10 AI-verktyg för att minska churn i annonsering

AI-verktyg kan hjälpa dig att förutse, analysera och förhindra kundbortfall (churn). Det handlar om att använda data för att förstå kundbeteenden, skapa personliga upplevelser och stärka kundrelationer.

Här är en snabb överblick över vad du kan göra med dessa verktyg:

• Förutse churn: Identifiera kunder som riskerar att lämna tidigt.
• Segmentera kunder: Skapa riktade kampanjer baserade på beteenden och preferenser.
• Automatisera insatser: Skicka personaliserade meddelanden i rätt tid.
• Analysera resultat: Mät och optimera kampanjer i realtid.

Exempel på resultat:

• Hydrant: Ökade konverteringsgraden med 260 % och intäkterna per kund med 310 %.
• Pendo: Hjälpte HackerRank att minska churn med 49 %.
• Customer.io: Ökade återköpsfrekvensen med 41 % för e-handelsföretag.

Verktyg som kan hjälpa dig:

1. AC Media AI-Optimizer: Prediktiv analys och realtidsinsikter.
2. AppsFlyer: Mobilmarknadsföring och segmentering.
3. Pendo: Produktanalys och användarengagemang.
4. Customer.io: Automatiserad och personaliserad kommunikation.
5. Wiz AI-SPM: Säkerhetsfokuserad churn-minskning.
6. Kochava: Mobilanalys och prediktiva modeller.
7. Stripe Radar: Bedrägeriskydd och betalningsoptimering.
8. Intercom: Automatiserad support och beteendespårning.
9. NachoNacho Analytics: SaaS-dataanalys och churn-förutsägelser.
10. Drip: Beteendebaserad segmentering och e-postkampanjer.

Varför är detta viktigt?

Att behålla kunder är upp till 5 gånger billigare än att skaffa nya, och en 5 % ökning i kundlojalitet kan ge 25–95 % högre vinst. Med rätt AI-verktyg kan du både minska churn och förbättra annonsresultaten.

Läs vidare för att hitta rätt verktyg för dina behov och börja optimera dina kundrelationer redan idag.

1. AC Media AI-Optimizer

AC Media AI-Optimizer är ett avancerat verktyg som hjälper företag inom digital annonsering att identifiera och förebygga kundbortfall. Genom att kombinera maskininlärning och dataanalys kan verktyget förutse vilka kunder som löper störst risk att lämna och hjälpa dig att agera i tid. Här är en närmare titt på hur AI-Optimizer fungerar och hur det kan förbättra kundlojaliteten.

Prediktiv churn-analys

Med hjälp av avancerade algoritmer analyserar AI-Optimizer stora mängder data för att identifiera mönster som signalerar kundbortfall. Verktyget följer en femstegsprocess – från datainsamling till leverans av insikter – för att identifiera kunder som är på väg att lämna. Detta gör det möjligt för företag att agera proaktivt med riktade åtgärder, som exempelvis skräddarsydda erbjudanden, förbättrad kundservice eller justerade priser. Resultatet? En rapporterad ökning i lojalitet med 15–20 % redan under första året.

Datadriven kundsegmentering

AI-Optimizer analyserar kundbeteenden, preferenser och interaktionshistorik för att skapa detaljerade kundsegment. Detta ger en djupare förståelse för olika kundgrupper och gör det möjligt att skapa höggradigt personaliserade marknadsföringskampanjer. Genom att avslöja mönster som annars kan förbises stärker verktyget kundrelationerna, ökar varumärkeslojaliteten och driver fler rekommendationer. Dessutom ger det insikter om hur kunder interagerar med ditt varumärke, vilket kan avslöja förbättringsmöjligheter och nya tillväxtområden. Varje segment får ett anpassat budskap som speglar företagets engagemang för sina kunder.

Automation och realtidsinsikter

AI-Optimizer arbetar i realtid för att analysera kundinteraktioner och identifiera mönster som kan stärka lojaliteten. Systemet automatiserar utskick av incitament och anpassar sig direkt efter förändringar i kundbeteenden. Dessutom möjliggör det A/B-testning för att jämföra olika strategier och snabbt leverera insikter som kan omsättas i praktiken.

Prissättning och skalbarhet

AI-Optimizer är utformat för att passa företag av alla storlekar, med prissättning och funktionalitet som anpassas efter dina behov. Oavsett om du driver en mindre kampanj eller ett storskaligt initiativ kan verktyget skalas upp för att möta dina krav. Med tanke på att det är 5–25 gånger billigare att behålla en kund än att skaffa en ny, och att en 5 % ökning i lojalitet kan höja vinsten med 25–95 %, är AI-Optimizer en investering som kan bidra till långsiktig framgång.

2. Appsflyer

AppsFlyer är en plattform som fokuserar på mobilmarknadsföringsanalys och hjälper företag att minska kundbortfall genom att använda avancerad dataanalys och automatisering. Med en kombination av prediktiv analys och insikter i realtid ger de företag verktyg för att behålla sina mest lojala kunder.

Prediktiv churn-analys

En av AppsFlyers starkaste egenskaper är dess förmåga att analysera historiska data och identifiera mönster som kan förutsäga användarbeteende. Detta gör det möjligt att skapa personaliserade meddelanden och upplevelser i appen som kan öka intäkterna.

Genom att analysera användarbeteenden kan AppsFlyer hjälpa dig att förstå dina användargrupper bättre och ge en tydlig bild av framtida trender. Prediktiv automatisering gör det möjligt att identifiera mönster i data som sannolikt leder till specifika händelser i appen.

En viktig insikt: i genomsnitt förlorar en app 77 % av sina dagliga aktiva användare inom tre dagar efter installation.

Datadriven kundsegmentering

AppsFlyer erbjuder avancerade verktyg för segmentering som delar in användare i grupper baserat på gemensamma egenskaper. Detta gör det enklare att leverera relevanta budskap och förbättra användarupplevelsen. Några exempel på segmentering inkluderar:

• Beteendesegmentering: Fokus på användarens handlingar, som köpbeteende och sessionsfrekvens.
• Ekonomisk segmentering: Bygger på kundens livstidsvärde (LTV) och köphistorik.
• Demografisk segmentering: Inkluderar faktorer som ålder, kön och inkomst.
• Geografisk segmentering: Utnyttjar GPS-data för att nå användare på specifika platser.

Personliga push-notifikationer kan öka öppningsfrekvensen upp till åtta gånger jämfört med generiska meddelanden. Denna typ av segmentering skapar en mer engagerande användarupplevelse, och när den kombineras med realtidsoptimering kan kampanjresultaten förbättras ytterligare.

Automation och realtidsinsikter

Med AppsFlyer får marknadsförare tillgång till realtidsdata och rapporter som gör det möjligt att övervaka kampanjer över flera kanaler. Plattformens AI-drivna agenter analyserar data löpande och levererar insikter som kan användas för att snabbt åtgärda avvikelser.

Automatiseringen kopplar samman stora datamängder och avslöjar insikter som annars är svåra att upptäcka manuellt. Detta kan förbättra användarupplevelsen genom att basera beslut på verkliga data.

Prissättning och skalbarhet

Företag som använder AppsFlyer har rapporterat imponerande resultat. E-handelsvarumärken har sett en minskning av kundanskaffningskostnader med 30–40 % och en ökning av konverteringsfrekvensen med 20–25 %. Spelutvecklare har å sin sida uppnått en förbättring av dag-7 retentionsfrekvenser med 25–35 % och en minskning av kostnaden per lojal spelare med 15–20 %.

Ett exempel är Magalu, en brasiliansk e-handelsplattform, som tillsammans med AVOW använde AppsFlyers data för att öka användaranskaffning och engagemang. Resultatet? Över 100 000 månatliga installationer och fyra gånger högre ROAS efter 30 dagar.

3. Pendo

Pendo är en plattform för produktanalys som hjälper företag att förstå och minska kundbortfall. Genom att analysera användarbeteenden i realtid kombinerar Pendo produktdata och feedback för att skapa modeller som kan förutsäga vilka kunder som riskerar att lämna.

Prediktiv churn-analys

Pendos Product Engagement Score (PES) fungerar som en nyckelindikator för att mäta kundhälsa och sannolikheten för att kunder stannar kvar. Enligt plattformens datateam är PES starkt kopplat till kundretention – konton med hög PES tenderar att förnyas oftare, medan de med låg PES löper större risk att avslutas.

Genom att övervaka användarengagemang och hur funktioner används kan Pendo tidigt identifiera kunder som kan vara på väg att lämna. Varningssignaler som underutnyttjade funktioner, misslyckade uppgifter och längre tid mellan inloggningar analyseras för att vidta åtgärder i tid. Med tidiga insatser kan minst 11 % av churn förebyggas.

Ett exempel är HackerRank, ett företag inom teknisk rekrytering, som tillsammans med Pendo och ChurnZero implementerade hälsoscores och varningssystem. Resultatet blev en 49 % minskning av churn bland kunder i riskzonen, vilket också bidrog till ökade intäkter.

Förutom att ge prediktiva insikter erbjuder Pendo också verktyg för avancerad segmentering av användare.

Datadriven kundsegmentering

Med Pendo kan företag segmentera sina användare baserat på beteenden, demografi eller andra kundattribut. Denna segmentering möjliggör riktade meddelanden direkt i appen, vilket kan förbättra onboarding och lyfta fram funktioner som driver engagemang.

Funktionen Nested Segments gör det möjligt att kombinera eller exkludera segment för ännu mer exakta analyser. Produkt- och kundserviceteam kan spåra hur kunder använder viktiga funktioner, identifiera trender i feedback och upptäcka förändringar i användarbeteenden.

Ett exempel är Henry Schein, ett Fortune 500-företag inom hälsoteknologi. De använde segmentering för att analysera sitt Net Promoter Score-program och upptäckte skillnader mellan tandläkare och tandhygienister. Genom att anpassa produkten efter dessa användares behov förbättrade företaget sitt NPS med 43 poäng på bara sex månader.

Automation och realtidsinsikter

När Pendo identifierar kunder som löper risk att lämna kan plattformen automatisera åtgärder för att öka engagemanget. Med hjälp av AI-drivna insikter analyseras trender på kontonivå för att förbättra retention. Plattformen har samlat in 23 biljoner händelser och betjänar nästan en miljard användare, vilket skapar en omfattande databas för att träna AI-system.

Insiktsmodellen identifierar aktiviteter som bidrar till retention, exempelvis sidvisningar och funktionsanvändning. Företag kan snabbt segmentera användare med låg aktivitet och skicka anpassade meddelanden.

SkuVault, en användare av Pendo, lyckades minska 45 % av sina supportärenden genom plattformens insikter.

Prissättning och skalbarhet

Pendo hjälper företag att skapa effektiva retentionstrategier genom att använda realtidsdata. De företag som använder produktdrivna tillvägagångssätt med Pendo rapporterar i genomsnitt en 5 % minskning av kundchurn och en 15 % ökning av nettointäktsretention. Dessutom ser företag som integrerar sina produkter i användarupplevelsen en 28 % ökning av aktiva användare.

Plattformen ger möjlighet att övervaka produktanvändning, samla in feedback och analysera användarsessioner för att identifiera kunder i riskzonen. Detta gör det möjligt att bygga skräddarsydda strategier för att behålla kunder och förbättra deras upplevelse. Genom att agera på tidiga varningssignaler kan företag utveckla proaktiva lösningar för att minska churn och stärka kundrelationerna.

4. Customer.io

Efter att ha diskuterat kraftfulla verktyg för att motverka churn genom prediktiv analys och kundsegmentering, är det dags att fokusera på Customer.io. Denna marknadsföringsautomatiseringsplattform hjälper företag att skapa och hantera personaliserad kundkommunikation över flera kanaler. Vad som verkligen sticker ut är hur plattformen använder beteendedata för att förutse och motverka churn – en funktion som är särskilt användbar för digitala annonskampanjer.

Prediktiv churn-analys

Customer.ios AI-agenter analyserar kundbeteenden och granskar historisk data från miljontals interaktioner för att identifiera subtila tecken på churn, som minskad inloggningsfrekvens eller begränsad användning av viktiga funktioner. Vid registrering för en SaaS-tjänst börjar AI-agenten omedelbart spåra användningen av funktioner, inloggningsmönster och eventuella hinder. Om en avgörande funktion inte används inom tre dagar, triggas en automatiserad e-postsekvens för att återengagera användaren.

Företag som använder Customer.ios AI-verktyg rapporterar imponerande resultat: en 31 % ökning i konverteringsgrad från testversion till betalande användare och en 27 % minskning av churn. För e-handelsföretag innebär detta en 41 % högre återköpsfrekvens och en 35 % ökning av genomsnittligt ordervärde. Plattformen skapar också prediktiva modeller baserade på insamlad data för att identifiera mönster som signalerar ökad risk för churn.

Datadriven kundsegmentering

Med Customer.ios segmenteringsverktyg kan företag rikta sina insatser baserat på kundernas beteenden och personliga attribut. Plattformen möjliggör kampanjer som bygger på en mängd olika profilattribut, händelser och handlingar. Segmenten kan dessutom synkroniseras direkt med stora annonsnätverk som Google, Facebook, Instagram och YouTube.

Ett exempel på detta är Musora, som med Customer.ios segmenteringsmotor kunde identifiera varför kunder avslutade sina prenumerationer. Resultatet? En 3,5 % ökning i återvunna kunder och en besparing på 35 arbetstimmar per vecka.

Automation och realtidsinsikter

Precis som andra avancerade verktyg använder Customer.io realtidsinsikter för att optimera kundresan. Plattformens realtidsanalys och API-första strategi gör det enkelt att justera kampanjer baserat på data och integrera med befintliga system [52, 42]. AI-agenterna kan exempelvis identifiera att en kund tittar på premiumhörlurar men lämnar utan att köpa. Med vetskapen om att kunden tidigare köpt under reor kan AI:n anpassa meddelandestrategin för att matcha kundens beteende.

Mysa, ett företag som tillverkar smarta termostater, använde Customer.ios verktyg för realtidspersonalisering och ökade sina intäkter från e-postmarknadsföring med hela 592 %. Statistik visar att 80 % av konsumenter är mer benägna att köpa från företag som erbjuder personaliserade upplevelser, och att utlösta e-postmeddelanden i genomsnitt har 25 % högre öppningsgrad och 51 % högre klickfrekvens.

Prissättning och skalbarhet

Customer.io kombinerar en kraftfull meddelandeplattform med funktioner som påminner om ett CRM-system, samtidigt som det integreras smidigt med andra marknadsföringsverktyg. Plattformen stödjer obegränsade anpassade attribut, vilket ger marknadsförare stor frihet att segmentera och anpassa baserat på insamlad data.

Statistik visar att 89 % av marknadsförare anser att personaliserade kampanjer ger positiv avkastning. Av dessa rapporterar 14 % en avkastning på över 15 kronor för varje spenderad krona. Företag som använder segmenterad data för att skapa riktade kampanjer rapporterar också 40 % högre intäkter. Med dessa funktioner kan Customer.io hjälpa företag att proaktivt engagera kunder i riskzonen och därmed minska churn.

5. Wiz AI-SPM

Wiz AI-SPM är en plattform som riktar in sig på säkerhetsrisker som kan påverka kampanjers prestanda. Med sitt fokus på säkerhetsanalys kompletterar den andra verktyg som främst analyserar kundbeteende och genererar insikter.

Prediktiv churn-analys med säkerhetsinsikter

Wiz AI-SPM analyserar säkerhetshändelser som kan påverka AI-systemens prestanda. Genom att koppla ihop prestandaproblem med händelser som misstänkta processer som överbelastar GPU-kapaciteten eller sårbarheter som orsakar instabilitet i kluster, identifierar plattformen potentiella risker. Den spårar i realtid sårbarheter och efterlevnadsproblem för att upptäcka hot innan de påverkar kundupplevelsen.

Denna säkerhetsfokuserade övervakning gör det möjligt att täcka in fler faktorer som kan bidra till att kunder lämnar.

Statistik visar att 85% av organisationerna använder AI i någon form, och över 75% av CISO:er uttrycker växande oro över nya säkerhetsrisker kopplade till AI. Med över 70% av företagen som förlitar sig på hanterade AI-tjänster är det avgörande att ta itu med säkerhetsutmaningar för att minska risken för kundbortfall.

Kundsegmentering med säkerhet i fokus

Wiz AI-SPM erbjuder rollbaserad åtkomstkontroll och en AI Security Dashboard som hjälper till att prioritera säkerhetsrisker. Denna dashboard ger en tydlig översikt över de mest kritiska säkerhetsproblemen, vilket gör det enklare för utvecklare att snabbt hantera dem. Dessutom gör det möjligt för marknadsföringsteam att identifiera kundsegment som är särskilt utsatta för säkerhetsrelaterade problem. Med 53% av företagen som använder OpenAI- eller Azure OpenAI-SDK:er är säkerhetsfokuserad segmentering mer relevant än någonsin.

Automation och realtidsinsikter

Plattformen ger insyn i AI-pipelines, potentiella felkonfigurationer, data och möjliga attackvägar. Wiz AI-SPM övervakar automatiskt konfigurationer och identifierar fel som kan hota kampanjresultaten. Genom att analysera beteendemönster och kända risker kan systemet förutse attacker och hjälpa företag att agera i förebyggande syfte.

Plattformen inkluderar även anpassningsbara regler för hotdetektering som kan tillämpas på olika AI-tjänster och pipelines, vilket täcker in scenarier där missbruk kan förekomma.

Skalbarhet och framtidssäkerhet

Med prognoser som pekar på att nästan 80% av företagen kommer att använda AI före 2025 blir säkerhetsåtgärder för att minska churn allt viktigare. Wiz AI-SPM integreras med CNAPP för att erbjuda en enhetlig hantering av AI och molntjänster. Plattformen hjälper företag att skydda sina AI-modeller, pipelines, data och tjänster, samtidigt som den säkerställer att de följer relevanta regler och standarder. Detta är särskilt viktigt med tanke på att 2024 års State of Cloud Security Report visar att felkonfigurationer är den största molnsäkerhetsrisken för många organisationer, och att 62% har allvarliga sårbarheter i sina kodförråd.

Genom att implementera nätverkssegmentering för att isolera känsliga system och begränsa spridningen av cyberhot, samt använda rollbaserad åtkomstkontroll för att styra vem som kan ändra, distribuera eller ta bort arbetsbelastningar, kan företag avsevärt minska risken för kundbortfall.

Att kombinera säkerhetsdrivna AI-insikter med traditionella kundanalyser är ett effektivt sätt att minska churn i digitala kampanjer.

6. Kochava

Kochava kombinerar mobilanalys med avancerad prediktiv modellering för att hjälpa företag att förutse och motverka churn. Med sin unika algoritm kan plattformen identifiera användare som löper risk att lämna, redan innan det sker.

Prediktiv analys för att minska churn

Kochavas Predictive Churn Modeling använder en egenutvecklad algoritm för att beräkna sannolikheten att en användare kommer att sluta använda en tjänst. Genom att analysera användarbeteenden och egenskaper relaterade till churn eller konvertering, skapar systemet en statistiskt säker churn-poäng.

Med en träffsäkerhet på 90 % – vilket är 13 % högre än genomsnittet – möjliggör Kochava att företag kan agera i förväg snarare än att reagera i efterhand.

Plattformen analyserar användarnas engagemang efter installationen och tilldelar varje användare en viktad poäng som indikerar sannolikheten för churn. Denna data gör det möjligt för marknadsförare att segmentera och rikta sig mot användare med hög risk för churn i förebyggande syfte. Dessutom kan plattformen automatiskt skapa relevanta segment baserat på dessa poäng.

Smarta kundsegment med data som bas

Kochava erbjuder automatiserad segmentering av målgrupper baserat på churn-sannolikhet. Plattformen samlar in data från flera källor, som Kochava SDK, CRM-system, POS-data, attributionsinformation samt andra och tredjepartsdata, vilket skapar en enhetlig ram för analys.

Marknadsförare kan snabbt skapa både statiska och dynamiska målgrupper och hantera dessa med flexibla schemaläggnings- och leveransalternativ. En fördel är också att företag kan skydda sina data genom att utföra segmenteringen internt och endast dela nödvändiga enhets-ID:n externt.

Exempel på användningsområden inkluderar att återengagera tidigare kunder, identifiera toppresterande användare för lookalike-modeller eller rikta erbjudanden till användare som är osannolika att genomföra köp.

Realtidsinsikter och automatisering

Med hjälp av sina exakta churn-prognoser kan Kochava leverera insikter i realtid, vilket gör det möjligt att agera direkt. Plattformen analyserar kundbeteenden, meddelanden och kampanjer för att optimera marknadsföringsinsatser. Dessa insikter kan sedan användas för att skapa riktade kampanjer som ökar kundlojaliteten.

Ett exempel från december 2019 visar hur en e-handelsapp kan identifiera avhoppspunkter genom att analysera steg som produktsökning, varukorgsläggning och påbörjad utcheckning. Med Kochava Analytics kan marknadsförare segmentera användare som avbryter köp och locka tillbaka dem med specialerbjudanden.

Anpassade lösningar och skalbarhet

Kochava erbjuder flexibla lösningar som passar både små och stora företag. Plattformen analyserar användarnas aktivitet under de första 7 dagarna för att förutsäga churn vid dag 38, och den kan hantera stora datamängder för att stödja kampanjer i olika skalor.

Med tanke på att en genomsnittlig app förlorar 77 % av sina dagliga aktiva användare inom de första tre dagarna, blir Kochavas prediktiva verktyg avgörande för företag som vill behålla sina kunder.

Plattformen har hjälpt företag som Jamba, en snabbmatskedja, att öka engagemanget genom kontaktlösa marknadsföringskanaler. Ett annat exempel är Weatherzone, en australiensisk väderleverantör, som förbättrade sina tjänster med hjälp av Kochavas Analytics Zone.

7. Stripe Radar

Stripe Radar kombinerar avancerad maskininlärning med betalningsanalys för att hjälpa företag att förebygga bedrägerier och ge en bättre kundupplevelse. Genom att analysera miljarder datapunkter från Stripes globala nätverk skyddar Radar både företag och kunder. Verktyget stärker kundrelationer genom att minimera risken för bedrägerier och därmed minska risken för churn.

Prediktiv analys för att stoppa bedrägerier och minska churn

Stripe Radar använder maskininlärningsmodeller som är tränade på enorma mängder data för att identifiera och blockera bedrägliga betalningar. Med en årlig betalningsvolym på 1,4 biljoner dollar har plattformen unik insikt i globala betalningsmönster. Modellerna följer ett ramverk som kombinerar beprövade metoder med kontinuerlig utveckling av nya strategier. Till skillnad från många andra verktyg som enbart analyserar kundbeteenden fokuserar Stripe Radar på att skydda intäkterna genom att reducera bedrägerier. Företag som använder Radar kan i genomsnitt minska bedrägeririskerna med 30 % utan att påverka konverteringsgraden nämnvärt. Detta stärker kundernas förtroende och minskar churn som kan uppstå vid säkerhetsproblem.

Smart segmentering och optimering av kundupplevelsen

En av Radar-systemets styrkor är dess förmåga att segmentera kunder baserat på riskprofiler och betalningshistorik. Eftersom över 73 % av kunderna som använder Stripe Checkout har tidigare gjort betalningar i Stripes nätverk, kan plattformen erbjuda en mer skräddarsydd och smidig upplevelse. Stripe’s Optimized Checkout Suite anpassar dynamiskt säkerhetsåtgärder baserat på risknivåer, vilket innebär att låg-risk-kunder får en snabbare process medan högrisk-transaktioner genomgår extra kontroller. Företag som implementerar detta ser i genomsnitt en 12 % ökning av intäkterna och en 7,4 % förbättring av konverteringsgraden när ytterligare betalningsalternativ läggs till.

Realtidsinsikter och automation

Stripe Radar erbjuder realtidsinsikter genom automatiserad övervakning av betalningsmönster och risker. Plattformen kombinerar maskininlärning med anpassningsbara regler för att ge företag en balanserad riskhantering. Med hjälp av Radar for Fraud Teams kan företag skapa egna regler, få detaljerade rapporter och genomföra manuella granskningar. Systemet identifierar automatiskt vanliga bedrägeriförsök och låter företag justera strategier efter specifika behov. Dessutom tillhandahåller Radar analyser som hjälper företag att förstå vad som driver churn och vilka betalningsmönster som behöver optimeras. Genom att integrera med CRM-system kan betalningsdata kombineras med kundinteraktionsdata för en mer heltäckande analys.

Anpassningsbarhet för företag i alla storlekar

Stripe Radar är byggt för att fungera för företag av alla storlekar, från små startups till stora internationella aktörer. Plattformen skalar automatiskt med transaktionsvolymen och erbjuder flexibla prismodeller. Exempelvis ökade Zapier sin auktoriseringsgrad med 4 %, vilket resulterade i över 3 miljoner dollar i extra intäkter. Dermalogica halverade sina bedrägerier, och Twilio förbättrade sin auktoriseringsgrad med 10 %. Stripe Radar stödjer svenska kronor och lokala betalningsmetoder, vilket gör det till ett användbart verktyg för företag i Sverige. Genom att minska felaktiga avslag på legitima transaktioner hjälper Radar företag att undvika churn som kan uppstå när kunder upplever betalningsproblem. Plattformens flexibilitet och effektivitet gör den till ett värdefullt komplement till andra verktyg i denna guide.

8. Intercom

Intercom kombinerar AI-driven analys och automatiserad kommunikation för att hjälpa företag behålla sina kunder. Genom att analysera kundinteraktioner, supportärenden och beteendemönster skapar plattformen en tydlig bild av kundens engagemang. Med hjälp av chatbots, automatiserade meddelanden och prediktiv analys kan företag agera snabbt och effektivt för att stärka kundrelationer.

Prediktiv churn-analys med beteendespårning

Intercoms AI-system håller konstant koll på kundbeteenden, som hur ofta viktiga funktioner används och hur ofta support kontaktas. Detta gör det möjligt att identifiera tidiga tecken på att en kund kanske håller på att lämna. Om systemet upptäcker signaler som minskat engagemang, exempelvis fler supportärenden eller längre perioder utan aktivitet, skickas automatiska varningar till kundframgångsteamet.

Kundsegmentering för personlig kommunikation

Intercom går ett steg längre genom att automatiskt segmentera kunder baserat på deras beteende, demografi och engagemangsnivå. Detta gör det möjligt att skicka anpassade meddelanden som bättre matchar kundens behov och ökar sannolikheten för att de stannar kvar. Företag kan till exempel skicka riktade erbjudanden baserade på tidigare köp eller aktivera kampanjer utifrån specifika användarhandlingar. En studie visar att 78 % av kunder upplever att personaliserad kommunikation stärker deras lojalitet.

Automation och realtidsinsikter för bättre kundvård

Intercom använder de insikter som samlas in för att automatisera kommunikationen och återengagera kunder. Genom att hantera rutinärenden frigörs tid för supportteamet att fokusera på mer komplexa frågor. Dessutom använder Fin AI Agent naturlig språkförståelse för att snabbt lösa kundfrågor utan behov av mänsklig hjälp. Om det behövs kan systemet även skicka proaktiva meddelanden, som in-app-notiser eller e-post, för att hålla kunder engagerade.

Amplitude är ett exempel på hur effektiv Intercom kan vara. På mindre än ett år ökade deras aktiveringsnivåer med 11 %, vilket innebar att användare som deltog i programmet skapade 11 % fler diagram än de som inte gjorde det.

Anpassad prissättning och skalbarhet

Intercom erbjuder en flexibel prissättningsmodell som passar företag i olika storlekar. Planerna sträcker sig från 12 000 kr till 200 000 kr per år och kan anpassas efter företagets behov med hjälp av en priskalkylator. Denna flexibilitet gör det möjligt för företag att växa med plattformen. Bitly är ett exempel på detta – efter att ha implementerat Intercom såg de en 15 % ökning i både engagemang och kundlojalitet.

Faktum är att 89 % av supportledare anser att personaliserad support är en avgörande konkurrensfördel. Sammantaget är Intercom ett kraftfullt verktyg för företag som vill minska churn och förbättra kundupplevelsen genom proaktiv och effektiv kommunikation.

9. NachoNacho Analytics

NachoNacho Analytics är en B2B SaaS-plattform som använder avancerad analys för att hjälpa företag att förstå och minska kundbortfall i sina annonskampanjer. Plattformen är särskilt inriktad på att analysera SaaS-data, vilket ger företag tydliga insikter i kundbeteenden och möjligheten att förbättra sina marknadsföringsstrategier med hjälp av datadrivna beslut. Här är en närmare titt på hur plattformen arbetar med att minska kundbortfall i en SaaS-miljö.

Prediktiv analys för att minska churn

NachoNacho Analytics använder sig av avancerade analysverktyg för att mäta viktiga nyckeltal, som exempelvis churn-rate, och ger en tydlig bild av kundernas interaktioner med företagets produkter. Genom att analysera användarbeteenden och hur olika funktioner används kan plattformen förutspå kundbehov och identifiera tidiga varningssignaler innan kunder väljer att lämna. Denna helhetsbild skapas genom att samla data från flera källor och hjälper företag att agera innan problemen eskalerar. Enligt Gartner är applikationer för kundanalys den snabbast växande sektorn inom SaaS-marknaden, vilket visar hur viktig denna typ av analys är.

Kundsegmentering baserad på data

Med NachoNacho Analytics kan företag segmentera sina kundgrupper baserat på användarbeteenden, vilket gör det möjligt att skapa mer riktade och relevanta kampanjer. Plattformen ger en djupare förståelse för hur kunder interagerar med produkterna, vilket gör det lättare att anpassa erbjudanden efter specifika behov. Tack vare den statistik som plattformen genererar kan företag fatta mer informerade beslut och få en mer exakt bild av vad deras kunder faktiskt behöver och föredrar. Dessutom underlättar dessa insikter automatiserad och effektiv uppföljning.

Realtidsdata och automatisering

NachoNacho Analytics erbjuder realtidsdata som ger företag en snabb och tydlig överblick över viktiga nyckeltal som churn-rate, customer lifetime value (CLV) och customer acquisition cost (CAC). Plattformen automatiserar analysprocessen, vilket gör det möjligt att snabbt identifiera trender och agera proaktivt. Denna kombination av realtidsinsikter och automatisering gör det enklare för företag att snabbt anpassa sig och optimera sina strategier för att minska kundbortfall.

Pris och skalbarhet

Plattformen erbjuder en prisvärd modell där kostnaden ligger på cirka 50 kr per månad och användare. Eftersom NachoNacho Analytics är molnbaserad kan den enkelt skalas upp i takt med att företaget växer. Med realtidsanalys till en rimlig kostnad är plattformen ett attraktivt alternativ för både små startups och större, etablerade företag. Denna flexibilitet gör det möjligt för företag i olika storlekar att dra nytta av avancerad analys utan att spräcka budgeten.

10. Drip

Drip använder beteendebaserad segmentering för att minska kundbortfall genom riktade och personliga e-postkampanjer. Istället för att enbart fokusera på demografiska data analyserar Drip vad kunder faktiskt gör. Denna metod gör det möjligt att förutse och förebygga churn genom att leverera rätt budskap vid rätt tidpunkt.

Förutse churn med beteendedata

Drip övervakar kundbeteenden för att identifiera tidiga tecken på att en kund kan lämna. Plattformen sorterar kunder i segment baserat på deras handlingar, som klick, övergivna varukorgar och sidbesök. Exempel på segment är "heta leads", "kundvagnsövergivare" och "inaktiva prenumeranter". Detta gör det möjligt för företag att agera innan en kund försvinner.

Med en genomsnittlig övergivningsfrekvens för kundvagnar på 69,23% är detta en avgörande punkt för att minska churn. Drip identifierar automatiskt dessa kunder och skickar riktade kampanjer för att återengagera dem.

Dynamisk segmentering som anpassas i realtid

Drip erbjuder segmentering som ständigt uppdateras i takt med att kundernas beteenden förändras. Det här skiljer sig från traditionella listbaserade system där segmenten är statiska.

Med Drip kan användare skapa segment baserade på köphistorik och visade produkter. Plattformen gör det också möjligt att använda Liquid, ett mallspråk, för att anpassa innehållet i samma e-postmeddelande beroende på mottagarens segment.

Automatisering som minskar churn

Drips automatisering är kopplad till dess dynamiska segmentering, vilket gör det enkelt att trigga rätt kampanjer vid rätt tidpunkt. Plattformen använder avancerade regler, som "om detta, då det", för att skapa personaliserade kundresor.

Statistik visar att segmenterade e-postmeddelanden genererar 14,31% fler öppningar, 100,95% fler klick och 9,73% färre avregistreringar jämfört med icke-segmenterade meddelanden. Trots detta är det bara 43% av marknadsförare som använder kundbeteendedata för att anpassa e-postutskick.

Företag som använder Drip ser konkreta resultat. The Resin Obsession ökade sina intäkter med 27% tack vare segmentering, medan Nifty Gifts såg en intäktsökning på 77% under sina första två månader med plattformen.

Skalbar prissättning för alla företag

Drip erbjuder en flexibel prisstruktur som anpassas efter företagets storlek och behov. Priset baseras på antalet kontakter, vilket gör det enkelt att skala upp när företaget växer.

• Grundnivåplanen passar små företag och startups som vill använda Drips kärnfunktioner till en rimlig kostnad. Den innehåller verktyg för e-postmarknadsföring, automatisering och grundläggande analys.
• Mellannivåplaner är utformade för medelstora företag och inkluderar förbättrade automatiseringsfunktioner, avancerad segmentering och mer detaljerad analys.
• För stora företag finns anpassade planer med obegränsad tillgång till alla funktioner och möjligheter.

Slutsats

AI-verktyg håller på att förändra hur företag hanterar kundretention inom digital annonsering. Genom att använda data för att förutse beteenden och anpassa kundupplevelser kan företag minska kundbortfall och skapa starkare relationer med sina kunder. Det handlar inte bara om tekniska framsteg – dessa verktyg bidrar också till konkreta ekonomiska resultat.

Att behålla kunder är ekonomiskt smart – det kan kosta upp till fem gånger mer att skaffa en ny kund än att behålla en befintlig. Enligt Bain and Company kan en ökning på 5 % i kundretention leda till över 25 % högre vinst. Dessutom visar Forrester att även små förbättringar i kundupplevelsen kan generera tiotals miljoner kronor i intäkter genom att minska churn.

Välj rätt verktyg för dina mål

Att välja rätt AI-verktyg handlar om att utgå från dina specifika behov för kundretention. Börja med att definiera vad som kännetecknar en aktiv kund i din verksamhet och hur tidigt du vill kunna identifiera risken för att en kund lämnar.

Olika branscher har olika utmaningar när det gäller churn. Telekomföretag ser årliga siffror på 30–35 %, medan SaaS-företag ligger på 32–50 %. För e-handelsföretag är det ännu tuffare med över 51 % genomsnittlig churn. För mer etablerade företag kan en årlig churn på 5–7 % vara ett idealiskt mål.

Personalisering och automation är nyckeln

När du har valt dina verktyg är nästa steg att använda dem för att skapa en mer personlig kundupplevelse.

AI:s styrka ligger i dess förmåga att leverera skräddarsydda upplevelser i stor skala. Titta på exempel som Netflix, som rekommenderar filmer baserat på användardata, eller Amazon och Spotify, som anpassar produktrekommendationer och spellistor. Genom att hålla kunder engagerade minskar dessa strategier risken för bortfall.

Automation är också avgörande. Företag som använder AI-driven kundsupport har reducerat manuellt arbete med 70 % genom att automatisera vanliga frågor. Detta frigör resurser för att hantera mer komplexa kundproblem och förbättrar effektiviteten.

Kontinuerlig mätning och optimering

För att lyckas med AI-implementationer är det viktigt att sätta tydliga mål och integrera systemen på rätt sätt. Regelbunden analys av resultat säkerställer att AI-verktygen presterar som de ska och att datakällorna förbättras för att stärka prediktionerna.

Enligt en IDC-studie kan företag se en avkastning på 3,7 gånger investeringen i AI över olika branscher. Nästan 90 % av CFO:er rapporterar att AI ger positiv avkastning inom nio månader efter att det implementerats.

Den framtida potentialen för AI inom kundretention ligger i att skapa djupare kundrelationer genom personlig service och proaktiv support. Med rätt verktyg och en tydlig strategi kan företag inte bara minska churn utan också bygga långvariga och lönsamma kundrelationer som bidrar till hållbar tillväxt. Detta är vägen framåt för företag som vill stärka sin konkurrenskraft och säkra sin framtid på marknaden.

FAQs

Hur kan AI hjälpa till att minska kundbortfall i digitala annonseringskampanjer?

AI kan hjälpa företag att behålla kunder genom att använda prediktiv analys för att identifiera vilka som riskerar att lämna. Genom att granska data som köphistorik och beteendemönster kan AI peka ut kunder som kan behöva extra uppmärksamhet. Det ger företag möjligheten att agera i tid, exempelvis genom att skicka skräddarsydda erbjudanden eller personliga meddelanden för att stärka kundlojaliteten.

Dessutom gör AI det möjligt att anpassa innehåll och kampanjer efter varje kunds unika preferenser och behov. Genom att erbjuda mer relevanta och engagerande upplevelser kan företag skapa djupare relationer med sina kunder och minska risken för att de väljer att lämna. Kombinationen av smart dataanalys och individanpassning är en effektiv metod för att förbättra kundlojaliteten inom digital marknadsföring.

Hur kan prediktiv analys och automatisering stärka kundlojaliteten?

Prediktiv analys och automatisering: Nyckeln till starkare kundlojalitet

Prediktiv analys och automatisering har potential att förändra hur företag bygger och behåller kundlojalitet. Genom att gräva djupare i kunddata kan företag erbjuda mer personliga och relevanta upplevelser, vilket i sin tur stärker banden mellan företaget och dess kunder. Automatisering gör det möjligt att agera i förväg, lösa problem innan de ens uppstår och rikta resurser till de kunder som har störst chans att bli långsiktigt lojala.

När företag använder data på ett smart sätt kan de förutse kunders beteenden, minska risken för att kunder lämnar och fatta bättre beslut. Resultatet? Inte bara en högre kundretention utan också en effektivare användning av resurser, vilket i sin tur driver företagets tillväxt framåt.

Hur kan företag välja rätt AI-verktyg för att minska kundbortfall och uppnå sina mål?

Hur väljer man rätt AI-verktyg?

För att hitta rätt AI-verktyg för er verksamhet är det viktigt att börja med att tydligt definiera era mål och behov. Är målet att förbättra kundupplevelsen, effektivisera dataanalys eller automatisera interna processer? En tydlig målsättning gör det enklare att identifiera verktyg som passar just era krav.

Tänk också på verktygets möjlighet att växa med företaget. Ett verktyg som kan anpassas efter verksamhetens utveckling och förändrade behov ger större flexibilitet på lång sikt. Dessutom är det klokt att väga in både kostnader och funktioner för att säkerställa att investeringen ger värde över tid.

Genom att noggrant överväga dessa aspekter kan ni välja ett AI-verktyg som inte bara stärker er digitala strategi utan också bidrar till att behålla kunder och skapa långsiktig framgång.

Related posts

• Hur mycket kostar digital marknadsföring?
• 5 vanliga misstag i digital marknadsföring - och lösningarna
• Så skriver AI annonstexter som konverterar