Naar inhoud

Klantbehoud door klantinzicht; wat analytische CRM kan doen tegen klantverlies

Om klantverlies tegen te gaan of te verminderen is kennis nodig.
Heeft u zicht op nieuwe klanten? Waar ze vandaan komen en hoe groot de portemonnee is die ze meenemen? Vast! Maar heeft u ook enig idee welke klanten uw bedrijf weer verlaten? Waarom ze besluiten te vertrekken? Veel bedrijven hebben geen idee wie deze mensen zijn en hoe ze de achterdeur dicht kunnen houden. Hoe u met behulp van analytische CRM deze mensen wel in kaart kunnen brengen én binnen kunt houden, leest u hier!

Waardeoptimalisatie is uw doel

Naar welke heilige graal bent u op zoek: een groter klantenbestand of meer bestedingen per klant? En in het laatste geval: wilt u bestaande klanten gemiddeld meer laten besteden of wilt u uw klanten langer vasthouden zodat hun totale bestedingen groeien? Op het eerste gezicht zegt u misschien ja op alle vragen. Maar dat hoeft niet altijd de beste keuze te zijn.

 

In het boek "CRM in de praktijk" maakt auteur Sjors van Leeuwen duidelijk welke strategieën een organisatie kan volgen om de totale klantwaarde te optimaliseren. Hij gebruikt hiervoor het waardeoptimalisatiemodel (zie illustratie). Hierin komen drie groeistrategieën aan bod: groei in aantal klanten, in opbrengsten per klant of in klantduur.

 

Waardeoptimalisatiemodel

 

Welke strategie voor uw organisatie de beste is, hangt af van veel factoren. Toch is er één waarheid die in veel gevallen opgaat, namelijk dat het goedkoper is om een bestaande klant te behouden dan om een nieuwe klant te werven. Dat maakt het tegengaan van klantverlies voor veel organisaties zinvol. Het is dan ook niet toevallig dat er in veel organisaties steeds meer aandacht komt voor het ‘dicht houden van de achterdeur', oftewel retentie.

 

Klantbehoud door klantkennis

Om klantverlies tegen te gaan of in elk geval tot een minimum te beperken is kennis nodig; kennis over het klantverloop, over beweegredenen van klanten om te vertrekken en over uw concurrentiepositie. Het opstellen van rapportages en doen van (ex-)klantonderzoek kan dan ook een eerste stap zijn om deze belangrijke inzichten te verwerven. Dit is eigenlijk een eerste fase van analytische customer relationship management (CRM). Vergeet naast deze getalsmatige inzichten niet simpelweg uw klanten te vragen waarom ze weg willen, bijvoorbeeld wanneer ze een contract opzeggen. Deze kwalitatieve informatie kan veel toevoegen aan uw kwantitatieve inzichten.

 

Wie vormt uw risicogroep?

Als verdieping op standaard rapportages kunt u inzoomen op de probleemgroep: gechurnde (vertrokken) klanten. Een eerste stap is het maken van een klantprofiel. Hiervoor is het nodig om te identificeren welke klanten in het verleden zijn vertrokken. U kunt dat afleiden uit contractopzeggingen, of uit gedaalde of verdwenen bestedingen en dergelijke. Als u voldoende van dat soort klanten in uw database kan terugvinden, kunt u die gegevens verrijken met profielgegevens om er achter te komen wat voor soort bestaande klanten uw risicogroep vormen. Wat voor producten hadden ze, wat waren hun omzetten en orderfrequenties? Uit welke regio's, branches en welstandsgroepen kwamen ze?

 

Als u zo'n profiel op een gestructureerde en reproduceerbare manier opstelt, is het nog maar één stap naar een dramatische omdraaiing van trends en inzichten in uw voordeel: het voorspellen van churn, in plaats van het lijdzaam volgen van stijgend klantverlies in uw grafieken. Met een goed voorspelmodel kunnen data analisten klantgroepen selecteren die een verhoogde kans maken om bij u te vertrekken. Men houdt het profiel van de risicogroep langs de database van bestaande klanten en maakt daarmee de risicogroep zichtbaar. Goede modellen kunnen u een soort twintig-tachtig verhouding opleveren: twintig procent van de klanten die verantwoordelijk is voor tachtig procent van de voorspelde churn. Maar ook met minder scherpe verhoudingen heeft u een prima groep om in uw activiteiten op te focussen.

 

Hierop zijn nog verdere aanscherpingen mogelijk. Denk aan het combineren van churnkans en klantwaarde om te komen tot een life time value berekening per klant. U verkrijgt hiermee op individueel klantniveau inzicht in wat een klant naar verwachting waard is op langere termijn. Wilt u weten waar uw financiële risico's het grootst zijn, dan kunt u simpelweg de churnkans per klant (uit het voorspelmodel) vermenigvuldigen met zijn jaaromzet. Het resultaat is inzicht in de value at risk.

 

Inzicht in wie de risicogroep vormt kunt u ook inzetten bij de werving van nieuwe klanten, door de risicogroep hierbij niet actief te werven. Gebruik bijvoorbeeld in uw werving alleen nog maar de media en aanbiedingen via welke u tot nu toe juist trouwe klanten heeft binnengehaald.

 

Uw gereedschapskist

Om analytische CRM in te zetten voor retentiedoeleinden heeft u een aantal zaken nodig. Ten eerste een goede database, liefst met historische gegevens. Wat daar allemaal bij komt kijken voert te ver voor dit artikel - zie andere artikelen hierover op ITcommercie. Vervolgens heeft u analytische software nodig om de goudaders uit al die data te vinden, en data analisten die met die software en vraagstelling overweg kunnen (zie ook hier). Tenslotte is business-kennis onontbeerlijk om de juiste conclusies te trekken. Alle opgedane kennis vormt de basis voor uw verdere activiteiten. Die kunnen variëren, afhankelijk van de uitkomsten van uw analyses. Op welke terreinen is de meeste winst te behalen: concurrentieverhoudingen, servicegraad, wervingskanalen, productmigraties, contractbehandeling, enzovoort.

 

Loyaltycase van DM Drugstore

DM Drugstore, een retailketen die actief is in elf Europese landen, heeft ervaring met het inzetten van verschillende soorten analyses en onderzoeken ten behoeve van loyalty activiteiten. ITcommercie vroeg Daan den Hollander om uitleg. Den Hollander is marketingmanager Benelux bij Microstrategy, een dienstverlener gespecialiseerd in business intelligence (BI).

 

Welk doel had DM Drugstore voor ogen, toen men wilde starten met analytische CRM?

"DM Drugstore wilde klanten steviger binden aan hun merk en hun winkels. Het doel was om de winkels van DM Drugstore tot de favoriete locatie te maken voor het doen van drogisterijaankopen."

 

Hoe hebben ze dat aangepakt?

"Het onderzoek dat ze zijn gestart is eigenlijk te splitsen in twee soorten. Enerzijds zijn ze zich intensiever op klantbeleving gaan richten. Hiertoe zijn ze gaan volgen, vastleggen en analyseren hoe klanten de winkels van DM Drugstore percipieerden en ervoeren. Anderzijds zijn er ‘hardere' gegevens gemeten, zoals retentiegraad, promotie-effecten, aankoopbedragen, concurrentiepositie en dergelijke."

 

Wat voor soort analyses zijn toegepast?

"Zogenaamde winkelmand analyses hebben inzicht opgeleverd in de bestedingen van klanten. In combinatie met klantsegmentaties brachten die belangrijke inzichten aan het licht: waar zaten kansen, waar bedreigingen? Gedetailleerde responsanalyses lieten zien wat de effecten waren van promotieactiviteiten. Door deze drie soorten analyses te combineren en de uitkomsten met elkaar in verband te brengen kwamen ze veel te weten."

 

Wat waren de belangrijkste uitkomsten?

"Een hele belangrijke bevinding betrof de klantbeleving. De Duitse drogisterijenbranche kenmerkt zich door ongeveer zestig procent prijskopers. We kwamen er door onze analyses achter dat slechts voor tien procent van de klanten van DM Drugstore prijs de doorslaggevende reden was om hier hun aankopen te doen. Die kennis bood veel mogelijkheden."

 

"Om het gestelde doel te bereiken - een hogere loyaliteit en retentiegraad - werd een loyaliteitsprogramma gestart. Hier maakte de klantenkaart met alle daaraan gekoppelde activiteiten en mogelijkheden een belangrijk onderdeel van uit. Die activiteiten bleken zeer succesvol: 93 procent van de kaarthouders deed minstens één aankoop in de laatste 12 maanden. Op meerdere niveaus bleek de klantenkaart effectief: kaarthouders lieten bestedingen zien die gemiddeld zestig procent hoger lagen dan die van niet-kaarthouders."

 

Zijn er nog andere inzichten opgedaan?

"Ja, over de communicatie met klanten. Een bombardement van e-mails wordt niet gewaardeerd; voorzichtigheid is geboden om klanten niet te irriteren. Dat vraagt dus om een goed evenwicht, en vooral om het doen van goede, klantspecifieke aanbiedingen. Goede analyses dragen hieraan bij."

 

Wat is de belangrijkste conclusie die DM Drugstore heeft getrokken over retentie en analytische CRM?

"Emotionele binding van klanten met de organisatie staat aan de basis van langdurig succes. Het behoort daarmee tegenwoordig tot één van de belangrijkste targets die het management kan stellen. Deze kwalitatieve benadering van het verhogen van efficiency, omzetten en winst steunt op kwantitatieve inzichten. Deze zijn te verkrijgen door gestructureerde en bestuurbare CRM analyses."

Bron: Customer Talk
0

Reacties

Logo CustomerTalk

Cookie-instellingen

CustomerTalk maakt gebruik van cookies voor een optimale gebruikerservaring.

Graag vragen wij je toestemming voor het plaatsen van deze cookies.

Accepteren Meer informatie