Ein Churn-Prediction-Modell hilft die Abwanderung eines Kunden sicher und rechtzeitig zu erkennen, um so das Ziel einer nachhaltigen Geschäftsstrategie zu erfüllen und Umsätze zu sichern. 

Identifikation gefährdeter Kunden
Die Grundlage einer Churn-Prediction ist zunächst die Analyse der derzeitigen Abwanderung. Das bedeutet sich an erster Stelle mit zwei grundsätzlichen Fragen zu beschäftigen. Erstens, wie viele Kunden stellen die geschäftliche Zusammenarbeit komplett ein? Zweitens, wie viele Kunden reduzieren die Zusammenarbeit signifikant? Gleichzeitig ist es wichtig sich vor Augen zu führen, was das für den Umsatz und Deckungsbeitrag bedeutet, der durch beide Phänomene verloren geht. Und welche Ursachen sich dahinter verbergen: Welcher Verlust war gewollt, weil zB. die Marge zu gering war, oder welcher Verlust war nicht aufzuhalten, weil beispielsweise Insolvenz angemeldet oder ein Geschäftsrückgang erreicht wurde?

Prognose gefährdeter Kunden
Bei einer Churn Prediction beschäftigen wir uns mit dem Verlust, der abwendbar war, weil die Kunden zur Konkurrenz übergegangen sind. Die zum Wettbewerb abgewanderten Kunden müssen modelliert werden. Deshalb wird prognostiziert, welche Kunden mit welcher Wahrscheinlichkeit zum Wettbewerb abwandern und wie hoch ist der drohende Verlust des Deckungsbeitrags ist.

Churn-System
Das KI-basierte System verwendet alle vorhandenen Informationen eines Kunden. Umsatzentwicklung, Kundendauer, CRM-Daten, NPS-Score, Customer Value Prediction, Schäden/Services, Produktnutzung, Pricing, etc. fließen in das System ein. Long-Short-Term Memory Netze sind in der Lage, alle Arten von Informationen zur Prognose zu verwenden – seien es Zeitreihen, Texte oder Zahlen. Das Churn-System prognostiziert den Gesamtverlust durch Abwanderung, zeigt die gefährdetsten Kunden auf und gibt an, welche Ursachen die Churn hat.

Rechtzeitig Kundenverlust vermeiden
Wer weiß, an welcher Stelle ein Kunde zum Wettbewerb wechseln möchte, kann mit passenden Gegenmaßnahmen frühzeitig den Verlust des Kunden vermeiden. An dieser Stelle hilft das KI-basierte Churn-Prediction-Modell, um nicht nur dem Kundenverlust entgegen zu steuern, sondern auch, um die Ursachen der Kundenabwanderung zu ermitteln.

Ein zügiges Handeln und eine entsprechende Vorbereitung sind wichtig, wenn es um die Antizipation der Kundenabwanderung geht. Die Grundlage für eine erfolgsversprechende Modellierung bildet die Verknüpfung mit einem intelligenten Customer-Relationship-Management. Nur so können Maßnahmen durchgeführt werden, um die Kunden zu halten.

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