Ostja kliendilojaalsuslahendustega tagasi toomine

Peamiselt kasutatakse väga aktiivseid meetodeid klientide hankeks ja ka ärisse tagasitoomiseks, lisaks on enamik sellisest protsessist väga automatiseeritud ning mõõdetav. Kui vaadelda tüüpilist Eesti ettevõtet, siis müük on jätkuvalt veidi ebameeldiv ja vähetunnustatud tegevus. Esimesed ettevõtted on sellest, et seda tuleks muuta, aga ka juba aru saanud, Rimi kliendipakkumiste terminal on vast reaalseim näide kliendi tagasitoomisele suunatud lahendusest.

Millest alustada kliendilojaalsuse ehitamisel?

Selleks, et ettevõte saaks kliendilojaalsust asuda teadlikult juhtima, tuleb selgeks teha põhilised terminid ja paika panna mõõdikud, defineerida eesmärgid ja valida ka mõistlikult automatiseeritavad töövahendid, et klientide hoidmine ladusalt sujuks. Ettevõtte vastavad osakonnad ja meeskonnad peavad olema motiveeritud protsesse ellu rakendama ja pidevalt täiendama. Üks võtmekomponente on ka tarkvaralahendused, nende abil saab mitmeid rutiinseid tegevusi automatiseerida, mis omakorda hoiab kokku kallist tööaega.

Igasuguse kliendikontakti ja kindlasti iga müügi järel on ettevõtte huvides küsida vähemalt kliendi e-posti aadressi või telefoni. Selle abil on võimalik peale tehingut küsida automaatselt tagasisidet, selleks on võimalik kasvõi Google Docsi või Surveymonkey.com-i abil ehitada lihtne küsitlusleht ja saada reaalajas tagasisidet klientide rahulolu kohta.Vajadusel saab halva kogemuse korral küsida lisainfot, mis võimaldab ka halva kogemuse saanud kliendi tagasi meelitada. Samuti võimaldab kliendi e-post koos moodsa kassatarkvaraga enamikku allpool toodud võtteid automaatselt rakendada.

Üldise garanteeritud allahindluse asemel tuleks asuda väljastama kliendipunkte - iga tehingu järel arvutatakse kliendile teatud arv punkte, näiteks 1 € = 1 punkt. Kui võtta näiteks Tallinna spordikaupade kauplused, siis enamik neist pakub kliendile 5% allahindlust, mis ei sõltu oluliselt kliendi käitumisest ega ka tarbitud mahtudest. Puudub selge viis antud allahindlust suurendada, mis ei taga kliendikäitumise lojaalsust. Kui iga ost suurendaks kasvõi veidi allahindlust, tooks see kindlasti rohkem tehinguid kliendi lemmikpoodi.

Klientide segmenteerimine nende varasemate ostude alusel annab võimaluse edastada suunatud pakkumisi vastavalt kliendi huvidele ning vältida asjatut spämmimist - saates kliendile vajaliku infoga pakkumisi on nende avamise ja ostmise määr (konversioon) märksa parem üldisele kliendinimekirjale saadetud üldpakkumistest.

Kui sealt nüüd edasi mõelda, siis võiks rakendada kliendi lemmiktoodete eristamist tema isiklikus hinnakirjas ning nendele spetsiaalhindade rakendamist – näiteks rattahuvilistele võib teha igal kevadel uute kummide sooduspakkumise jne.

Kliendi automaatne tagasitoomine ärisse on peamine ärakasutamata võimalus. Sellise kliendi aktiviseerimiseks on mitmeid võimalusi, neist peamine on n-ö automaatne lisaallahindlus klientidele, kes ei ole ammu kas teenuseid tarbinud või kelle varasemale ostule saaks juurde müüa kulumaterjali, varuosi või hoopis hooldusteenust. Enamikul äridel on vastavalt aastaajale või kellaajale n-ö tühjad augud, sellistele hetkedele tuleks määrata täiendava soodushinnaga automaatpakkumised, mis edastatakse huvitatud klientidele, et äri ei seisaks jõude.

Kupongide printimine pärast iga tehingut on samuti suhteliselt harvaesinev nähtus Eesti turul, siiski annab see ülihea ja suunatud võimaluse teha kliendile järgmine visiit veelgi atraktiivsemaks või miks ka mitte motiveerida teda näiteks jagama seda kupongi sõbraga, mille järel võib ta saada veelgi suurema soodustuse. Kui sellise kliendi sõbrale suunatud kupongi lisaallahindlus on 10–15%, võib see olla kordades odavam kui tüüpline kliendi leidmise kulu.

Tüüpilisi võtteid on lihtne rakendada sobiva, funktsionaalse äritarkvara abil. Kaasaegsesse lahendusse on sellised meetodid juba sisse arendatud standardpaketina, jääb vaid ettevõttespetsiifiliste pakkumiste ja mudelite väljamõtlemise ning testimise proovimise vaev.