Bagaimana Teknologi Menunjukkan Penyedia Layanan Komunikasi Pelanggan Yang Akan Ditinggalkan

Penyedia layanan komunikasi bekerja keras untuk menjaga basis pelanggan mereka tetap kuat. Mereka menghabiskan 15-20% dari pendapatan mereka untuk akuisisi dan retensi. Namun terlepas dari upaya terbaik mereka, pelanggan tetap pergi. Faktanya, beberapa penyedia melihat tingkat churn hingga 75%.

Jika penyedia layanan tahu pelanggan mana yang akan membatalkan, mereka dapat mengambil langkah proaktif untuk menurunkan kemungkinan mereka pergi. Teknologi baru tidak hanya memungkinkan untuk melihat risiko pelanggan menghentikan layanan mereka, tetapi, yang lebih penting, juga menunjukkan alasannya. Itu memungkinkan agen untuk mengambil tindakan segera. Berikut cara operator menggunakan alat ini untuk mengurangi churn pelanggan.

Identifikasi pelanggan yang kemungkinan besar akan membatalkan

Penyedia memahami alasan utama pelanggan meninggalkan layanan. Tidak mengherankan bahwa ketidakpuasan pelanggan berada di urutan teratas. Ini sering bermanifestasi dalam panggilan berulang ke layanan pelanggan untuk mengeluh tentang hal-hal seperti pemadaman atau kecepatan lambat.

Tetapi faktor lain yang memprediksi churn lebih halus. Pelanggan dengan kontrak mungkin kecewa dengan tagihan yang lebih tinggi dari perkiraan, dan pergi di akhir masa berlaku mereka. Sementara itu, pelanggan yang prabayar mungkin berhenti mengisi ulang saat mencoba pesaing.

Berikut adalah lebih banyak indikator kepuasan pelanggan dengan layanan Anda:

• Tenure: Pelanggan yang telah menggunakan layanan untuk waktu yang lama cenderung tidak pergi.
• Nilai seumur hidup: Pelanggan yang telah menggunakan layanan lebih lama dan memanfaatkan lebih banyak penawaran lebih mungkin untuk tetap tinggal.
• Langganan yang dibatalkan: Ini menyarankan pelanggan yang suka mencoba layanan baru tetapi sering membatalkan.
• Kualitas interaksi: Pengalaman layanan yang lebih baik meningkatkan kepuasan pelanggan, yang berkorelasi dengan tingkat churn yang lebih rendah.
• Waktu penanganan panggilan rata-rata: Waktu panggilan yang lama menurunkan kepuasan pelanggan.
• Penggunaan data 30 hari terakhir: Penggunaan berat menunjukkan pelanggan bergantung padanya.

Banyak penyedia layanan komunikasi mengumpulkan informasi ini, tetapi menyimpannya dalam sistem yang tertutup. Tidak mudah bagi siapa pun di perusahaan untuk mendapatkan gambaran lengkap tentang sejarah pelanggan. Sementara agen servis melihat masalah servis yang sedang berlangsung, agen penjualan atau teknisi servis lapangan tidak.

Agen yang mengakses akun pelanggan dapat melihat skor churn dan tampilan 360 derajat pelanggan yang mencakup semua riwayat data mereka dengan perusahaan.

Teknologi memecahkan masalah ini dengan menarik data dari sistem yang berbeda dan menggabungkannya menjadi skor churn. Skor yang lebih tinggi menunjukkan kemungkinan yang lebih tinggi untuk memutuskan layanan.

Agen yang mengakses akun pelanggan dapat melihat skor churn. Mereka mendapatkan pandangan 360 derajat dari pelanggan, termasuk riwayat data mereka dengan perusahaan. Mereka juga melihat daftar faktor teratas yang menyebabkan skor churn tersebut, dan tindakan terbaik berikutnya yang harus diambil berdasarkan faktor tersebut. Ini membantu agen mempersonalisasi keterlibatan mereka dengan pelanggan dan membuat mereka senang — sehingga mengurangi churn pelanggan.

Ambil tindakan untuk meningkatkan kepuasan pelanggan

Perusahaan memutuskan bagaimana mendorong pelanggan untuk tetap tinggal dengan menentukan tindakan terbaik berikutnya yang dapat diambil agen. Kecerdasan buatan (AI) menganalisis data pelanggan untuk menyajikan penawaran atau tindakan terbaik yang akan meningkatkan skor churn mereka. Misalnya, jika pelanggan dengan skor churn tinggi menelepon untuk mengeluh bahwa layanan mereka tidak berfungsi, agen dapat menawarkan diskon untuk tagihan bulan berikutnya. Atau jika skor churn pelanggan tinggi karena masalah konektivitas terkait handset, teknologi dapat merekomendasikan penawaran pembaruan awal yang menarik dengan insentif handset baru.

Namun, jika skor churn rendah, tindakan terbaik berikutnya mungkin adalah peluang untuk menjual, atau tidak melakukan tindakan sama sekali.

Penyedia juga dapat mengintegrasikan program loyalitas mereka ke dalam tindakan terbaik berikutnya. Agen mungkin merekomendasikan pelanggan untuk bergabung dengan program, atau menawarkan anggota saat ini akses ke manfaat baru.

Seiring dengan bereaksi terhadap pelanggan individu yang menjangkau, perusahaan dapat menggunakan skor churn untuk secara proaktif mengirim penawaran ke grup pelanggan. Departemen pemasaran mungkin mengelompokkan pelanggan berdasarkan skor churn dan faktor-faktor yang menciptakannya, dan mengirimkan penawaran khusus. Mereka mungkin menawarkan paket data bonus kepada pelanggan yang telah menelepon untuk mengeluh tentang biaya karena melebihi batas mereka saat ini. Atau mereka mungkin mencoba melibatkan pelanggan yang puas dengan pesan terima kasih di saluran pilihan mereka.

Melacak kemajuan dan hasil alat prediksi churn membantu penyedia layanan menyempurnakan penilaian dan tindakan terbaik berikutnya yang efektif dari waktu ke waktu.

Jadikan model lebih pintar dari waktu ke waktu

Melacak kemajuan alat prediksi churn membantu penyedia layanan menyempurnakan penilaian dan tindakan terbaik berikutnya yang efektif dari waktu ke waktu. Dengan kata lain, mereka dapat membantu membuatnya lebih pintar semakin mereka menggunakannya.

Berdasarkan data yang dimasukkan ke dalam alat, AI dapat mempelajari bahwa faktor tertentu memiliki dampak yang sangat besar pada churn dan membebaninya lebih dalam skor churn di masa mendatang. Atau, mungkin mengabaikan faktor yang sebenarnya tidak memprediksi churn. Misalnya, analitik di dasbor agen mungkin menunjukkan layanan penangguhan sementara bukan merupakan indikator bahwa pelanggan akan membatalkannya sepenuhnya. Ini mungkin masalah musiman — mungkin karena mereka tinggal di tempat lain selama waktu itu.

Pendekatan baru untuk retensi pelanggan, seperti visibilitas ke risiko churn dan kemampuan untuk bertindak cepat untuk menguranginya, akan membantu menentukan kesuksesan di ruang yang sangat kompetitif ini.

Penyedia layanan dapat menggunakan klik, bukan kode, untuk menyesuaikan skor churn perusahaan dengan faktor tambahan, yang meminimalkan beban berat oleh tim TI.

Penyedia layanan juga dapat melacak dampak tindakan. Jika mereka tidak berhasil, rekomendasi yang lebih efektif menggantikannya, menyempurnakan model di sepanjang jalan.

Karena skor churn dan tindakan yang direkomendasikan berasal dari data pelanggan yang aktual dan berkembang, agen dapat merasa yakin bahwa penawaran mereka dipersonalisasi dan berguna untuk mengurangi churn pelanggan. Mereka tidak pernah harus menebak.

Dapatkan proaktif tentang mengurangi churn pelanggan

Dengan skor promotor bersih rata-rata industri sebesar 17, penyedia layanan komunikasi memiliki peluang untuk meningkatkan pengalaman mereka dan mengurangi churn pelanggan. Pendekatan baru untuk retensi pelanggan, seperti visibilitas ke risiko churn dan kemampuan untuk bertindak cepat untuk menguranginya, akan membantu menentukan kesuksesan di ruang yang sangat kompetitif ini.