技術如何向通信服務提供商展示哪些客戶即將離開

通信服務提供商努力保持其強大的客戶群。 他們將收入的 15-20% 用於獲取和保留。 但儘管他們盡了最大的努力，客戶仍然離開。 事實上，一些供應商的客戶流失率高達 75%。

如果服務提供商知道哪些客戶即將取消，他們可以採取積極措施降低他們離開的可能性。 新技術不僅可以看到客戶停止服務的風險，更重要的是，還可以說明原因。 這使代理可以立即採取行動。 以下是運營商如何使用這些工具來減少客戶流失。

識別可能取消的客戶

提供商了解客戶放棄服務的主要原因。 毫不奇怪，客戶的不滿在名單上居高不下。 這通常表現為反复致電客戶服務部門抱怨停電或速度慢等問題。

但預測客戶流失的其他因素更為微妙。 有合同的客戶可能會對高於預期的賬單感到不安，並在期限結束時離開。 同時，預付款的客戶在試用競爭對手時可能會停止充值。

以下是客戶對您的服務滿意度的更多指標：

• 任期：長期使用該服務的客戶不太可能離開。
• 終身價值：使用服務更長時間並利用更多產品的客戶更有可能留下來。
• 流失訂閱：這些表明喜歡嘗試新服務但經常取消的客戶。
• 交互質量：更好的服務體驗可以提高客戶滿意度，這與更低的客戶流失率相關。
• 平均呼叫處理時間：較長的呼叫時間會降低客戶滿意度。
• 最近 30 天的數據使用量：大量使用表明客戶依賴它。

許多通信服務提供商收集這些信息，但將其存儲在孤立的系統中。 公司的任何人都不容易全面了解客戶的歷史。 雖然服務代理會看到持續的服務問題，但銷售代理或現場服務技術人員卻不會。

訪問客戶帳戶的代理可以看到客戶流失分數和客戶的 360 度視圖，其中包括他們在公司的所有數據歷史記錄。

技術通過從不同系統中提取數據並將其聚合成流失分數來解決這個問題。 得分越高表明斷開服務的可能性越高。

訪問客戶帳戶的代理可以看到流失分數。 他們可以 360 度全方位了解客戶，包括他們與公司的數據歷史記錄。 他們還看到了導致該流失分數的主要因素的列表，以及根據這些因素採取的下一個最佳行動。 這有助於座席個性化他們與客戶的互動並讓他們滿意——從而減少客戶流失。

採取行動提高客戶滿意度

公司通過確定代理可以採取的下一個最佳行動來決定如何鼓勵客戶留下來。 人工智能 (AI) 分析客戶數據以提供最佳報價或行動，從而提高客戶流失率。 例如，如果客戶流失率高的客戶打電話抱怨他們的服務中斷，代理可以為他們提供下個月賬單的折扣。 或者，如果由於與手機相關的連接問題而導致客戶的流失分數很高，該技術可能會推薦具有吸引力的早期續訂優惠和新手機獎勵。

但是，如果流失分數較低，則下一個最佳行動可能是追加銷售機會，或者根本不採取任何行動。

提供商還可以將他們的忠誠度計劃整合到下一個最佳行動中。 代理可能會建議客戶加入該計劃，或為現有會員提供新福利。

除了對接觸的個別客戶做出反應外，公司還可以使用流失分數主動向客戶群發送報價。 營銷部門可能會根據客戶流失分數和造成客戶的因素對客戶進行細分，並發送特別優惠。 他們可能會向打電話抱怨超出當前限制的收費的客戶提供獎勵數據包。 或者他們可能會嘗試在他們喜歡的渠道中通過感謝信息來吸引滿意的客戶。

跟踪流失預測工具的進度和結果有助於服務提供商隨著時間的推移改進評分和有效的下一個最佳操作。

隨著時間的推移使模型更智能

跟踪流失預測工具的進度有助於服務提供商隨著時間的推移改進評分和有效的下一個最佳操作。 換句話說，他們使用得越多，就越能幫助它變得更智能。

根據提取到該工具中的數據，人工智能可能會了解到某個特定因素對客戶流失產生了巨大的影響，並在未來的客戶流失分數中對其進行更重的衡量。 或者，它可能會忽略一個實際上並不能預測客戶流失的因素。 例如，代理儀表板中的分析可能顯示暫時暫停服務並不表示客戶將完全取消它。 這可能是一個季節性問題——也許是因為他們在那段時間住在其他地方。

客戶保留的新方法，例如對流失風險的可見性以及快速採取行動降低風險的能力，將有助於在這個競爭激烈的領域取得成功。

服務提供商可以使用點擊次數而不是代碼來自定義公司的流失分數以及其他因素，從而最大限度地減少 IT 團隊的繁重工作。

服務提供商還可以跟踪操作的影響。 如果他們不成功，更有效的建議會取而代之，並在此過程中調整模型。

由於流失分數和推薦的操作來自實際和不斷變化的客戶數據，座席可以確信他們的報價是個性化的，並且有助於減少客戶流失。 他們永遠不必猜測。

主動減少客戶流失

行業平均淨推薦值得分為 17，通信服務提供商有機會改善他們的體驗並減少客戶流失。 客戶保留的新方法，例如對流失風險的可見性以及快速採取行動降低風險的能力，將有助於在這個競爭激烈的領域取得成功。