Ce este predicția Churn? – Appier

predicția putinei clienților vă poate ajuta să vedeți ce clienți sunt pe cale să părăsească serviciul dvs., astfel încât să puteți dezvolta o strategie adecvată pentru a-i reangaja înainte de a fi prea târziu. Acesta este un instrument vital în arsenalul unei afaceri atunci când vine vorba de păstrarea clienților.

vă întrebați ce este predicția putinei și cum funcționează de fapt? Citiți mai departe și totul va fi explicat…

ce este predicția putinei?

Puturn cuantifică numărul de clienți care au părăsit marca dvs. prin anularea abonamentului sau oprirea plății pentru serviciile dvs. Aceasta este o veste proastă pentru orice afacere, deoarece costă de cinci ori mai mult pentru a atrage un client nou decât pentru a păstra unul existent. O rată ridicată a clienților va afecta puternic finanțele companiei dvs. Folosind tehnici avansate de inteligență artificială, cum ar fi machine learning (ML), veți putea anticipa potențialii agitatori care sunt pe cale să vă abandoneze serviciile.

De Ce Este Important?

adevărul este că probabil aveți deja mai multe date despre clienți decât știți. Folosind aceste date, puteți identifica tiparele de comportament ale clienților care sunt susceptibili să se rătăcească. Aceste cunoștințe vă vor permite să segmentați acei clienți și să luați măsurile adecvate pentru a-i recâștiga.

Cum de a prezice putinei

una dintre abordările de predicție putinei client este utilizarea de analiză predictivă, care implică diverse tehnici, cum ar fi data mining și ML.

pentru ca ML să funcționeze, veți avea nevoie de date, care sunt definite de obiectivul dvs. Deci, este important să știți ce informații doriți din analiză înainte de a decide ce surse de date sunt necesare pentru modelarea predictivă a putinei.

după ce înțelegeți informațiile dorite, puteți selecta și preprocesa datele. Când selectați Date, le puteți împărți în două tipuri: utilizare și contextuală. Utilizarea se referă la cât de mult a folosit un client compania sau serviciul dvs. înainte de a pleca (de exemplu, dacă sunteți un serviciu online de livrare a alimentelor, cât de des au comandat de la dvs.). Iar datele contextuale ar adăuga mai mult context datelor de utilizare (cum ar fi cât au cheltuit pentru fiecare comandă).

deoarece performanța modelului ML și calitatea informațiilor generate depind de calitatea datelor, veți dori, de asemenea, să vă asigurați că toate punctele de date sunt prezentate într-o formă consistentă adecvată pentru construirea modelelor.

următorul pas ar fi instruirea, reglarea fină și testarea numeroaselor modele până când îl veți găsi pe cel care va face cele mai exacte predicții. Apoi îl puteți pune în funcțiune.

nu în ultimul rând, analizați-vă rezultatele. Ce vă spun despre motivul pentru care au plecat clienții? Cum puteți utiliza aceste informații pentru a calcula probabilitatea putinei unui client? Și cum puteți aborda problemele care determină clienții să plece (probabil prin oferirea de bani de pe cupoane) înainte de a deveni o problemă mai mare?

prezicerea și prevenirea putinei clienților nu numai că va economisi compania dvs. o mulțime de bani pentru achiziționarea de noi clienți, dar va reprezenta, de asemenea, un flux imens de venituri potențiale suplimentare pentru afacerea dvs.

doriți să aflați mai multe despre modul în care învățarea automată vă poate ajuta să anticipați putinei clienților? Luați legătura cu noi acum!