Masalah: Klien khawatir tentang tingkat retensi pengguna yang menurun dan membutuhkan intervensi proaktif.
Solusi: Kami menggunakan model predictive analytics yang mengintegrasikan data dari interaksi layanan pelanggan, penggunaan produk (jika data diakses), dan sentimen media sosial. Tanda-tanda peringatan dini churn yang kami pantau meliputi peningkatan frekuensi kontak dengan alasan yang sama, sentimen negatif berulang, dan ketidakpuasan terhadap penyelesaian masalah. Tim analytics akan memberikan laporan bulanan yang mengidentifikasi segmen pelanggan berisiko tinggi (high-risk segments).
Strategi retensi kami berfokus pada personalized outreach yang dilakukan oleh tim agen khusus Retention/Save Desk. Pendekatan ini bukan hanya untuk menyelesaikan masalah, tetapi untuk membangun kembali kepercayaan melalui penawaran solusi jangka panjang atau kompensasi yang relevan. Kami akan mengukur keberhasilan strategi ini dengan melacak penurunan persentase churn di segmen yang ditargetkan dalam 3 bulan.