Wykorzystywanie predykcji

Model przewidujący churn lub LTV nie tworzy żadnej wartości, dopóki nie zmieni działań marketingowych. Wykorzystanie predykcji oznacza włączenie wyników do kampanii, budżetów i doświadczeń klientów.

Ta ostatnia lekcja pokazuje, jak przekształcić predykcje dla poszczególnych klientów w działania utrzymaniowe, ustalanie stawek na podstawie wartości i mierzalny lift.

Zamiast optymalizować platformy reklamowe pod kątem ogólnych konwersji, należy przekazywać przewidywane LTV jako wartość konwersji. Platforma zacznie wtedy pozyskiwać klientów o wysokiej wartości, a nie tylko tanie kliknięcia.

To najbardziej efektywne zastosowanie predykcyjnego LTV: wydatki reklamowe automatycznie przesuwają się w stronę odbiorców podobnych do najbardziej dochodowych klientów.

Gdy klient o wysokiej wartości przekroczy próg ryzyka churn, należy uruchomić działanie, zanim odejdzie: osobisty kontakt, korzyść lojalnościową lub wskazówkę dotyczącą korzystania z produktu.

Kluczowe znaczenie ma czas. Reakcja przy pierwszym sygnale ostrzegawczym jest znacznie tańsza i skuteczniejsza niż próba odzyskania klienta, który już odszedł.

Rabaty zmniejszają marżę, dlatego należy dopasowywać ich wysokość do wartości klienta i ryzyka. Kupon rabatowy 25% dla lidera, który i tak dokonałby zakupu, oznacza zmarnowaną marżę.

Agresywne zachęty należy rezerwować dla klientów o wysokiej wartości i wysokim ryzyku, a osobom, które nie potrzebują obniżki ceny, oferować korzyści niematerialne (wcześniejszy dostęp, status).

Predykcje napędzają automatyczne ścieżki. Nowi klienci trafiają do procesu wdrożeniowego, klienci zagrożeni odejściem do kampanii odzyskiwania, a liderzy do programów rekomendacji i działań promujących ambasadorów marki.

Każda ścieżka jest uruchamiana na podstawie wyników predykcyjnych, dzięki czemu klienci otrzymują komunikat dopasowany do przewidywanego stanu, a nie identyczną wiadomość wysyłaną do wszystkich.

Wskaźniki skłonności pokazują kolejny najlepszy produkt dla każdego klienta. Należy rekomendować produkt, który klient najprawdopodobniej kupi, a nie ten, który ma dla firmy najwyższą marżę.

Dopasowanie rekomendacji do przewidywanych intencji zwiększa konwersję i średnią wartość zamówienia, a jednocześnie zachowuje trafność doświadczenia zamiast wywierać presję.

Wykorzystywanie predykcji oznacza także wiedzę o tym, kiedy nie wydawać pieniędzy. Należy wykluczać z ofert utrzymaniowych klientów, którzy prawdopodobnie i tak pozostaną, oraz ograniczać wydatki na segmenty o niskim LTV.

Uwalnia to budżet dla odbiorców, w przypadku których działanie rzeczywiście zmienia wynik, poprawiając ogólny zwrot z inwestycji marketingowej.

Najtrudniejszym elementem jest udowodnienie, że to działanie spowodowało wynik. Zawsze należy pozostawić grupę kontrolną, która nie otrzyma żadnej interwencji.

Porównanie retencji lub przychodu między grupą objętą działaniem a grupą kontrolną pozwala wyodrębnić rzeczywisty przyrost, oddzielając faktyczny wpływ od klientów, którzy pozostaliby niezależnie od podjętych działań.

Predykcje tracą dokładność wraz ze zmianą zachowań klientów. Należy przekazywać rzeczywiste wyniki z powrotem do modelu, aby uczył się, które działania zadziałały, i ponownie kalibrował swoje wyniki.

Ta pętla — od predykcji przez działanie i pomiar po ponowne trenowanie — odróżnia statyczny raport od działającego systemu marketingu predykcyjnego.

Należy uważać na nadmierną liczbę interwencji: zasypywanie klientów zagrożonych odejściem ofertami może przyspieszyć churn. Trzeba również dbać o sprawiedliwość, aby modele niesprawiedliwie nie wykluczały żadnych grup.

Modelu nigdy nie należy pozostawiać bez kontroli. Trzeba monitorować dryf i wstrzymać automatyczne działania, jeśli dokładność predykcji spadnie poniżej akceptowalnego progu.

Dojrzały program przewiduje LTV i churn dla każdego klienta, segmentuje klientów według wartości i ryzyka, a następnie kieruje każdego do właściwego działania z właściwą ofertą.

Mierzy inkrementalny lift względem grup kontrolnych i stale ponownie trenuje modele. Ta zamknięta pętla przekształca LTV ze wskaźnika w przewagę konkurencyjną.

Wykorzystanie predykcji oznacza ustalanie stawek na podstawie wartości, zapobieganie churn uruchamiane po przekroczeniu progu, oferty dopasowane do wartości, spersonalizowane ścieżki cyklu życia oraz sprzedaż krzyżową opartą na wskaźnikach skłonności.

Należy wykluczać działania tam, gdzie byłyby nieefektywne, potwierdzać wpływ za pomocą grup kontrolnych i domykać pętlę przez ponowne trenowanie modeli na podstawie wyników. W ten sposób kończy się droga od zdefiniowania LTV do prowadzenia predykcyjnego systemu marketingowego.