteten ved å levere mer relevante opplevelser, men de fleste personaliseringsinnsatser hviler på antakelser om brukerpreferanser fremfor systematisk testing av personaliseringsstrategier.

Netflix' suksessformel for personalisering

Suksessen til Netflix' anbefalinger kom ikke fra overlegne algoritmer. Den kom fra å teste hvordan personalisering presenteres og leveres til brukerne.

Bildekilde: Netflix tech-blogg

De tester alt ved personaliseringsopplevelsen:

• Hvor mange personaliserte anbefalinger som skal vises
• Hvor ulike typer anbefalinger skal plasseres
• Hvordan man skal forklare hvorfor noe ble personalisert for brukeren
• Når man skal introdusere nye personaliserte innholdskategorier
• Hvordan man skal balansere kjente versus nye personaliserte forslag

Netflix fant til og med ut at det å vise brukerne hvorfor noe ble anbefalt, økte engasjementet mer enn å forbedre den underliggende anbefalingsnøyaktigheten. Brukerne foretrakk å forstå begrunnelsen bak personaliseringen fremfor å få litt mer nøyaktige forslag.

Strategi 3: Engasjementssløyfer som bygger bærekraftige vaner

Vedvarende produktengasjement skaper lojalitet gjennom vanedannelse, men de fleste engasjementsstrategier fokuserer på å øke bruksmål uten å validere om høyere engasjement faktisk fører til forbedret lojalitet.

Vitenskapen om vanedannelse hos Duolingo

Streak-mekanikken til Duolingo blir ofte trukket frem som en gamification-suksesshistorie, men de fleste casestudier overser den systematiske testingen som gjorde den vellykket.

Bildekilde: Duolingo dot com

Duolingo testet hundrevis av varianter før de fant den streak-implementeringen som forbedret lojaliteten:

• Ulike mekanismer for telling av streaks (daglig versus ukentlig)
• Ulike alternativer for gjenoppretting av streaks (fryse streaks, helgebeskyttelse)
• Flere måter å visualisere fremgang og feire milepæler på
• Ulike varslingsstrategier for å støtte vanedannelse

Innsikt: Brukerne trengte fleksibilitet i streakene sine for å opprettholde langsiktig engasjement. Rigide daglige krav førte til høyere kortsiktig engasjement, men økte langsiktig frafall når brukerne uunngåelig gikk glipp av dager.

Teste engasjement for effekt på lojalitet:

1. Optimalisering av kvalitet fremfor kvantitet: De fleste team optimaliserer for total tid brukt eller øktfrekvens uten å validere om disse målene korrelerer med lojalitet og forretningsverdi.
2. Optimalisering av sosialt engasjement: Instagrams suksess med lojalitet kom fra å teste flere tilnærminger til sosialt engasjement. De oppdaget at det å optimalisere for meningsfulle sosiale forbindelser (kommentarer, direktemeldinger, delt innhold) fremfor passivt konsum (likes, scrolling) ga betydelig bedre langsiktig lojalitet.
3. Testing av mekanismer for vanedannelse: Eksperimenter med ulike tilnærminger til å bygge produktvaner – varslingsstrategier, fremgangsvisualisering, sosial forpliktelse og belønningsmekanismer – for å måle effekten på vedvarende engasjement og lojalitet fremfor bare umiddelbar økning i bruk.

Strategi 4: Prediktiv forebygging av frafall

Tradisjonell forebygging av frafall hviler på reaktive tilnærminger, der man griper inn etter at brukere viser åpenbare tegn på manglende engasjement. Avanserte strategier for kundelojalitet bruker atferdsdata for å identifisere brukere i faresonen tidlig og systematisk teste forebyggende tiltak.

HubSpots oppdagelse av proaktiv forebygging

Customer success-teamet til HubSpot oppdaget noe kontraintuitivt gjennom analyse og testing: deres mest effektive strategi for å forebygge frafall var ikke reaktiv oppfølging av kunder i faresonen, men proaktiv opplæring av sunne kunder.

Bildekilde: Hubspot dot com

Gjennom atferdsanalyse fant de ut at kunder som fullførte spesifikke sertifiseringsprogrammer hadde lavere frafallsrater, selv om de i utgangspunktet ikke viste noen risikosignaler. Denne innsikten fikk dem til å teste dusinvis av tilnærminger til opplærende tiltak:

• Ulike strukturer og krav for sertifiseringsprogrammer
• Ulike tidsstrategier for opplærende oppfølging
• Flere formater for levering av opplærende innhold
• Alternative tilnærminger for å måle effekten av opplæringsengasjement

Bygge prediktive forebyggingsprogrammer:

1. Identifisering av tidlige varselsignaler: Bruk atferdsanalyse for å identifisere bruksmønstre, engasjementssignaler og supportinteraksjoner som forutsier risiko for frafall for din spesifikke kundebase.
2. Utvikling av intervensjonsstrategi: Test ulike tilnærminger til å forebygge frafall, inkludert opplærende innhold, funksjonsveiledning, produktoppdateringer eller personlig oppfølging.
3. Optimalisering av forebyggingstidspunkt: Test når tiltak er mest effektive – umiddelbart versus forsinket versus gradvis re-engasjement – og mål effekten på lojalitet, ikke bare engasjement.

Strategi 5: Inntektsekspansjon som styrker lojaliteten

Inntektsekspansjon fra eksisterende kunder gir ofte bedre avkastning enn anskaffelse av nye kunder, samtidig som den forbedrer lojaliteten ved å øke kundens investering og realiseringen av produktverdi.

Suksessen til Slacks ekspansjonsstrategi

Den utrolige suksessen til Slack med ekspansjonsinntekter kom fra systematisk analyse og testing av oppgraderingsstrategier fremfor generiske oppsalgstilnærminger. Faktisk gikk Slack fra 0 til en verdsettelse på 1 milliard dollar på 8 måneder.

Bildekilde: Product folks dot com

Gjennom analyse av atferdsdata og systematisk testing oppdaget de at tidspunktet for oppgraderingsoppfordringer betyr mer enn innholdet i oppgraderingstilbudene. De testet:

• Ulike terskler for bruk som utløser oppgraderingsoppfordringer
• Ulike budskapstilnærminger for å forklare fordelene ved oppgradering
• Flere grensesnittdesign for å presentere oppgraderingsalternativer
• Alternative strategier for prispresentasjon og prøvetilbud

Resultatet: Ekspansjonsinntekter som vokste raskere enn anskaffelse av nye kunder, samtidig som den samlede kundelojaliteten ble forbedret gjennom økt produktinvestering.

Bygge effektive ekspansjonsprogrammer:

1. Identifiser når brukere er klare for oppgraderinger eller flere funksjoner basert på bruksmønstre, funksjonsadopsjon og signaler om verdirealisering.
2. Test ulike tilnærminger for å fremheve premiumverdi. For eksempel strategier for gratis prøveperioder versus tilnærminger med funksjonsforhåndsvisning versus taktikker for demonstrasjon av avkastning.
3. Mål hvordan ulike ekspansjonsstrategier påvirker customer lifetime value og lojalitetsrater, ikke bare konverteringsrater for oppgraderinger. Noen ekspansjonstilnærminger forbedrer kortsiktige inntekter, men skader langsiktige kundeforhold og lojalitet.

Strategi 6: Optimalisering av kundeopplevelsen på tvers av alle berøringspunkter

Kundelojalitet handler om å optimalisere hele kundeopplevelsen på tvers av berøringspunkter innen markedsføring, salg, produkt og support for å skape en sammenhengende verdileveranse.

Amazons helhetlige tilnærming til lojalitet

Den utrolige suksessen til Amazon med kundelojalitet kommer fra å optimalisere hvert berøringspunkt i kundereisen, inkludert fra første oppdagelse gjennom løpende produktbruk og supportinteraksjoner.

De analyserer og optimaliserer:

• Opplevelser ved kundeanskaffelse og onboarding
• Mekanismer for produktanbefaling og -oppdagelse
• Kjøps- og orderhanteringsprosesser
• Supportinteraksjoner og problemløsning
• Engasjement i lojalitetsprogram og verdileveranse

Bygge omfattende optimalisering av opplevelsen:

1. Forstå hvordan kunder samhandler med merkevaren din på tvers av alle berøringspunkter, slik som markedsføringsinnhold, produktbruk, supportsamtaler og faktureringsinteraksjoner, for å identifisere muligheter for optimalisering.
2. Analyser supportinteraksjoner for å identifisere vanlige problemer, og optimaliser både produktfunksjoner og supportprosesser for å redusere friksjon og forbedre kundetilfredsheten.
3. Kombiner atferdsinnsikt med proaktiv oppfølging, opplærende innhold og sporing av verdirealisering for å forebygge frafall før det skjer.

Hvordan eksperimenteringsanalyse endrer alt

Selskapene som lykkes med lojalitet, behandler hver lojalitetsstrategi som en hypotese som skal testes, ikke en beste praksis som skal implementeres.

Målene som betyr noe:

• Mål for inntektsbevaring som fanger den reelle effekten på virksomheten. For eksempel bevaring av årlig tilbakevendende inntekt, ekspansjonsinntekt per kohort og customer lifetime value per anskaffelseskanal.

• Atferdsbaserte ledende indikatorer som forutsier inntektsresultater, inkludert spesifikke sekvenser av funksjonsadopsjon og engasjementsmønstre som korrelerer med langsiktig verdi.

• Kontekst på tvers av kanaler som fanger komplette kundereiser. For eksempel påvirker produktinteraksjoner, markedsføringsberøringspunkter, supportsamtaler og faktureringshendelser lojaliteten.

Dypere innsikt om kundelojalitet med neste generasjons analyse

Optimalisering av kundelojalitet krever integrert eksperimenteringsanalyse som kan identifisere muligheter, teste tiltak og måle effekten på virksomheten på tvers av komplette kundereiser.

Likevel sliter de fleste team, ettersom tradisjonelle analyseverktøy holder atferdsdata isolert fra forretningskonteksten, noe som gjør det umulig å koble lojalitetseksperimenter til faktisk effekt på inntektene.

De klarer ikke å koble sammen prikkene:

• Produktanalyseverktøy viser brukeratferd, men kan ikke måle effekten på inntektene

• Markedsføringsplattformer sporer kampanjeengasjement, men overser konteksten for produktbruk

• Supportsystemer fanger kundeproblemer, men kobler dem ikke til lojalitetsresultater

Warehouse-native analytics opererer direkte på ditt enhetlige data warehouse og kombinerer atferdsinnsikt med komplett kundekontekst.

Bildekilde: Optimizely

Du kan eliminere datasiloer og muliggjøre omfattende optimalisering av lojalitet som ville vært umulig med tradisjonelle verktøy.

Det gjør team i stand til å:

1. Modellere og analysere kundedata helhetlig, og forene produktbruk, markedsføringsengasjement, supporthistorikk og forretningskontekst – alt basert på sikre, komponerbare førsteparts CPD-warehouse-data.
2. Veksle sømløst mellom brukervennlige rapportmaler og ad-hoc visuelle utforskninger på tvers av ethvert dataset, og dele opp etter enhver dimensjon for å få svar raskt.
3. Forutsi risiko for frafall gjennom avansert atferdsbasert kohortanalyse, ved å segmentere brukere etter presise sekvenser av hendelser, varigheter mellom milepæler og tilknyttede attributter som plan, region osv.
4. Definere og spore tverrfunksjonelle mål som knytter kampanjer og produktforbedringer til nedstrøms konverteringer, inntekt og lojalitet.

Med disse sentraliserte kundereiseanalysene tilgjengelig får team det innsynet de trenger for å optimalisere lojaliteten gjennom målrettede strategier som samsvarer med reelle brukerbehov.