解約予測とは何ですか？ -Appier

顧客解約予測は、どの顧客があなたのサービスを離れようとしているかを見るのに役立つので、手遅れになる前にそれらを再従事させる適切な戦略を開発することができます。 それは顧客の保持に来るとき、これはビジネスの武器の中で重要なツールです。

チャーン予測とは何か、そしてそれが実際にどのように機能するのか疑問に思っていますか？ 読んで、すべてが説明されます…

解約予測とは何ですか？

Churnは、サブスクリプションをキャンセルするか、サービスの支払いを停止することによって、ブランドを離れた顧客の数を定量化します。 これは、既存の顧客を維持するのと同じくらい新しい顧客を引き付けるために5倍の費用がかかるため、あらゆるビジネスにとって悪いニュースです。 高い顧客解約率は、ハードあなたの会社の財政をヒットします。 機械学習（ML）のような高度な人工知能技術を活用することで、サービスを放棄しようとしている潜在的なチャーターナーを予測することができます。

なぜそれが重要なのですか？

真実は、おそらくあなたが知っているよりも多くの顧客データを持っているということです。 このデータを活用することで、解約する可能性のある顧客の行動パターンを特定することができます。 この知識はそれらの顧客を区分し、それらを取り戻すために適切な手段を取ることを可能にする。

解約を予測する方法

顧客解約予測へのアプローチの一つは、データマイニングやMLなどの様々な技術を含む予測分析を使用しています。

MLが機能するには、目標によって定義されたデータが必要になります。 そのため、churn predictive modelingに必要なデータソースを決定する前に、分析から必要な洞察を知ることが重要です。

必要なインサイトを理解したら、データを選択して前処理することができます。 データを選択するときは、使用法とコンテキストの2つのタイプに分けることができます。 使用量とは、顧客が退社する前に会社やサービスをどのくらい使用したかを指します（たとえば、オンラインの食品配送サービスの場合、注文頻度など）。 また、コンテキストデータは、使用状況データにコンテキストを追加します（各注文にどれくらい費やしたかなど）。

MLモデルのパフォーマンスと生成されるインサイトの品質はデータの品質に依存するため、すべてのデータポイントがモデルの構築に適した一貫した形

次のステップは、最も正確な予測を行うモデルが見つかるまで、多数のモデルを訓練し、微調整し、テストすることです。 その後、仕事にそれを置くことができます。

最後に、あなたの結果を分析してください。 彼らは顧客が去った理由について何を教えてくれますか？ この情報を使用して顧客の解約確率を計算するにはどうすればよいですか？ そして、彼らがより大きな問題になる前に、顧客が（おそらくクーポンからお金を提供することによって）離れる原因となる問題にどのように対処

顧客の解約を予測して防止することは、新規顧客の獲得に多額の費用を節約するだけでなく、ビジネスにとって大きな潜在的な収益源にもなりま

機械学習が顧客の解約を予測するのにどのように役立つかについてもっと知りたいですか？ 今私たちと連絡を取る！