Hva er Churn Prediksjon? – Appier
Customer churn prediction kan hjelpe deg med å se hvilke kunder som er i ferd med å forlate tjenesten din, slik at du kan utvikle riktig strategi for å engasjere dem igjen før det er for sent. Dette er et viktig verktøy i en bedrifts arsenal når det gjelder kundelojalitet.
Lurer du på hva churn prediksjon er, og hvordan det faktisk fungerer? Les videre, og alt vil bli forklart…
Hva Er Churn Prediksjon?
Churn kvantifiserer antall kunder som har forlatt merkevaren din ved å si opp abonnementet eller slutte å betale for tjenestene dine. Dette er dårlige nyheter for enhver bedrift, da det koster fem ganger så mye å tiltrekke seg en ny kunde som det gjør for å beholde en eksisterende. En høy kundefrafall vil treffe bedriftens økonomi hardt. Ved å utnytte avanserte kunstige intelligensteknikker som maskinlæring (ML), vil du kunne forutse potensielle churners som er i ferd med å forlate tjenestene dine.
Hvorfor Er Det Viktig?
sannheten er at du sannsynligvis allerede har flere kundedata enn du vet. Ved å utnytte disse dataene, er du i stand til å identifisere atferdsmønstre av kunder som er sannsynlig å churn. Denne kunnskapen vil gjøre deg i stand til å segmentere disse kundene og ta de nødvendige tiltak for å vinne dem tilbake.
Hvordan Forutsi Churn
en av tilnærmingene til customer churn prediction bruker prediktiv analyse, som involverer ulike teknikker, for eksempel data mining OG ML.
FOR ML å jobbe, trenger du data, som er definert av målet ditt. Så det er viktig å vite hvilken innsikt du vil ha fra analysen før du bestemmer hvilke datakilder som er nødvendige for din churn prediktiv modellering.
når du forstår innsiktene du vil ha, kan du deretter velge og preprosessere data. Når du velger data, kan du bryte den inn i to typer: bruk og kontekstuell. Bruk refererer til hvor mye en kunde brukte firmaet eller tjenesten før de dro (for eksempel hvis du er en online matleveringstjeneste, hvor ofte de bestilte fra deg). Og kontekstuelle data vil legge til mer kontekst til bruksdataene (som hvor mye de brukte på hver ordre).
SIDEN ML-modellens ytelse og kvaliteten på innsiktene som genereres, avhenger av kvaliteten på dataene, vil du også sørge for at alle datapunkter presenteres i en konsistent form som er egnet for å bygge modellene.
det neste trinnet vil være trening, finjustering og testing av mange modeller til du finner den som vil gjøre de mest nøyaktige spådommene. Du kan deretter sette den i arbeid.
sist men Ikke minst, analyser resultatene dine. Hva forteller de deg om grunnen til at kundene forlot? Hvordan kan du bruke denne informasjonen til å beregne en kundes churn sannsynlighet? Og hvordan kan du løse problemene som forårsaker at kundene forlater (kanskje ved å tilby penger på kuponger) før de blir et større problem?
Å Forutsi og forhindre kundefrafall vil ikke bare spare bedriften din for mye penger på å skaffe nye kunder, men representerer også en enorm ekstra potensiell inntektsstrøm for bedriften din.
Vil du vite mer om hvordan maskinlæring kan hjelpe deg med å forutsi kundefrafall? Ta kontakt med oss nå!
