בחוזי B2B רב-שנתיים, הכסף הגדול נמצא בחידושים. אבל צוות הצלחת הלקוחות יצר קשר רק לקראת מועד החידוש, ובשלב הזה לקוח שאיבד עניין כבר קיבל החלטה לעזוב. לכן, הקדמנו את ההתראות שישה חודשים קדימה.
במודל מנויי B2B, סגירת העסקה היא רק ההתחלה. הרווח האמיתי מגיע מחידושים ומהרחבת עסקאות. אצל החברה הזו, שיעור הנטישה זינק ככל שהחוזים התקרבו למועד החידוש.
צוות הצלחת הלקוחות פעל בצורה ריאקטיבית. הם יצרו קשר רק כשהתקרב מועד החידוש, בדיוק בשלב שבו לקוח שלא קיבל ערך כבר החליט לעזוב. לא היה להם כלי למעקב אחר רמת המעורבות האמיתית של הלקוחות, כך שלקוח שחווה קשיים או צמצם בשקט את השימוש במוצר נשאר מתחת לרדאר, עד שכבר היה מאוחר מדי לפעול.
אותו עיוורון פגע גם בצמיחה. למנהלי תיקי הלקוחות לא הייתה דרך לדעת מתי הלקוח צומח (פותח סניפים, מגייס עובדים או מגביר את השימוש במוצר), ואלה בדיוק הרגעים להציע רישיונות נוספים או מודולים חדשים. הפוטנציאל העסקי חמק להם מבין האצבעות, יחד עם הלקוחות הנוטשים.
מדד בריאות לקוח שמזהה מראש, חצי שנה קדימה, גם נטישה מתקרבת וגם הזדמנויות צמיחה.
שילבנו את נתוני השימוש היומיומי של כל לקוח במוצר עם היסטוריית פניות השירות שלו והנתונים הפיננסיים מה-CRM, ויצרנו לוח בקרה אחוד לבריאות הלקוח, המספק תמונת מצב מהימנה על מצבו האמיתי.
המודל מזהה דפוסי נטישה (למשל, ירידה של 25% בכמות המשתמשים הפעילים בארגון לאורך חודשיים) ומקפיץ התראת “לקוח בסיכון” למנהל תיק הלקוח שישה חודשים לפני מועד החידוש, כשעוד יש זמן להציל את העסקה.
אותו מנוע מזהה גם איתותי צמיחה אצל הלקוח וממליץ על השדרוג הרלוונטי (רישיונות נוספים או מודולים חדשים), כך שמנהלי תיקי הלקוחות יכולים להציע הרחבת עסקה בדיוק ברגע שהצורך מתעורר.
עבור כל לקוח שסומן, המערכת בונה מהלך מותאם אישית: היא מנסחת פנייה יזומה, קובעת פגישת סטטוס אסטרטגית, או מכינה הצעת שדרוג שתואמת את דפוסי השימוש האמיתיים של הלקוח.
כשההתראה מתקבלת חצי שנה מראש במקום שלושים יום לפני החידוש, הצוות המסחרי מקבל סוף סוף מספיק זמן לפתור בעיות, לנהל משא ומתן ולהציג מחדש את ערך המוצר, במקום לכבות שריפות מול לקוח שכבר החליט לעזוב.
ה-AI מדרג את רמת הסיכון ומנסח את תוכנית הפעולה, מנהל תיק הלקוח בוחן אותה, מבצע התאמות ומרים טלפון. המודל מכוון אותו ללקוח הנכון בזמן הנכון, אבל הקשר האישי נשאר תמיד בידיים אנושיות.
חידושי חוזים ניצלו מוקדם, והזדמנויות להרחבת עסקאות נוצלו בזמן.
אחוזי ההצלחה בחידושים ובשימור לקוחות זינקו לממוצע שיא של 68.5% בכל תיק הלקוחות, ושיעור הנטישה הכולל ירד ב-30% כבר בשנה הראשונה, פשוט כי הצוות הגיב להתראות מוקדמות במקום לאזעקות של הרגע האחרון.
ההכנסות ממכירות המשך והרחבת עסקאות בקרב בסיס הלקוחות הקיים צמחו בכ-18%, בזכות זיהוי יזום של איתותי קנייה וצרכים גוברים, במקום להיתקל בהם במקרה.
אי אפשר להציל חידוש חוזה בשלושים הימים האחרונים, כי ההחלטה כבר התקבלה. ההצלחה כאן נבעה ממעקב רציף אחר מעורבות הלקוח ונקיטת פעולה חודשים מראש. זו אותה מתודולוגיה של התראות התנהגותיות מוקדמות שעומדת מאחורי מודלי חיזוי הנטישה שלנו, רק שכאן היא הותאמה ללקוחות B2B אסטרטגיים. מנהל תיק הלקוח עדיין מוביל כל שיחה, המודל פשוט דואג שהיא תתקיים כשעוד יש עסקה להציל.
ספק תוכן ישראלי גדול איבד אלפי מנויים בחודש בלי אזהרה. חיזוי נטישה מוקדם עם שימור אוטומטי ומותאם אישית קיצץ נטישה חודשית בכ-25% והעלה שימוש ב-40%.
קראו את הסיפור ← שימור סטודנטים · השכלה גבוההאוניברסיטה ישראלית ותיקה איבדה מאות סטודנטים בשנה א' בנשירה שקטה. פרופילי אזהרה מוקדמת סימנו סיכון שבועות מראש וקיצצו נשירה בשנה א' ב-25%.
קראו את הסיפור ←
Reef TRH