技术如何向通信服务提供商展示哪些客户即将离开

通信服务提供商努力保持其强大的客户群。 他们将收入的 15-20% 用于获取和保留。 但尽管他们尽了最大的努力，客户仍然离开。 事实上，一些供应商的客户流失率高达 75%。

如果服务提供商知道哪些客户即将取消，他们可以采取积极措施降低他们离开的可能性。 新技术不仅可以看到客户停止服务的风险，更重要的是，还可以说明原因。 这使代理可以立即采取行动。 以下是运营商如何使用这些工具来减少客户流失。

识别可能取消的客户

提供商了解客户放弃服务的主要原因。 毫不奇怪，客户的不满在名单上居高不下。 这通常表现为反复致电客户服务部门抱怨停电或速度慢等问题。

但预测客户流失的其他因素更为微妙。 有合同的客户可能会对高于预期的账单感到不安，并在期限结束时离开。 同时，预付款的客户在试用竞争对手时可能会停止充值。

以下是客户对您的服务满意度的更多指标：

• 任期：长期使用该服务的客户不太可能离开。
• 终身价值：使用服务更长时间并利用更多产品的客户更有可能留下来。
• 流失订阅：这些表明喜欢尝试新服务但经常取消的客户。
• 交互质量：更好的服务体验可以提高客户满意度，这与更低的客户流失率相关。
• 平均呼叫处理时间：较长的呼叫时间会降低客户满意度。
• 最近 30 天的数据使用量：大量使用表明客户依赖它。

许多通信服务提供商收集这些信息，但将其存储在孤立的系统中。 公司的任何人都不容易全面了解客户的历史。 虽然服务代理会看到持续的服务问题，但销售代理或现场服务技术人员却不会。

访问客户帐户的代理可以看到客户流失分数和客户的 360 度视图，其中包括他们在公司的所有数据历史记录。

技术通过从不同系统中提取数据并将其聚合成流失分数来解决这个问题。 得分越高表明断开服务的可能性越高。

访问客户帐户的代理可以看到流失分数。 他们可以 360 度全方位了解客户，包括他们与公司的数据历史记录。 他们还看到了导致该流失分数的主要因素的列表，以及根据这些因素采取的下一个最佳行动。 这有助于座席个性化他们与客户的互动并让他们满意——从而减少客户流失。

采取行动提高客户满意度

公司通过确定代理可以采取的下一个最佳行动来决定如何鼓励客户留下来。 人工智能 (AI) 分析客户数据以提供最佳报价或行动，从而提高客户流失率。 例如，如果客户流失率高的客户打电话抱怨他们的服务中断，代理可以为他们提供下个月账单的折扣。 或者，如果由于与手机相关的连接问题而导致客户的流失分数很高，该技术可能会推荐具有吸引力的早期续订优惠和新手机奖励。

但是，如果流失分数较低，则下一个最佳行动可能是追加销售机会，或者根本不采取任何行动。

提供商还可以将他们的忠诚度计划整合到下一个最佳行动中。 代理可能会建议客户加入该计划，或为现有会员提供新福利。

除了对接触的个别客户做出反应外，公司还可以使用流失分数主动向客户群发送报价。 营销部门可能会根据客户流失分数和造成客户的因素对客户进行细分，并发送特别优惠。 他们可能会向打电话抱怨超出当前限制的收费的客户提供奖励数据包。 或者他们可能会尝试在他们喜欢的渠道中通过感谢信息来吸引满意的客户。

跟踪流失预测工具的进度和结果有助于服务提供商随着时间的推移改进评分和有效的下一个最佳操作。

随着时间的推移使模型更智能

跟踪流失预测工具的进度有助于服务提供商随着时间的推移改进评分和有效的下一个最佳操作。 换句话说，他们使用得越多，就越能帮助它变得更智能。

根据提取到该工具中的数据，人工智能可能会了解到某个特定因素对客户流失产生了巨大的影响，并在未来的客户流失分数中对其进行更重的衡量。 或者，它可能会忽略一个实际上并不能预测客户流失的因素。 例如，代理仪表板中的分析可能显示暂时暂停服务并不表示客户将完全取消它。 这可能是一个季节性问题——也许是因为他们在那段时间住在其他地方。

客户保留的新方法，例如对流失风险的可见性以及快速采取行动降低风险的能力，将有助于在这个竞争激烈的领域取得成功。

服务提供商可以使用点击次数而不是代码来自定义公司的流失分数以及其他因素，从而最大限度地减少 IT 团队的繁重工作。

服务提供商还可以跟踪操作的影响。 如果他们不成功，更有效的建议会取而代之，并在此过程中调整模型。

由于流失分数和推荐的操作来自实际和不断变化的客户数据，座席可以确信他们的报价是个性化的，并且有助于减少客户流失。 他们永远不必猜测。

主动减少客户流失

行业平均净推荐值得分为 17，通信服务提供商有机会改善他们的体验并减少客户流失。 客户保留的新方法，例如对流失风险的可见性以及快速采取行动降低风险的能力，将有助于在这个竞争激烈的领域取得成功。