Hvad er Churn Prediction? – Appier

customer churn prediction kan hjælpe dig med at se, hvilke kunder der er ved at forlade din service, så du kan udvikle en ordentlig strategi for at engagere dem igen, før det er for sent. Dette er et vigtigt værktøj i en virksomheds arsenal, når det kommer til kundefastholdelse.

spekulerer på, hvad churn forudsigelse er, og hvordan det rent faktisk virker? Læs videre, og alle vil blive forklaret…

Hvad er Churn forudsigelse?

Churn kvantificerer antallet af kunder, der har forladt dit brand ved at annullere deres abonnement eller stoppe med at betale for dine tjenester. Dette er dårlige nyheder for enhver virksomhed, da det koster fem gange så meget at tiltrække en ny kunde, som det gør for at beholde en eksisterende. En høj kunde churn sats vil ramme din virksomheds finanser hårdt. Ved at udnytte avancerede kunstig intelligens teknikker som machine learning (ML), vil du være i stand til at forudse potentielle churners, der er ved at opgive dine tjenester.

Hvorfor Er Det Vigtigt?

sandheden er, at du sandsynligvis allerede har flere kundedata, end du ved. Ved at udnytte disse data er du i stand til at identificere adfærdsmønstre hos kunder, der sandsynligvis vil churn. Denne viden vil gøre det muligt for dig at segmentere disse kunder og træffe de nødvendige foranstaltninger for at vinde dem tilbage.

sådan forudsiges Churn

en af tilgange til forudsigelse af kundekurn bruger forudsigelig analyse, som involverer forskellige teknikker, såsom data mining og ML.

for at ML skal fungere, skal du bruge data, som er defineret af dit mål. Så det er vigtigt at vide, hvilken indsigt du vil have fra analysen, inden du beslutter, hvilke datakilder der er nødvendige for din churn-forudsigelige modellering.

når du har forstået den ønskede indsigt, kan du derefter vælge og forbehandle data. Når du vælger data, kan du opdele dem i to typer: brug og kontekstuel. Brug refererer til, hvor meget en kunde brugte din virksomhed eller tjeneste, før de forlod (for eksempel hvis du er en online madleveringstjeneste, hvor ofte de bestilte fra dig). Og kontekstuelle data vil tilføje mere kontekst til brugsdataene (som hvor meget de brugte på hver ordre).

da ML-modelens ydeevne og kvaliteten af den genererede indsigt afhænger af datakvaliteten, vil du også sikre dig, at alle datapunkter præsenteres i en ensartet form, der er egnet til opbygning af modellerne.

det næste trin ville være træning, finjustering og test af adskillige modeller, indtil du finder den, der giver de mest nøjagtige forudsigelser. Du kan derefter sætte det i arbejde.

sidst men ikke mindst, analyser dine resultater. Hvad fortæller de dig om grunden til, at kunderne forlod? Hvordan kan du bruge disse oplysninger til at beregne en kundes churn Sandsynlighed? Og hvordan kan du løse de problemer, der får kunderne til at forlade (måske ved at tilbyde penge fra kuponer), før de bliver et større problem?

forudsigelse og forebyggelse af kundekurn sparer ikke kun din virksomhed en masse penge på at erhverve nye kunder, men repræsenterer også en enorm yderligere potentiel indtægtsstrøm for din virksomhed.

vil du vide mere om, hvordan maskinlæring kan hjælpe dig med at forudsige kundekurn? Kontakt os nu!