System, który widzi odchodzącego klienta wcześniej niż handlowiec

Handlowiec był zaskoczony. A wszystkie sygnały leżały w systemie od marca: w historii zamówień, w fakturach, w płatnościach. Zabrakło kogoś, kto by je połączył i głośno powiedział, że ten klient właśnie odchodzi.

Dlaczego handlowiec dowiaduje się ostatni

W B2B klienci rzadko komunikują odejście wprost. Zanim padnie decyzja, odbiorca przez wiele miesięcy testuje konkurencję: przenosi tam część wolumenu, wydłuża odstępy między zamówieniami u dotychczasowego dostawcy, mniej mu zależy na terminowym regulowaniu faktur. Odejście wygląda jak powolne cichnięcie, a cichnący klient nie generuje żadnych zadań - nie dzwoni, nie reklamuje, nie pyta o terminy.

Handlowiec obsługujący kilkudziesięciu klientów siłą rzeczy zajmuje się tymi, którzy są głośni: bieżącymi zamówieniami, reklamacjami, negocjacjami. Raporty sprzedażowe też nie pomagają, bo pokazują sumy - a w sumie spadek jednego odbiorcy potrafi zniknąć, jeśli inny akurat urósł. Przegląd klientów robiony ręcznie raz na kwartał wychwytuje problem wtedy, gdy decyzja po drugiej stronie często już zapadła.

Sedno jest takie: dane o nadchodzącym odejściu firma ma u siebie na długo przed telefonem klienta. Brakuje mechanizmu, który te dane czyta codziennie.

Mechanizm w trzech elementach

Taki mechanizm można zbudować w systemie, który firma już ma - tam, gdzie rejestrowane są zamówienia, faktury i płatności. Sprawdzi się wszędzie tam, gdzie stali klienci składają powtarzające się zamówienia. Składa się z trzech elementów.

1. Rytm klienta liczony z jego własnej historii. Każdy stały odbiorca ma swój naturalny rytm: typowy odstęp między zamówieniami, typowy wolumen, typowe zachowanie płatnicze. System wylicza ten rytm z ostatnich dwóch lat i traktuje go jako punkt odniesienia, przy czym długość tego okresu można dowolnie ustawić w konfiguracji systemu. Porównywanie klienta z jego własną historią jest uczciwsze niż porównywanie ze średnią firmy, bo odbiorca zamawiający co kwartał nie jest przez to klientem zagrożonym.

2. Punkty za odchylenia zamiast pojedynczych alarmów. Jeden słabszy miesiąc to szum, który zdarza się każdemu. Dlatego system nie reaguje na pojedynczy sygnał, tylko sumuje odchylenia: wydłużający się odstęp między zamówieniami, malejące wolumeny, rosnące zaległości płatnicze, zamówienia ograniczane do coraz węższej grupy pozycji. Dopiero kilka sygnałów naraz podnosi ocenę ryzyka. Tu jest też naturalne miejsce dla AI: odróżnienie sezonowego dołka od cichego odchodzenia, wychwycenie wzorca, który w regułach trudno zapisać wprost. Proste reguły łapią oczywiste przypadki, AI dokłada te mniej oczywiste.

3. „Czerwona lampka” z konkretnym odbiorcą i danymi. Gdy ocena ryzyka przekroczy próg, system oznacza klienta jako zagrożonego i wysyła alert tam, gdzie to konieczne - z pełnym obrazem: jak wyglądał rytm, co się zmieniło i od kiedy. Taki alert kończy się zadaniem, na przykład rozmową z klientem w tym tygodniu, a nie ogólnym wrażeniem, że „coś się dzieje”. Różnica jest zasadnicza: rozmowa przeprowadzona w kwietniu ratuje współpracę, ta sama rozmowa w sierpniu jest już tylko wysłuchaniem decyzji.

Co to oznacza dla właściciela firmy

Rachunek warto zrobić na własnych liczbach. Weź jednego stałego odbiorcę i jego średniomiesięczną marżę. Pomnóż przez liczbę miesięcy, jakiej realnie potrzeba, żeby pozyskać porównywalnego klienta - w produkcji to zwykle długi proces: zapytania, próbki, audyty, negocjacje, pierwsze próbne zamówienia. Przez cały ten czas dziura po utraconym odbiorcy zostaje w planie produkcji, a koszty stałe nie znikają: maszyny amortyzują się niezależnie od tego, czy pracują, hala i ludzie kosztują co miesiąc tyle samo.

Do tego dochodzi druga strona rachunku: utrzymanie obecnego klienta jest tańsze niż zdobycie nowego, a rozmowa uruchomiona przez wczesny alert kosztuje godzinę czasu handlowca albo właściciela. Zestawienie tych dwóch kwot - wartości zagrożonej współpracy i kosztu wczesnej reakcji - każdy właściciel firmy policzy sobie sam. To zestawienie jest całym uzasadnieniem biznesowym tego mechanizmu.

Od czego zacząć

Dobra wiadomość: dane już są. Historia zamówień, faktury i płatności siedzą w systemie handlowym albo księgowym. Sensowna kolejność wygląda tak: najpierw lista stałych odbiorców z ich udziałem w przychodzie - żeby wiedzieć, czyje odejście naprawdę boli. Potem wyliczenie rytmu każdego z nich z historii ostatnich dwóch lat: odstępy między zamówieniami, wolumeny, terminowość płatności. Na końcu proste reguły porównujące bieżące zachowanie z tym rytmem i alert kierowany tam, gdzie to konieczne.

Jeśli chcesz zobaczyć, jak mógłby wyglądać taki mechanizm na Twoich danych, napisz do mnie albo od razu zarezerwuj 30 minut w kalendarzu poniżej.

Więcej tekstów o tym, co można zbudować w Twojej firmie, znajdziesz w dziale Wiedza.