Kunden vom kündigen abhalten

Churn Prediction

Wissen Sie schon vor der Kündigung, wann und wieso Ihr Kunde abwandern
will und leiten Sie frühzeitig gezielte Gegenmaßnahmen ein.

Ihr Mehrwert

Wie kann Churn Prediction helfen?

Churn Prediction hilft Ihnen dabei, potenzielle Kündiger und ihre Motive frühzeitig zu identifizieren. So können Sie gezielte Maßnahmen zum Kundenerhalt treffen und Neuakquisekosten sparen.

Durch eine individuelle Softwarelösung erhalten Sie eine Abwanderungswahrscheinlichkeit für jeden Ihrer Kunden sowie eine übersichtliche Darstellung der wichtigsten Gründe für Abwanderungen.

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Kunden reaktivieren

Verhindern Sie die Abwanderung Ihrer Kunden.

N

Abwanderungsgründe identifizieren

Erfahren Sie, warum Ihre Kunden abwandern.

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Underperformer finden

Finden Sie gefährdete Produktkategorien und Märkte.

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Kundenbindung steigern

Erhöhen Sie die Kundenbindung langfristig.

Kostenlose Erstberatung

Sie wissen nicht, wo Sie starten können oder ob Churn Prediction in Ihrem Unternehmen Mehrwert schaffen kann? Lassen Sie es uns herausfinden.

Definition

Was ist eigentlich Churn Prediction?

Churn Prediction meint die Fähigkeit, die Abwanderungswahrscheinlichkeit jederzeit, kundenindividuell berechnen zu können. Dafür werten Machine Learning Verfahren zum Beispiel Vertrags- Transaktions- und Kundenbeziehunngsdaten aus und erkennen Muster die auf eine Abwanderung hinweisen. So lassen sich schnell und einfach explizit gefährdete Produktkategorien und Märkte identifizieren. Eine übersichtliche Darstellung der wichtigsten Gründe für Abwanderungen ermöglichen es, schnell und mit den richtigen Maßnahmen zu reagieren

Die Rückgewinnung verlorener Kunden ist in der Regel 10-mal teurer als einen bestehenden Kunden zu halten. Dennoch basieren Einschätzungen häufig auf Erfahrungswerten und sind zum Teil sehr ungenau. Ziel von Churn Prediction ist es, das Abwandern von Bestandskunden frühzeitig zu erkennen und zu verhindern. Bevor Ihre Kunden zur Konkurrenz wechseln, können Sie sie mit diesem Frühwarnsystem durch attraktive Angebote an das Unternehmen binden. Es lassen sich also nicht nur Abwanderungen überwachen und Steuern, sondern auch Erkenntnisse über die Gründe der Abwanderungen gewinnen. So gelingt die Identifikation potentieller Abwanderer mit einer Genauigkeit von 72%.

Potenzielle Abgänger zuverlässig erkennen

%

Identifikations-Genauigkeit

Auf einen Blick

Alles was Sie zu Churn Prediction wissen müssen

Die zunehmend transparente Darstellung der Angebote durch Konkurrenten im Internet erhöht stetig den Wettbewerbsdruck. Mithilfe von Churn Prediction lassen sich potentielle Abgänger frühzeitig erkennen, Marketingmaßnahmen entsprechend gezielt steuern und die Vertriebskosten senken. Doch wie gelingt die erfolgreiche Implementierung und welche Daten braucht es für die Umsetzung? Und wie genau kommt Machine Learning bei alledem zum Einsatz? All das erfahren Sie hier.

Warum Churn Prediction?

Churn Prediction birgt ein enormes Potential im Bezug auf Kostenreduktion vereint mit deutlicher Steigerung der Effizienz im Vertrieb & Marketing. Konkret lassen sich folgende Vorteile von Churn Prediction benennen:

  • Erkennung eines unzufriedenen oder wechselbereiten Kunden bevor es zur Abwanderung kommt
  • Aufdecken der Ursachen und Gründe für Abwanderung
  • Reduzierung der Kosten für Vertriebs- und Marketingaktionen
  • Verbesserte Ansprache der Kunden mit gezielten Marketingmaßnahmen
  • Identifizierung von explizit gefähredeten Märkten & Produktkategorien
Wo lässt sich Churn Prediction einsetzen?

Herauszufinden, warum ein Kunde nicht mehr kauft, ist keinesfalls trivial sondern mit hohen Kosten und Zeitaufwänden verbunden. Ein Frühwarnsystem kann dabei helfen, Kunden schon vor einem möglichen Wechsel zur Konkurrenz mit attraktiven Angeboten an das Unternehmen zu binden. Das ermöglicht vielseitige Einsatzmöglichkeiten von Churn Prediction, da sowohl Privat- als auch Businesskunden in ihrem Verhalten und ihren Merkmalen analysiert werden können. Somit ist Churn Prediction für alle Bereiche hilfreich, ganz gleich wie lang die Lebenszyklen ihrer Kunden sind.

Welche Daten benötige ich für Churn Prediction?

Besonders relevant für die Implementierung eines Frühwarnsystems und einer Abwanderungsanalyse mit Churn Prediction sind folgende drei Datenquellen:

  1. Vertragsdaten
  2. Die Basis der benötigten Daten bilden die Vertragsdaten. Zu ihnen zählen einerseits demografische und strukturelle Kundendaten und andererseits Daten zu beanspruchten Leistungen oder Produkten, sowie den dazu vereinbarten Konditionen.

  3. Transaktionsdaten
  4. Transaktionsdaten können aus der Kundenhistorie entnommen werden und liefern viele wichtige Ansatzpunkte für die Analyse der Abwanderungswahrscheinlichkeit. Zu den wichtigen Transaktionsdaten zählen neben der Kauf- und Bestellhistorie auch Daten wie Zahlungsmethoden und Mahnungen sowie auch Retouren und Stornierungen

  5. Kundenbeziehungsdaten
  6. Kundenbeziehungsdaten sind die wohl wichtigste Datengruppe für die erfolgreiche Implementierung von Churn Prediction. Mögliche Quellen sind einerseits der Kundenservice der Daten liefert, welche Kunden sich über welche Produkte wie oft beschweren. Feedbackdaten können Aufschluss darüber geben, mit welchen Produkten oder Leistungen Kunden Schwierigkeiten haben und welche Features ihn mehr und welche weniger wichtig sind.

Noch nicht ganz Sicher?

Sie wollen endlich Mehrwert aus Ihren Daten ziehen, wissen aber noch nicht genau wie? Lassen Sie uns drüber reden.

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Zielsetzung
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Ergebnis

Datenmodell
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