Anleitung: Der Churn Score in der Praxis

In unzähligen Artikeln habe ich bereits über die Churn-Rate und Churn-Prävention geschrieben. Zuletzt war ein wichtiger Artikel auf diesem Blog das Thema Churn-Prediction. Um diesen Artikel vollständig abzurunden, haben wir uns entschieden die Best Practice über des Churn Score offenzulegen.

Der Churn Score zielt darauf ab, die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Kunde innerhalb eines bestimmten Zeitraums das Unternehmen verlassen wird. Er nutzt Daten und Algorithmen, um anhand von Kundenverhalten und anderen relevanten Faktoren einen numerischen Wert oder eine Wahrscheinlichkeit zu berechnen.

Warum ist Churn Score so wichtig?

Der Churn Score, auch als Abwanderungswert bezeichnet, ist ein quantitativer Indikator, der die Wahrscheinlichkeit der Kundenabwanderung zu einem bestimmten Zeitpunkt bewertet. Doch warum ist der Churn Score für Unternehmen so wichtig? Hier werfen wir einen genaueren Blick darauf:

Einer der Hauptgründe, warum der Churn Score so wichtig ist, liegt in seiner Fähigkeit zur frühzeitigen Erkennung von Abwanderungstendenzen. Indem Unternehmen Kunden mit einem erhöhten Abwanderungsrisiko identifizieren können, können sie proaktiv Maßnahmen ergreifen, um diese Kunden zu halten und potenziellen Umsatzverlusten entgegenzuwirken.

Kundenabwanderung hat für Unternehmen verheerende finanzielle Auswirkungen. Ein hoher Churn Score signalisiert, dass ein Kunde wahrscheinlich das Unternehmen verlassen wird. Durch die gezielte Ansprache dieser Kunden und die Implementierung von Maßnahmen zur Kundenbindung können Unternehmen den Umsatz schützen und langfristige Beziehungen zu ihren Kunden aufrechterhalten.

Welche Folgen ein zu hoher Churn hat, sehen Sie in dieser Grafik:

Was ist Churn Scoring?

Ihr CRM – in meinem Fall Hubspot – kann das Gesamtengagement jedes Kunden im Auge behalten, um eine Einschätzung darüber abzugeben, ob dieser Kunde Anzeichen für ein nachlassendes Interesse an Ihrer Marke zeigt. Dies geschieht durch die Betrachtung von Dingen wie Öffnungsraten, Klickraten, Kaufhäufigkeit usw. Aus diesen Daten lässt sich ei Churn Scoring bauen.

Mehr zu Daten, die einen Churn beeinflussen gibt es im Artikel: Anleitung: Wie funktioniert Churn Prediction?

Die Churn-Bewertung sagt das Verhalten mit einem bestimmten Fehlerbereich voraus. Die Verwendung dieses Wertetyps bedeutet, dass Sie ein Auge auf diejenigen Kunden haben können, bei denen ein hohes Risiko für Abwanderung vorhergesagt wird.

Churn Score in der Praxis

Netflix ist bekannt für seine datengetriebene Herangehensweise an das Kundenmanagement, und der Churn Score ist ein zentrales Instrument in ihrem Arsenal. Hier sind einige Punkte, anhand derer Netflix einen Churn erkennen könnte:

Nutzungsmuster: Netflix verfolgt genau, wie oft ein Benutzer auf die Plattform zugreift und welche Inhalte er ansieht. Ein plötzlicher Rückgang der Aktivität eines Benutzers könnte ein Hinweis darauf sein, dass er das Interesse verliert.

Interaktion mit der Plattform: Netflix misst auch die Interaktion eines Benutzers mit der Plattform selbst. Dazu gehören Klicks auf Empfehlungen, das Hinzufügen von Inhalten zur Warteschlange und das Anschauen von Trailern. Eine Abnahme dieser Interaktionen könnte auf eine abnehmende Bindung des Benutzers hinweisen.

Feedback und Bewertungen: Netflix bittet Benutzer regelmäßig um Feedback zu gesehenen Inhalten und gibt ihnen die Möglichkeit, Filme und Serien zu bewerten. Eine niedrige Beteiligung an diesen Feedback-Mechanismen könnte darauf hindeuten, dass der Benutzer weniger engagiert ist.

Kundeninteraktion: Der Kundendienst von Netflix verfolgt auch die Interaktionen der Benutzer mit dem Support. Eine Zunahme von Anfragen bezüglich Kündigung oder Inhalten, die nicht verfügbar sind, könnte auf einen möglichen Churn hinweisen.

Wie Sie auf einen hohen Churn Score reagieren können

Wenn ein Kunde eine hohe Abwanderungsrate hat, ist es sehr wahrscheinlich, dass er/sie Ihre E-Mails nicht oft öffnet und kein generelles Interesse mehr an Ihrer Marke hat.

Aus diesem Grund wird empfohlen, verschiedene Kanäle zu testen, um den Kunden anzusprechen und zu sehen, welcher Kanal funktioniert. Überprüfen Sie beispielsweise, ob sie historisch gesehen mehr SMS als E-Mails geöffnet haben. Oder vielleicht handelt es sich um einen preissensiblen Kunden, der nur auf Verkaufskommunikation reagiert. Zu wissen, warum Ihre Bewertung niedrig ist, kann Ihnen helfen, diejenigen zu segmentieren, die weniger Kommunikation von Ihnen erhalten sollten, um sie davon abzuhalten, überhaupt zu gehen.

Verhindern Sie Abwanderung so früh wie möglich mit der Vorhersage der Churn-Bewertung

Wir empfehlen, die Vorhersage der Churn-Bewertung mit dem aktuellen Verhalten zu kombinieren. Richten Sie eine Automatisierung ein, die mögliche Abwanderer abruft und mit für ihr Profil relevante Angeboten verarbeitet. Wir nutzen beispielsweise viel E-Mail-Marketing in unserem Customer Success Prozess. Mit gezielten E-Mails und Anrufen lässt sich der Churn Score senken oder konkrete Maßnahmen ableiten, wie wir den Kunden von einen Churn schützen können.