Sponsored PostAnzeige Kundenabwanderung vorhersagen und verhindern

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Es ist ganz einfach: Abwanderung entsteht, wenn Ihre Kunden keine Kunden mehr sind. Für jedes Unternehmen, auch für diejenigen, die schnell Kunden gewinnen, kann dies ein verheerendes Problem darstellen. Prädiktive Analyse kann dabei helfen, diesen Verlust zu antizipieren und zu mildern.

Predictive Analytics mag einschüchternd klingen, aber die Realität ist, dass Churn-Prognose relativ einfach und tatsächlich auch für kleine oder weniger erfahrene Teams sehr zugänglich ist. Die grundlegenden Anforderungen und Prinzipien spiegeln die 7 grundlegenden Schritte zum Abschluss eines Datenprojekts wider.

Dieser Artikel wird nur oberflächlich behandeln, wie man ein Churn-Prognoseprojekt beginnt, sollten Sie allerdings einen detaillierten Rundgang durch den gesamten Prozess wünschen, der über den bloßen Einstieg hinausgeht und zusätzliche Details für Anfänger und Fortgeschrittene enthält, lesen Sie das vollständige Guidebook.

Abwanderung definieren

Der erste und vielleicht wichtigste Aspekt der Vorhersage von Abwanderung ist die Definition. Dies kann schwieriger sein, als es scheint, wenn Ihr Unternehmen nicht abonnementbasiert ist. Kunden können lange Zeit ohne Kauf verbleiben und dann plötzlich wieder kaufen oder ihre Käufe können mit der Zeit langsam abnehmen. Fragen Sie sich selbst:

  • Wer genau sollte bei der Definition des Kunden bei der Betrachtung der Abwanderung berücksichtigt werden? Jemand, der nur einmal gekauft hat? Zweimal? Über welchen Zeitraum?
  • Ab wann gilt ein Kunde nicht mehr als Kunde?
  • Wann wird er als gefährdet eingestuft?
  • Wann ist der optimale Zeitpunkt des Lebenszyklus des Kunden, um zu versuchen, ihn wieder zu gewinnen?

Natürlich muss diese Definition im Laufe des Projekts je nach Ihren Erkenntnissen angepasst oder optimiert werden. Sie können mit einer Definition beginnen, stellen aber im weiteren Verlauf des Projekts fest, dass sie zu breit oder zu eng ist. Es lohnt sich also, Zeit und Ressourcen für die erste Analyse dieser Fragen anzuwenden, um von Anfang an eine starke Definition zu finden, ohne die Definition später wieder überarbeiten zu müssen.

Wählen Sie klare Projekt-End-Ziele

Der Start eines Abwanderungs-Prognoseprojektes ohne klare Ziele, wie diese Prognosen verwendet werden sollen, kann sich letztendlich als Zeitverschwendung sowohl für Datateams als auch für Marketing- oder Business Teams erweisen.

In dieser Phase, bevor man überhaupt mit Daten arbeitet oder Modelle entwickelt, ist es wichtig, sich die Frage zu stellen: Wofür werden Abwanderungs-Vorhersagen verwendet? Diese Frage ist nicht so offensichtlich, da die Abwanderungs-Prognose viele ultimative Ziele haben kann und stark von dem Unternehmen abhängt, das die Prognose durchführt. Beispielsweise können Vorhersagen verwendet werden für:

  • Kurzfristige Lösungen wie Marketingkampagnen, um potenzielle Abwanderer wieder zu gewinnen.
    • Beispielsweise E-Mail Kampagnen oder Sonderangebote, die zu einem Zeitpunkt versendet werden, zu dem ein wahrscheinlicher Kundenkontakt als gefährdet angesehen wird.
  • Aufdecken potenzieller tieferer Ursachen für die Abwanderung, die langfristig angegangen werden können.
    • Zum Beispiel gibt es vielleicht ein Problem mit dem Produkt, das die Kunden dazu befähigt, nicht wiederzukommen, oder es sind Verbesserungen (oder potenzielle neue Funktionen) im Produkt erforderlich, um Fluktuation zu verhindern.

Unabhängig vom Ziel müssen sich Marketing-, Geschäfts- oder Produktteams von Anfang an darüber im Klaren sein, was die Erwartungen an das Projekt sind, was sie mit den Ergebnissen machen werden und wie die Vorhersagen geliefert werden sollen, damit das endgültige Projektziel ohne zusätzliche Hindernisse erreicht werden kann.

Anfangen, mit Daten zu arbeiten

Erst wenn die Abwanderung selbst und die Ziele des Projekts richtig definiert sind, ist es an der Zeit, zum Kernstück des Churn-Prognoseprojekts überzugehen: die Arbeit mit Daten, um Kunden zu identifizieren, die wahrscheinlich gehen werden. Die nächsten Schritte sind:

  • Auswahl der Daten, mit denen gearbeitet werden soll
  • Erforschung, Aufbereitung und Anreicherung dieser Daten
  • Anwendung prädiktiver Modelle
  • Visualisierung der Daten
  • Iteration der Ergebnisse und Bereitstellung der Produktion

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