Churn analizi nedir? Müşteri segmentasyonu nasıl yapılır?
Müşterilerinizin satın alma davranışlarını gözden geçirerek, sizinle çalışmayı bırakma ihtimali olan müşterilere ait profilleri belirleyip, terk etme olasılığı yüksek olanları önceden tahmin etme işlemine (Churn) müşteri kaybı analizi diyoruz. Yeni bir müşteri bulmanın var olan müşterilerinizi elde tutmaktan çok daha yüksek maliyetli olduğunu düşünürseniz müşteri kaybı analizinin ne kadar önemli bir çalışma olduğunu görebilirsiniz. Bu analiz artık stratejik karar verme ve planlama yetkililerinin sıklıkla kullandığı bir araç haline gelmiştir.
Son yıllarda rekabetin giderek arttığı, müşterilerin kolaylıkla başka alternatifler bulabildiği ve bu nedenle firmaların zarar ettiği lojistik sektöründe, churn analizi daha da önem kazanmıştır. Churn analizi, sizinle çalışmayı bırakma olasılığı olan müşterileri önceden tahmin ederek, şirketinize bu müşterilerin ayrılmasını engellemeyi hedefleyen çeşitli kampanyalar oluşturma imkanı sunar. Churn analizi için veri madenciliği, yapay zekâ ve makine öğrenme teknikleri kullanılmaktadır.
Müşteri kaybı oranınızı (Churn rate) analiz etmeniz, elinize geçecek bir takım yüzdelik dilimlerinden çok daha fazlasını görmenizi sağlar. Bu, müşterilerinizin sizinle çalışmaktan vazgeçme eğiliminde olduklarını anlamak ve onlar daha sizi terk etmeden önleyici faaliyetlerde bulunabilmenizi sağlayacaktır. Bu şekilde olası kayıpları engelleyerek sadık müşteri oranınızı artırabilirsiniz.
Analiz yapmaya müsait bir veri seti oluşturmak için öncelikli olarak müşteri segmentasyonu yapmanız gerekmektedir. Müşteri segmentasyonu churn analizinin ilk adımıdır. Müşterilerinizi birçok farklı şekilde kategorize edebilirsiniz. Ortak satın alma davranışları gösteren müşterilerinizi gruplamak en bilinen yöntemlerden biridir. RFM analizi olarak da bilinen bu yöntemle hızlı bir şekilde müşterilerinizi segmente edebilirsiniz. RFM üç İngilizce sözcüğün baş harflerinden oluşan bir kısaltmadır,
R = Recency, müşterinizin verdiği son siparişten bugüne kadar geçen süre.
F = Frequency, müşterinizin sipariş verme sıklığı.
M = Monatery, müşterinizin verdiği siparişlerin toplam parasal değeri.
Bahsi geçen veriler ile müşterilerinizi segmente ettiğinizde 3 değerin de en yüksek olduğu segment şampiyon olarak anılan en iyi müşteriler grubudur. Belirleyeceğiniz yüzdelik baremleri ile çok daha farklı segmentler elde edebilirsiniz.
Segmentasyon sonrası müşterilerinizin sipariş verme aralıklarını ve sipariş miktarlarını baz alan şablonlar ile potansiyel churn kuralları belirlenir. Buradaki en zorlayıcı hedef spot müşterileri churn sürecinden ayıklayabilmektir. Yine benzer müşteri davranışı şablonları ile hangi noktada müşterinin sizi terk etme eğilimine girdiğini belirlemek gerekmektedir.
Kural setlerinizi oluşturduktan sonra, faaliyet dönemleri sonunda oluşacak bir raporla potansiyel churn yapabilecek müşteriler listelenebilir. Bu dönemler şirketten şirkete değişiklik gösteren sürelerdir ama genelde haftalık ve aylık değerlendirmeler yapılır. Bundan sonraki süreç tamamen müşteriyi içeride tutmak için yapacağınız kampanyalar ile ilgilidir.
Saas gibi abonelikli iş modellerinde terk eden müşteriyi bulmak çok kolaydır. Müşteri aboneliğini sonlandırmak için bir form doldurmak zorundadır. Dilediğiniz kampanyayı buradan yayınlayabilir ve churn oranını düşürebilirsiniz fakat lojistik gibi hizmet satışı gerçekleştirilen iş modellerinde müşteri davranış şablonları oluşturmak ve bu şablonlara takılanlar için kampanya düzenlemek zorundayız. Maalesef lojistik iş modelindeki birçok konuda olduğu gibi churn konusunda da çok karmaşık bir analiz süreci gerekmektedir.
Var olan müşteriyi sadık müşteri kategorisine taşımak ve churn oranını düşürmek şirketlerin başlıca KPI hedeflerinden olmalıdır. Bu analizleri yapabilmek ve KPI hedeflerini tutturabilmek için Analitik CRM, iş zekâsı ve veri ambarı gibi temel bazı bileşenlere sahip olmanız gerekmektedir. Tüm bu alt yapıya Tmaxx platformu ile erişebilir ve müşteri kaybı oranınızı minimuma indirebilirsiniz.
Diğer makalelerimizi okumak için aşağıdaki linke tıklayarak web sitemizi ziyaret edebilirsiniz.
