Retence zákazníků

Služby

Retence zákazníků

Retence zákazníků je end-to-end řešení, které pomáhá snížit churn zákazníků a určit cost of retention, připravit retenční dashboard či nastavit reaktivní a prediktivní retenci s využitím modelů PtC, PtS či CLV.

Odchodovost zákazníků je největším problémem ve vysoce konkurenčním prostředí nasycených trhů (finance, retail, energie). Přitom mnoho podniků podceňuje závažnost tohoto problému nebo se nesprávně zaměřuje na retenci nevýnosných zákazníků. Existuje však ověřená a na analytice postavená cesta k úspěchu.

Řešení

Díky mnoha realizovaným projektům v oblasti retence jsme shromáždili znalosti o všech faktorech, které mají vliv na udržení správného zákazníka, resp. úspěšnost retence, a tyto znalosti jsme zakomponovali do řešení zaměřeného na retenci zákazníků. Naše řešení vždy přizpůsobujeme potřebám konkrétního klienta a může obsahovat řízení retenčních týmů, ukazatelů výkonnosti, retenční nabídky, prediktivní retenční modely a reporty. Retenci dodáváme na bázi end-to-end a již mnoha našim klientům opakovaně napomohla k optimalizaci výkonnosti a většímu zaměření na růst.

Díky proaktivní retenci pomocí modelu Propensity to Churn jsme snížili odchodovost klientů jedné z nejvýznamnějších českých bank o 41 %.

Oblasti použití retence

Cost of retention

Často se setkáváme s tím, že firmy nejsou schopny vyhodnotit, o kolik zákazníků ročně přicházejí a kolik peněz je to stojí. Toto vyhodnocení není triviální (ač se to může zdát), avšak je nutným prvním krokem na cestě za dobře zvládnutým retenčním procesem.


Retention dashboards

Odchodovost zákazníků je potřeba nejen změřit, ale také pravidelně reportovat, sledovat trendy a na základě nich vyhodnocovat efektivitu retenčního procesu. K tomu slouží retenční dashboardy, které umíme navrhnout, připravit pro ně data, vytvořit, nasadit a proškolit.


Competitor model

Jedním z nejvýznamnějších faktorů odchodovosti je konkurenční boj. Je potřeba znát konkurenci a identifikovat silné a slabé stránky firmy v porovnání s konkurencí. Competitor model spočítá, za kolik by daný zákazník dostal nějaký produkt nebo službu u konkurence a kolik by za něj skutečně zaplatil (total cost of ownership) v porovnání s tím, kolik skutečně zaplatil u „své“ firmy. Tato kalkulace je základem pro chytrou komunikaci se zákazníkem, kdy argumenty typu „není všechno zlato, co se třpytí“ podložené čísly nabývají úžasnou přesvědčovací schopnost.


Reaktivní retence

První zastávkou na dlouhé cestě k efektivní retenci tradičně bývá proces reaktivní retence, tj. jak se pracuje se zákazníky, co jsou už na odchodu nebo odchodem hrozí. Díváme se na customer journey, zda proces pokrývá všechny odcházející zákazníky, na retenční nabídky, na profitabilitu po segmentech a nabídkách a komunikační kanály. Typickým výstupem bývá zavedení jednotné governance, obohacení palety retenčních nabídek, datová konsolidace, změna směrování zákazníků na nabídky a odstranění neprofitabilních nabídek.


Prediktivní retence

Prediktivní retence (nebo také proaktivní retence) se zaměřuje na zákazníky, kteří dosud neodešli, nehrozí odchodem, ale mnoho z nich je přesto v různém stadiu rozhodnutí odejít. Cílem je identifikovat ty nejvíce ohrožené a zvolit strategii, která riziko odchodu co nejvíce eliminuje za co nejnižší cenu. Klíčovými nástroji jsou zde prediktivní modely propensity to churn (kdo odejde?), CLV (o kolik bych přišel?) a propensity to save (jak těžké je přesvědčit aby zůstali?). Je třeba si uvědomit, že riziko odchodu se netýká jen dlouholetých zákazníků, ale hrozí hned od samotného začátku zákaznického vztahu. Proces prediktivní retence se tedy prolíná s celým CRM procesem a je potřeba jej dobře zaintegrovat.


Propensity to Churn (PtC)

PtC je prediktivní model, který umí předpovědět riziko odchodu zákazníka. Je postaven buď jako binární klasifikátor, nebo jako survival model. Je to technická komponenta řešení retence a sama o sobě není funkční. Aby PtC model dobře fungoval, je nutné jej implementovat do prostředí klienta, výstup napojit na retenční nabídky, vyřešit governance, nastavit reporting, proškolit uživatele a zajistit pravidelnou údržbu modelu. Často se setkáváme se situací, kdy náš klient již v minulosti PtC model zkoušel vyvinout, a to bez valného úspěchu. Náš recept spočívá v tom správně si definovat target pro modelování a dobře provázat výstup modelu na exekuci retenční kampaně.


Propensity to Save

Propensity to save (PtS) je prediktivní model, který předpovídá úspěch retenční akce na úrovni jednotlivého zákazníka. Za úspěch zpravidla považujeme záchranu klienta, tzn., že zákazník neodejde a zůstane aktivní a profitabilní po uplynutí stanovené lhůty po retenční akci. Model typu PtS byl doposud pro každého našeho klienta doma i v zahraničí naprostou novinkou, proto si dovolujeme se domnívat, že Deloitte Advanced Analytics byl historicky prvním, kdo tento model pojmenoval, vytvořil a nasadil. Pro PtS model je typické, že je jednoduchý (pro jeho vývoj je k dispozici zpravidla pouze malý vývojový vzorek) a musí se rychle updatovat (retenční proces se dynamicky mění v průběhu projektu).


Customer Lifetime Value

V programu retence segmentujeme zákazníky podle jejich hodnoty, rizika odchodu a podle pravděpodobnosti záchrany (propensity to save). Tyto tři klíčové ukazatele tvoří business case určující jakou retenční strategii a kterou nabídku pro daného zákazníka použijeme. Hodnota zákazníka je daná modelem Customer Lifetime Value (CLV). Hodnotu zákazníka si definujeme jako současnou hodnotu všech výnosů (nebo zisků) z klienta přes období příštích několika let (např. 5 nebo 10 let). CLV dostaneme kombinací jemné segmentace a Markovských řetězců. Stejně jako PtC je i CLV technická komponenta řešení retence, kterou je potřeba obalit procesem a exekucí, ale na rozdíl od PtC má širokou oblast použití i mimo problematiku retence. Více informací zde.

 

Retention governance

Základní podmínkou fungování jakéhokoliv retenčního procesu je, aby jej někdo vlastnil. A aby jej vlastnil jeden, ne všichni jen tak trochu. Retention governance není nic více a nic méně než organizační změna, která firmu připraví na efektivní fungování retenčního procesu.


Analytika call centra

Call centrum je důležitým a nezastupitelným komunikačním kanálem v procesu retence. V rámci retenčního programu jsme u našich klientů museli udělat řadu změn i na call centru. Například vytvoření retenčního týmu, nastavení motivace, kapacitní model, informační toky, prioritizace a směrování zákazníků na jednotlivé retenční akce a operátory, koordinace s pobočkovou sítí. Protože tato problematika je veliká a řadu zkušeností jsme již nasbírali, nabízíme dnes analytiku call centra jako samostatné řešení. Více informací zde.

 

Retenční nabídky

Výhodné spoření, cash back na platby u obchodníků, zvýhodnění plateb za energie poslané z běžného účtu, garance nejnižší splátky – to jsou jen příklady inovativních a pro zákazníky atraktivních retenčních nabídek. Z long listu nabídek se ty nejlepší destilovaly s použitím zákaznického průzkumu a praxe ukázala, že do zastaralého světa účtů zdarma přinesly opravdu pěkný průvan.


Churn triggers

Jak vůbec vést komunikaci se zákazníkem co chce odejít? Co o něm vlastně víme a co z toho můžeme při rozhovoru použít? Churn triggers jsou zákaznické eventy, které zvyšují pravděpodobnost odchodu. Tyto eventy jsou datově definované, pravidelně se přepočítávají a ukládají do databáze a párují se do profilu zákazníka co je základem pro call skript. Tyto triggery poskytují operátorovi munici pro vedení účinného rozhovoru se zákazníkem a zvyšují pravděpodobnost jeho záchrany.

Kontakt

Filip Trojan

Filip Trojan

Senior manažer

Filip je senior manažer v oddělení Pokročilé analytiky a má více než 15 let zkušeností z oblasti analytiky, machine learning, matematické optimalizace a data science. Filip má široké spektrum znalostí... více

Veronika Počerová

Veronika Počerová

Manažerka

Veronika je manažerkou v oddělení Pokročilé analytiky. Specializuje se hlavně na end-to-end analytická řešení pro klienty z finančního, energetického a retail sektoru. Veronika se zaměřuje na predikti... více

Související články