Mi a lemorzsolódás előrejelzése? – Appier

ügyfél lemorzsolódás jóslat segítségével láthatja, hogy mely ügyfelek hamarosan elhagyja a szolgáltatást, így fejleszteni a megfelelő stratégiát, hogy újra vegyenek részt őket, mielőtt túl késő lenne. Ez egy létfontosságú eszköz az üzleti arzenálban, amikor az ügyfelek megtartásáról van szó.

kíváncsi vagy, mi az a lemorzsolódás-előrejelzés, és hogyan működik valójában? Olvass tovább, és mindent elmagyarázunk …

mi a lemorzsolódás előrejelzése?

a lemorzsolódás számszerűsíti azoknak az ügyfeleknek a számát, akik elhagyták a márkáját azáltal, hogy lemondják előfizetésüket vagy abbahagyják a szolgáltatások fizetését. Ez rossz hír minden vállalkozás számára, mivel ötször annyiba kerül egy új ügyfél vonzása, mint egy meglévő megtartása. A magas ügyfél-lemorzsolódási arány keményen sújtja a vállalat pénzügyeit. Kihasználva a fejlett mesterséges intelligencia technikák, mint a gépi tanulás (ML), akkor képes lesz arra, hogy előre a potenciális churners, akik arról, hogy hagyjon fel a szolgáltatások.

Miért Fontos?

az igazság az, hogy valószínűleg már több ügyféladata van, mint tudod. Ezen adatok felhasználásával képes azonosítani az ügyfelek viselkedési mintáit, akik valószínűleg lemorzsolódnak. Ez a tudás lehetővé teszi, hogy szegmentálja ezeket az ügyfeleket, és megtegye a megfelelő intézkedéseket, hogy visszaszerezze őket.

hogyan lehet megjósolni a lemorzsolódást

az ügyfelek lemorzsolódásának előrejelzésének egyik megközelítése a prediktív elemzés használata, amely különféle technikákat foglal magában, mint például az adatbányászat és az ML.

az ML működéséhez adatokra lesz szüksége, amelyeket a cél határoz meg. Tehát fontos tudni, hogy milyen betekintést szeretne az elemzésből, mielőtt eldöntené, hogy milyen adatforrások szükségesek a lemorzsolódás prediktív modellezéséhez.

miután megértette a kívánt betekintést, kiválaszthatja és előfeldolgozhatja az adatokat. Az adatok kiválasztásakor két típusra bonthatja őket: használat és kontextus. A használat arra utal, hogy egy ügyfél mennyi ideig használta az Ön cégét vagy szolgáltatását, mielőtt távozott (például ha Ön online élelmiszer-szállítási szolgáltatás, milyen gyakran rendelt tőled). A kontextuális adatok pedig több kontextust adnának a használati adatokhoz (például mennyit költöttek az egyes megrendelésekre).

mivel az ML-modellek teljesítménye és a létrehozott információk minősége az adatok minőségétől függ, azt is meg kell győződnie arról, hogy az összes adatpont egységes formában jelenik meg, amely alkalmas a modellek felépítésére.

a következő lépés számos modell betanítása, finomhangolása és tesztelése lenne, amíg meg nem találja azt, amelyik a legpontosabb előrejelzéseket teszi. Akkor majd tegye be a munkát.

végül, de nem utolsósorban elemezze az eredményeket. Mit mondanak neked arról, hogy miért távoztak az ügyfelek? Hogyan használhatja ezt az információt az ügyfél lemorzsolódásának valószínűségének kiszámításához? És hogyan lehet kezelni azokat a problémákat, amelyek miatt az ügyfelek elhagyják (talán pénzt kínálnak kuponokból), mielőtt nagyobb problémává válnának?

az ügyfelek lemorzsolódásának előrejelzése és megelőzése nem csak sok pénzt takarít meg vállalatának új ügyfelek megszerzésére, hanem hatalmas további potenciális bevételi forrást is jelent vállalkozása számára.

szeretne többet megtudni arról, hogy a gépi tanulás hogyan segít megjósolni az ügyfelek lemorzsolódását? Vegye fel velünk a kapcsolatot most!