เทคโนโลยีแสดงผู้ให้บริการด้านการสื่อสารที่ลูกค้ากำลังจะจากไปอย่างไร

ผู้ให้บริการด้านการสื่อสารทำงานอย่างหนักเพื่อรักษาฐานลูกค้าให้เข้มแข็ง พวกเขาใช้จ่าย 15-20% ของรายได้ในการได้มาและการรักษาไว้ แต่ถึงแม้จะพยายามอย่างเต็มที่แล้ว ลูกค้าก็ยังออกไป อันที่จริง ผู้ให้บริการบางรายเห็น อัตรา การเลิกใช้งานสูงถึง 75%

หากผู้ให้บริการรู้ว่าลูกค้ารายใดกำลังจะยกเลิก พวกเขาสามารถดำเนินการเชิงรุกเพื่อลดโอกาสในการออก เทคโนโลยีใหม่ไม่เพียงแต่ทำให้มองเห็นความเสี่ยงของลูกค้าในการหยุดให้บริการ แต่ที่สำคัญกว่านั้น ยังแสดงให้เห็นด้วยว่าเหตุใด ที่ช่วยให้ตัวแทนดำเนินการได้ทันที นี่คือวิธีที่ผู้ให้บริการสามารถใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อลดความปั่นป่วนของลูกค้า

ระบุลูกค้าที่มีแนวโน้มจะยกเลิก

ผู้ให้บริการเข้าใจเหตุผลหลักที่ลูกค้าละทิ้งบริการ ไม่น่าแปลกใจเลยที่ความไม่พอใจของลูกค้าจะอยู่ในรายชื่อสูง ซึ่งมักปรากฏให้เห็นในการโทรหาฝ่ายบริการลูกค้าซ้ำๆ เพื่อบ่นเกี่ยวกับสิ่งต่างๆ เช่น ไฟฟ้าขัดข้องหรือความเร็วต่ำ

แต่ปัจจัยอื่นๆ ที่ทำนายการปั่นป่วนนั้นละเอียดอ่อนกว่า ลูกค้าที่มีสัญญาอาจไม่พอใจกับการเรียกเก็บเงินที่สูงกว่าที่คาดไว้ และออกจากงานเมื่อสิ้นสุดระยะเวลา ในขณะเดียวกัน ลูกค้าที่ชำระเงินล่วงหน้าอาจหยุดเติมเงินเมื่อลองแข่งขันกับคู่แข่ง

ต่อไปนี้คือตัวชี้วัดความพึงพอใจของลูกค้าต่อบริการของคุณ:

• ระยะเวลา: ลูกค้าที่ใช้บริการมาเป็นเวลานานมีโอกาสน้อยที่จะออก
• มูลค่าตลอดอายุการใช้งาน: ลูกค้าที่ใช้บริการนานขึ้นและใช้ประโยชน์จากข้อเสนอมากขึ้นมีแนวโน้มที่จะอยู่ต่อ
• การสมัครใช้บริการที่เลิกใช้แล้ว: แนะนำลูกค้าที่ชอบลองใช้บริการใหม่ๆ แต่มักจะยกเลิก
• คุณภาพของการโต้ตอบ: ประสบการณ์การบริการที่ดีขึ้นจะเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า ซึ่งสัมพันธ์กับอัตราการเลิกใช้งานที่ลดลง
• เวลาจัดการการโทรโดยเฉลี่ย: เวลา โทรนานจะลดความพึงพอใจของลูกค้า
• การใช้ข้อมูล 30 วันล่าสุด: การใช้งานจำนวนมากแสดงให้เห็นว่าลูกค้าต้องพึ่งพาข้อมูลนั้น

ผู้ให้บริการด้านการสื่อสารหลายรายรวบรวมข้อมูลนี้ แต่เก็บไว้ในระบบแยกส่วน ไม่ใช่เรื่องง่ายสำหรับทุกคนในบริษัทที่จะดูประวัติของลูกค้าทั้งหมดได้ ในขณะที่ตัวแทนบริการพบปัญหาการบริการอย่างต่อเนื่อง ตัวแทนขายหรือช่างเทคนิคบริการภาคสนามไม่เห็น

ตัวแทนที่เข้าถึงบัญชีลูกค้าสามารถดูคะแนนการเลิกใช้งานและมุมมอง 360 องศาของลูกค้าซึ่งรวมถึงประวัติข้อมูลทั้งหมดกับบริษัท

เทคโนโลยีแก้ปัญหานี้ด้วยการดึงข้อมูลจากระบบต่างๆ และรวมเป็นคะแนนปั่นป่วน คะแนนที่สูงขึ้นบ่งชี้ว่ามีโอกาสสูงที่จะยกเลิกบริการ

ตัวแทนที่เข้าถึงบัญชีลูกค้าสามารถดูคะแนนการเลิกใช้งาน พวกเขาได้รับมุมมอง 360 องศาของลูกค้า รวมถึงประวัติข้อมูลกับบริษัท พวกเขายังเห็นรายการปัจจัยสำคัญที่นำไปสู่คะแนนการปั่นป่วนนั้น และการดำเนินการที่ดีที่สุดลำดับถัดไปโดยพิจารณาจากปัจจัยเหล่านั้น ซึ่งช่วยให้ตัวแทนปรับแต่งการมีส่วนร่วมกับลูกค้าและทำให้พวกเขามีความสุขได้ ส่งผลให้ลูกค้าเลิกใช้งานน้อยลง

ดำเนินการเพื่อเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

บริษัทต่างๆ ตัดสินใจว่าจะส่งเสริมให้ลูกค้าอยู่ต่อไปอย่างไรโดยพิจารณาถึงการดำเนินการที่ดีที่สุดต่อไปที่ตัวแทนสามารถทำได้ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อเสนอข้อเสนอหรือการดำเนินการที่ดีที่สุดที่จะเพิ่มคะแนนเลิกใช้งาน ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าที่มีคะแนนการเลิกราสูงโทรมาบ่นว่าบริการของพวกเขาหยุดทำงาน ตัวแทนสามารถเสนอส่วนลดให้พวกเขาในใบเรียกเก็บเงินของเดือนถัดไปได้ หรือหากคะแนนการเลิกใช้งานของลูกค้าสูงเนื่องจากปัญหาการเชื่อมต่อที่เกี่ยวข้องกับโทรศัพท์มือถือ เทคโนโลยีอาจแนะนำข้อเสนอการต่ออายุก่อนกำหนดที่น่าดึงดูดพร้อมสิ่งจูงใจสำหรับโทรศัพท์เครื่องใหม่

อย่างไรก็ตาม หากคะแนนปั่นป่วนต่ำ การดำเนินการที่ดีที่สุดต่อไปอาจเป็นโอกาสในการขายต่อ หรือไม่ดำเนินการเลยก็ได้

ผู้ให้บริการยังสามารถรวมโปรแกรมความภักดีของตนเข้ากับการดำเนินการที่ดีที่สุดต่อไป ตัวแทนอาจแนะนำให้ลูกค้าเข้าร่วมโปรแกรม หรือเสนอให้สมาชิกปัจจุบันเข้าถึงสิทธิประโยชน์ใหม่ๆ

นอกจากการตอบสนองต่อลูกค้าแต่ละรายที่เข้าถึงแล้ว บริษัทต่างๆ ยังสามารถใช้คะแนนปั่นป่วนเพื่อส่งข้อเสนอไปยังกลุ่มลูกค้าในเชิงรุก ฝ่ายการตลาดอาจแบ่งกลุ่มลูกค้าตามคะแนนการเลิกราและปัจจัยที่สร้างพวกเขา และส่งข้อเสนอพิเศษ พวกเขาอาจเสนอ datapack โบนัสให้กับลูกค้าที่โทรมาร้องเรียนเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายที่เกินขีดจำกัดปัจจุบัน หรือพวกเขาอาจพยายามดึงดูดลูกค้าที่พึงพอใจด้วยข้อความขอบคุณในช่องที่พวกเขาต้องการ

การติดตามความคืบหน้าและผลลัพธ์ของเครื่องมือคาดคะเนการปั่นป่วนช่วยให้ผู้ให้บริการปรับแต่งการให้คะแนนและการดำเนินการที่ดีที่สุดต่อไปอย่างมีประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป

ทำให้โมเดลฉลาดขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป

การติดตามความคืบหน้าของเครื่องมือคาดคะเนการปั่นช่วยให้ผู้ให้บริการปรับแต่งการให้คะแนนและการดำเนินการที่ดีที่สุดถัดไปอย่างมีประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป กล่าวอีกนัยหนึ่งพวกเขาสามารถช่วยให้ฉลาดขึ้นได้ยิ่งใช้มากขึ้น

จากข้อมูลที่ดึงเข้ามาในเครื่องมือ AI อาจเรียนรู้ว่าปัจจัยหนึ่งมีผลกระทบต่อการปั่นจนเกินขนาด และชั่งน้ำหนักให้หนักขึ้นในคะแนนการปั่นในอนาคต หรืออาจเพิกเฉยต่อปัจจัยที่ไม่ได้คาดการณ์การเลิกรา ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ในแดชบอร์ดของตัวแทนอาจแสดงการระงับบริการชั่วคราวไม่ใช่ตัวบ่งชี้ว่าลูกค้าจะยกเลิกบริการทั้งหมด อาจเป็นปัญหาตามฤดูกาล อาจเป็นเพราะพวกเขาอาศัยอยู่ที่อื่นในช่วงเวลานั้น

แนวทางใหม่ในการรักษาลูกค้า เช่น การมองเห็นความเสี่ยงจากการเปลี่ยนแปลง และความสามารถในการดำเนินการอย่างรวดเร็วเพื่อลดความเสี่ยง จะช่วยกำหนดความสำเร็จในพื้นที่ที่มีการแข่งขันสูงนี้

ผู้ให้บริการสามารถใช้การคลิก ไม่ใช่โค้ด เพื่อปรับแต่งคะแนนการเลิกราของบริษัทด้วยปัจจัยเพิ่มเติม ซึ่งช่วยลดการยกของหนักโดยทีมไอที

ผู้ให้บริการยังสามารถติดตามผลกระทบของการกระทำ หากไม่ประสบความสำเร็จ คำแนะนำที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นก็เข้ามาแทนที่ โดยปรับแต่งโมเดลไปพร้อมกัน

เนื่องจากคะแนนการเลิกใช้งานและการดำเนินการที่แนะนำมาจากข้อมูลลูกค้าที่เกิดขึ้นจริงและกำลังพัฒนา ตัวแทนสามารถรู้สึกมั่นใจว่าข้อเสนอของพวกเขาเป็นส่วนตัวและมีประโยชน์ในการลดการเลิกราของลูกค้า พวกเขาไม่ต้องเดา

รับเชิงรุกเกี่ยวกับการลดความปั่นป่วนของลูกค้า

ด้วยคะแนนโปรโมเตอร์สุทธิเฉลี่ยของอุตสาหกรรมที่ 17 คะแนน ผู้ให้บริการด้านการสื่อสารมีโอกาสที่จะปรับปรุงประสบการณ์ของตนและลดความปั่นป่วนของลูกค้า แนวทางใหม่ในการรักษาลูกค้า เช่น การมองเห็นความเสี่ยงจากการเปลี่ยนแปลง และความสามารถในการดำเนินการอย่างรวดเร็วเพื่อลดความเสี่ยง จะช่วยกำหนดความสำเร็จในพื้นที่ที่มีการแข่งขันสูงนี้