11/04-11 - Pressemeddelelse

TDC sætter sociale netværk under lup for at bremse kundeafgang

Som den første virksomhed i Danmark inddrager TDC nu data fra sociale netværk i sine kampagneaktiviteter. I tæt samarbejde med SAS Institute sætter telegiganten analytisk lup på påvirkningsmønstre og adfærd blandt kunderne. Målet er at reducere kundeafgang, og TDC forventer at blive op til 20 procent bedre til at finde de kunder, der er på vej væk.

Kunder påvirker hinanden, og har man indsigt i, hvilke kunder der har indflydelse på hvem, kan man både reducere kundeafgang og målrette kampagneaktiviteter, så de giver maksimal effekt. Det er i den erkendelse, at TDC som den første virksomhed herhjemme investerer i analytisk software, som giver indsigt i påvirkningsmønstre og adfærd blandt virksomhedens 1,3 millioner privatkunder.

TDC trækker i det storstilede projekt på rådgivning og løsninger fra SAS Institute, hvoraf den ene - SASÂ® Customer Link Analysis - er helt ny på det danske marked. SAS Customer Link Analysis gør det muligt at afdække, hvordan kunder påvirker hinanden i sociale netværk. I TDC's tilfælde handler det om at gruppere kunderne i forhold til, hvem de ringer og sms'er til, og hvordan de indbyrdes påvirker hinanden i forhold til abonnementsopsigelse og køb af nye produkter. Afhængigt af om en kunde er ambassadør med stor indflydelse på gruppens adfærd, 'follower' eller brobygger mellem netværk, kan TDC målrette sin kontakt til både den enkelte og gruppen, hvilket er en helt ny tilgang til kundefastholdelse.

Smitsom churn
-Traditionelt har vi arbejdet med churn prediction, hvor vi på baggrund af analyser forsøger at forudsige, hvem der er på vej væk. Men denne metode mangler en helt væsentlig dimension, nemlig det vi kalder smitsom churn. Et studie fra AT&T viser, at en kunde med et stort netværk kan rive op til 60 procent med sig, hvis vedkommende opsiger sit abonnement. Vi er nødt til at tage disse påvirkningsmønstre alvorligt og ikke kun agere i forhold til den enkelte kundes adfærd. Kan vi proaktivt gribe ind over for en gruppe, hvis ambassadør er i risikozonen for at sige op, kan vi sætte en betragtelig større prop i kundeafgangen, siger Jesper Lylloff, afdelingsdirektør i TDC.

Indsigten i kundernes indbyrdes påvirkningsmønstre opnås ved at underlægge trafikdata og eksisterende kundedata med fintmasket analyse. Op til et par terabyte data skal analyseres. Men det er en god investering - Jesper Lylloff forventer, at TDC fremadrettet kan forudsige kundeafgang med 20 procents større nøjagtighed.

På sigt forventer TDC også at bruge viden om påvirkningsmønstre i forhold til produktudvikling og markedsføring. Det kan være i form af kampagner over for kunder med høj påvirkningskraft eller nye produkter målrettet kunder, der indgår i det samme sociale netværk.

Tvillingedata
Ud over SAS Customer Link Analysis har TDC også købt SAS Marketing Optimization og skal i gang med at indføre responsmodellering i samarbejde med SAS Institute. SAS Marketing Optimization giver indsigt i, hvilke kampagner der er mest optimale i forhold til den enkelte kunde. TDC kører ca. 430 enkeltstående kampagner om året, og selvom der segmenteres, går kunderne ofte igen i de enkelte kampagneforløb. Det er både dyrt og ineffektivt og kan i værste fald give bagslag.

Responsmodellering tager segmenteringen et væsentligt skridt videre. Her analyseres historiske data med henblik på at gruppere kunder i forhold til, hvordan de har reageret på tidligere kampagner, og hver gruppe beskrives ud fra et sæt karakteristika. Forud for fremtidige kampagner vil hver enkelt kunde i målgruppen blive matchet op mod disse grupperinger, hvorved TDC får en meget sikker indikation af, hvorvidt det er hensigtsmæssigt at køre kampagnen over for den pågældende kunde.

-Vi ved en masse om vores kunder. Det nye er, at vi modellerer historiske data for at kunne forudsige fremtidige reaktionsmønstre. Det betyder, at vi meget målrettet kan gå efter de kunder, som har fælles træk med dem, som har reageret positivt på vores tidligere kampagner. Det er knivskarp segmentering af en kundebase på over en million kunder, siger Jesper Lylloff, der forventer at reducere antallet af kontakter med op til 25 procent om året som følge af den fintmaskede segmentering.