6 prädiktive Analyse zur Reduzierung der Kundenabwanderung
Die Kundenabwanderung unter Kontrolle zu halten, ist schwierig, da es in der Regel mehr kostet, einen Kunden zu gewinnen, als ihn zu halten. Um Unternehmen bei der Bindung ihre Kunden zu binden, sollten Datenwissenschaftler und IT-Analysten die Analyse der Kundenabwanderung in Betracht ziehen, um das Kundenverhalten besser vorhersagen zu können. Hier ein kurzer Überblick über die Tools, die zur Vorhersage der Kundenabwanderung erforderlich sind.
1. Berechnen Sie Ihre Kundenabwanderungsrate
Ein guter Einstieg ist die Ermittlung der Kundenabwanderungsrate in Ihrem Unternehmen. Dies ist ein wichtiger Leistungsindikator (KPI) zur Messung der Kundenabwanderung. Um diesen KPI zu berechnen, verwenden Sie die folgende Formel:
(Verlorene Kunden ÷ Gesamtkunden zu Beginn des gewählten Zeitraums) x 100
Bei der Berechnung Ihrer Abwanderungsrate ist es wichtig, dass Sie genau zu sein. Dies hängt oft vom Verkaufszyklus des Produkts oder der Dienstleistung ab. Dies gilt auch für die Definition der Zielvariablen in Ihrem Abwanderungsprognosemodell (siehe unten). Obwohl die Abwanderungsraten je nach Branche und Unternehmen stark variieren, ist eine Abwanderungsrate von mehr als 7 % im Allgemeinen ein Zeichen für hohe Kundenunzufriedenheit.
2. Daten integrieren
Prediktive Analytik analysiert Daten, um Vorhersagen über zukünftige oder sonst unbekannte Ereignisse zu treffen. Allerdings, seine Genauigkeitcy erfordert jedoch viele historische Daten, um ein qualitatives und quantitatives Vorhersagemodell trainieren . Sie müssen herkömmliche Transaktions- und Kontodatensätze mit Call-Center-Textprotokollen, Website-Protokollen, Reaktionsdaten von Marketingkampagnen, Angeboten von Wettbewerbern, social media und vielen anderen Kundendatenquellen kombinieren, um ein wirklich ganzheitliches Verständnis des bisherigen Abwanderungsverhaltens zu entwickeln.
3. Erstellen eines Abwanderungsvorhersagemodells
Ein Modell zur Vorhersage der Kundenabwanderung verwendet in der Regel überwachtes Maschinelles Lernen , um Kunden in zwei Gruppen zu segmentieren - diejenigen, die wahrscheinlich abwandern, und diejenigen, die wahrscheinlich bleiben werden. Überwacht bedeutet, dass das Modell zur Abwanderungsvorhersage aus historischen Training unter Verwendung von Zielvariablen und Merkmalen lernen muss. Die Zielvariable ist die abhängige Variable, die Sie vorhersagen möchten (der Kunde hat das Unternehmen verlassen oder ist geblieben). Merkmale sind Eingabevariablen, die wichtig sind, um Kunden zu identifizieren, die abwandern, z. B. Kundenkontoinformationen, demografische Daten, sozioökonomische Daten, Produkte und Dienstleistungen, die man besitzt, Interaktionen mit dem Kundenservice, und mehr. Es ist wichtig, nicht zu viele Merkmale zu verwenden, da dies die Wahrscheinlichkeit falscher Vorhersagen erhöhen kann.
In der Training werden die Algorithmen des Maschinelles Lernen gemeinsame Verhaltensmuster der Kunden aufdecken, die das Unternehmen verlassen haben.Nach dem Training können die Algorithmen dann das Verhalten zukünftiger Kunden mit diesen Mustern abgleichen - und potenzielle Abwanderer aufzeigen.
4. Bewerten Sie Ihren Churn Risk Score
Ein Modell zur Vorhersage der Kundenabwanderung, das einen Algorithmus Maschinelles Lernen mit einem Risikoscore für die Abwanderung verwendet, hilft dabei, die Wahrscheinlichkeit der Kundenabwanderung zu verstehen. Das Modell ordnet jedemDas Modell weist jedem Kunden einen Abwanderungsrisikoscore zu, der in der Regel zwischen 1 und 100 liegt; je höher der Score, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Kunde abwandert.
Es gibt drei Risikogruppen für die Abwanderung:
- Hohes Abwanderungsrisiko: 76-100.
- Mittleres Abwanderungsrisiko: 51-75.
- Geringes Abwanderungsrisiko: 0-50.
5. Segmentieren Sie Ihre Kunden
Sie können die Kundensegmentierung nutzenkönnen Sie Kunden auf der Grundlage gemeinsamer Merkmale gruppieren, um Vertrieb, Marketing und Service zu unterstützen und Abwanderung zu verhindern. Mit Hilfe von Risikogruppen können Sie mühelos Kundensegmente ansprechen, bei denen die Wahrscheinlichkeit einer Abwanderung besteht. Sie können jedoch auch Algorithmen von Maschinelles Lernen verwenden, um fein abgestimmte Segmentierungen zu erstellen, die bessere Ergebnisse liefern.
Beispielsweise können Sie mithilfe der Verhaltenssegmentierung Kunden, die abwanderungsgefährdet sind, nach Verhaltensmerkmalen gruppieren, z. B. nach geringer Produktnutzung oder schlechten Kundendienstinteraktionen. Dieses Wissen ermöglicht gezielte, personalisierte und proaktive Kundenbindungsmaßnahmen, um Abwanderung zu verhindern.
Die Kombination von Risikobewertungen mit wertorientiert ist zudem besonders hilfreich, um zu verstehen, welche Kunden man halten sollte. So wie nicht alle Kunden gleich sind, sind es auch nicht alle Kundensegmente. Einige Kundengruppen sind besonders wertvoll: Sie kaufen Ihre Produkte und Dienstleistungen wiederholt, bestellen große Mengen und generieren hohe Gewinnmargen. Andere Kundensegmente sind hingegen weniger wertvoll: Sie verursachen höhere Kundenakquisitionskosten, weisen geringe Bestellvolumina und wenige Wiederholungskäufe auf und sind aufgrund von Preiswettbewerb und Rabattforderungen wenig rentabel.
6. Verwenden Sie eine Cloud
Eine Cloud bietet die beste Grundlage für die Durchführung prädiktive Analyse Kundenabwanderung. Die Actian Analytics AI Platform ermöglicht Datenwissenschaftlern und der IT-Abteilung die Zusammenarbeit über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg mit sofortigem Zugriff auf Datenpipelines, skalierbar Rechenressourcen und bevorzugte Tools. Darüber hinaus optimiert die Actian Analytics AI Platform den Prozess der Überführung analytic workloads die Produktion und die intelligente Verwaltung Maschinelles Lernen , wie beispielsweise prädiktive Analyse Reduzierung der Kundenabwanderung.
Mit der Actian Analytics AI-Plattformund ihrer integrierten Funktionen zur Datenintegration und -aufbereitung war die Aggregation von Modelldaten noch nie so einfach. In Kombination mit der direkten Unterstützung von Training und der Möglichkeit, Modelle direkt innerhalb der Datenplattform zusammen mit den Daten auszuführenist es einfacher , die Vorteile Cloud dynamischen Cloud von Rechen- und Speicherressourcen für Analysen zu nutzen.
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