English

Předpověď výpovědi zákazníka

Předpovídat výpovědi (churn prediction) je výhodné pro firmy, které mají své zákazníky uvázané smlouvou s pravidelným poplatkem. Vždy je přínosné vědět, u koho hrozí, že podá výpověď smlouvy.

 

CO MI TO PŘINESE

Schopnost předvídat výpovědi Vám ušetří náklady hned několika způsoby:
  • neplýtváte náklady na zákazníky, kteří se ve skutečnosti nechystají odejít
  • správné předvídání výpovědi Vám umožní efektivnější snahu o záchranu, tím že zákazníka začnete zachraňovat ještě před jeho „definitivním“ rozhodnutím
  • retenční nabídku dáte pouze vybraným klientům, tudíž ji můžete učinit ještě atraktivnější, než kdybyste ji nabízeli všem klientům

JAK SE POZNÁ, KDO JE OHROŽENÝ

Při vytváření modelů opět používáme postupy a nástroje machine learningu. Konkrétněji používáme modely založené na rozhodovacích stromech, regresích nebo na jiných modelech.
V případě, že máte dostatečné množství „bohatých“ dat, je možné použít i deep learning, jinak také neuronové sítě či umělou inteligenci.
Předpověď nastávajících výpovědí se řídí příklady zákazníků, kteří již výpověď dali. Proč tito zákazníci odešli? Jak se lišili od ostatních zákazníků? Co dělali zhruba 2 měsíce před svou výpovědí? 

VÝSTUPY, KTERÉ DOSTANETE

  • seznam zákazníků s přiřazeným rizikem výpovědi 
  • zařazení zákazníků do jednotlivých skupin rizika
  • charakteristika ohrožených zákazníků 

Často je možné se poučit z profilu zákazníků, kteří jsou v ohrožení, a zasáhnout drobnou změnou firemní politiky tak, aby se příště zákazníci do stavu ohrožení nedostávali.

Pro již ohrožené zákazníky vymýšlíme retenční nabídky, které je získají zpět svojí výhodností. 

Chcete svůj vlastní model? Nebo jen vědět více? Neváhejte nás kontaktovat. Rádi vám poradíme.

Zpět na hlavní menu
Slovníček:

(Pro)aktivní retence - Aktivity k udržení zákazníka, kde na začátku je předpověď možné výpovědi

Antichurn - Marketingová strategie pro udržení zákazníků, složená z prediktivní složky (churn prediction), předpovídající výpovědi zákazníků a z následných marketingových aktivit jako jsou speciální retenční nabídky

Churn rate - Míra výpovědí zákazníků z důvodů jako je přechod ke konkurenci apod. Důvody výpovědi smlouvy, které nelze ovlivnit (např. stěhování) se obvykle vylučují z definice churnu

Churn prediction model – Model předpovídající pravděpodobnost podání výpovědi z důvodů, které jsou odvratitelné jako je např. přechod ke konkurenci apod.

Pasivní retence – viz Reaktivní retece

Retence - Snaha o udržení zákazníka marketingovými prostředky

Reaktivní retence - Aktivity k udržení zákazníka, kde na počátku je vstup zákazníka, např. jeho stížnost nebo vyslovený záměr přejít ke konkurenci

Subscription based – Obchodní model založený na pravidelných poplatcích, tedy obvykle na měsíčním paušálu

Kontakt:

Data Mind s.r.o.

E-mail: info@datamind.cz
Sídlo: Pobřežní 18 / 16, Praha 8 - Karlín, 186 00
IČO: 28953789

face.png, 26 kB Mgr. Jan Matoušek

Telefon: +420 720 705 639
E-mail: jan.matousek@datamind.cz


linkedin.com
Napište nám vzkaz:
captcha