Churn-Analyse: Kundenabwanderung verstehen, vorhersagen und verhindern
Die Churn-Analyse, ist eine raffinierte Methode der Kundenverhaltensanalyse und eröffnet Unternehmen die Möglichkeit, die Abwanderung von Kunden – den gefürchteten Churn – zu verstehen, vorherzusagen und einzudämmen. Von den Grundlagen der Churn-Analyse bis hin zu fortschrittlichen Machine-Learning-Methoden und praxisnahen Fallstudien werden wir den vollen Umfang dieser Strategie zur Kundenbindung erforschen und dabei einen Blick auf zukünftige Entwicklungen werfen.
Die Churn-Analyse ist eine Methode zur Untersuchung von Kundenabwanderung in Unternehmen. Sie analysiert Daten, um Muster und Gründe für Kundenverluste zu identifizieren, um strategische Maßnahmen zur Kundenbindung und -gewinnung zu entwickeln.
Welche Bedeutung hat die Churn-Analyse für Unternehmen?
Eine der Hauptzielsetzungen der Churn-Analyse ist die Stärkung der Kundenbindung und -zufriedenheit. Durch eine umfassende Analyse von Kundenverhaltensmustern, Kaufhistorie und Interaktionen erhalten Unternehmen wertvolle Einblicke in die Gründe für Kundenabwanderung. Dies ermöglicht es, gezielte Strategien (Churn-Prävention) zur Verbesserung der Kundenerfahrung zu entwickeln, um Abwanderungstendenzen entgegenzuwirken.
Die direkte Auswirkung der Churn-Analyse auf die Umsatzsteigerung ist unverkennbar. Kundenabwanderung verursacht erhebliche finanzielle Verluste. Die Analyse hilft Unternehmen, Churn-Raten zu minimieren und damit ihre Umsätze langfristig zu steigern. Dies geschieht durch gezielte Maßnahmen zur Kundenbindung, die kostengünstiger sind als die ständige Neukundengewinnung.
Was sind die Grundlagen der Churn-Analyse?
Churn – dieser Begriff erweckt die Aufmerksamkeit von Unternehmen, die sich dem ständigen Balanceakt zwischen Kundengewinnung und Kundenverlust stellen. Einfach ausgedrückt steht Churn für die Abwanderung von Kunden, die ihre Geschäftsbeziehung mit einem Unternehmen beenden. Die Churn-Analyse ist der Schlüssel, um hinter die Kulissen dieser Abwanderung zu blicken und in die Welt des Kundenverhaltens einzutauchen.
Was ist der Unterschied zwischen aktiver und passiver Churn?
Aktiver Churn repräsentiert jene Kunden, die aktiv und bewusst ihre Geschäftsbeziehung mit einem Unternehmen beenden. Die Gründe für diesen aktiven Rückzug können vielfältig sein und reichen von enttäuschenden Produkterfahrungen über Unzufriedenheit mit dem Kundenservice bis hin zu Preiserhöhungen oder veränderten persönlichen Bedürfnissen.
Ein klar erkennbarer Aspekt des aktiven Churns ist die bewusste Entscheidung des Kunden, die Verbindung zu kappen. Dies sind deutliche Signale wie Stornierungen, Abbestellungen oder Rücktritte angezeigt werden.
Aktiver Churn ist, wenn Kunden bewusst die Trennung wählen.
So sieht aktiver Churn in der Praxis aus:
Nehmen wir an, ein langjähriger Abonnent eines Streaming-Dienstes muss seit neustem eine höher Abogebühr bezahlen. Frustriert von diesem Ereignis und denkend, dass er mittlerweile auch weniger Zeit für das Streaming hat, trifft er die bewusste Entscheidung, sein Abonnement zu kündigen. Er sendet eine E-Mail an den Kundenservice, in der er seine Kündigungsabsicht erklärt, und erhält daraufhin eine Bestätigung seiner Kündigung. Dies ist ein klassisches Beispiel für aktiven Churn.
Im Gegensatz dazu beschreibt passiver Churn eine subtilere Form der Kundenabwanderung. Hier bleiben Kunden inaktiv und zeigen keine offensichtliche Absicht, die Geschäftsbeziehung zu beenden. Stattdessen kommt es zu einem allmählichen Verblassen der Kundenaktivität, das sich über einen längeren Zeitraum erstreckt. Kunden im passiven Churn-Modus zeigen keine offensichtlichen Anzeichen von Unzufriedenheit oder Kündigungsabsichten, dennoch nehmen sie sukzessive weniger Dienstleistungen oder Produkte in Anspruch und entfernen sich allmählich von der Marke.
Passiver Churn ist, wenn Kunden sich schleichende abwenden.
So sieht passiver Churn in der Praxis aus:
Im Gegensatz dazu stellen wir uns einen anderen Abonnenten vor, der zwar weiterhin für den Streaming-Dienst bezahlt, aber im Laufe der Zeit immer weniger Inhalte nutzt. Er hat keine konkreten Beschwerden oder Anzeichen von Unzufriedenheit gezeigt, dennoch ist seine Aktivität auf der Plattform spürbar gesunken. Er hat seit Monaten keine neuen Filme oder Serien mehr angesehen und nutzt die Plattform nicht mehr so regelmäßig wie zuvor. Dies ist ein Beispiel für passiven Churn, da der Kunde nicht aktiv gekündigt hat, aber allmählich seine Interaktion mit dem Dienst verringert.
Die Kombination beider Churn-Arten bietet ein umfassendes Bild des Kundenverhaltens. Ein Kunde könnte beispielsweise anfangs passiv abwandern und allmählich immer weniger Geschäfte tätigen, bevor er schließlich aktiv kündigt. Daher ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, beide Churn-Arten zu überwachen und darauf zu reagieren.
Warum kündigen Kunden ihr Abonnement?
Die unvermeidliche Realität jedes Unternehmens ist, dass Kunden kommen und gehen. Doch die Frage, warum Kunden abwandern, reicht tiefer als die Oberfläche.
Die Gründe für Kundenabwanderung sind so vielfältig wie die Kunden selbst. Ein Kunde mag aufgrund von Unzufriedenheit mit einem Produkt oder Service gehen, während ein anderer aufgrund von Änderungen in seinen persönlichen Bedürfnissen abwandert. Unternehmen müssen verstehen, dass Kundenabwanderung selten auf einen einzelnen Faktor zurückzuführen ist, sondern oft eine Kombination von Faktoren beinhaltet.
Produkt- oder Serviceunzufriedenheit: Eine der offensichtlichsten Ursachen für Kundenabwanderung ist die Unzufriedenheit mit einem Produkt oder einer Dienstleistung. Wenn Kunden das Gefühl haben, dass ihre Erwartungen nicht erfüllt werden oder die Qualität nachlässt, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass sie sich anderweitig umsehen.
Mangelnde Kundenbetreuung: Ein schlechter Kundenservice hat schwerwiegende Auswirkungen auf die Kundenbindung. Lange Wartezeiten, unfreundliches Personal oder ungelöste Probleme frustrieren Kunden und bringen sie dazu, die Beziehung zu beenden.
Preiserhöhungen: Preisgestaltung spielt eine entscheidende Rolle in der Kundenbindung. Wenn Unternehmen ihre Preise ohne ausreichende Begründung erhöhen, könnten können nach günstigeren Alternativen suchen.
Wettbewerbsdruck: In wettbewerbsintensiven Märkten haben Kunden die Qual der Wahl. Wenn ein Konkurrent bessere Angebote oder Dienstleistungen bietet, wandern Kunden ab, um von diesen Vorteilen zu profitieren.
Lebensveränderungen: Persönliche Umstände und Bedürfnisse ändern sich im Laufe der Zeit. Wenn sich Kundenbedürfnisse verschieben, führt dies dazu, dass Kunden die Verbindung zu einem Unternehmen trennen.
Mangelnde Innovation: Stagnation in Bezug auf Produktinnovationen oder -verbesserungen führen dazu, dass Kunden das Interesse an einem Unternehmen verlieren und nach moderneren Lösungen suchen.
Doch nicht immer ist Churn so einfach zu erklären…
Ich möchte Ihnen an einem persönlichen Beispiel zeigen, dass Unternehmen nicht immer den Grund nachvollziehen können. Oder dieser Rational ist.
Vor beinahe zwei Jahren entschied ich mich dazu, einen BMW zu erwerben – ein Schritt, der mich nach jahrelanger Treue zu Mercedes in eine neue Richtung lenkte. Obwohl ich mit meinem vorherigen Mercedes nicht unzufrieden war, lockte mich das attraktive Angebot von BMW. Dies führte unweigerlich zu einem Churn für Mercedes – meine aktive Entscheidung, zu wechseln.
Während der darauffolgenden zwei Jahre genoss ich die Fahrt mit meinem BMW, allerdings trübte sich meine anfängliche Begeisterung allmählich. Interessanterweise lag das Problem weniger am Auto selbst, sondern vielmehr an einer konstanten Herausforderung: ständige Reifenpannen. Ein Nagel hier, eine Schraube dort – insgesamt sechs Mal in nur zwei Jahren.
In den letzten fünf Jahren hatte ich nie derartige Probleme erlebt…
Jede dieser unerwarteten Zwischenfälle ließ mich mehr in den passiven Churn übergehen, meine Unzufriedenheit wuchs. Schließlich wurde ich zum aktiven Churn. Heute bin ich stolzer Besitzer eines Mercedes, und während sich Mercedes über die gelungene Kundenbindung (Retention) freut, markiert mein Wechsel für BMW einen Churn.
Dieses Beispiel illustriert eindrucksvoll, wie Kundenbindung und Kundenabwanderung eng miteinander verknüpft sind und wie subtile Faktoren einen erheblichen Einfluss auf diese Dynamik ausüben können.
Die Datenvorbereitung ist eine entscheidende Phase in der Churn-Analyse, die sicherstellt, dass die verwendeten Daten qualitativ hochwertig, relevant und für die Analyse geeignet sind. Diese Phase umfasst Datensammlung, Datenbereinigung und -verarbeitung sowie Feature-Engineering, um die bestmöglichen Ergebnisse aus der Churn-Analyse zu erzielen.
Datensammlung: Kundeninformationen, Transaktionshistorie, Verhaltensdaten
In dieser Phase werden verschiedene Arten von Daten gesammelt, die Einblicke in das Kundenverhalten und die Interaktionen mit dem Unternehmen bieten. Dies umfasst:
Kundeninformationen: Hierzu gehören demografische Daten wie Alter, Geschlecht, Wohnort sowie grundlegende Kontaktinformationen. Diese Informationen helfen dabei, Kundenprofile zu erstellen und Segmentierungen vorzunehmen.
Transaktionshistorie: Die Aufzeichnungen von Einkäufen, Abonnements, Käufen oder anderen finanziellen Transaktionen sind von großer Bedeutung. Diese Daten ermöglichen es, das Kaufverhalten der Kunden zu verstehen und Muster in ihren Ausgaben zu identifizieren.
Verhaltensdaten: Diese umfassen Aktivitäten und Interaktionen auf der Website, in der App oder auf anderen Plattformen des Unternehmens. Klickverhalten, angesehene Seiten, genutzte Funktionen, Interaktionen mit Marketingmaterialien und mehr können dabei helfen, das Engagement der Kunden zu messen und mögliche Abwanderungstendenzen aufzudecken.
Datenbereinigung und -verarbeitung
Die Qualität der Daten beeinflusst maßgeblich die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Churn-Analyse. Daher ist die Bereinigung und Verarbeitung der Daten von entscheidender Bedeutung:
Datenbereinigung: Dieser Schritt beinhaltet die Identifizierung und Korrektur von fehlenden, fehlerhaften oder inkonsistenten Daten. Dubletten und Ausreißer müssen entfernt oder behandelt werden, um sicherzustellen, dass die Analyse auf konsistenten und gültigen Daten basiert.
Datenintegration: Wenn die Daten aus verschiedenen Quellen stammen, müssen sie möglicherweise integriert werden, um eine kohärente Sicht auf die Kundeninteraktionen zu erhalten.
Datenformatierung: Die Daten sollten in einheitlicher Weise formatiert werden, um eine reibungslose Verarbeitung zu gewährleisten. Datum und Uhrzeit, Währungen und andere Einheiten müssen standardisiert werden.
Feature-Engineering: relevante Merkmale identifizieren und erstellen
Das Feature-Engineering bezieht sich auf die Auswahl und Schaffung von relevanten Merkmalen (Features) aus den Rohdaten. Diese Merkmale dienen als Input für die Churn-Analysemodelle und entscheiden über die Qualität das Analyseergebnis.
Demografische Merkmale: Hierzu gehören Alter, Geschlecht, Einkommen und Standort. Diese Merkmale können zur Erstellung von Kundenprofilen und zur Segmentierung verwendet werden.
Transaktionsmerkmale: Durchschnittliche Transaktionshäufigkeit, durchschnittlicher Kaufbetrag, Gesamtausgaben usw. können Einblicke in das Kaufverhalten der Kunden bieten.
Verhaltensmerkmale: Interaktionshäufigkeit, Zeit auf der Plattform, angesehene Seiten, Nutzung bestimmter Funktionen usw. können auf das Engagement der Kunden hinweisen.
Kundenbindungsmerkmale: Laufzeit von Abonnements, Treuepunkte, Anzahl der Supportanfragen können Indikatoren für die Kundenbindung sein.
Churn-bezogene Merkmale: Merkmale, die unmittelbar mit der Abwanderung in Verbindung stehen könnten, wie z.B. Zeit seit dem letzten Kauf, Inaktivitätszeiträume usw.
Mit welchen Methoden lässt sich Churn vorhersagen?
In dieser Phase der Churn-Analyse werden verschiedene Methoden eingesetzt, um zuverlässige Vorhersagen über Kundenabwanderung (Churn Prediction) zu treffen. Unter diesen Methoden befinden sich klassische Ansätze wie die logistische Regression, Entscheidungsbäume und Random Forests.
Die klassischen Methoden:
Logistische Regression: Die logistische Regression ist eine bewährte Methode zur Vorhersage von binären Ereignissen, wie zum Beispiel Churn oder Nicht-Churn. Sie analysiert die Beziehung zwischen unabhängigen Variablen (Merkmale) und einer abhängigen binären Variable (Churn). Die logistische Regression schätzt die Wahrscheinlichkeit des Eintretens des Ereignisses auf Grundlage der Merkmale. Dabei werden Gewichtungen der Merkmale ermittelt, die anzeigen, wie stark sie die Churn-Wahrscheinlichkeit beeinflussen. Dies ermöglicht es, eine Churn-Wahrscheinlichkeit für jeden Kunden zu berechnen und daraus Vorhersagen abzuleiten.
Entscheidungsbäume: Entscheidungsbäume sind ein kraftvolles Werkzeug für die Vorhersage von Ereignissen auf der Grundlage von Merkmalen. Sie stellen eine Baumstruktur dar, in der jede interne Knoten eine Entscheidung aufgrund eines Merkmals darstellt, während die Blätter die Vorhersage für das Ereignis liefern. Bei der Churn-Vorhersage könnte ein Entscheidungsbaum zum Beispiel fragen, ob ein Kunde in den letzten 30 Tagen eine Transaktion getätigt hat. Abhängig von dieser Antwort wird der Baum in verschiedene Zweige aufgeteilt, die schließlich zu einer Churn-Vorhersage führen.
Ein ganz einfach Beispiel von unserem Streaming-Anbieter: Ein Kunde hat sich in den letzten 7 Tagen nicht eingeloggt. System prüft, ob Kunde in den letzten 14 Tagen eine Serie begonnen hat. Falls ja, dann weiß das System, dass ein Churn nur 5% wahrscheinlich ist. Falls nein, dann liegt die Churn-Wahrscheinlichkeit bei 85%.
Random Forests: Random Forests sind eine Weiterentwicklung der Entscheidungsbäume. Sie erstellen mehrere Entscheidungsbäume und kombinieren ihre Vorhersagen, um eine zuverlässigere und stabile Vorhersage zu erzielen. Jeder Baum im Random Forest wird auf einem zufälligen Subset der Daten trainiert, und die Endvorhersage ergibt sich aus der Mehrheitsentscheidung der Einzelbäume. Dies verringert das Risiko von Überanpassungen (Overfitting) und verbessert die Robustheit der Vorhersagen.
Vorteile der klassischen Methoden:
Interpretierbarkeit: Logistische Regression und Entscheidungsbäume bieten eine klare Interpretierbarkeit der Ergebnisse. Unternehmen können nachvollziehen, welche Merkmale die Churn-Vorhersagen beeinflussen.
Einfache Implementierung: Diese Methoden sind relativ einfach zu implementieren und erfordern weniger rechenintensive Ressourcen im Vergleich zu komplexeren Ansätzen.
Gute Leistung bei klaren Trennungen: Wenn die Merkmale klare Trennungen zwischen Churn und Nicht-Churn aufweisen, können diese Methoden gute Vorhersagen liefern.
Herausforderungen und Grenzen:
Komplexe Zusammenhänge: Klassische Methoden haben Schwierigkeiten, komplexe Zusammenhänge zwischen Merkmalen zu erfassen, insbesondere wenn diese nicht linear sind.
Feature-Interaktionen: Sie berücksichtigen nicht gut die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Merkmalen, die gemeinsam die Churn-Wahrscheinlichkeit beeinflussen.
Unausgeglichenheit der Daten: Wenn die Daten unausgeglichen sind (wenige Churn-Fälle im Vergleich zu Nicht-Churn-Fällen), werden diese Methoden tendenziell besser auf die dominante Klasse abgestimmt sein.
Die Machine Learning Methoden:
In diesem Abschnitt betrachten wir drei prominente Machine Learning-Methoden für die Churn-Vorhersage: Support Vector Machines (SVM), Künstliche Neuronale Netze und Gradient Boosting.
Support Vector Machines sind eine Methode des überwachten Lernens, die in der Lage ist, Datenpunkte in Klassen zu klassifizieren, indem sie einen hyperplanaren Trenner zwischen den Klassen findet. In der Churn-Vorhersage wird SVM verwendet, um eine Trennlinie zu finden, die die Churn-Kunden von den Nicht-Churn-Kunden trennt. SVMs können auch in höherdimensionalen Räumen arbeiten und sind daher in der Lage, nicht-lineare Trennflächen zu erfassen. Sie sind besonders dann nützlich, wenn die Daten komplexere Muster aufweisen.
Künstliche Neuronale Netze sind inspiriert von biologischen Neuronennetzwerken und sind äußerst leistungsfähige Modelle für die Churn-Vorhersage. Ein Neuronales Netzwerk besteht aus Schichten von Neuronen, die miteinander verbunden sind. Diese Modelle sind in der Lage, komplexe nicht-lineare Zusammenhänge zu erfassen und abstrakte Merkmale aus den Daten zu lernen. In der Churn-Vorhersage können Neuronale Netze eine Vielzahl von Merkmalen nutzen, um Churn mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Sie erfordern jedoch mehr Daten und mehr Rechenressourcen für das Training.
Gradient Boosting ist eine Ensemble-Technik, bei der mehrere schwache Modelle (in der Regel Entscheidungsbäume) zu einem starken Modell kombiniert werden. Diese Methode arbeitet iterativ, wobei in jeder Iteration ein neuer Baum hinzugefügt wird, der die Fehler des vorherigen Modells korrigiert. Gradient Boosting verbessert die Vorhersagegenauigkeit, indem es die Fehler der vorherigen Modelle in den nachfolgenden Modellen berücksichtigt. Dies kann besonders effektiv sein, wenn die Churn-Daten komplexe Muster aufweisen.
Vorteile der Machine Learning-Methoden:
Komplexe Zusammenhänge: Machine Learning-Methoden sind in der Lage, nicht-lineare Zusammenhänge und komplexe Muster in den Daten zu erfassen.
Feature-Interaktionen: Diese Methoden können Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Merkmalen berücksichtigen und dadurch präzisere Vorhersagen treffen.
Hohe Genauigkeit: Wenn ausreichend Daten und Ressourcen vorhanden sind, werden Machine Learning-Modelle eine hohe Vorhersagegenauigkeit erzielen.
Herausforderungen und Grenzen:
Datenvorbereitung: Machine Learning-Modelle erfordern umfangreiche Datenvorbereitung und -aufbereitung, einschließlich Normalisierung, Encoding von kategorialen Merkmalen usw. Ohne einen Experten, wird diese Methode nicht umsetzbar sein.
Overfitting: Wenn nicht korrekt gehandhabt, besteht die Gefahr von Overfitting, bei dem das Modell die Trainingsdaten zu stark lernt und auf neuen Daten schlechte Vorhersagen trifft.
Rechenressourcen: Insbesondere Künstliche Neuronale Netze erfordern intensive Rechenressourcen für das Training.
