שילוב למידת מכונה לניבוי ומניעה של נטישת לקוחות

זמן קריאה: 4 דקות

נטישת לקוחות היא אתגר משמעותי עבור אינספור עסקים, חברות וארגונים. כלל ידוע הוא שהמשאבים הכרוכים בגיוס לקוחות חדשים גבוהים בהרבה מאלה שכרוכים בשימור לקוחות קיימים; ולכן השאיפה היא למנוע ככל האפשר נטישה של לקוחות. החדשות הטובות הן שהתפתחויות טכנולוגיות שנעשו בשנים האחרונות מאפשרות לרתום את כוחן של הבינה המלאכותיות ולמידת המכונה כדי לזהות מבעוד מועד את הלקוחות שעומדים לנטוש, לפעמים אפילו לפני שהם עצמם חושבים על כך, ולבצע מאמץ ממוקד כדי לשכנע אותם להישאר.

מודלים מתוחכמים לחיזוי לקוחות בסיכון לנטישה

אחת הדרכים העיקריות בהן למידת מכונה יכולה לסייע במניעת נטישת לקוחות היא באמצעות חיזוי נטישה: אלגוריתמים מתוחכמים מסוגלים לנתח כמויות עצומות של נתונים הקשורים להיסטוריה של התנהגות לקוחות, כגון דפוסי רכישה, זמן תגובה לשירות, רמות שביעות רצון ופעילות באתר או באפליקציה. במקרים מסוימים אפילו אין צורך בכמויות גדולות של מידע כדי להפיק תובנות משמעותיות שיכולות להביא לשיפור ביכולת זיהוי הלקוחות בסיכון לנטישה, מה שהופך את למידת המכונה למתאימה גם לעסקים בינוניים ואפילו קטנים. בכל מקרה, אותם מודלים מזהים לקוחות בעלי סיכוי גבוה לנטוש. לדוגמה, במקרה של עסק עם מנויים שעושים שימוש באפליקציה כלשהי, מודל למידת מכונה יכול לזהות מתוך מכלול הנתונים את הלקוחות שתדירות השימוש שלהם בשירות הולכת ופוחתת, מה שעשוי לרמז על נטישה קרובה (למשל, שלא יחדשו את המנוי בחודש הבא).  

ניתוב דינאמי של שיחות לנציגים על בסיס מאפייני הלקוח

למידת מכונה יכולה לשפר את תהליך ניהול השיח עם לקוחות באמצעות ניתוב דינאמי של שיחות לנציגים המתאימים ביותר. במקום ניתוב אקראי, המערכת יכולה לנתח מאפיינים כגון היסטוריית רכישות, רמת שביעות רצון, ואפילו אלמנטים לא-מילוליים שעלו בשיחות קודמות (כמו הבעת כעס או הרמת קול בעצבים), ולהתאים את הנציג הנכון שיתמודד עם הלקוח הספציפי. כלומר, באופן כזה האלגוריתמים של למידת המכונה יכולים "לשדך" בין לקוח לבין נציג שירות שמתאים לו. למשל לקוח שבקושי מדבר עברית ומעדיף לדבר רוסית, שבעבר הביע אי שביעות רצון מהעובדה שהוא מועבר בין נציגי שירות שונים ללא אפשרות לתקשר איתם עד שהוא מגיע כמעט במקרה לאדם שמבין את שפתו, יוכל להגיע באמצעות נתב שיחות ישירות לנציג שירות דובר רוסית, וכך ירגיש יותר מוערך ויקבל שירות מותאם יותר, מה שמגביר את הסיכוי לשמר אותו. כך גם באופן כללי כל לקוח שמסומן כבעל פוטנציאל נטישה יוכל להיות מועבר ישירות לנציג שירות לקוחות שכבר הוכיח בעבר כי הצליח לשמר שיעור גבוה של לקוחות בעלי מאפיינים דומים. אגב, לעיתים גם לא צריך להמתין עד שהלקוח יתקשר למוקד השירות וינותב לנציג המתאים, ואפשר לבצע שיחות יזומות ללקוחות שמסומנים על ידי האלגוריתמים של למידת המכונה כבעלי פוטנציאל נטישה. 

תסריטי שיחה מותאמים אישית למקסום שימור לקוחות

לנציגי שירות יש כוח משמעותי לשמר לקוחות שנמצאים בסכנת נטישה, אך לא תמיד הם יודעים מראש כיצד להתאים את תסריט השיחה לצרכי הלקוח הספציפי. בזכות למידת מכונה ושימוש בבינה מלאכותית, הנתונים שנאספו על כל לקוח באופן פרטני יכולים לשמש ליצירת תסריט שיחה מותאם אישית למאפייני הלקוח. לדוגמה, אם לקוח מוטרד מעניין המחיר, המערכת עשויה להציע לנציג שירות הלקוחות להציע הנחה. אם הלקוח הביע בעבר חוסר שביעות רצון מהשירות, או שהאלגוריתם מסיק על פי התנהגויות של לקוחות דומים שייתכן שזו הסיבה לנטישתו העתידית, המערכת עשויה להציע תסריט שיחה שעוסק בתלונות, וכך הלאה. בשורה התחתונה, תסריטי שיחה מותאמים אישית עשויים להגדיל באופן משמעותי ביותר את הסיכוי לשימור הלקוח בכך שהם יוצרים חוויה אישית ומענה מותאם לבעיותיו, ממש כאילו אותו נציג שירות "קרא את המחשבות" של הלקוח והכין עבורו פתרון מושלם עוד לפני שהלקוח בכלל הספיק לסיים את דבריו. 

אופטימיזציה של חוויית השירות על סמך משובי לקוחות

למידת מכונה לא רק מנבאת נטישת לקוחות, אלא גם יכולה לסייע באופטימיזציה מתמשכת של חוויית השירות על בסיס ניתוח משובי לקוחות. באמצעות מודלים ממוחשבים, בינה מלאכותית ועיבוד שפה טבעית (NLP), אלגוריתמים יכולים לנתח את המשוב של הלקוחות מן השיחות, הביקורות והמשובים שנמסרים לאחר אינטראקציות עם שירות הלקוחות. המידע הזה משמש להפקת תובנות לגבי נקודות תורפה בשירות ולתיקונן, כך שהשירות משתפר עם הזמן. לדוגמה, אם הזכרנו בתחילת הדברים לקוח שמסומן על ידי האלגוריתם כבעל פוטנציאל נטישה משום שתדירות השימוש שלו באפליקציה הולכת ופוחתת, ובשל כך הוצע לנציג שירות תסריט שיחה לפיו כדאי להציע ללקוח הנחה גדולה בעת חידוש המנוי בפעם הבאה – האלגוריתם יעשה שימוש בתגובה של הלקוח על מנת להשתפר בעתיד: אם ההצעה הצליחה לשמר את הלקוח, קיים סיכוי שהאלגוריתם יחזור על הצעה דומה עבור לקוחות בעלי מאפיינים דומים. אם ההצעה לא הצליחה, האלגוריתם עשוי להציע פתרונות אחרים בעתיד. 

סיכום

למידת מכונה ובינה מלאכותית הן כלים רבי עוצמה לחיזוי ומניעת נטישת לקוחות. על ידי ניתוח התנהגות לקוחות, ניתוב דינאמי לנציגים מתאימים, תסריטי שיחה מותאמים ואופטימיזציה על סמך משובי לקוחות, עסקים יכולים לשמר לקוחות בצורה יעילה יותר תוך שמירה על חוויית לקוח חיובית לאורך כל הדרך. אומניטלקום היא ספקית פתרונות תקשורת לעסקים המתמחה בהתאמת פתרון מותאם לצרכיו של כל עסק, חברה או ארגון, ובכך מבטיחה התייעלות מקסימלית בעלות מינימלית.