Wat is Churn voorspelling? – Appier

customer churn prediction kan u helpen te zien welke klanten op het punt staan uw dienst te verlaten, zodat u een goede strategie kunt ontwikkelen om hen opnieuw te betrekken voordat het te laat is. Dit is een essentieel instrument in het arsenaal van een bedrijf als het gaat om klantenbinding.

vraagt u zich af wat churn voorspelling is, en hoe het eigenlijk werkt? Lees verder, en alles zal worden uitgelegd …

Wat is Churn voorspelling?

Churn kwantificeert het aantal klanten dat uw merk heeft verlaten door hun abonnement op te zeggen of te stoppen met betalen voor uw diensten. Dit is slecht nieuws voor elk bedrijf als het kost vijf keer zoveel om een nieuwe klant aan te trekken als het doet om een bestaande te houden. Een hoge klant churn rate zal de financiën van uw bedrijf hard raken. Door gebruik te maken van geavanceerde kunstmatige intelligentie technieken zoals machine learning (ML), zult u in staat zijn om te anticiperen op potentiële churners die op het punt staan om uw diensten te verlaten.

Waarom Is Het Belangrijk?

de waarheid is dat u waarschijnlijk al meer klantgegevens hebt dan u weet. Door gebruik te maken van deze gegevens, bent u in staat om gedragspatronen van klanten die waarschijnlijk te churn identificeren. Met deze kennis kun je die klanten segmenteren en passende maatregelen nemen om ze terug te winnen.

How to Predict Churn

een van de benaderingen voor het voorspellen van klant churn is het gebruik van predictive analytics, waarbij verschillende technieken worden gebruikt, zoals datamining en ML.

om ML te laten werken, hebt u gegevens nodig, die worden gedefinieerd door uw doel. Het is dus belangrijk om te weten welke inzichten je wilt uit de analyse voordat je beslist welke gegevensbronnen nodig zijn voor je churn voorspellende modellering.

zodra u de gewenste inzichten begrijpt, kunt u gegevens selecteren en vooraf verwerken. Wanneer u gegevens selecteert, kunt u deze in twee typen opsplitsen: gebruik en contextueel. Gebruik verwijst naar hoeveel een klant uw bedrijf of dienst gebruikte voordat ze vertrokken (bijvoorbeeld, als u een online food delivery service, hoe vaak ze bij u besteld). En contextuele gegevens zouden meer context toevoegen aan de gebruiksgegevens (zoals hoeveel ze besteed hebben aan elke bestelling).

aangezien de prestaties van het ML-model en de kwaliteit van de gegenereerde inzichten afhangen van de kwaliteit van de gegevens, wilt u er ook voor zorgen dat alle gegevenspunten in een consistente vorm worden gepresenteerd die geschikt is voor het bouwen van de modellen.

de volgende stap zou zijn het trainen, verfijnen en testen van talrijke modellen totdat u degene vindt die de meest accurate voorspellingen kan doen. Je kunt het dan aan het werk zetten.

last but not least, analyseer uw resultaten. Wat vertellen ze je over de reden waarom klanten vertrokken? Hoe kunt u deze informatie gebruiken om de churn waarschijnlijkheid van een klant te berekenen? En hoe kunt u het aanpakken van de problemen waardoor klanten te verlaten (misschien door het aanbieden van geld uit coupons) voordat ze een groter probleem?

het voorspellen en voorkomen van klantverloop bespaart niet alleen uw bedrijf veel geld bij het verwerven van nieuwe klanten, maar vormt ook een enorme extra potentiële inkomstenstroom voor uw bedrijf.

wilt u meer weten over hoe machine learning u kan helpen bij het voorspellen van klantverloop? Neem nu contact met ons op!