Wer weiß, wann ein Kunde zu einem anderen Anbieter wechseln will, kann rechtzeitig Gegenmaßnahmen ergreifen. An dieser Stelle hilft ein Churn-Prediction-Modell, um die Kundenabwanderung zu verhindern und die Bindung und Loyalität der Kunden als oberste Ziele einer nachhaltigen Geschäftsstrategie zu gewähren.
Über das Modell
Ein Churn-Prediction-Modell ist hilfreich, um Kunden zu identifizieren, die beispielsweise einen Vertrag kündigen oder zum Wettbewerber wechseln wollen. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz ist es möglich den drohenden Kundenverlust frühzeitig zu erkennen und rechtzeitig mit Gegenmaßnahmen abzuwehren.
Intelligente Algorithmen sind in der Lage verärgerte oder gar ironische Mails der Kunden von freundlichen oder sachlichen E-Mails zu unterscheiden. Die Zufriedenheit der Kunden lässt sich aber auch aus der Analyse der Kaufhistorie ableiten. Wenn die richtigen Daten kombiniert werden, so kann die Wechselwahrscheinlichkeit genau bestimmt werden.
Für Unternehmen bedeutet das dementsprechend, dass sie verstärkt auf Datenauswertung setzen müssen. Hiermit ist es möglich, die Kunden nach passenden Kriterien zu segmentieren und die Ansprache zu individualisieren, um einen Kunden zum optimalen Augenblick anzusprechen. An dieser Stelle ist das Modell hilfreich, um den Zeitpunkt zu bestimmen, wann ein Kunde über einen Anbieterwechsel nachdenkt.
Anwendung
Je nach angebotenen Produkten oder Dienstleistungen zahlt sich das Berechnung der Abwanderungsrate aus. Die Rate wird in der Regel als Quotient aus der Anzahl der Gesamtkunden und der Zahl der abwandernden Kunden bestimmt. Vor allem lohnt sich das Modell für Unternehmen, die in zyklischen Abständen Güter verkaufen. Als Beispiel zählen hier Automobilhersteller oder auch Mobilfunkprovider, die auf eine Abonnement-Struktur setzen.
Ein Churn-Prediction-Modell kann dazu verwendet werden, um die Auswirkungen einzelner Angebote oder Dienstleistungen auf Kunden zu messen. Mithilfe der prognostizierten Abwanderungswahrscheinlichkeit können automatisiert individuelle Rabattaktionen geschaltet werden. Durch die Analyse der Nutzerdaten kann das Kundenverständnis dementsprechend verbessert werden.
Churn-Prediction lohnt sich
Die Kosten für die Neukundenakquise übersteigen die Pflege der Bestandskunden um Längen. Das Churn-Prediction-Modell lohnt sich somit, weil die Ursachen für die Kundenabwanderung ermittelt werden können und somit nicht nur der Verlust einzelner Kunden verhindert wird.
Grundlage für die erfolgreiche Modellierung bildet die Verknüpfung mit einem intelligenten Customer-Relationship-Management. Ein schnelles Handeln und eine entsprechende Vorbereitung sind wichtig, wenn es um das Antizipieren der Kundenabwanderung geht. Nur so können Maßnahmen durchgeführt werden, um die Kunden zu halten.
Langfristig gesehen kann die Qualität der eigenen Angebotspalette verbessert werden und auf die potentiellen Kunden abgestimmt werden. Das Churn-Prediction-Modell ist somit ein zentraler Bestandteil einer kundenorientierten Geschäftsstrategie.
Wenn auch Sie rechtzeitig den Verlust Ihrer Kunden vermeiden und von der Implementierung einer Churn-Prediction profitieren wollen, so schauen Sie doch auf unseren Social Media Kanälen vorbei (Xing, Linkedin) oder rufen Sie uns an +49 (0)641 984 46 – 0.
