Optimalisert styring av kundedialog
Kundedialog er både en kostnad og en verdikilde. I store organisasjoner skjer dialogen på tvers av mange kanaler og team, noe som gjør det krevende å se helheten og handle presist. Ofte reagerer man først når kunden allerede er misfornøyd - eller borte.
Ved hjelp av maskinlæring kan kundedialog analyseres med et tydelig prediktivt perspektiv. Churn-modeller estimerer sannsynligheten for kundefrafall basert på endringer i adferd, dialogmønstre, kjøpshistorikk og serviceopplevelser. Dette gir mulighet til å sette inn tiltak tidlig, når de faktisk har effekt.
Kundenes forventede levetidsverdi
Samtidig estimeres kundens forventede levetidsverdi. Når dialogen kobles til fremtidig verdi, blir det mulig å prioritere innsats mer presist. Kundesegmentering går fra grove kategorier til dynamiske vurderinger basert på potensial, risiko og sannsynlighet for videre kjøp.
I praksis brukes også modeller for kjøpssannsynlighet og collaborative filtering for å foreslå relevante produkter eller tjenester. Dette gir kundedialog som oppleves mer relevant, samtidig som treffsikkerheten i både salg og service øker.
Kundeprosjekter
Hos større B2C-virksomheter har denne typen løsninger bidratt til redusert churn, bedre prioritering i kundeservice og tydeligere sammenheng mellom dialogtiltak og faktisk lønnsomhet. Felles for prosjektene er at verdien ikke ligger i modellen alene, men i hvordan innsikten tas i bruk i hverdagen.
Neste steg for mange er å få svar på et enkelt, men viktig spørsmål: Hvilke kunder bør vi egentlig bruke mest tid på – og hvorfor?
Vil du vite mer? Ta kontakt med oss.
Frode Stenstrøm
Hei! Jeg hjelper deg med analyse og maskinlæring. Ta kontakt, så tar vi en prat!
