Hier is een overzicht van de belangrijkste punten voor het ontwikkelen van een proactieve klantbehoudstrategie, gericht op klanten die meer dan drie keer per maand kopen: 1. Klantsegmentatie - Focus op klanten die meer dan drie keer per maand kopen, aangezien zij een hoge betrokkenheid en waarde vertegenwoordigen. 2. Signalen en gedragingen voor klanten die mogelijk vertrekken - Klanten die een maand niet hebben ingelogd of geen transacties hebben gedaan. - Verminderde interactie met communicatie-uitingen (bijvoorbeeld minder opens of clicks op e-mails). - Afname in aankoopfrequentie of -waarde. - Verhoogde klachten of supportverzoeken. - Verandering in aankooppatroon, zoals het minder vaak bekijken van producten. 3. Gegevensbronnen en analyse - Gebruik Salesforce-gegevens zoals aankoopgeschiedenis, inloggegevens, communicatie-interacties, en supportverzoeken. 4. Aanbevolen OpenAI-modellen - **GPT-4** of vergelijkbare taalmodellen voor: - Het analyseren van tekstgegevens, zoals klantenfeedback en supportgesprekken, om sentiment en mogelijke risico’s te identificeren. - Het genereren van samenvattingen en inzichten uit grote datasets. - Het ontwikkelen van voorspellingen over klantverloop op basis van patronen in communicatie en gedrag. - **Fine-tuned modellen** voor klantverloopvoorspellingen, indien beschikbaar, of het trainen van aangepaste modellen op je eigen data. 5. Implementatie en inzichten - Gebruik GPT-4 om trends en signalen te identificeren die wijzen op risico’s, zoals vermindering in engagement of negatieve sentimenten. - Automatiseer rapportages en voorspellende analyses die tijdig waarschuwingen geven. 6. Prestatie-indicatoren (KPI’s) - **Churn rate**: percentage klanten dat stopt met kopen of inloggen. - **Inlogfrequentie**: aantal klanten dat niet in een bepaalde periode heeft ingelogd. - **Engagementscore**: bijvoorbeeld Open- en click-through rates op communicatie. - **Herstelrate**: percentage klanten dat na een waarschuwing weer actief wordt. - **Net Promoter Score (NPS)**: klanttevredenheid en loyaliteit. - **Customer Lifetime Value (CLV)**: verandering in de verwachte totale waarde van klanten. 7. Monitoring en optimalisatie - Continu gebruik van AI-gegenereerde inzichten om de strategie aan te passen. - A/B-testen van interventies gebaseerd op voorspellingen. Door deze aanpak te combineren, kun je proactief klanten die mogelijk vertrekken identificeren en gerichte retention-acties ondernemen, ondersteund door AI-gestuurde analyses en inzichten.

Beste collega, Hierbij een gedetailleerd antwoord op uw vragen voor een proactieve klantbehoudstrategie met OpenAI, volledig in het Nederlands. ### 1. Belangrijkste Klantsegmenten om op te richten U geeft aan: **"Klanten die meer dan drie keer per maand kopen"**. Dit is een uitstekend uitgangspunt. Naast dit kernsegment, raad ik aan om dit verder te verfijnen voor een nog effectievere strategie: * **Segment A: De "Loyale Krachtkopers"** * **Wie:** Klanten die consistent >3 aankopen/maand doen en een hoge gemiddelde orderwaarde (AOV) hebben. * **Focus:** Behoud en verhogen van loyaliteit (upselling/cross-selling). Dit zijn uw meest waardevolle klanten. * **Segment B: De "Frequente Maar Risicovolle" Kopers** * **Wie:** Klanten die >3 aankopen/maand doen, maar waarbij de frequentie, bestedingsbedrag of betrokkenheid begint af te nemen. * **Focus:** Vroegtijdige interventie om afname te stoppen en relatie te versterken. * **Segment C: De "Nieuwe Frequente" Kopers** * **Wie:** Nieuwe klanten die direct een hoge aankoopfrequentie (>3/maand) laten zien in hun eerste maand(en). * **Focus:** Zorgen voor een perfecte onboarding en deze positieve momentum vasthouden. ### 2. Specifieke Klantgedragingen en Signalen om te Monitoren Naast uw voorbeeld **"Klanten die een maand niet hebben ingelogd"**, zijn dit cruciale signalen van mogelijke uitval (churn): * **Aankoopgedrag:** * Dalende aankoopfrequentie (bijv. van 5 naar 1 keer per maand). * Dalende gemiddelde orderwaarde (AOV). * Geen aankopen meer in productcategorieën waar ze voorheen actief waren. * Stoppen met het kopen van hoog-marge of "core" producten. * **Betrokkenheid & Interactie:** * Niet meer openen van marketing e-mails (dalende open rate). * Niet meer klikken in nieuwsbrieven (dalende click-through rate). * Geen deelname meer aan loyaliteitsprogramma's of acties. * Verminderde interactie met de klantenservice (minder vragen, geen contact). * **Service Gerelateerd:** * Een toename van het aantal service tickets of klachten. * Een onopgelost service ticket dat lang blijft openstaan. * Een negatief sentiment in recente service-interacties (bijv. in e-mail of chat). ### 3. Aanbevolen OpenAI-modellen voor Data-analyse Met uw bestaande Salesforce-data en de genoemde signalen, zijn deze OpenAI-modellen bijzonder krachtig: 1. **GPT-4 of GPT-3.5-Turbo:** * **Gebruik:** Voor het analyseren van ongestructureerde tekstdata. * **Toepassing:** * **Sentimentanalyse** van klant-e-mails, chatgesprekken met service, en notities in Salesforce. Het model kan identificeren of een klant gefrustreerd, tevreden of onverschillig is. * **Genereren van gepersonaliseerde interventies:** Op basis van de klantgeschiedenis en risicosignalen kan het model automatisch persoonlijke e-mails, aanbiedingen of berichten opstellen om de klant te behouden. * **Samenvatten van klantdossiers:** Snel een overzicht genereren van de relatiegeschiedenis voor een service-medewerker. 2. **Fine-tuned Modellen (op basis van GPT):** * **Gebruik:** Voor zeer gespecialiseerde taken. * **Toepassing:** U kunt een model "finetunen" met uw eigen historische Salesforce-data (inclusief klanten die zijn vertrokken). Het model leert dan de specifieke patronen in uw data die tot churn leiden en kan nauwkeurigere voorspellingen doen. 3. **Embeddings-modellen (bijv. text-embedding-ada-002):** * **Gebruik:** Voor het vinden van verborgen verbanden en patronen in uw klantdata. * **Toepassing:** Converteer klantprofielen en gedrag (aankopen, logins, tickets) naar numerieke vectoren (embeddings). Hierdoor kunt u clusters van gelijkgestemde klanten vinden die een vergelijkbaar churn-risico lopen. ### 4. Belangrijke Prestatie-indicatoren (KPI's) voor Succes Om de effectiviteit van uw strategie te meten, moet u verder kijken dan alleen de signalen. Dit zijn de cruciale KPI's: 1. **Churn Rate (Uitvalpercentage):** Het percentage klanten in een bepaalde periode dat vertrekt. Meet dit specifiek voor uw doelsegmenten (bijv. de "Frequente Maar Risicovolle" kopers). 2. **Customer Lifetime Value (CLV):** Streef ernaar dat de CLV stijgt als gevolg van uw behoudsacties. 3. **Retentie Rate (Behoudpercentage):** Het percentage klanten dat in een periode blijft. Het omgekeerde van de churn rate. 4. **Net Promoter Score (NPS) & Customer Satisfaction (CSAT):** Meet of de tevredenheid en loyaliteit toenemen onder de klanten die u benadert. 5. **Succes van Interventies:** * **Reactiepercentage:** Hoeveel procent van de "risicoklanten" reageert op uw gepersonaliseerde bericht? * **Herstelsucces:** Van de klanten die u benadert, welk percentage maakt binnen X dagen/weken opnieuw een aankoop of logt weer in? 6. **Aantal "Geredde" Klanten:** Een directe metric: het aantal klanten dat werd geïdentificeerd als risico en dankzij de interventie niet is vertrokken. **Samenvatting:** Richt u op de verfijnde segmenten, monitor zowel aankoop- als betrokkenheidssignalen, gebruik GPT-modellen voor sentimentanalyse en personalisatie, en meet uw succes via dalende churn en stijgende CLV. Mocht u meer specifieke details willen over de implementatie met Salesforce, dan hoor ik het graag.