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ANALISE O COMPORTAMENTO ANTES DE CHEGAR A UM PONTO SEM VOLTA Os seres humanos são criaturas de hábitos. Temos padrões que gostamos de seguir, quanto mais você conhece alguém, mais padrões você observa. É assim que os super-heróis sempre parecem saber o que seu rival fará a seguir ou onde estará — eles sabem como os rivais agem.
Em vez de gerenciar o risco de inadimplência analisando padrões conhecidos que oferecem sinais de alerta antecipados, a abordagem mais comum é a reativa, com foco em clientes que já atrasaram pagamentos 9 . No entanto, essa abordagem reativa não entra em ação até que sua empresa já tenha sofrido prejuízos.
As empresas de telecomunicações, como a maioria dos negócios, dependem da popularidade para operar. Infelizmente, muitas telcos têm um problema de retenção — cerca de três quartos dos novos clientes de redes vêm de um prestador diferente 10 , muitas vezes devido a fatores como experiências negativas e a intensa concorrência no setor. Entre a receita abandonada e os altos custos de aquisição, que podem chegar a mais de USD 500 por cliente 11 , manter as taxas de rotatividade atuais é um resultado que impactará seus números de receita. Então, o que você pode fazer se, como a maioria das telcos, sofre com altas taxas de rotatividade? Desenvolva as estratégias de retenção mais avançadas do setor. Ao avaliar as estratégias de retenção, você tem uma oportunidade única de aumentar o valor vitalício para o cliente de seu portfólio,
não apenas por meio de relacionamentos mais longos com eles, mas também pela otimização e personalização de planos, produtos e opções de financiamento. Para ter um plano de retenção de clientes mais impactante, inclua os seguintes elementos: • Análise orientada por dados para otimizar preços, maximizações e vendas cruzadas • Mais personalização para melhorar a experiência do cliente
Use seus superpoderes de dados para insights comportamentais
Uma oportunidade de melhoria é aproveitar o score comportamental, que alerta você sobre os primeiros sinais de risco e, por sua vez, aciona
monetário das compras para avaliar o risco – isso mudou? • Geolocalização: se um cliente vivia em um arranha-céu de um bairro nobre, mas mudou-se para a periferia, isso pode indicar dificuldades financeiras. Os melhores insights comportamentais para sinalizar possíveis inadimplências futuras vêm de sistemas que podem: • Extrair dados de várias fontes para uma avaliação mais precisa • Fornecer modelagem de risco flexível facilmente ajustável • Sintetizar dados comportamentais para obter sinais de crédito
processos de pré-inadimplência para ajudar a minimizar as perdas. Isso pode ser potencializado por meio de uma análise comportamental detalhada, que fornece insights mais aprofundados sobre a saúde financeira de um cliente do que apenas o histórico de pagamentos, e ajuda a avaliar o processo de intervenção mais eficaz que você pode adotar para minimizar as perdas. Colete dados comportamentais durante o ciclo de vida do cliente desde a integração e analise-os para observar as contas com maior probabilidade de inadimplência. A revelação de dados comportamentais pode incluir: • Padrões de compra: usando a análise RFM, observe as datas de aquisição mais recentes, a frequência e o gasto
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