Optimieren Sie die Kundenbindung mit Zams prädiktiver Analytik
Hintergrund: Die durchschnittliche jährliche Abwanderungsrate in der SaaS-Branche liegt bei 20-30%, daher ist es wichtig, riskante Kunden im Voraus zu identifizieren.
- Prozess der Umsetzung::
- Datenintegration: Verbindung zu Kundendatenquellen (z. B. Snowflake, HubSpot, Produktdatenbanken)
- Abwanderungsmodellierung: Wählen Sie die Vorlage "Abwanderungsvorhersage" auf dem Bildschirm "Analysen":
- Zielkundensegmente (z. B. aktive Nutzer/anstehende Verlängerungen)
- Schlüsselkennzahlen (Häufigkeit der Anmeldung, Nutzung von Funktionen usw.)
- Zeitrahmen (6 Monate historischer Daten empfohlen)
- Richten Sie eine automatische Reaktion ein: Wenn das System einen Kunden mit hohem Risiko identifiziert:
- Automatisches Senden von Slack-Benachrichtigungen an Kundenerfolgsteams
- Erstellen von Entwürfen für personalisierte Rückgewinnungs-E-Mails (mit Angebotspaketen)
- Tagging und Erstellen von Folgeaufgaben in CRM
- fortgeschrittene Fähigkeit::
- Kombinieren von NPS-Bewertungsdaten zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit
- Einrichtung eines abgestuften Frühwarnsystems (30-Tage/60-Tage/90-Tage-Risiko)
- Verknüpfung mit dem Finanzsystem, um differenzierte Strategien für unterschiedliche ARPU-Kunden zu entwickeln
Ein Beispiel: Ein SaaS-Unternehmen verzeichnete nach dem Einsatz der Lösung eine um 15 Prozentpunkte höhere Kundenbindung.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelZams: eine KI-Plattform für intelligente Körper zur Automatisierung von Vertrieb und Betrieb in UnternehmenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Kundenbindung in SaaS-Unternehmen verbessert werden?
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil