<img src="https://secure.leadforensics.com/133892.png" alt="" style="display:none;">

Förväntningarna på kundupplevelsen är högre än någonsin och allt fler företag inom B2B satsar på att förbättra den. Men det kan vara svårt att veta vilken insats som ger bäst avkastning om du inte vet var ni står idag.

Här går vi igenom tre nyckeltal som du kan använda för att få en tydlig bild av den kundupplevelse du erbjuder dina kunder – och som visar vilka förändringar du kan göra. Nyckeltalen är kundbortfall, Net Promoter Score och Customer Lifetime Value.

1. Behåll dina kunder längre genom minskat kundbortfall

Kundbortfall (Churn Rate på engelska) handlar om andelen kunder som lämnar ditt företag. Det har ett tydligt samband med kundupplevelsen eftersom en bristfällig kundupplevelse är en av de främsta anledningarna till varför kunder lämnar för en konkurrent. I det nya normala har alltmer fokus skiftat till befintliga kunder, speciellt inom eftermarknad. Därför är kundbortfall ett viktigt mått på om ni tillför tillräckligt mycket värde även efter köp med exempelvis anpassade tjänster, support och service.

68 procent av kunder lämnar ett företag för att de tror att företaget inte bryr
sig om dem"
7 Customer Service Email Templates” – SuperOffice 

Börja med att fråga kunder varför de lämnar er. Det vanligaste sättet är att använda en enkät, men det kan var svårt att få svar, men ge inte upp. Visa att du bryr dig om dina kunder med mer personlig kommunikation. Med den senaste AI-tekniken i ryggen skulle du även kunna skapa en maskininlärningsmodell som fångar upp när kunder är i farozonen för att lämna er. På så sätt kan ni arbeta mer proaktivt med att adressera deras problem innan det är för sent.

2. Ta tempen på kundlojaliteten med NPS

NPS (som står för Net Promoter Score på engelska) mäter hur villig en kund är att rekommendera ditt varumärke, det vill säga kundlojalitet. Nyckeltalet kokas ner till en enda fråga: “Hur sannolikt är det att du skulle rekommendera oss till en vän eller bekant?" Enligt Bain & Companys Fred Reichheld som uppfann nyckeltalet så är ett NPS på 50+ jättebra och omkring 75 i världsklass. Hur ser ert NPS ut idag?

74 procent av ledande befattningshavare ser ett samband mellan kundupplevelsen och kundlojaliteten - “Global Insights on Succeeding in the Customer Experience Era"
Oracle   

Tänk på att inom B2B är det ofta flera kontaktpersoner hos din kund som är inblandade i affärer med er. Hur ser ni till att alla är nöjda? Ibland kan det vara för många kockar och svårt för kunden att hålla reda på all information om avtalade tjänster och relevanta produkter. Här kan du underlätta för dem genom att förenkla administrationen av beställningar och kontaktpersoner tillsammans med bra självbetjäning som till exempel en kundportal. På så sätt synliggörs alla transaktioner och all kommunikation så att samtliga kontaktpersoner hos kunden uppnår en transparens i samarbetet med er.

3. Satsa på nöjdare kunder över tid med CLV

CLV (som står för Customer Lifetime Value på engelska) handlar om kundens livstidsvärde, det vill säga hur mycket en kundrelation är värd. Därmed tar nyckeltalet tempen på hur starka kundrelationer ni har, vilket hänger väldigt tätt ihop med kundupplevelsen. CLV tar ett helhetsperspektiv och är mer långsiktigt än övriga nyckeltal. Samtidigt har det en starkare koppling till företagets finansiella resultat. CLV passar bra för att mäta kundupplevelsens effekter på en bred front över en längre tid och för att visa ROI på kundupplevelseprogrammet.

Företag med kundupplevelsen i fokus har 1,6 gånger högre CLV - “The Business
Impact Of Investing In Experience” Forrester på uppdrag av Adobe
 

Tänk på att merförsäljning kan vara ett bra sätt att förbättra CLV.Personliga rekommendationer på tillhörande produkter och tjänster i samband med köp är något som B2B-inköpare förväntar sig allt mer. Även om du har ett långsiktigt avtal med en större kund betyder det inte att de kommer att köpa av dig i all evighet. Köper de mer under sin livstid så ökar deras CLV. På motsvarande sätt kommer kunder som ser värdet av att köpa en dyrare och bättre variant av er produkt nu sannolikt att fortsätta med det längre fram.

 

Vill du veta mer om hur digitaliseringstrenden och behovet av exceptionella digitala köpupplevelser påverkar B2B-kundupplevelsen? Då ska du läsa del 1 i vår bloggserie, "Det nya normala kräver nya tag för B2B-kundupplevelsen"

Vill du bli en fena på kundupplevelsen? Ta del av vår guide “Så skapar du en kundupplevelse i världsklass”

Ladda ner guiden här

 

Diskutera detta inlägg

Rekommenderad läsning

If you organize your data and use AI strategically, you can make better decisions faster. You can for example improve your market understanding and forecasting, optimize your maintenance or reduce food waste. Choose what is most important for you!
Demand forecasters do the impossible — predict what products and services customers want in the future. Their forecasts inform decision-making about production and inventory levels, pricing, budgeting, hiring and more. "While crystal balls remain imaginary, machine learning (ML) methods can give global supply chain leaders the support they need in the real world to create more accurate forecasts." The goal is to produce exactly the amount of product to meet demand. No more. No less. Demand forecasting is used to anticipate the demand with enough time to manufacture the right stock to get as close to this reality as possible. The cost is high if you don’t get it right. Your customers will go to your competitors if you don’t have what they need. Unfortunately, capacity, demand and cost aren’t always known parameters. Variations in demand, supplies, transportation, lead times and more create uncertainties. Ultimately demand uncertainties greatly influence supply chain performance with widespread effects on production scheduling, inventory planning and transportation. On the heels of the global pandemic, supply chain disruptions and a pending economic downturn, many demand forecasters wish for a crystal ball. While crystal balls remain imaginary, machine learning (ML) methods can give global supply chain leaders the support they need in the real world to create more accurate forecasts.
If you have identified possible AI use cases for your business, the next step will be to test if they are possible to implement and if they will create great value. While there is a lot of momentum and excitement about using AI to propel your business, the reality is only 54% of AI projects are deployed. How do you ensure you’re one of the businesses that does unlock the new opportunities AI promises? Your success with AI begins by discovering AI use cases that work for your business. In the first blog of our Columbus AI blog series, we shared five areas where organizations should focus their efforts to generate ideas for AI implementations based on our experience. After generating some ideas for AI use cases that could potentially benefit your company from the first step of the Columbus AI Innovation Lab, the next step is to test which AI use cases could be operationalized by evaluating them. Columbus AI Innovation Lab
Only half of the companies starting an AI pilot project are actually executing it. The key is to choose an idea that will benefit your business. Read more about how! In 2022, 27% of chief information officers confirmed they deployed artificial intelligence (AI), according to a Gartner AI survey. Even though businesses across all industries are turning to AI and machine learning, prepare your organization before jumping on the AI bandwagon by considering a few factors. Ask yourself: Is AI necessary for achieving the project requirements or is there another way? Does your team have the skills to support AI and machine learning? How will AI impact your current operations if you adopt it? How will you integrate AI with existing systems? What are the data, security and infrastructure requirements of AI and machine learning? The Gartner AI survey found only 54% of projects made it from the pilot phase to production. After significant investment in AI, why aren’t companies deploying it? We found the problem begins when companies define a use case. Too often, companies are not identifying AI use cases that benefit their businesses and end-users will adopt. The question is then, how should companies unlock the value and new opportunities AI promises? It starts with a systematic approach for each stage of the AI life cycle. We developed the Columbus AI Innovation Lab, a comprehensive method to address and account for all challenges when adding AI to your business operations and bring stakeholders into the process at the right time to help you operationalize AI.
It doesn’t matter how good your artificial intelligence technology is. If you have bad data, you’ll get bad results. While AI is one of the most innovative and impactful innovations for businesses today, bad data can prevent AI projects from getting off the ground. Having high-quality data and following data preparation best practices are crucial for a successful AI project. In the Transform phase of the Columbus AI Innovation Lab, the one we detail here, data is collected and prepared for use by AI and machine learning (ML) algorithms. Major phases in Machine Learning Machine learning, frequently used synonymously with “artificial intelligence,” is about using predictive methods to simplify tasks. There are several essential steps to building ML models, and these steps can change based on the issue you are trying to solve and the kind of ML model you are building. However, in general, the steps involved in creating and implementing an ML model are as follows: Define: Different approaches for finding AI use cases Discover: Scope and prioritize ideas before developing an AI solution and implementation strategy Transform: Transforming the business case including data acquisition and preparation with AI/ML (current blog) Model and evaluate: Analyze and enhance the business use cases using AI/ML algorithms Deploy and support: Deployment of AI/ML models and support/monitoring to guarantee quality and effectiveness
right-arrow share search phone phone-filled menu filter envelope envelope-filled close checkmark caret-down arrow-up arrow-right arrow-left arrow-down right-arrow share search phone phone-filled menu filter envelope envelope-filled close checkmark caret-down arrow-up arrow-right arrow-left arrow-down