Frafall på lister - den usynlige fienden

"Churn" betyr frafall av personkontakter i en database. For eksempel ved at yrkesaktive bytter jobb, går av med pensjon, får ny e-postadresse m.m. Churn foregår kontinuerlig, så det å motarbeide denne forvitringen av data bør ligge øverst på agendaen til administratorer og brukere av CRM. Hvis ikke, er resultatet uomtvistelig at bedriften får stadig færre personer å selge på.

Churn betyr frafall av personkontakter i en database. For eksempel ved at yrkesaktive bytter jobb, går av med pensjon, får nye-postadresse m.m. Churn foregår kontinuerlig, så det å motarbeide denne forvitringen av data bør ligge øverst på agendaen til databaseadministratorer. Hvis ikke, er resultatet uomtvistelig at bedriften får stadig færre personer å sende informasjon til.  

Graden av frafall avhenger av type kontakter i databasen. Etter 25 år med databasemarkedsføring fra bedrift til bedrift (B2B), er vår erfaring atman må påregne 10-25 prosent årlig reduksjon i antallet kontakter i kundedatabasen. På en epostliste med ukjent opphav kan man miste opp mot 95 prosent av kontaktene hvert år.

Vanlige anslag er rundt 40 prosent churn for telefonlister og 65 prosent for epostlister. For epost betyr det at hvis man hadde 100 gode kontakter(epostadresser) i januar, sitter man ved årets slutt tilbake med 35 reelle kontakter. Etter to år har man kun 12 reelle og 88 utdaterte kontakter.

Den oransje linjen i grafen viser frafallet i antall kontakter over tid. Den blå viser hvordan teamet på Icon Business Solutions (IBS) Balthazar.ai bidrar til at databasekvaliteten opprettholdes gjennom kontinuerlig vedlikehold.

Integralet mellom de to kurvene er kontakter som blirliggende i CRM-systemet. Der ser det fortsatt ut som at databasen har 100kontakter etter fem år, men i realiteten finnes det kun to potensielle kunder.De øvrige 98 kontaktene har byttet jobb eller arbeidsgiver, pensjonert seg, endret kontaktopplysninger eller meldt seg av listen.

Denne feiltolkningen av data i et CRM-system kaller vi denusynlige fienden. Det innebærer at databasemarkedsførere antar at så lenge antallet kontakter forblir noenlunde stabilt, så opprettholdesogså kvaliteten på listen. Dermed ser de på feil måltall: Antall fremfor reelle kontakter.  

Konsekvensen av dramatisk dårligere datagrunnlag merkes først når responsen over tid blir stadig dårligere, men da søkes det ofte etter andreforklaringer. For eksempel svak kommunikasjon, feil prising, manglede kunnskap hos ansatte, lavere kundelojalitet, sterkere konkurranse m.m. Årsaken til atman leter etter de forklaringene, er at antallet kontakter i databasenfortsetter å være som forventet. De forstår altså ikke at den dårlige responsenpå kampanjen i år to, skyldes at epostene bare nådde frem til 35 personer, ikke100 som man trodde databasen ga inntrykk av.  

I avsnittene under skal vi beskrive faktorene som forårsakerchurn (den oransje kurven), og hvordan teamet på Balthazar.ai jobber for åmotvirke frafallet (blå kurve).

Frafall 1: Mobilitet i arbeidslivet

Man kommer inn arbeidslivet, bytter arbeidsgiver underveis og ender til slutt opp som pensjonist. Tallene på hvor lenge man jobber, hvor ofte man bytter arbeidsgiver og hvor lenge man blir på de ulike arbeidsstedene varierer, men følgende faktorer er gode indikatorer:

  •  I gjennomsnitt jobber vi i 40 år. Det betyr at 1av 40 arbeidstakere er enten helt ny i arbeidslivet eller er på vei mot pensjonisttilværelsen. 1/40 er 2,5 prosent.
  • Vi bytter arbeidsgiver hvert fjerde år, hvilket innebærer 25 prosent turnover.

Vi får da et potensielt frafall på:

  1. Nyansatte 2,5 prosent
  2. Jobbskifte 25 prosent
  3. Pensjonister 2,5 prosent

Totalt gir dette 30 prosent rotasjon i arbeidsstyrken. Om viikke evner å kompensere for dette, vil antallet korrekte kontakter i databasen utvikle seg slik:

Grafen viser at etter tre år er kun 49 prosent av denopprinnelige kontaktlisten reelle kontakter.

Frafall 2: Intern mobilitet

En annen faktor som påvirker graden av churn er internmobilitet, ved at man bytter arbeidsoppgaver internt. Noen ganger forblir man i avdelingen, andre ganger bytter man til noe helt annet.

For eksempel kan en person i bedrift A gå fra stillingen som logistikksjef til driftsdirektør. Det betyr at bedrift B som selger lagerløsninger til bedrift A mister et personlig kontaktpunkt (et lead). Hvis ikke bedrift B raskt finner navnet (og kontaktopplysningene) til den nye logistikksjefen, reduseres muligheten for salg til denne bedriften.  

Ofte fanger ikke salgsbedrifter opp interne funksjonsendringer hos potensielle kunder (én type churn/frafall) siden telefonnummeretog epostadressen til den opprinnelige kontaktpersonen forblir uendret.

Som utgangspunkt for beregning av hvor mange som forsvinner ut av målgruppen pga. forfremmelser, omplassering etc. bruker vi følgende tall:

  • Antall år mellom forfremmelser: 2
  • Andel som forfremmes til helt nye arbeidsoppgaver: 20 prosent

Dette gir 20 prosent/2 = 10 prosent.

Vi tillegger så dette tallet de 30 prosentene med frafall fra mobilitet i arbeidslivet, og oppdaterer grafen som dermed viser 40 prosent churn.

Grafen viser at i år tre er bare 36 prosent av den opprinneligelisten brukbar i salgsøyemed.

Frafall 3: Endringer i bedriftens kontaktdata

Det er mye dynamikk blant virksomheter rundt nyetableringer, konkurser og andre grunner til nedleggelse, navnebytter og sammenslåinger.

Vår erfaring tyder på at dette tallet utgjør rundt 10prosent. Dette tallet kommer frem ved at bounce på våre utsendte eposter, til store deler av arbeidsstyrken i Norge og Sverige, er i snitt ca. 0,2 prosent per uke. Med 50 utsendelser per år, blir det 10 prosent total bounce.

Bounce er i dette tilfelle på eposter som pleide å bli levert mottakeren, men som ikke lengre blir det, selv om mottakeren fortsatt er i selskapet.

For en epostmarkedsfører er dette ensbetydende med at 10 prosent av kundegrunnlaget forvitrer. Oppdatert med bounce viser da grafen 50prosent churn:

Som man ser, forsvinner listegrunnlaget fortere og fortere. Allerede i år 2 er det halvert. Dvs. at for hver andre kontakt du plukker i CRM-systemet, vil annenhver kontakt være utilgjengelig eller mangle i den opprinnelige målgruppen.

Frafall 4: Avmeldinger på nyhetsbrev

Erfaringsmessig utgjør avmeldinger (unsub) 0,3 prosent per utsendelse. Med 50 utsendelser i året blir dette 15 prosent. Dette er lagt til i grafen, som nå viser 65 prosent frafall:

I år 2 er kun litt over en tredjedel tilbake av listen. Dette viser det potensielt voldsomme fallet i antall kontakter man vil oppleve hvisman unnlater å sette inn tiltak. Med 65 prosent churn har man bare 4 prosent reelle kontakter igjen etter tre år!

IBS har en stabil kontaktdatabase

Teamet bak Balthazar.ai jobber kontinuerlig med å holdedataene oppdatert og forhindre frafall/churn.

Overvåking av endringer på stillinger

Vi overvåker aktivt bedrifter på LinkedIn og Kontakt oss-sider. Der plukker vi opp endringer i hvem som bytter jobb, og hvilke bedrifter som får nye ansatte.

Denne type oppdateringer har gjerne behov for å struktureres før de kan brukes. Våre algoritmer utfører to essensielle oppgaver:

  1. Strukturere titler etter metodikken i I2OC-22,som står for Icon International Occupational Classification
  2. Finne eksakt arbeidsgiver. Dette kalles company identity resolution, og består av å matche det navnet kontakten oppgir som firma, med det juridiske navnet.

Når dette er gjort, tilfredsstiller oppdateringene kriteriene for segmentene i CRM-systemet. Har man et segment hvor «Product manager» skal inkluderes, vil hver ny kontakt med denne tittelen automatisk legges inn i dette segmentet.

I prinsippet skjer dette «under panseret», og vil oppleves som at segmentet holdes konstant i størrelse og respons. Dette løser problemene med 40 prosent churn forårsaket av ekstern og intern mobilitet.

Overvåkning av bedriftens kontaktdata

Masterdatateamet på IBS overvåker alt som kan påvirke bedriftens epostdomene. Dette er i første omgang på bedriftsnivå, og særlig gjelder det navneendring, konkurs eller sammenslåing.

Denne informasjonen fanger vi opp via daglige oppdateringer fra de offentlige næringslivsregistrene i hvert land.

Overvåking av deliverability

På bakgrunn av dette oppdaterer man opplysningene og sørgerfor at bouncede eposter når frem neste gang.

Nye kontakter til erstatning for avmeldinger

Det vil alltid være avmeldinger, men du redusere antallet ved å sende målrettet kommunikasjon til spissede segmenter.

Innenfor CRM og kundebehandling er det stort fokus på kundelojalitet, hvor det brukes betydelige ressurser på kampanjer og andretiltak for å øke lojaliteten. Dette er viktig, men det er trolig større gevinst å få tilbake halvparten av de kontaktene som har endret jobb- og firmaopplysninger enn å hindre 15 prosent avmeldinger gjennom året.

De avmeldingene man likevel får, kan kompenseres for ved å inkludere beslektede kontakter i eksisterende segmenter. Jo flere leads du får, jo flere varianter av titler, bransjer, byer m.m. får du blant respondentene. Kriteriene for disse legger du enkelt på eksisterende spørringer via en tilpasset segmentbygger.

Oppsummering av churn-håndtering på Icon Business Solutions

Churn har store negative konsekvenser hvis man ikke gjør tiltak. Spesielt alvorlig kan det være for epostmarkedsførere, men som man i eksemplene over er også dette håndterbart så lenge man kjenner til årsakene og iverksetter riktige tiltak.

Under ser du den dramatiske forskjellen mellom å la forfallet gå sin gang, og hvordan masterdatateamet på IBS sørger for at du alltid har prospects å selge på.

Aktivt arbeid mot churn/frafall krever en helt spesiell kunnskap og løsningsvilje. Dette er grunnen til at du bør kontakte masterdataekspertene på Icon Business Solutions for å kunne tilby brukerne av CRM-systemer automatisk oppdaterte B2B-kontakter innebygd i løsningen.