Co je předpověď Churn? – Appier

Customer churn prediction vám pomůže zjistit, kteří zákazníci se chystají opustit vaši službu, takže si můžete vytvořit správnou strategii, jak je znovu zapojit, než bude příliš pozdě. To je životně důležitý nástroj v arzenálu podnikání, pokud jde o udržení zákazníků.

zajímá Vás, co churn predikce je,a jak to vlastně funguje? Čtěte dál a vše bude vysvětleno…

co je to Předpověď Churn?

Churn kvantifikuje počet zákazníků, kteří opustili vaši značku, zrušením předplatného nebo zastavením placení za vaše služby. To je špatná zpráva pro každou firmu, jak to stojí pětkrát tolik přilákat nového zákazníka, jak to dělá, aby stávající. Vysoká míra víření zákazníků tvrdě zasáhne finance vaší společnosti. Díky využití pokročilé umělé inteligence techniky, jako je strojové učení (ML), budete schopni předvídat potenciální, která vyráběla, kteří se chystají opustit své služby.

Proč Je To Důležité?

pravdou je, že pravděpodobně již máte více údajů o zákaznících, než víte. Využitím těchto údajů, jste schopni identifikovat vzorce chování zákazníků, kteří pravděpodobně chrlí. Tyto znalosti vám umožní segmentovat tyto zákazníky a přijmout vhodná opatření k jejich získání zpět.

jak předpovědět Churn

jedním z přístupů k predikci churn zákazníků je použití prediktivní analýzy, která zahrnuje různé techniky, jako je dolování dat a ml.

aby ML fungoval, budete potřebovat data, která jsou definována vaším cílem. Je tedy důležité vědět, jaké poznatky z analýzy chcete, než se rozhodnete, jaké zdroje dat jsou nezbytné pro vaše prediktivní modelování churn.

jakmile pochopíte požadované informace, můžete vybrat a předzpracovat data. Při výběru dat je můžete rozdělit na dva typy: použití a kontextové. Použití se týká toho, kolik zákazník použil vaši společnost nebo službu před odjezdem (například pokud jste online služba rozvozu jídla, jak často si od vás objednával). A kontextová data by přidala další kontext k údajům o použití (například kolik utratili za každou objednávku).

Od ML model výkon a kvalitu postřehy generovány závisí na kvalitě dat, budete také chtít ujistěte se, že všechny datové body jsou prezentovány v jednotné formě vhodné pro budování modelů.

dalším krokem by bylo školení, doladění a testování mnoha modelů, dokud nenajdete ten, který provede nejpřesnější předpovědi. Pak můžete dát do práce.

v neposlední řadě analyzujte své výsledky. Co vám říkají o důvodu, proč zákazníci odešli? Jak můžete tyto informace použít k výpočtu pravděpodobnosti churn zákazníka? A jak můžete řešit problémy, které způsobují, že zákazníci odejdou (možná tím, že nabídnou peníze z kupónů), než se stanou větším problémem?

Předvídání a předcházení fluktuaci zákazníků nejen uložit vaše společnost spoustu peněz na získání nových zákazníků, ale také představují obrovské další potenciální zdroj příjmů pro vaše podnikání.

chcete se dozvědět více o tom, jak strojové učení vám může pomoci předvídat churn zákazníků? Spojte se s námi hned teď!