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Nichts kann der Kundenbindung mehr Nachdruck verleihen als dieses Zitat von Brian Balfour. Es ist sehr wichtig, den Überblick darüber zu behalten, wo sich Ihre Kunden in Bezug auf Ihre Marke befinden. Die Kundenbindung ist nicht nur ein Maßstab dafür, wie effektiv die Lösungen Ihres Unternehmens für Ihre Zielkunden sind, sondern hat auch einen großen Einfluss auf die Einnahmen des Unternehmens.
Das derzeitige Geschäftsszenario ist sehr unsicher, da die Kunden ständig auf der Suche nach besseren und günstigeren Alternativen sind, was zu einer höheren Abwanderung führt. Um sicherzustellen, dass das Unternehmen mit seiner Zielgruppenansprache und seinem Messaging auf dem richtigen Weg ist, müssen Unternehmen die Wahrscheinlichkeit vorhersagen, mit der ein Kunde bei der Marke bleibt.
Hier kommen Techniken zur Vorhersage der Kundenbindung ins Spiel:
Einfach ausgedrückt: Unternehmen müssen sich eines treuen Kundenstamms versichern, indem sie dafür sorgen, dass der Kunde seine Erfahrungen mit der Marke als positiv empfindet. Die Vorhersage der Möglichkeit, dass ein Kunde mit der Marke inaktiv wird, gibt den Unternehmen die Zeit, Strategien und Pläne zu ändern, um zu verhindern, dass die Kunden abwandern oder das Interesse verlieren. Eine ungefähre Kenntnis der Merkmale, die Kunden zeigen, wenn sie kurz davor sind, die Marke zu verlassen, ist ein kluger Ansatz zur Verringerung der Kundenfluktuation.
Selbst der Verlust einer kleinen Anzahl von Kunden hat enorme Auswirkungen auf die Umsatzmöglichkeiten des Unternehmens. Es entgehen ihm nicht nur potenzielle Umsätze, sondern es ist auch ein Indiz für eine schlechte Marktleistung. Es ist besser, herauszufinden, welcher Prozentsatz der Kunden inaktiv wird, um die Gründe für ihr verlorenes Interesse zu erfahren. Diese Marktkenntnis hilft dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Produkte des Unternehmens so zu verändern, dass sie für die Zielkunden attraktiver werden.
Es ist allgemein bekannt, dass es einfacher ist, bestehende Kunden zu halten, als die Kosten für die Ansprache und Gewinnung neuer Kunden zu tragen. Neue Kunden müssen mit Hilfe von Marketing- und Werbemaßnahmen über die Marke informiert werden, was einen relativ höheren Ressourceneinsatz erfordert als die Überzeugung bestehender Kunden, bei ihrer derzeitigen Markenwahl zu bleiben. Die Vorhersage der Kundenbindung liefert eine Analyse der Teilmenge von Kunden, die die Marke wahrscheinlich verlassen werden, und dies gibt den Marken genügend Zeit, um Ideen zur Lösung aktueller Kundenprobleme zu entwickeln.
Kunden, die wahrscheinlich abwandern, helfen Ihnen, Ihre Geschäftspläne und Strategien zu verfeinern. Dadurch wird die Funktionsweise des Unternehmens verbessert und es wird stärker auf den Verbraucher ausgerichtet. Dadurch wird verhindert, dass bestehende Kunden die Marke verlassen, und das Unternehmen kann seine Aufmerksamkeit auf die Erhaltung und Ausweitung des Marktanteils richten. Die Schwächen aus Kundensicht sind ein großer Nachteil und können zu einem Verlust von Marktanteilen führen. Die Vorhersage der Kundenbindung ermöglicht es dem Unternehmen, die mit einem plötzlichen Verlust des Kundenstamms verbundene Unsicherheit zu beseitigen.
Unter Kundenabwanderung versteht man diejenigen Kunden, die sich entschlossen haben, das Unternehmen zu verlassen. Dies ist ein großes Problem für Unternehmen, denn es bedeutet nicht nur einen Umsatzverlust, sondern auch die Tatsache, dass das Unternehmen mit seinem Kundenservice etwas falsch macht und es Verbesserungsmöglichkeiten gibt.
Der erste Schritt besteht darin, einen bestimmten Zeitraum festzulegen, nach dem ein Kunde als verloren gilt. Dieser Zeitraum sollte sorgfältig auf der Grundlage der Art des von der Marke entwickelten Produkts und der Kaufhäufigkeit eines durchschnittlichen Kunden festgelegt werden. Der Kundenstamm muss sorgfältig auf der Grundlage streng definierter Kriterien segmentiert werden, die zu einer sinnvollen Unterscheidung zwischen verschiedenen Kundentypen führen. Anschließend müssen auf der Grundlage historischer Daten und aktueller Markttrends verschiedene Kunden Zeiträume festgelegt werden.
Untersuchen Sie die historischen Daten der früheren Kunden, die nicht mehr aktiv sind. Erstellen Sie ein umfassendes Kundenprofil, das die Eigenschaften und Merkmale inaktiver Kunden hervorhebt. Anhand dieser Daten können Sie Ihre aktuellen Kunden im Hinblick auf die gleichen Merkmale untersuchen. Bei diesen Merkmalen kann es sich um alles Mögliche handeln, vom Kaufverhalten bis hin zu Kundenrückmeldungen. Alles, was dem Unternehmen hilft, das Kundenverhalten einzugrenzen, ist nützlich.
Verwenden Sie qualitative und quantitative Prognosemodelle, um die Kundenbindung auf der Grundlage des aktuellen Kundenverhaltens vorherzusagen. Die historischen Profile werden als Input verwendet, um vorherzusagen, wie Ihre aktuellen Kunden mit der Marke interagieren werden, basierend auf den Merkmalen, die sie derzeit aufweisen.
Es gibt mehrere statistische Modelle, mit denen sich die Kundenbindung effizient vorhersagen lässt. Ein solches Modell ist die Probit-Regression
Bei der Probit-Regression handelt es sich um ein binäres Klassifizierungsmodell, das die Wahrscheinlichkeit schätzt, dass ein bestimmtes Merkmal in eine von zwei Kategorien fällt, und es in Bezug auf bestimmte Variablen analysiert, die die Ergebnisse beeinflussen, zum Beispiel: In diesem Fall schätzen wir die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde aktiv bleibt oder inaktiv wird, basierend auf einer Reihe von Merkmalen wie Kundenerfahrung, Produktauswahl, Personalisierung usw. Die Probit-Regression ist ein auf Vorhersagen basierendes Modell, das das zukünftige Verhalten eines Kunden gegenüber dem Unternehmen identifiziert. Das Kundenverhalten ist ein aufschlussreiches Merkmal, dessen genaue Vorhersage sehr komplex sein kann. Die Verwendung eines Datenmodells wie der Probit-Regression kann jedoch dabei helfen, bestimmte Zusammenhänge herzustellen.
Eine Voraussetzung für die Verwendung dieses Modells ist die Festlegung der unabhängigen Variablen. Dabei handelt es sich um eine Liste von Aspekten, die sorgfältig ausgewählt wurden und wahrscheinlich einen großen Einfluss auf die resultierende Kategorie haben. Die Unternehmensleitung und die Interessengruppen können auf mehrere Aspekte stoßen, aber es ist wichtig, dass diese in die engere Wahl kommen. Nicht jeder Aspekt hat den gleichen Einfluss. Kundenerfahrung, Produktdesign, Demografie, Eignung sowie Werbung und Marketing sind einige Bereiche, die die Einstellung der Kunden gegenüber dem Unternehmen beeinflussen können.
Die Datenerhebung ist der nächste Schritt. Nachdem Sie nun die unabhängigen Variablen ausgewählt haben, definieren Sie diese klar und beginnen Sie mit der Datenerhebung, damit Sie sie in Ihr Probit-Regressionsmodell eingeben können. Achten Sie darauf, dass Ihre Daten genau und gründlich sind, damit Ihre Vorhersagen präzise sind. Ein Beispiel: Wenn Sie den Werbeaufwand als Indikator gewählt haben, von dem Ihre Kundenbindung abhängt, stellen Sie Ihren aktuellen und früheren Kunden NPS-Fragen, um zu ermitteln, wie wahrscheinlich es ist, dass sie Ihr Produkt einem Freund empfehlen. Dies wird Ihnen helfen, einen quantitativen Input für Ihr Regressionsmodell zu geben. Die Probit-Regression wird wahrscheinlich die Auswirkung von Werbemaßnahmen auf die Kundenbindung vorhersagen: Je höher die Bewertung eines Kunden bei der NPS-Frage ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass er bei seiner aktuellen Marke bleibt.
Fahren Sie mit der Durchführung Ihrer Forschung fort. Geben Sie die gesammelten Daten der verschiedenen Variablen ein und analysieren Sie separat, wie sich jede Variable auf die Wahrscheinlichkeit auswirkt, dass Ihr Kunde in Zukunft wiederkommt. Stellen Sie die Daten in Diagrammen dar, um ein besseres Verständnis für die Auswirkungen der einzelnen Variablen auf die Kundenbindung zu erhalten.
Bewerten Sie schließlich Ihre Ergebnisse und handeln Sie danach. Wenn Sie wissen, wie jede Ihrer unabhängigen Variablen die Kundenbindungsrate Ihres Unternehmens beeinflussen kann, können Sie wirksame Pläne entwickeln, um die Abwanderung von Kunden zu verhindern. Führen Sie Nachfassaktionen und Feedbacks durch, um herauszufinden, warum bestimmte Kunden mit ihrer derzeitigen Erfahrung unzufrieden sind und wie Sie das Problem lösen können. Auf diese Weise erreichen Sie zweierlei: Sie machen Ihre derzeitigen Kunden glücklich und verhindern, dass sie in Zukunft aufgrund derselben Mängel abwandern.Die logistische Regression ist eine alternative Methode, die zur Vorhersage der Beziehung zwischen Variablen und zur Vorhersage der Kundenbindung verwendet werden kann. Darüber hinaus können Techniken wie das Akaike-Informationskriterium, die Daten Varianz und ROC-Kurven (Receiver operating characteristic) verwendet werden, um die Qualität der Datenmodelle vorherzusagen, die Auswirkungen der Variablen zu bestimmen und die Genauigkeit der getroffenen Vorhersage zu bewerten.
Konzentrieren Sie sich auf die Erhebung von Daten aus einer Stichprobe, die für Ihre Studie gut geeignet ist und alle Kundensegmente ausgewogen repräsentiert. Sie möchten nicht, dass Ihre Dateneingabe ein bestimmtes Segment bevorzugt, während Sie ein anderes ausklammern. Erstellen Sie Daten Fahrpläne, um bestimmte vordefinierte Schritte systematisch zu befolgen und nicht den Überblick zu verlieren.
Prüfen Sie außerdem den Ressourcen- und Personalbedarf. Sie benötigen genügend Ressourcen, um je nach Bedarf Informationen aus erster oder zweiter Hand zu sammeln. Außerdem müssen Forschungs Experten, die die Vorhersage Ergebnisse korrekt analysieren können, zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung stehen. Dies erfordert die Verfügbarkeit von Ressourcen und eine Durchführbarkeitsprüfung, um sicherzustellen, dass das Unternehmen über die notwendigen Voraussetzungen verfügt, um die Studie durchzuführen.
Warum sind Sie an der Vorhersage der Kundenbindung oder der Abwanderungsrate interessiert? Unternehmen können sich zum Ziel setzen, bis zum Jahresende einen bestimmten Umsatz zu erzielen, oder sie wollen ein neues Produkt oder eine neue Dienstleistung einführen. Für beide Aktivitäten ist ein treuer Kundenstamm erforderlich, der weiß, was die Marke i und welche Art von Lösungen sie anbietet.
Legen Sie ein Endziel fest, das Sie erreichen wollen, indem Sie die Kundenbindung Prognose weiter verfolgen und Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass die Kunden bleiben. Legen Sie zeitlich begrenzte Ziele fest, die ein schrittweises Vorgehen zur Erreichung dieses Ziels ermöglichen.
Sie wissen vielleicht, wie man eine maschinengestützte Vorhersage durchführt, aber ein Anlageexperte ist besser mit der entsprechenden Wissensbasis ausgestattet, um Ihnen zu helfen, die gewünschten Antworten zu finden. Er kann Ihnen sogar einen besseren Ansatz zur Erstellung von Vorhersagen mithilfe von Datenanalysen und statistischen Tools vorschlagen. Die Regression stellt nur einen kleinen Teil der vielfältigen Optionen dar, die Unternehmen zur Verfügung stehen. Stellen Sie sicher, dass Ihr Unternehmen mit dem optimalen Business-Tool das Maximum an Leistung herausholt.
Auch wenn es bei Vorhersagen um Zahlen und Genauigkeit geht, sollten Sie den Wert von qualitativen Informationen nicht unterschätzen. Offene Kommentare und Rückmeldungen bilden einen großen Teil der Marktinformationen, die zum Vorteil des Unternehmens genutzt werden können. Verwenden Sie Textanalyse- und Zusammenfassung-Tools, um aus den Aussagen der Kunden über Ihre Marke wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Verwenden Sie Wortwolke Verfahren, um ein ganzheitliches Bild der wichtigsten Erkenntnisse aus den Kundenmeinungen zu erstellen.
Der Kundenstamm eines Unternehmens ist so groß, dass es eine mühsame Aufgabe ist, eine einzige Standardmaßnahme zur Kundenbindung zu formulieren. Jeder Kunde hat andere Bedürfnisse und sollte daher auch anders behandelt werden. Dies mag zwar einen gewissen Mehraufwand bei der Suche nach Gemeinsamkeiten und Unterschieden zwischen den Gruppen erfordern, aber letztlich wird das Handeln und Planen für einzelne Segmente viel einfacher, wenn die Unterscheidungen vorhanden sind. Die Betrachtung der Kunden als separate Zielgruppen ermöglicht es den Unternehmen, auf effiziente und wirkungsvolle Weise Studien durchzuführen, Strategien zu formulieren, Fortschritte zu überwachen und Folgemaßnahmen zu ergreifen.
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