对于任何渴望长期成功的企业来说，客户忠诚度和保留率都是不可妥协的。它们是企业可持续发展的两大支柱。我们将探讨它们在建立牢固的客户关系方面的独特之处、客户心理以及它们对整个企业的意义。
客户忠诚度和保留：有什么区别？
客户保留
客户保留率衡量您的企业在一段时间内保留现有客户并防止客户流失（客户离开）的有效性。观察客户保留率的变化可以让企业深入了解其运营或产品中的潜在问题，指出可能需要改进的领域。客户保留率是客户参与度的可靠指标，但并不反映客户的满意度，客户可能只是坚持使用熟悉的产品或缺乏更好的选择。
客户忠诚度
客户忠诚度证明您的品牌提供了真正卓越的体验。这意味着客户与您提供的产品有着深厚的联系，并始终选择您而不是竞争对手。忠诚的客户拥有更高的客户生命周期价值 (CLV) 和净推荐值 (NPS)。他们会热切地推广您的品牌，促进增长，减少您对付费广告的需求，确保您的业务在长期内更具弹性。
客户旅程的 5 个阶段
当我们讨论客户保留和忠诚度时，它涉及客户旅程的第 4 和第 5 阶段。
第 1 阶段 认知：客户发现您的产品或服务。
第 2 阶段 考虑：他们检查您的产品是否满足他们的需求。
第 3 阶段 购买：客户决定从您这里购买。
第 4 阶段 保留：努力让客户在购买后感到满意。
第 5 阶段 宣传：满意的客户向其他人推荐您的品牌。
客户忠诚度和保留在商业中的重要性
我们已经明确了客户保留和忠诚度之间的区别。现在，让我们来谈谈它们对业务的影响，因为数字本身就说明了一切。
当您考虑到获取新客户的成本可能比保留现有客户的成本高出5 到 25 倍时，优先考虑客户满意度和保留率的财务重要性就变得显而易见了。此外，即使保留率仅提高 5%，也能为企业带来 25% 到95% 的可观利润。
但这不仅仅关乎留住客户，拥有忠诚的客户群也是业务增长的重要因素。他们持续多花 67% 的钱，也更愿意尝试新产品和服务。这些忠实的客户会转变为您的志愿营销团队，其中约 86% 的人会热切地推广您的品牌。这一点很重要，因为与传统广告不同，我们自然会相信社交圈的推荐，因为他们对我们的购买决定没有既得利益。
顾客如何成为忠诚的拥护者？
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客户保留
要回答这个问题，我们首先必须了解顾客行为的心理，包括影响消费者保留或转向其他品牌的动机和情感触发因素。
情感联系
当客户感受到真诚的感激时，忠诚度就会上升。个性化的互动、意想不到的奖励以及主动解决客户问题表明您重视他们的业务并与您的品牌建立积极的情感联系。统计数据支持这一点，大约71% 的客户会根据情感联系推荐品牌。
感知价值
专注于提供优质产品、有竞争力的价格和无缝的客户体验，以确保您长期建立品牌忠诚度。《管理与经济应用研究国际期刊》发表的一项研究证实了感知价值与客户忠诚度之间的紧密联系，从而增加了口碑营销和销售。
相信
信任是通过行动而非言语赢得的。客户需要看到您的产品性能如承诺的那样好、您的服务值得信赖并且您的公司信守承诺。这种一致性可以建立一种信任，从而巩固长期忠诚度。
另一方面，忠诚的客户对于体验不佳的企业几乎没有耐心。根据普华永道的调查，32% 的客户在一次糟糕的体验后就会离开企业，如果有多次糟糕的体验，大约 59% 的客户会离开。
方便
便利性可以消除客户旅程中的障碍。繁琐的流程、漫长的等待时间和混乱的信息会削弱忠诚度。专注于创造顺畅的体验，让客户满意并再次光顾。这包括持续监控客户对您的产品或服务的反馈/满意度，并定期更新或改进。
3 种最佳客户保留策略
1.用户个性化
用户个性化
个性化不再是一种奢侈，而是一种需求；市场中充满了渴望抢走你的客户的竞争对手，你需要一些让自己脱颖而出的东西。让我们看看深入的数据和先进的技术可以做些什么来提高客户保留率。
行为和预测分析
行为分析关注用户如何以及为何参与服务或产品，并根据这些见解确定最佳行动。
另一方面，预测分析涉及使用统计模型和机器学习根据历史数据预测未来行为。通过结合这些因素，公司可以优化业务、营销、客户满意度以及收入。
以下是使用行为分析和预测分析来改善业务的一些示例：
圣卢克医疗系统（健康）
Qventus是一个人工智能驱动的平台，由圣卢克医疗系统整合，利用行为和预测分析成功改善了医院运营。机器学习算法使预测平台能够衡量患者的入院和出院需求，从而提高床位可用性，减少可避免的患者住院天数等。
圣卢克对基于人工智能的预测分析的整合促进了最佳工作流程、改善了患者结果并实现了资源管理目标。
结果
手术室（OR）效率：将手术室区块 提高虚拟销售电话效果的 12 个最佳实践 释放前置时间缩短了 8 天以上，从而提高了调度效率。
手术例数增加：在手术室中整合了920例额外手术例数，以确保最大限度利用所提供的手术时间。
减少超额天数：通过早期出院计划，超额天数减少了 40%，大大提高了床位周转率和可用率。
床位容量优化：通过资源管理和患者流量，额外增加了36张床位。
Uber（出租车）
网约车服务领导者 Uber 利用行为和预测分析来提高运营效率和用户体验。为了更好地匹配司机供应，满足越来越多地理位置分散的乘客不断变化的需求。Uber 利用实时数据分析来预测需求模式，并相应地调整服务轨迹。
结果
减少等待时间：新集成的预测分析系统帮助将乘客的平均等待时间减少了 25%，从而提高了服务效率。
提高司机收入：通过预测模型实现的更快乘车分配也使司机收入增加了 10%
提高客户满意度：更高的运营效率和服务速度对客户满意度产生了积极影响。
Zara (零售)
Zara 是一家跨国时尚巨头，由于库存管理不善，导致收入减少和客户不满。该零售商的传统系统不足以满足其快速变化的运营行业。通过机器学习算法，Zara 使用预测分析来获取其销售、市场趋势和情绪，从而制定实时库存解决方案。
结果
库存成本降低：Zara 将库存成本 警报新闻 降低了 20%，这直接与盈利能力的大幅提升相关。
收入：整体收入增加了5％，证明了库存数据模型的有效性。
地理定位定制
借助地理定位技术，您可以向客户发送他们所在地附近的相关本地内容、优惠和信息，简化他们的购物体验，并使他们更有可能利用即时的基于位置的促销活动。
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如果您需要一个简单的解决方案，Passkit可以通过 Google 和 Apple Wallet 发送地理位置触发的通知，将本地企业与客户联系起来。这样，只要客户在附近，企业就可以自动发送有针对性的促销和消息。
综合沟通与支持
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为了与客户保持持续、个性化的对话，您应该制定一致的策略并将其应用于电子邮件、社交网络、内容和直接消息。
使用工具提供即时的客户互动（例如实时聊天）将改善客户体验并减少不满。如果无法始终进行人机交互，像Intercom这样的经过人工智能训练的实时聊天系统可以提供日常实时支持。经过人工智能训练的实时聊天系统可以根据特定行业细微差别的概念进行学习并立即做出响应，从而在需要这种直接的人机交互之前解决问题。
根据 JustCall 的调查，61% 的消费者表示，只要有一次糟糕的服务体验，他们就会转而选择竞争对手。这一令人震惊的数字凸显了保持以客户为中心的方法和提供高质量互动以保持客户满意度和提高客户忠诚度的必要性。
2. 忠诚度计划和奖励
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企业应积极与客户互动，提高客户忠诚度，以维持业务运营。正确实施的忠诚度计划可以将客户参与度和保留率提升到一个全新的水平。
各个行业的企业都根据其特定的市场需求和客户行为，采用独特的忠诚度计划：
航空公司
航空公司根据飞行距离奖励乘客里程。这些里程随后可用于购买机票、升舱或获得其他奖励。航空公司通过忠诚度计划留住客户。例如，我们的客户之一Azul Airlines通过数字化减少了纸质机票，并通过 Google 和 Apple Wallet 推出了一项带有奖励的忠诚度计划。这导致分发了超过一百万张无纸化机票，成千上万的客户积极赚取忠诚度积分。
活动
卡内基音乐厅等场馆使用PassKit为对文化和活动感兴趣的人提供量身定制的忠诚度计划和门票。他们可以选择优先座位、折扣门票和参加独家活动的会员选项。这些计划旨在增加经常访问的观众数量，激励和加强与公众的联系。
零售
大型零售商通常采用分层机制来实施客户忠诚度计划，即根据消费金额，客户可获得更多优惠。典型的例子是沃尔玛的Walmart+计划，该计划为其会员提供多项优惠。
具体来说，它通过提供无限免费送货、燃油折扣和购物奖励来促进会员的购物和储蓄过程。这些奖励可以累积起来并用于任何其他在线和离线购买。这是一种让顾客购买更多商品并通过在沃尔玛购物不断增长的价值激励他们更频繁购物的方式。激励顾客发展更牢固的关系并保持公司的客户身份。
酒店业
酒店和度假村提供忠诚度计划，通过提供升级客房、免费住宿或延迟退房机会等奖励，让顾客感到受到重视。这些计划改善了整体旅行体验，并鼓励顾客在未来优先考虑这些计划。例如，万豪和希尔顿连锁酒店每次入住都会给予积分，这些积分可以兑换免费住宿。
食品和饮料
咖啡店和餐厅也经常使用忠诚度计划来鼓励顾客更频繁地光顾。例如，咖啡连锁店可能会在顾客消费九次后提供免费咖啡，或在营业时间不旺时提供食品折扣。
Dunkin’ Donuts以DD Perks 奖励计划而闻名，该计划允许客户在每次购物时赚取积分。在收集到一定积分后，客户可以将其兑换免费饮料或积分，直到收集到一定数量的积分来购买饮料为止。
Krispy Kreme也奖励积分，但奖励方式是独特的“轨道”。该公司在积分中创建了几个空间，例如“咖啡”和“特色咖啡”，购买咖啡或特色咖啡的顾客可以获得他们购买的认知饮料的票。一旦顾客赚到足够的免费物品票，他们就可以购买这些物品。
忠诚度计划对于影响消费者与品牌的联系非常重要。根据Gitnux的数据，71% 的消费者认为此类计划很重要。此外，79% 的人同意这些计划可以提高他们的品牌忠诚度。此外，目前有超过 90% 的公司实施此类计划，因此如果您的企业还没有这样做，也许现在是时候开始了。
3. 监控客户流失率
监控客户流失率
流失率是描述在给定时间段内离开公司的客户百分比的指标。这一关键绩效指标不仅能反映公司的健康状况，还会影响公司的预期寿命和创收能力。密切关注流失率非常重要，因为它可以显示企业的方法是否有助于留住现有客户。
综合数据分析
要从根本上了解客户流失，需要全面了解与客户每次互动的数据。使用像Segment这样的客户数据平台 (CDM)可以整合和衡量来自销售和支持团队以及产品实际使用情况的数据，从而提供客户旅程的完整摘要。CDM 可以识别不满意的早期指标，进而识别客户流失。这些平台对于涉及电子商务、SaaS 和数字营销的行业特别有用，在这些行业中，您将能够看到客户参与的完整视图，这对于识别客户流失模式非常重要
高级客户细分
高级客户细分是指根据客户特征或行为将客户群划分为不同的组别。通过这种方式，企业可以发现繁忙客户活动的模式，从而帮助确定提供有针对性优惠的正确时间和地点。
这种分析称为倾向建模，企业使用它来确定执行某些操作的可能性。例如，零售公司可以使用这些技术来定位那些更有可能购买某些产品的客户。
由于Tableau等工具具有数据可视化功能，因此使用它们可以更轻松地引入动态客户细分。这些工具在零售、电信和金融等行业领域最为流行，这些行业对针对特定客户细分的促销优惠需求很高。
预测客户流失模型
预测客户流失模型是一种研究客户流失模式的技术，它使用历史数据和高级分析来识别表明客户可能很快流失的信号。例如， Akkio是一个平台，它利用人工智能提供高度先进的预测建模功能，以开发高质量的客户流失预测模型。
这些模型可帮助企业确定最有可能流失的客户，并在客户流失发生之前采取措施减轻客户流失可能带来的负面影响。例如，公司可以发送个性化的特别优惠，或者客户成功代表可以致电客户提供专门的支持。订阅服务、电信和银行等行业严重依赖客户保留来增加收入。
实时客户互动
HotJar是一款功能强大的工具，能够提供有关用户如何与您的网站互动的宝贵见解。其中包括热图，它以视觉形式呈现用户在会话记录中点击、移动或滚动的位置。提供对用户互动、偏好以及他们可能遇到障碍的更清晰的理解。
企业还可以通过创建反馈表来采取主动措施，在客户试图流失之前提出问题。这些表格策略性地放置在网站上，收集有价值的反馈，使企业能够了解和解决潜在的客户流失原因。
案例研究——StatusBrew
Statusbrew 因缺乏足够的实时支持和对不满客户的管理不善而面临高客户流失率。为了解决这个问题，他们整合了 Intercom 的实时聊天功能以提供即时支持，重新设计了取消页面以了解用户离开的原因，通过 CRM 系统实施了后续电子邮件，并成立了客户成功团队来联系不满意的客户。
结果
流失率– 流失率降低 20%
客户支持——通过直接解决大多数客户问题，避免客户取消订单，从而改善客户流失率。
客户满意度——通过关注并解决客户流失的主要原因，客户满意度得到提高
如何衡量客户忠诚度和保留率
如何衡量客户忠诚度和保留率
了解和量化客户忠诚度和保留率对于评估企业的健康和潜在增长至关重要。以下是有效衡量这些方面的一些关键指标和方法：
净推荐值 (NPS)
该指标根据一个简单的问题来评估客户满意度和忠诚度：
“以0到10为标准，您向朋友或同事推荐我们公司/产品/服务的可能性有多大？”
受访者分为推荐者（9-10 分）、被动者（7-8 分）和贬损者（0-6 分）。然后通过从推荐者百分比中减去贬损者百分比来计算 NPS。这是衡量客户忠诚度的快速指标，可以预测业务增长。
受访者可以提供三个分数：0-6 为批评者、7-8 为被动者、9-10 为推动者。
要计算实际的 NPS，需要从推荐者的百分比中减去贬损者的百分比。
一旦完成后，您将看到结果。
在这个例子中，我们有 20% 的批评者、30% 的被动者和 50% 的推动者。
因此，您需要减去 50% – 20%，然后得到 NPS 分数 30。如果这是您的客户满意度分数，那么还有改进空间。分数越高，越接近 100，您的业务表现越好。
企业使用的其他关键客户忠诚度指标包括客户满意度分数 (CSAT)、客户努力分数 (CES)、客户生命周期价值 (CLV)、重复购买率和推荐率。
客户流失率
流失率衡量企业在一定时期内流失的客户数量。它很重要，因为它可以帮助企业了解他们如何保持客户满意度并吸引回头客。
要计算出客户流失率，你需要两条信息：
流失客户数量：这是您观察的时间段内停止从该企业购买产品的客户数量。
期间开始时的客户总数：这是该期间开始时企业拥有的客户数量。
然后，您可以像这样计算客户流失率：
将流失的客户数量除以期间开始时的总客户数量。
将结果乘以 100 得到百分比。
以下是一个例子：
假设一家健身房今年年初有 200 名会员。
到年底，已有 20 名成员离开，再也没有回来。
流失率 = （流失客户数量/开始时客户总数）x 100
流失率 = (20/200) x 100 = 10%
这意味着一年内健身房有 10% 的会员离开，这可能会让健身房想要了解会员离开的原因并尝试改善以留住他们。
企业使用的其他重要的客户保留指标包括客户流失率、重复购买率、平均客户寿命和续订率（对于基于订阅的企业）。
