Qual è la previsione Churn? -Appier

Customer churn prediction può aiutarti a vedere quali clienti stanno per lasciare il tuo servizio in modo da poter sviluppare una strategia adeguata per coinvolgerli nuovamente prima che sia troppo tardi. Questo è uno strumento vitale nell’arsenale di un’azienda quando si tratta di fidelizzazione dei clienti.

Chiedendosi che cosa churn previsione è, e come funziona in realtà? Continua a leggere e tutto sarà spiegato

Qual è la previsione del Churn?

Churn quantifica il numero di clienti che hanno lasciato il tuo marchio annullando il loro abbonamento o interrompendo il pagamento dei tuoi servizi. Questa è una cattiva notizia per qualsiasi azienda in quanto costa cinque volte tanto per attirare un nuovo cliente come fa a mantenere uno esistente. Un alto tasso di abbandono dei clienti colpirà duramente le finanze della tua azienda. Sfruttando tecniche avanzate di intelligenza artificiale come l’apprendimento automatico (ML), sarai in grado di anticipare i potenziali churners che stanno per abbandonare i tuoi servizi.

Perché è importante?

La verità è che probabilmente hai già più dati dei clienti di quanto tu sappia. Sfruttando questi dati, si è in grado di identificare i modelli di comportamento dei clienti che rischiano di sfornare. Questa conoscenza ti consentirà di segmentare quei clienti e adottare le misure appropriate per riconquistarli.

Come prevedere il Churn

Uno degli approcci alla previsione del churn dei clienti sta usando l’analisi predittiva, che coinvolge varie tecniche, come il data mining e l’ML.

Affinché ML funzioni, avrai bisogno di dati, che sono definiti dal tuo obiettivo. Pertanto, è importante sapere quali approfondimenti si desidera dall’analisi prima di decidere quali origini dati sono necessarie per la modellazione predittiva del churn.

Una volta comprese le informazioni desiderate, è possibile selezionare e pre-elaborare i dati. Quando si selezionano i dati, è possibile suddividerli in due tipi: utilizzo e contestuale. L’utilizzo si riferisce a quanto un cliente ha utilizzato la tua azienda o il tuo servizio prima di partire (ad esempio, se sei un servizio di consegna di cibo online, con quale frequenza hanno ordinato da te). E i dati contestuali aggiungerebbero più contesto ai dati di utilizzo (come quanto hanno speso per ogni ordine).

Poiché le prestazioni del modello ML e la qualità degli insight generati dipendono dalla qualità dei dati, è anche necessario assicurarsi che tutti i punti dati siano presentati in una forma coerente adatta alla costruzione dei modelli.

Il passo successivo sarebbe l’allenamento, la messa a punto e il test di numerosi modelli fino a trovare quello che farà le previsioni più accurate. È quindi possibile metterlo in lavoro.

Ultimo ma non meno importante, analizza i tuoi risultati. Cosa ti dicono del motivo per cui i clienti se ne sono andati? Come è possibile utilizzare queste informazioni per calcolare la probabilità di abbandono di un cliente? E come si può affrontare i problemi che causano i clienti a lasciare (forse offrendo soldi fuori coupon) prima che diventino un problema più grande?

Prevedere e prevenire il churn dei clienti non solo farà risparmiare alla tua azienda un sacco di soldi per acquisire nuovi clienti, ma rappresenterà anche un enorme flusso di entrate potenziali per la tua attività.

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