Was ist Churn Prediction? – Appier
Customer Churn Prediction kann Ihnen helfen zu sehen, welche Kunden Ihren Service verlassen werden, damit Sie die richtige Strategie entwickeln können, um sie wieder zu engagieren, bevor es zu spät ist. Dies ist ein wichtiges Instrument im Arsenal eines Unternehmens, wenn es um Kundenbindung geht.
Sie fragen sich, was Churn Prediction ist und wie es tatsächlich funktioniert? Lesen Sie weiter, und alles wird erklärt …
Was ist Churn Prediction?
Churn quantifiziert die Anzahl der Kunden, die Ihre Marke verlassen haben, indem sie ihr Abonnement kündigen oder die Zahlung für Ihre Dienste einstellen. Dies ist eine schlechte Nachricht für jedes Unternehmen, da es fünfmal so viel kostet, einen neuen Kunden zu gewinnen, wie es einen bestehenden zu halten tut. Eine hohe Kundenabwanderungsrate wird die Finanzen Ihres Unternehmens hart treffen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Techniken der künstlichen Intelligenz wie maschinelles Lernen (ML) können Sie potenzielle Abwanderer antizipieren, die Ihre Dienste aufgeben werden.
Warum ist es wichtig?
Die Wahrheit ist, dass Sie wahrscheinlich bereits mehr Kundendaten haben, als Sie wissen. Durch die Nutzung dieser Daten können Sie Verhaltensmuster von Kunden identifizieren, die wahrscheinlich abwandern. Dieses Wissen ermöglicht es Ihnen, diese Kunden zu segmentieren und die entsprechenden Maßnahmen zu ergreifen, um sie zurückzugewinnen.
Vorhersage der Abwanderung
Einer der Ansätze zur Vorhersage der Abwanderung von Kunden ist die Verwendung von Predictive Analytics, die verschiedene Techniken wie Data Mining und ML umfasst.
Damit ML funktioniert, benötigen Sie Daten, die durch Ihr Ziel definiert werden. Daher ist es wichtig zu wissen, welche Erkenntnisse Sie aus der Analyse ziehen möchten, bevor Sie entscheiden, welche Datenquellen für Ihre Churn-Vorhersagemodellierung erforderlich sind.
Sobald Sie die gewünschten Erkenntnisse verstanden haben, können Sie Daten auswählen und vorverarbeiten. Wenn Sie Daten auswählen, können Sie sie in zwei Typen unterteilen: Verwendung und Kontext. Die Nutzung bezieht sich darauf, wie oft ein Kunde Ihr Unternehmen oder Ihre Dienstleistung genutzt hat, bevor er gegangen ist (z. B. wenn Sie ein Online-Lieferservice für Lebensmittel sind, wie häufig er bei Ihnen bestellt hat). Und kontextbezogene Daten würden den Nutzungsdaten mehr Kontext hinzufügen (z. B. wie viel sie für jede Bestellung ausgegeben haben).
Da die ML-Modellleistung und die Qualität der generierten Erkenntnisse von der Qualität der Daten abhängen, sollten Sie auch sicherstellen, dass alle Datenpunkte in einer konsistenten Form dargestellt werden, die für die Erstellung der Modelle geeignet ist.
Der nächste Schritt wäre das Training, die Feinabstimmung und das Testen zahlreicher Modelle, bis Sie dasjenige finden, das die genauesten Vorhersagen macht. Sie können es dann in Arbeit setzen.
Analysieren Sie zu guter Letzt Ihre Ergebnisse. Was sagen sie Ihnen über den Grund, warum Kunden gegangen sind? Wie können Sie diese Informationen verwenden, um die Abwanderungswahrscheinlichkeit eines Kunden zu berechnen? Und wie können Sie die Probleme angehen, die dazu führen, dass Kunden gehen (vielleicht indem Sie Gutscheine anbieten), bevor sie zu einem größeren Problem werden?
Die Vorhersage und Verhinderung von Kundenabwanderung spart Ihrem Unternehmen nicht nur viel Geld bei der Gewinnung neuer Kunden, sondern stellt auch eine enorme zusätzliche potenzielle Einnahmequelle für Ihr Unternehmen dar.
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