Anleitung: Wie funktioniert Churn Prediction?

In einer Ära, in der Kundenloyalität ein entscheidender Erfolgsfaktor für Unternehmen ist, gewinnt die Churn Prediction zunehmend an Bedeutung. Eine hohe Churn-Rate hat für Unternehmen verheerende Auswirkungen, angefangen von Umsatzverlusten bis hin zu einem negativen Einfluss auf das Markenimage.

Churn Prediction ziel darauf ab, das Verhalten von Kunden vorherzusagen, die zu hoher Wahrscheinlichkeit, ein Produkt oder eine Dienstleistung kündigen werden. Sie nutzt Daten und Algorithmen, um potenzielle Abwanderungstendenzen frühzeitig zu erkennen und Unternehmen zu ermöglichen, gezielte Maßnahmen zur Kundenbindung zu ergreifen.

 

Warum ist Churn Prediction so wichtig?

Kundenabwanderung ist ein weit verbreitetes Problem in Unternehmen verschiedener Branchen. Wenn Sie als Unternehmen wachsen möchten, müssen Sie in die Akquise neuer Kunden investieren. Jedes Mal, wenn ein Kunde geht, bedeutet das einen erheblichen Verlust an Investitionen. Sowohl Zeit als auch Aufwand müssen darauf verwendet werden, sie zu ersetzen. Die Fähigkeit, vorherzusagen, wann ein Kunde wahrscheinlich geht, und ihnen Anreize (Churn Prävention) zu betreiben, sorgt für einen enormen Vorsprung im Markt.

Die Vorhersage der Kundenabwanderung ist ein unverzichtbarer Bestandteil des Geschäftslebens für jedes Abonnementunternehmen, und selbst geringfügige Schwankungen bei der Kundenabwanderung können sich erheblich auf Ihr Ergebnis auswirken. Wir müssen wissen: „Wird dieser Kunde uns innerhalb von X Monaten verlassen?“ Ja oder Nein? Es handelt sich um eine binäre Klassifizierungsaufgabe.

 

Wie funktioniert ein Churn Prediction Model?

Ein Churn Prediction-Modell funktioniert durch die Analyse von historischen Daten, um Muster und Trends im Kundenverhalten zu identifizieren und darauf basierend Vorhersagen darüber zu treffen, welche Kunden wahrscheinlich das Unternehmen verlassen werden. Hier ist eine ausführliche Erklärung, wie ein Churn Prediction-Modell typischerweise funktioniert:

 

1. Schritt: Identifizierung von Kunden mit einem hohen Churn-Risiko

Kunden wechseln aus verschiedenen Gründen. Um besser zu verstehen, warum ein Kunde abgewandert ist, ist es entscheidend, eine angemessene Kundensegmentierung vorzunehmen. Die Churn-Wahrscheinlichkeit eines Benutzers hängt von seinem Gesamtprofil, seinem Kundenverhalten bei der Nutzung Ihres Produkts und seinen Bedürfnissen ab.

Die Bedürfnisse eines Kunden können sich im Laufe seines Abonnementszeitraums ändern – nicht alle Abwanderungen geschehen in den ersten Monaten.

 

2. Schritt: Kunden ansprechen, bevor sie abwandern

Richtig genutzt, kann Churn Prediction ein wesentlicher Vorteil sein, um ein klareres Bild von der Erfahrung Ihrer Kunden mit Ihrem Produkt zu bekommen.

Obwohl die Bandbreite der potenziellen Faktoren hinter der Churn komplex sein kann, dreht sich die Verhinderung von Abwanderungen oft um einen maßgeschneiderten Ansatz zur Verbesserung der Kundenerfahrung. Churn Prediction gibt Ihnen die Möglichkeit, die Erfahrung eines Kunden zu verbessern, bevor er endgültig geht.

 

3. Schritt: Churn Prediction Score einführen oder aktualisieren

Der Churn Score ist eine numerische Bewertung oder Wahrscheinlichkeit, die von einem Churn Prediction-Modell für jeden einzelnen Kunden berechnet wird.

Dieser Score gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde in einem bestimmten Zeitraum das Unternehmen verlassen wird. Er wird typischerweise auf einer Skala von 0 bis 1 oder als Prozentsatz ausgedrückt, wobei ein höherer Wert eine höhere Churn-Wahrscheinlichkeit bedeutet.

Mehr dazu haben wir in einem anderen Artikel geschrieben.

 

Die 4 Schritte zur effektiven Churn Prediction

Zuverlässige Kundensegmentierung

Churn Prediction basiert vollständig auf der Nutzung der historischen Daten Ihres Unternehmens über Ihre Kunden. Sie benötigen Ihre Kundenanalytik, um präzise vorherzusagen, wie sich Kundenabwanderung auf Ihr Geschäft auswirkt. Beginnen Sie damit, alle historischen Datentypen zu exportieren, die das Abwanderungsrisiko eines Kunden potenziell beeinflussen könnten.

Diese können Folgendes umfassen:

• Demografische und Verhaltensdaten
• Handelt es sich bei diesem Benutzer um einen Einzelbenutzer oder nutzt er Ihr Produkt im Namen seines Unternehmens?
• Wie hoch ist ihre Nutzungshäufigkeit des Produkts im Allgemeinen und der spezifischen Funktionen, die ihnen zur Verfügung stehen?
• Wie oft reicht dieser Benutzer Tickets bei Ihrem Support-Service ein?
• Umsatzinformationen für jeden Kunden
• Abonnementdatum – ist dieser Benutzer ein Langzeitabonnent oder ist er neu?
• Die Höhe des monatlichen wiederkehrenden Umsatzes (MRR), für den dieser Kunde individuell verantwortlich ist – natürlich werden Sie, wenn es darum geht, Ihre Churn Prediction anzuwenden, zuerst hochwertige gefährdete Kunden ansprechen wollen.
• Vertragsbedingungen
• Welchen Plan/Preisstufe hat dieser Kunde?
• Wie viel Zeit verbleibt in ihrem Plan bis zum Ablaufdatum? Dies ist eine besonders bemerkenswerte Vorbereitung auf die Datenerfassung, da ein verspäteter Kreditkartenabgang die Churn-Rate ist, der fast jedes SaaS-Unternehmen am stärksten ausgesetzt ist und eine der schwierigsten zu verhindern und zu korrigieren ist.

 

Sobald Sie einen Überblick über die historischen Daten haben, die Sie benötigen, unterteilen Sie Ihre Kunden in für die Churn Prediction relevante Segmente, wie zum Beispiel:

• Kunden mit mehreren Upgrades/Tagesbenutzern (niedriges Churn-Risiko)
• Kunden, die regelmäßig kommunizieren (Support-Tickets/Anrufe/Upgrade-Anfragen) (niedriges Churn-Risiko)
• Kunden, deren Produktanwendung in den letzten Perioden abgenommen hat (hohes Churn-Risiko)
• Kunden, die sich angemeldet haben, aber das Onboarding nicht abgeschlossen haben (hohes Churn-Risiko)
• Kunden, die noch nie ein Support-Ticket gesendet haben/viele ähnliche Support-Tickets senden (hohes Churn-Risiko)

 

Ausführliche Datenanalyse

Nachdem Sie Datenpunkte haben, je nach den Ressourcen, die Sie in Ihrem Unternehmen besitzen, kann das Vorhersagemodell, das Sie zur Vorhersage der Churn verwenden, entweder aus dem eigenen Haus (eine maßgeschneiderte Lösung) oder aus einer Reihe von verfügbaren Vorhersagediensten stammen.

Wie wir oben festgestellt haben, können maßgeschneiderte Lösungen an die Menge und Art der Daten angepasst werden, die Sie analysieren möchten, sowie an die bevorzugte Wahl Ihres Datenwissenschaftsteams, wenn es um Vorhersagen geht.

Wenn Sie komplexe Beziehungen in Ihren Daten identifizieren müssen, werden lösungen auf maschinellem Lernen basierend die beste Wahl sein. Wenn Sie andere Arten von Fragen beantworten möchten, wie zum Beispiel die Vorhersage von Abwanderungen in einem bestimmten Zeitraum, dann können Überlebens- oder Hazardfunktionen die beste Lösung sein.

Für Unternehmen, die eine standardisierte Vorhersagelösung verwenden möchten, gibt es eine Reihe verschiedener verfügbarer Optionen, darunter Paddles eigene Lösung, Retain, die speziell für die Analyse, Prognose und Verhinderung von Abwanderungen entwickelt wurde.

 

Vergleichen Sie Datensätze, um Abwanderungsursachen zu identifizieren

Nachdem Sie Ihre Daten vollständig segmentiert und analysiert haben, können Sie sehen, welche Kunden Churner sind. Die Korrelationen, die Sie finden, könnten Dinge wie Folgendes umfassen:

• Hohe Anzahl von Kunden, die nach der Anmeldung abwandern aufgrund schlecht angelegter Preistabellen, die dazu führen, dass Kunden den falschen Plan für ihre Bedürfnisse wählen
• Niedriges Kommunikationsniveau mit langjährigen Kunden, was zu einem höheren Grad an delinquentem Kreditkartenabgang führt, da diese langjährigen Kunden sich vom Produkt abwenden
• Häufige Abwanderungsspitzen nach Produktaktualisierungen aufgrund schlechter Sichtbarkeit/Anleitungsmaterialien

Churn Prediction-Lösungen können diese Art von Beziehungen offensichtlich machen, was es Ihnen ermöglicht, Abwanderungen bei aktuellen Kunden abzuwenden und die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass sie erneut auftreten. Integrierte Lösungen können Sie auch in Echtzeit über das Abwanderungsrisiko informieren – versäumte Zahlungen sind zum Beispiel ein sicheres Zeichen dafür, dass ein Kunde das Interesse an Ihrem Produkt verliert und schwieriger auf einzelnen Churn-Vorhersagereports zu erkennen ist.

 

Retten Sie den Kunden – dafür gibt es Churn Prediction!

Sobald Sie diejenigen Kundensegmente identifiziert haben, die am anfälligsten für Abwanderung sind, können Sie beginnen zu analysieren, welcher Aspekt ihrer Beziehung zu Ihrem Produkt zu einem Risiko für Abwanderung führt. Lassen Sie uns die oben genannten Beispiele erneut verwenden und sehen, wie wir die Situation verbessern könnten:

 

Hohe Anzahl von Kunden, die nach der Anmeldung abwandern:

Stellen Sie sicher, dass Ihre Preisübersichtsseite kristallklar ist, was in jedem Plan angeboten wird und welche Kundenarten am meisten von jedem profitieren können. Bleiben Sie während des Onboardings bei den Kunden, um sicherzustellen, dass sofortige Bedenken angesprochen werden.

 

Abwanderung von langjährigen Kunden:

Nehmen Sie die Sicherheit langjähriger Kunden nicht als selbstverständlich hin. Erwägen Sie Anreize speziell für sie (Rabatte, Sonderangebote für Upgrades, Treueboni), um sicherzustellen, dass ihre Augen nicht zu Ihren Mitbewerbern wandern. Halten Sie ein gleichbleibendes Kommunikationsniveau, insbesondere in der Vorbereitung auf den Vertragsablauf.

 

Häufige Abwanderungsspitzen nach Produktaktualisierungen:

Stellen Sie sicher, dass Produktaktualisierungen lange im Voraus für die Kunden sichtbar sind und dass Änderungen an der Funktionalität klar sind. Fügen Sie Ressourcen hinzu, um Benutzern beim Umgang mit neuen Funktionen oder Verbesserungen von alten zu helfen.