6 effektive strategier for å holde på kundene i 2024 for datadrevne selskaper

Se for deg dette: Du har investert mye i kundeverving, og nå begynner det endelig å lønne seg: Etterspørselsmotoren er i gang, og nye brukere strømmer inn måned etter måned. Men hvis du ikke matcher denne innsatsen med solide strategier for å holde på kundene, vil selv de mest imponerende tallene for kundeverving ikke føre til ekte, bærekraftig produktdrevet vekst.

Den harde sannheten er at hvis du ikke klarer å holde de hardt tilkjempede kundene dine aktivt engasjert, bygge opp et produkt som holder på dem og maksimere livstidsverdien, vil disse oppkjøpsgevinstene raskt forsvinne.

Statistikken taler for seg selv: Forskere ved Harvard Business School har funnet ut at en økning av kundelojaliteten med bare 5 % kan øke fortjenesten med 25-95 %.

De beste produkt-, data- og markedsføringsteamene prioriterer å forstå kundenes behov og atferd gjennom hele kundereisen. Det holder ikke med siloanalyser: Du trenger en datadrevet tilnærming som gir deg full innsikt i hvordan kundene samhandler med produktet ditt på tvers av alle kanaler og berøringspunkter.

I denne artikkelen får du seks datastøttede taktikker for å holde på kundene, som er utformet for å hjelpe deg med å møte brukernes skiftende behov, øke produktfastholdelsen og maksimere kundens livstidsverdi. Ved å utnytte kraften i enhetlig kundereiseanalyse lærer du hvordan du kan forbedre kundelojaliteten ved å identifisere lojalitetsdrivere, oppdage risiko for kundefrafall og optimalisere hver eneste interaksjon med brukerne dine.

Bestill en demo for å lære hvordan Optimizely Warehouse-Native Analytics' selvbetjente kundereiseanalyse kan endre strategiene dine for å holde på kundene.

Forstå kundebeholdning

Kjernen i begrepet kundebevaring er en bedrifts evne til å bygge varige, lojale kundeforhold og forhindre at eksisterende brukere slutter eller går over til konkurrenter.

Kundelojalitetstrakten kartlegger flere ulike faser som du ideelt sett ønsker at brukerne dine skal bevege seg gjennom. Disse inkluderer

Aktivering, som handler om å ta nye kunder effektivt i bruk og gi dem "aha-opplevelser" der de raskt opplever produktets kjerneverdi.
Engasjement, som fokuserer på å få kundene til å fortsette å bruke produktet aktivt gjennom opplæring, relasjonsbygging og kundesentrert produktutvikling.
Konvertering, der du får eksisterende kunder til å fornye abonnementene sine, foreta gjentatte kjøp, utvide bruken eller oppgradere.
Lojalitet, som handler om å skape en følelse av at produktet holder ved og gjøre kundene til forkjempere ved å tilby stor verdi.

Kundelojalitet har mange klare fordeler. Blant disse er kostnadsbesparelser, siden det er mye billigere å tjene penger på den eksisterende kundebasen enn å skaffe helt nye brukere, spesielt ettersom det blir stadig vanskeligere å skaffe kunder, ifølge data som HubSpot har samlet inn. Å beholde kundene betyr også økte inntekter fra mersalg og kryssalg gjennom hele kundens levetid. Ved å fokusere på kundelojalitet vil du ideelt sett forbedre den generelle brukeropplevelsen, differensiere deg fra andre merkevarer og bygge et sterkt omdømme.

I tillegg til å måle kundelojaliteten direkte, er det lurt å overvåke kundens livstidsverdi (den totale inntekten en kunde genererer så lenge han eller hun er i kontakt med bedriften) og kundefrafall (prosentandelen av kunder som forsvinner i løpet av en gitt periode).

Høy kundelojalitet betyr som regel høyere Customer Lifetime Value (CLV), ettersom lojale kunder fortsetter å kjøpe produkter eller abonnere på tjenester over lengre perioder. Selskaper med høy kundefrafall og lav kundelojalitet sliter derimot ofte med å maksimere CLV, og de må hele tiden bruke opp anskaffelseskostnader for å erstatte tapte kunder.

Ved å følge med på disse nøkkeltallene kan du få en bedre forståelse av hvordan du presterer, og du kan oppdage plutselige økninger i kundefrafall eller fall i kundelojalitet.

Men KPI-er for kundelojalitet er bare det første steget.

Mer omfattende analyser av kundereisen er avgjørende for å kunne optimalisere hele kundelojalitetstrakten på en effektiv måte.

Dessverre gjør mange av dagens analyseløsninger det nesten umulig å få et fullstendig bilde av hvordan kundene beveger seg fra anskaffelse til langsiktig engasjement og inntektseffekt - eller churn.

Tradisjonelle produktanalyseløsninger holder produktbruksdata i en silo. Med disse førstegenerasjonsverktøyene krever det dupliserte data og enten tungvinte omvendte ETL-prosesser eller komplekse spørringer ved hjelp av komplekse business intelligence-verktøy som ikke er utviklet for hendelsesbasert analyse, for å koble sammen produktbruksdata med viktige kunde- og forretningskontekster.

Men for å virkelig forstå hva som driver kundelojalitet og forutsi kundefrafall, trenger du et 360-graders perspektiv på nøyaktig hvordan kundene samhandler med merkevaren din, fra start til slutt. Det kan omfatte deres interaksjon med omnikanal-markedsføringsinnhold, berøringspunkter for produktintroduksjon og -bruk, finansielle transaksjoner, kundesupportsaker, fraktinformasjon og mer.

Hvis du ikke utforsker alle de ulike berøringspunktene med kundene dine, går du glipp av viktig informasjon om hva som driver - eller blokkerer - kundelojaliteten. Faktisk er det ikke sikkert at du er i stand til å beregne nøyaktige tall for lojalitet og kundefrafall, og du går for eksempel glipp av kunder som sier opp abonnementet sitt via kundesupport i stedet for inne i produktet.

Slik beskriver Yali Sassoon i Snowplow problemet:

"Teamene kommer så langt med disse førstegenerasjonsverktøyene, og så møter de veggen.

Med førstegenerasjonsløsninger kan du bygge en interessant trakt - men hva om du vil begynne å forstå om det finnes to eller tre forskjellige veier en kunde kan ta fra her til der? Eller sammenligne reiser gjennom dem, og begynne å forstå hva som skjer tidlig i en brukers reise som gjør det mer sannsynlig at han eller hun blir en verdifull bruker, konverterer for første gang eller faller fra? Hva om du har flere produktenheter, og ønsker å forstå kundereisen innenfor og på tvers av alle disse ulike produktene?"

Heldigvis lar neste generasjons analyseverktøy deg svare på disse spørsmålene - og mer til.

Neste generasjons selvbetjente verktøy for kundereiseanalyse, som Optimizely Warehouse-Native Analytics, fungerer direkte fra datavarehuset ditt som en enkelt kilde til sannhet. Det betyr at du enkelt kan bygge egendefinerte dashbord, utforske ad hoc-spørsmål, dele opp analysene og sette sammen detaljerte kundeprofiler fra data på tvers av hvert trinn i livssyklusen.

Med en datadrevet tilnærming basert på en moderne, sammensatt CDP-teknologistack kan du lage velinformerte strategier for å holde på kundene.

6 datadrevne strategier for kundebevaring i 2024

Nå som vi har gått gjennom det grunnleggende om datadrevet kundelojalitet, skal vi se nærmere på hvordan du kan bruke dyptgående kundeinnsikt til å legge strategien din. Vi skal ta for oss seks fremtidsrettede teknikker for kundebeholdning som hjelper deg med å skape varige kundeforhold med høy verdi og lang levetid.

1. Segmenter og tilpass basert på kundeinnsikt

   Generiske produktopplevelser som passer for alle, vil ikke fange nye brukere eller bygge langsiktig lojalitet. Dagens kunder forventer at produktinteraksjoner, opplevelser og meldinger er skreddersydd til deres spesifikke behov, atferd og preferanser. Det betyr at det første trinnet er å forstå dine potensielle og nåværende kunder, og sørge for at du har en rekke både kvantitative kundedata og kvalitative tilbakemeldinger og innsikt fra kundene.
   
   Deretter kan du bruke kundedata til å bygge opp dynamiske profiler og atferdskohorter. Bruk neste generasjons verktøy som lar deg sette sammen en 360-graders oversikt over den opprinnelige anskaffelseskilden og kampanjeinteraksjoner, til produktbruksatferd, supporthistorikk, engasjement på tvers av kanaler, transaksjoner og så videre.
   
   Utforsk dataene for å kartlegge ulike kundereiser, identifiser mønstre som driver adopsjon av funksjoner og oppbevaring av atferd, og finn de mest effektive personaliseringsmulighetene.
   
   Deretter bør du kartlegge personaliserte meldinger og skreddersydde produktopplevelser, fra onboarding til push-varsler og målrettede tilbud.
   
   Analyser dataene kontinuerlig for å finjustere segmenteringen, avgrense personaliseringsreglene og optimalisere opplevelsene. Du kan også bruke prediktiv modellering her - tenk på hvordan Netflix kontinuerlig oppdaterer visningsdata for å matche anbefalinger med tidligere brukerpreferanser, bruksmønstre, tid på døgnet og mer, slik at kundene får personlig tilpasset verdi hver eneste gang.

2. Bruk kundenes egne kanaler

   Å engasjere kunder gjennom irrelevante kanaler er en sikker måte å svekke relasjonen på. Du bør møte kundene der de allerede er - enten det er i mobilapper, sosiale medier, nettopplevelser, e-post, tekstmeldinger, chat-apper eller annet.
   
   Her er noen tips:
   • Spør kundene om hvilke kanaler de foretrekker for merkevarekommunikasjon, og samle kontinuerlig inn data om deres kanalaktivitet og preferanser.
   • Kartlegg omnikanal-kampanjeflyten og ta hensyn til hver enkelt brukers foretrukne kanaler, frekvenser og atferdsmønstre på tvers av >markedsføring, produktbruk og forretningsinteraksjoner. Bruk neste generasjons produktanalyseverktøy, som Optimizely Warehouse-Native Analytics, som er utviklet for et sammensatt kundedataplattform (CDP) skylager som gir deg et fullstendig bilde av brukernes berøringspunkter på tvers av flere kanaler.
   • Lever hyperpersonaliserte meldinger, tilbud og innhold på tvers av kanaler, og skreddersy ikke bare hva du serverer, men også hvordan og hvor du serverer det, basert på brukernes preferanser.
   • Tilpass både kundestøtte og markedsføringskanaler. Tenk på moderne fintech-selskaper som Monzo - i stedet for å kreve at kundene ringer når de har et problem, tilbyr de også rask chat i appen og e-postsupport, med 24/7-alternativer.
   Du kan også vurdere å sette opp automatiske kanalbytter basert på brukeratferd. Hvis en bruker for eksempel ikke har åpnet e-postene dine på 60 dager, kan du utløse et push-varsel eller en melding i appen for å engasjere dem på nytt i en kanal det er mer sannsynlig at de vil se.

3. Bygg uimotståelige lojalitetsprogrammer

   Lojalitetsprogrammer er en velprøvd metode for å motivere kundene til å bli værende, kjøpe flere produkter og bli merkevareforkjempere. Men nøkkelen er å forstå hva som virkelig motiverer kundene dine til å delta. Hvis du gjør antagelser om hvilke belønninger folk vil ha, kan det føre til bortkastede utgifter på lojalitetsinitiativer som ikke treffer blink.
   
   I stedet bør du studere kundebasen for å forstå deres unike motivasjon, engasjement, kanaler og preferanser når det gjelder insentiver.
   
   Deretter kan du utforme kreative lojalitetsprogramstrukturer og insentiver som er tilpasset disse motivasjonene og bruksmønstrene. Sephora lar for eksempel medlemmene tjene poeng for kjøp i butikk og netthandel, men også for sosial deling og app-engasjement.
   
   Du kan også vurdere flere lojalitetsnivåer for å segmentere basen din ved å analysere signaler som produktbruk, supportengasjement, inntekter og livstidsverdi. Få de beste kundene dine til å føle seg verdsatt med belønninger, rabatter eller eksklusive opplevelser.

4. Handle ut fra kundenes stemme

   Selv med kraftige analysemuligheter kan du ikke bare basere deg på kvantitative data når du prøver å redusere kundefrafall og fremme kundelojalitet. Du må også fange opp og internalisere kundens stemme gjennom kvalitative kanaler som spørreundersøkelser, anmeldelser og sosial lytting. Disse VOC-signalene er gullgruver når det gjelder å identifisere risikoer for frafall og inntektsmuligheter.
   
   Her er noen velprøvde og testede tips:
   • Gjennomfør dyptpløyende VOC-undersøkelser gjennom brukerintervjuer og fokusgrupper.
   • Samle inn tilbakemeldinger på en programmatisk måte, for eksempel gjennom brukerundersøkelser, tilbakemeldinger, forslagskasser og anmeldelser. Du kan fange opp målrettet tilbakemelding på produktet ved å stille spørsmål basert på viktige UX-flyter og få funksjonsspesifikke innspill ved å be brukerne om å oppvurdere funksjoner eller be om forbedringer gjennom interaktive fora eller brukerpaneler.
   • Sørg for at analysene dine henter data fra et bredt spekter av kanaler - for eksempel kan kundesupportsamtaler være en viktig kilde til VOC-data som viser deg hvorfor kunder slutter og hva som kan holde på dem.
   • Kommuniser proaktivt oppdateringer og endringer til kundene dine, og vis at du har hørt og tatt hensyn til tilbakemeldingene deres.
   • Tett loopen ved å knytte VOC-drevne forbedringer til andre produkt- og kundereisemålinger.

5. Oppdag risiko for kundefrafall på et tidlig tidspunkt

   For å oppnå vedvarende produktvekst må du følge nøye med på faresignaler om at kunder kan stå i fare for å slutte eller nedgradere abonnementet sitt.
   
   Ved å kontinuerlig analysere signaler om brukeratferd på tvers av produktbruk, kanalinteraksjoner, supportforespørsler, engasjement i appen og mer, kan du få en dypere forståelse av risikoen for frafall.
   
   Bruk avanserte verktøy for analyser av kundereisen, som Optimizely Warehouse-Native Analytics, for enkelt å lage dashbord og visualiseringer som gir deg full innsikt i atferds- og forretningsmessige beregninger.
   
   Du bør være spesielt oppmerksom på følgende:
   • Betydelige fall i aktive brukere, økter, engasjement i nøkkelfunksjoner eller andre terskelverdier for produktbruk sammenlignet med en historisk baseline.
   • Produktatferdsmønstre som tyder på forvirring - som overdreven utforskning av menyer, feilvolumer eller konstant veksling mellom oppgaver.
   • Økning i antall supporthenvendelser eller forringelse av brukernes helsescore, spesielt i nærheten av fornyelsesvinduer.
   • Freemium-brukere som stagnerer i brukerreisen sin uten å bruke viktige funksjoner eller bevege seg mot konvertering.
   • Betalingsproblemer og faktureringsproblemer for betalte kunder.
   Med nestegenerasjonsløsninger som Optimizely Warehouse-Native Analytics kan du gå dypere ned i detaljene, pivotere modeller, sette sammen data og få ad hoc-svar på spørsmålene dine.
   
   Du kan sette opp automatiske varsler for spesifikke KPI-målinger, kohortatferd og produktavvik, slik at du raskt kan få mer kontekst og reagere. Deretter kan du proaktivt engasjere risikobrukere på nytt med kampanjer som er tilpasset deres drivere for frafall og unike preferanser, som kan inkludere opplevelser i appen, direkte kontakt med kundesuksess og kampanjetilbud eller -insentiver.

6. Gi kundene dine mulighet til å finne verdi

   En viktig måte å skape vedvarende brukerengasjement på og sikre seg mot frafall på, er å gjøre det mulig for selvforsynte kunder å få all den verdien de trenger fra produktet ditt.
   
   I stedet for å tvinge brukerne gjennom en rigid "one-size-fits-all"-produktopplæring og supportflyt, bør du tilby selvbetjeningsopplevelser og en rekke supportalternativer.
   
   Når det gjelder onboarding, for eksempel, vil du sannsynligvis oppdage at noen brukere foretrekker selvbetjeningskanaler som kunnskapsbaser eller verktøytips i appen, mens andre ønsker mer intensiv, interaktiv eller personlig veiledning.
   
   Begynn med å visualisere og utforske enhetlige kundereisedata for å identifisere vanlige blokkeringer, kunnskapshull og muligheter for å skape merverdi på tvers av ulike segmenter.
   
   Deretter kan du bygge eller forbedre produktdokumentasjon, introduksjons- og opplæringsressurser og hjelpesenterinnhold, slik at ulike kunder kan navigere forskjellig i produktet. Dette kan omfatte dyptgående kunnskapsbaser som tar for seg hyppige hindringer, preskriptive læringsstier og brukstilfeller for ulike brukerpersonas, og interaktive produktomvisninger og gjennomganger i video-, webinar- eller klikkformat.
   
   Du kan bruke maskinlæring til å utløse skreddersydde selvbetjeningsressurser basert på brukersignaler, milepæler eller fastlåste punkter, for eksempel AI-chatboter og digitale assistenter som tilbyr innhold basert på hver kundes nåværende kontekst og forventede behov.

Dypere innsikt i kundelojalitet med neste generasjons analyser

For å skape varig brukerengasjement og fremme kundelojalitet kreves det datastøttede strategier som bygger på enhetlig innsikt i kundereisen.

Det betyr full 360-graders innsikt i kundenes atferd, preferanser og drivkrefter gjennom hele livssyklusen, fra de første berøringspunktene i markedsføringen til introduksjon av produktet, bruk av funksjoner, faktureringsdata, supportsamtaler, løpende merkevareengasjement og KPI-er for virksomheten.

Selvbetjente, lagerbaserte kundeanalyseløsninger som Optimizely Warehouse-Native Analytics gjør det enkelt å utforske hele dette spekteret av data og identifisere signaler om oppbevaring, risiko for frafall og atferdsmønstre med høy verdi som virkelig kan bidra til å holde på brukerne og øke lojaliteten.

Optimizely Warehouse-Native Analytics bryter ned datasiloer og fjerner behovet for tidkrevende, inkonsekvente, dupliserte data og komplekse SQL-spørringer.

Det gjør det mulig for teamene å

• Modellere og analysere kundedata på en helhetlig måte, ved å forene produktbruk, markedsføringsengasjement, supporthistorikk og forretningskontekst - alt basert på sikre, førsteparts, komponerbare CPD-lagerdata.
• Pivoter sømløst mellom brukervennlige rapportmaler og ad hoc-visuelle utforskninger på tvers av alle datasett, og del opp i alle dimensjoner for å få raske svar.
• Forutsi risiko for frafall ved hjelp av avansert adferdskohortanalyse, segmentering av brukere etter presise hendelsessekvenser, varighet mellom milepæler og tilknyttede attributter som plan, region osv.
• Definer og følg opp tverrfunksjonelle beregninger som knytter kampanjer og produktforbedringer til nedstrøms konverteringer, inntekter og oppbevaring.

Med disse sentraliserte analysene av kundereisen lett tilgjengelig får teamene den innsikten de trenger for å optimalisere kundelojaliteten gjennom målrettede strategier som samsvarer med brukernes reelle behov.