Vad är Churn Prediction? – Appier

Customer churn prediction kan hjälpa dig att se vilka kunder som håller på att lämna din tjänst så att du kan utveckla rätt strategi för att engagera dem igen innan det är för sent. Detta är ett viktigt verktyg i ett företags arsenal när det gäller kundretention.

undrar vad churn förutsägelse är, och hur det faktiskt fungerar? Läs vidare, och allt kommer att förklaras…

Vad är Churn Prediction?

Churn kvantifierar antalet kunder som har lämnat ditt varumärke genom att avbryta prenumerationen eller sluta betala för dina tjänster. Detta är dåliga nyheter för alla företag som det kostar fem gånger så mycket för att locka en ny kund som det gör för att hålla en befintlig. En hög kund churn takt kommer att drabba ditt företags ekonomi hårt. Genom att utnyttja avancerade tekniker för artificiell intelligens som maskininlärning (ML) kommer du att kunna förutse potentiella churners som håller på att överge dina tjänster.

Varför Är Det Viktigt?

sanningen är att du förmodligen redan har mer kunddata än du vet. Genom att utnyttja dessa data kan du identifiera beteendemönster hos kunder som sannolikt kommer att churn. Denna kunskap gör att du kan segmentera dessa kunder och vidta lämpliga åtgärder för att vinna tillbaka dem.

hur man förutsäga Churn

en av de metoder för kund churn förutsägelse använder prediktiv analys, som involverar olika tekniker, såsom data mining och ML.

för att ML ska fungera behöver du data som definieras av ditt mål. Så det är viktigt att veta vilka insikter du vill ha från analysen innan du bestämmer vilka datakällor som är nödvändiga för din churn prediktiv modellering.

när du förstår de insikter du vill kan du sedan välja och förbehandla data. När du väljer data kan du bryta den i två typer: användning och kontextuell. Användning avser hur mycket en kund använde ditt företag eller tjänst innan de lämnade (till exempel om du är en online matleveransservice, hur ofta de beställde från dig). Och kontextuella data skulle lägga till mer sammanhang till användningsdata (som hur mycket de spenderade på varje order).

eftersom ML-modellens prestanda och kvaliteten på insikterna som genereras beror på datakvaliteten, vill du också se till att alla datapunkter presenteras i en konsekvent form som är lämplig för att bygga modellerna.

nästa steg skulle vara att träna, finjustera och testa många modeller tills du hittar den som kommer att göra de mest exakta förutsägelserna. Du kan sedan sätta det i arbete.

sist men inte minst, analysera dina resultat. Vad säger de om anledningen till att kunderna lämnade? Hur kan du använda denna information för att beräkna en kunds churn Sannolikhet? Och hur kan du ta itu med de problem som får kunderna att lämna (kanske genom att erbjuda pengar på kuponger) innan de blir ett större problem?

förutsäga och förhindra kund churn kommer inte bara att spara ditt företag en massa pengar på att förvärva nya kunder, men också utgör en enorm ytterligare potentiella intäkter för ditt företag.

vill du veta mer om hur maskininlärning kan hjälpa dig att förutsäga kund churn? Kontakta oss nu!