Co To jest przewidywanie Churn? – Appier

przewidywanie utraty klientów może pomóc zobaczyć, którzy klienci mają zamiar opuścić usługę, dzięki czemu można opracować odpowiednią strategię, aby ponownie zaangażować ich, zanim będzie za późno. Jest to istotne narzędzie w arsenale firmy, jeśli chodzi o utrzymanie klientów.

zastanawiasz się czym jest i jak to właściwie działa? Czytaj dalej, a wszystko zostanie wyjaśnione …

Co To jest przewidywanie Churn?

Churn określa liczbę klientów, którzy opuścili Twoją markę, anulując subskrypcję lub zaprzestając płacenia za Twoje usługi. To zła wiadomość dla każdej firmy, ponieważ przyciągnięcie nowego klienta kosztuje pięć razy więcej niż utrzymanie istniejącego. Wysoki wskaźnik rezygnacji klientów mocno uderzy w finanse Twojej firmy. Wykorzystując zaawansowane techniki sztucznej inteligencji, takie jak uczenie maszynowe (ML), będziesz w stanie przewidzieć potencjalnych churcherów, którzy wkrótce porzucą Twoje usługi.

Dlaczego Jest To Ważne?

prawda jest taka, że prawdopodobnie masz już więcej danych klientów, niż myślisz. Wykorzystując te dane, jesteś w stanie zidentyfikować wzorce zachowań klientów, którzy mogą odejść. Ta wiedza pozwoli Ci segmentować tych klientów i podjąć odpowiednie środki, aby ich odzyskać.

jak przewidzieć odejście

jednym z podejść do przewidywania odejścia klientów jest wykorzystanie analizy predykcyjnej, która obejmuje różne techniki, takie jak eksploracja danych I ML.

aby ML działało, potrzebujesz danych, które są zdefiniowane przez twój cel. Dlatego ważne jest, aby wiedzieć, jakich wniosków oczekujesz od analizy, zanim zdecydujesz, jakie źródła danych są niezbędne do modelowania predykcyjnego churn.

gdy zrozumiesz potrzebne informacje, możesz wybrać i wstępnie przetworzyć dane. Wybierając dane, możesz podzielić je na dwa typy: użytkowe i kontekstowe. Użycie odnosi się do tego, ile klient korzystał z Twojej firmy lub usługi przed wyjazdem (na przykład, jeśli jesteś dostawcą żywności online, jak często zamawiał od Ciebie). A dane kontekstowe dodadzą więcej kontekstu do danych użytkowania (na przykład ile wydali na każde zamówienie).

ponieważ wydajność modelu ML i jakość generowanych spostrzeżeń zależy od jakości danych, należy również upewnić się, że wszystkie punkty danych są przedstawione w spójnej formie odpowiedniej do budowania modeli.

następnym krokiem będzie szkolenie, dostrajanie i testowanie wielu modeli, Dopóki nie znajdziesz tego, który dokona najdokładniejszych prognoz. Następnie można umieścić go w pracy.

wreszcie przeanalizuj swoje wyniki. Co mówią o powodach, dla których klienci odeszli? Jak można wykorzystać te informacje do obliczenia prawdopodobieństwa rezygnacji Klienta? I jak możesz rozwiązać problemy powodujące, że klienci odchodzą (być może oferując kupony pieniężne), zanim staną się większym problemem?

przewidywanie i zapobieganie rezygnacji klientów nie tylko zaoszczędzi Twojej firmie dużo pieniędzy na pozyskiwaniu nowych klientów, ale także stanowi ogromny dodatkowy potencjalny strumień przychodów dla Twojej firmy.

chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak uczenie maszynowe może pomóc w przewidywaniu utraty klientów? Skontaktuj się z nami już teraz!