O que é a previsão de Churn? – Appier

a previsão de churn do cliente pode ajudá-lo a ver quais os clientes que estão prestes a deixar o seu serviço, para que possa desenvolver uma estratégia adequada para re-engajá-los antes que seja tarde demais. Esta é uma ferramenta vital no arsenal de uma empresa quando se trata de retenção de clientes.Questionando-se sobre o que é a predição de churn, e como ela realmente funciona? Leia, e tudo será explicado …

o que é a previsão de Churn?

Churn quantifica o número de clientes que deixaram a sua marca cancelando a sua assinatura ou parando de pagar pelos seus serviços. Esta é uma má notícia para qualquer negócio, pois custa cinco vezes mais para atrair um novo cliente do que para manter um já existente. Uma alta taxa de churn do cliente atingirá as finanças da sua empresa. Ao alavancar técnicas avançadas de inteligência artificial, como a aprendizagem de máquinas (ML), você será capaz de antecipar potenciais churners que estão prestes a abandonar seus serviços. Por Que É Importante?

a verdade é que você provavelmente já tem mais dados do cliente do que você sabe. Ao alavancar estes dados, você é capaz de identificar padrões de comportamento dos clientes que são susceptíveis de churn. Este conhecimento lhe permitirá segmentar esses clientes e tomar as medidas adequadas para reconquistá-los.

How to Predict Churn

One of the approaches to customer churn prediction is using predictive analytics, which involves various techniques, such as data mining and ML.

para que o ML funcione, você precisará de dados, que são definidos pelo seu objetivo. Então, é importante saber que insights você quer da análise antes de decidir quais fontes de dados são necessárias para a sua modelagem preditiva churn.

uma vez que você entenda os insights que deseja, você pode então selecionar e pré-processar dados. Ao selecionar dados, você pode quebrá-lo em dois tipos: uso e contextual. O uso refere-se ao quanto um cliente usou sua empresa ou serviço antes de sair (por exemplo, se você é um serviço de entrega de alimentos on-line, com que frequência eles encomendaram de você). E os dados contextuais adicionariam mais contexto aos dados de uso (como quanto eles gastaram em cada ordem).

uma vez que o desempenho do Modelo ML e a qualidade dos insights gerados dependem da qualidade dos dados, Você também vai querer ter certeza de que todos os pontos de dados são apresentados de uma forma consistente adequada para a construção dos modelos.

o próximo passo seria treinar, afinar e testar vários modelos até que você encontre o que fará as previsões mais precisas. Depois podes pô-lo a funcionar.

por último, mas não menos importante, analise os seus resultados. O que te dizem sobre a razão pela qual os clientes se foram embora? Como você pode usar esta informação para calcular a probabilidade de churn de um cliente? E como você pode abordar as questões que levam os clientes a sair (talvez por oferecer dinheiro fora cupons) antes que eles se tornem um problema maior?

prever e prevenir o churn do cliente não só poupará muito dinheiro à sua empresa na aquisição de novos clientes, como também representará um enorme fluxo de receitas potencial adicional para o seu negócio.

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