Mikä on Kirnun ennustus? – Appier

asiakaskunnan ennustaminen voi auttaa sinua näkemään, ketkä asiakkaat ovat jättämässä palvelusi, jotta voit kehittää asianmukaisen strategian heidän uudelleen käynnistämiseksi ennen kuin on liian myöhäistä. Tämä on tärkeä työkalu yrityksen arsenaali, kun se tulee asiakkaan säilyttäminen.

Mietitkö, mikä on Kirnun ennustaminen ja miten se todellisuudessa toimii? Lue eteenpäin, ja kaikki selitetään …

mikä on Kirnuennustus?

Churn määrittää niiden asiakkaiden määrän, jotka ovat jättäneet brändisi peruuttamalla tilauksesi tai lopettamalla palveluistasi maksamisen. Tämä on huono uutinen kaikille yrityksille, koska se maksaa viisi kertaa niin paljon houkutella uusi asiakas kuin se tekee pitää olemassa. Korkea asiakasmäärä iskee yrityksesi talouteen kovaa. Hyödyntämällä kehittyneitä tekoälytekniikoita, kuten koneoppimista (ML), voit ennakoida potentiaalisia tekijöitä, jotka ovat luopumassa palveluistasi.

Miksi Se On Tärkeä?

totuus on, että sinulla on todennäköisesti jo enemmän asiakastietoja kuin tiedätkään. Hyödyntämällä näitä tietoja, voit tunnistaa käyttäytymismalleja asiakkaiden, jotka ovat todennäköisesti Kirnu. Tämän tiedon avulla voit segmentoida nämä asiakkaat ja ryhtyä asianmukaisiin toimenpiteisiin voittaa heidät takaisin.

miten ennakoida kirjo

yksi lähestymistavoista asiakkaan kirjo-ennustamiseen on ennustava analytiikka, johon liittyy erilaisia tekniikoita, kuten tiedonlouhinta ja ML.

jotta ML toimisi, tarvitset tavoitteen mukaisen tiedon. Niin, on tärkeää tietää, mitä oivalluksia haluat analyysistä ennen kuin päätät, mitä tietolähteitä tarvitaan oman Kirnun ennakoiva mallinnus.

kun ymmärrät haluamasi oivallukset, voit valita ja esikäsitellä tietoja. Kun valitset tietoja, voit jakaa ne kahteen tyyppiin: käyttö ja kontekstuaalinen. Käyttö viittaa siihen, kuinka paljon asiakas käytti yritystäsi tai palveluasi ennen lähtöään (esimerkiksi jos olet ruoan jakelupalvelu verkossa, kuinka usein hän tilasi sinulta). Ja kontekstuaalinen data lisäisi enemmän kontekstia käyttötietoihin (kuten kuinka paljon he käyttivät kuhunkin tilaukseen).

koska ML-mallin suorituskyky ja tuotettujen tietojen laatu riippuvat datan laadusta, kannattaa myös varmistaa, että kaikki tietopisteet esitetään yhtenäisessä muodossa, joka sopii mallien rakentamiseen.

seuraava askel olisi koulutus, hienosäätö ja lukuisten mallien testaaminen, kunnes löytyy se, joka tekee tarkimmat ennusteet. Voit sitten laittaa sen töihin.

viimeisenä, mutta ei vähäisimpänä, analysoi tuloksesi. Mitä he kertovat asiakkaiden lähdön syystä? Miten voit käyttää näitä tietoja laskemaan asiakkaan Kirnu todennäköisyys? Ja miten voit käsitellä kysymyksiä, jotka aiheuttavat asiakkaiden lähteä (ehkä tarjoamalla rahaa pois kuponkeja) ennen kuin niistä tulee suurempi ongelma?

ennustamalla ja estämällä asiakkaiden kirnuaminen ei ainoastaan säästä yritystäsi paljon rahaa uusien asiakkaiden hankkimisessa, vaan myös edustaa valtavaa potentiaalista lisätulovirtaa yrityksellesi.

Haluatko tietää lisää siitä, miten koneoppiminen voi auttaa ennustamaan asiakkaiden kirnua? Ota meihin yhteyttä nyt!