Älykäs asiakkuuden­hal­lin­ta – ennusta ja minimoi asiakaspois­tu­maa tekoälyn avulla

Miten asiakkuuden hallinnasta saadaan älykkäämpää? Asiakkuuden hallinnasta tulee älykästä esimerkiksi, kun asiakasvastaavan tai myyjän päivittäin tekemien päätösten tueksi tuodaan luotettavia dataan pohjautuvia ennusteita sekä helposti tulkittavaa tietoa. Lue, kuinka yhdistimme koneoppimisratkaisuun perustuvat asiakaspoistuman ennusteet osaksi päivittäistä päätöksentekoa ja käytössä olevaa asiakkuudenhallintajärjestelmää.

alykas-asiakkuudenhallinta-ennusta-ja-minimoi-asiakaspoistumaa-tekoalyn-avulla.jpg

Kaikki hyöty irti asiakasda­tas­ta koneoppimisrat­kai­sui­den avulla

Vaikka dataa kerätään monissa yrityksissä tänä päivänä aikaisempaa enemmän, usein tilanne myyjän tai asiakkuudesta vastaavan henkilön arjessa on kuitenkin tämä:

  • Kokonaisnäkymä asiakkuuteen puuttuu. Myynti tekee omia toimiaan, asiakaspalvelu toista ja markkinointi kolmatta.

  • Asiakkuuksia koskeva data on hajallaan ja se on monimuotoista. Datan yhdistely manuaalisesti on vaikeaa ja sitä on haastavaa analysoida kokonaiskuvan saamiseksi.

  • Asiakasdataa on valtava määrä, eikä sen hallinta ja käsittely ihmisvoimin ole järkevää.

  • Asiakasdataa on vaikea hyödyntää päivittäiskäytössä, eikä se siksi tue riittävästi proaktiivista asiakastyötä ja myyntiä nykyasiakkaiden säilyttämiseksi.

Mutta, miten asiakkuuksien hallinnasta tehdään älykkäämpää datan ja koneoppimisratkaisuiden avulla? Hyödyntämällä koneoppimisratkaisuja voit tuottaa asiakkuuden tilasta kertovia ennusteita, ja liittää ne osaksi päivittäin käytössä olevia asiakkuudenhallinnan järjestelmiäsi. Näin mahdollistat aidosti älykkään asiakkuudenhallinnan ja datan hyödyntämisen osana päätöksentekoa.

Tällainen älykäs asiakkuudenhallinta käynnistää kokonaan uuden vaihteen datan hyödyntämisessä ja sitä kautta asiakkuuksien hoidossa.

Näin asiakaspois­tu­maa ennustava koneoppimis­rat­kai­su tukee älykästä asiakkuuden­hal­lin­taa – 3 muutosta entiseen

Koneoppimisratkaisujen avulla suuri määrä dataa on mahdollista käsitellä nopeasti, luotettavasti ja tehokkaasti oikeanlaiseksi myyntityötä ja asiakkuuden hoitoa tukevaksi informaatioksi.

Koneoppimisen käyttökohteita löytyy yrityksestä ja sen toimialasta riippuen useita. Asiakaspoistuman ennustaminen on yksi tyypillisimmistä koneoppimisen käyttökohteista. Asiakaspoistumaa onkin pyritty ennustamaan koneoppimisen keinoin jo pitkään, mutta ennusteet ovat usein jääneet liiketoiminnasta irrallisiksi ratkaisuiksi.

Suurin hyöty asiakaspoistuman ennustamisessa koneoppimisen avulla saadaan yrityksissä ja toimialoilla, joissa asiakasdataa ja asiakkuuksia on paljon, kuten esimerkiksi energia- ja vakuutusalalla toimivat yritykset.

Listasimme 3 merkittävintä hyötyä, jotka saat, kun ennustat asiakaspoistumaa tekoälyn avulla:

  1. Kokonaisnäkymä asiakkuuteen – tukea päätöksentekoon ja henkilökohtaisempaa palvelua

    Tekoäly ja koneoppimisen ratkaisut yhdistelevät toisistaan irrallisia, mutta asiakapoistuman kannalta tärkeitä, asiakasdatalähteitä ja analysoivat niistä koottua valtavaa datamassaa. Tekoälyn avulla saat informatiivisia ennusteita ja arvioita asiakkuuksien tilasta, mikä auttaa muodostamaan kokonaiskuvan asiakkuudesta.

    Saat asiakastiedot ja -ennusteet helposti esille asiakaspalvelutilanteessa ja pystyt valitsemaan niiden perusteella oikeat keinot asiakkuuksien hoitoon. Palvelet asiakkaita nopeammin ja henkilökohtaisemmin – voit ehdottaa asiakkaalle sopivia tuotteita ja palveluja esimerkiksi asiakkaan ostotottumukset, asiakassuhteen kesto ja asiakaskäyttäytymistä koskeva data huomioiden.

  2. Proaktiivinen ote asiakkuuksien hallintaan – reaaliaikaista tietoa ja kykyä ennakoida, suosituksia jatkotoimenpiteistä

    Tekoäly mahdollistaa sen, että myynnistä ja asiakaspalvelusta tulee entistä proaktiivisempaa: Kun asiakasdataa voidaan käsitellä reaaliajassa, tunnistetaan riskit nopeasti, ja niihin reagointi oikea-aikaisesti on myös mahdollista.

    Osana operatiivisia työkaluja asiakaspoistuman ennustaminen ei ole irrallinen kokonaisuus, vaan ratkaisu pystyy tukemaan päivittäisessä päätöksenteossa. Saat näytöllesi erilaisia koonteja asiakkuuksien tilasta sekä automaattiset hälytykset, kun asiakkuuden poistumariski kasvaa.

  3. Strategista myyntiä monipuolisten ennusteiden avulla - luotettavuutta ja laaja-alaista näkemystä datan avulla

    Monipuoliset ennusteet asiakaspoistumasta auttavat myös strategisessa myynnin ja asiakkuuden suunnittelussa. Monipuoliset ennusteet avaavat mahdollisuuden tarkastella pitkällä aikavälillä esimerkiksi, millaisissa tilanteissa asiakaspoistuma on vähäisempi tai suurempi tai mitkä asiakkaat harkitsevat asiakkuuden päättämistä ja miksi.

    Kone laskee tarkat luvut siitä, ketkä ovat yrityksen arvokkaimmat ja tyytyväisimmät asiakkaat ja kuinka suuren osan ne tuovat liikevaihdosta. Kun voit tarkastella dataa eri näkökulmista, voit suunnitella, mihin asiakasryhmiin tulee panostaa ja miten. Hyödyt ovat selvät: kasvatat myyntiä, lisäät asiakastyytyväisyyttä ja parannat liiketoiminnan tulosta. Lue lisää blogistamme tarkemmin, kuinka kasvatat asiakkuuden elinkaaren arvoa tekoälyn avulla.

Fellowmindin ratkaisukon­sep­til­la asiakaspois­tu­man ennustaminen osaksi Dynamics 365 Sales -käyttöliit­ty­mää

Suurin hyöty koneoppimisratkaisuista saadaan, kun niiden avulla saadut, asiakkuuden tilasta kertovat, ennusteet ja tiedot pystytään yhdistämään osaksi päivittäin käytössä olevaa asiakkuudenhallinnan käyttöliittymää, esimerkiksi jo käytössä olevaa CRM-järjestelmää. Olemmekin eCraftilla rakentaneet nopeasti ja kustannustehokkaasti käyttöönotettavan ratkaisukonseptin asiakaspoistuman ennustamiseen.

Rakentamamme, teknisesti luotettava ja helposti käyttöönotettava, koneoppimisratkaisu asiakaspoistuman ennustamiseen on mahdollista liittää saumattomasti osaksi käytössä olevaa asiakkuudenhallinnan järjestelmää, kuten Microsoftin Dynamics 365 Sales -järjestelmää. Visuaalisesti esitetyt ja helposti tulkittavat ennusteet asiakaspoistumasta mahdollistavat vaivattoman tiedon hyödyntämisen osana päivittäistä asiakkuudenhallinnan ja myynnin työtä.

Palvelumuotoilun rooli on olennainen, kun haetaan tapaa, jolla koneoppimisen tuloksia halutaan hyödyntää sekä visualisoida yrityksen päivittäisessä päätöksenteossa. On mielekästä, että käyttäjät ymmärtävät mihin koneoppimisen tulokset perustuvat ja mitä niistä voidaan päätellä. Ajan kuluessa niin käyttäjä kuin koneoppimismallikin harjaantuu, jolloin hyötyä päivittäisessä työssä voidaan edistää entisestään.

Asiakaspoistuman ennustamisen ratkaisussa huomioimme aina asiakaskohtaiset tarpeet ja tavoitteet liiketoiminnalle. Ratkaisun mittakaava voi aluksi olla pienempi. Koneoppimisratkaisumme perustana oleva AI Platform -alusta mahdollistaa ratkaisun kehittämisen ja uusien lisäominaisuuksien käyttöönoton kustannustehokkaasti ja nopeasti myös myöhemmässä vaiheessa.

 

Asiakkuudenhallinnasta tulee älykästä, kun koneoppimisratkaisun avulla tehdyt ennusteet saadaan osaksi jo käytössä olevaa asiakkuudenhallinnan käyttöliittymää, kuten CRM-järjestelmää. Helposti tulkittavat mittaristot ja visuaaliset elementit tekevät esitetystä tiedosta helposti ymmärrettävää ja auttaa valitsemaan myös kunkin asiakkuuden kannalta kannattavia jatkotoimenpiteitä.

customer+365.jpg

Haluatko lisätietoja?

Kiinnostuitko tekoälyn ja koneoppimisratkaisuiden tarjoamista mahdollisuuksista osana älykästä asiakkuudenhoitoa ja asiakaspoistuman ennustamista? Ota meihin yhteyttä, autamme yritystäsi alkuun tekoälyn ja koneoppimisratkaisuiden hyödyntämisessä. Kerromme mielellämme myös, kuinka yhdistää koneoppimisratkaisut osaksi yrityksenne olemassa olevia asiakkuudenhallinnan järjestelmiä, kuten Microsoftin Dynamics 365 Sales -kokonaisuutta.

Rami Jahkonen

Ramilla on yli 15 vuoden kokemus yritysten erilaisista tiedolla johtamisen hankkeista sekä asiakkaan että toimittajan roolissa. Hän toimii Fellowmindilla erityisvastuualueenaan yritysten data- ja analytiikkaratkaisut. Ramin tavoite on saada organisaatioissa aikaan tietoon pohtautuvia parempia päätöksiä. Hänen kokemuksensa perusteella tavoitteeseen pääsyä edesauttaa yhteinen näkemys ja uskallus haastaa vallitsevia olettamuksia. Ota yhteyttä Ramiin: rami.jahkonen@fellowmind.fi