Churn-Prediction für nachhaltigen Erfolg
Kundenloyalität ist ein entscheidender Erfolgsfaktor für Unternehmen. Leider lässt sich jedoch nicht so einfach vorhersagen, ob ein Kunde weiter loyal ist oder bald seinen Vertrag kündigt – oder doch?
Vor dem Hintergrund der deutlich höheren Kosten und Anstrengungen, die mit der Gewinnung von Neukunden einhergehen, rückt die Bindung der Bestandskunden in den Fokus einer nachhaltigen Geschäftsstrategie. Insbesondere in Branchen wie Telekommunikation, Versicherungs- sowie Finanzdienstleistungen und der Energiewirtschaft sind Preisanpassungen ein häufiger Grund von Kundenverlusten. Die Frage, ob und warum Kunden nach Preisanpassungen bestehende Vertragsverhältnisse kündigen, ist komplex und bedingt durch verschiedenste Faktoren.
Die Churn-Prediction stellt einen entscheidenden Ansatz für Unternehmen dar, die Gründe hinter Kundenabwanderungen zu analysieren und präventive Maßnahmen zu ergreifen. Ein zentrales Element sind fortschrittliche Analyseverfahren, wie beispielsweise Machine-Learning-Algorithmen. Diese werden mithilfe von historischen Kundendaten trainiert, um Muster im Verhalten der Kunden zu erkennen und präzise Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. Grundlage für eine erfolgreiche Churn-Prediction ist eine sorgfältige Auswahl und Aufbereitung von aussagekräftigen Daten. Nur so kann sichergestellt werden, dass der Algorithmus logische Zusammenhänge erkennt, plausible Modellierungen daraus ableitet und präzise Prognosen für potenzielle Kundenabwanderungen in der Zukunft trifft.
Churn-Prediction mit der Next Digital Group
Um die Kundenabwanderungen nach Preisanpassungen zu analysieren und die Beweggründe der abwandernden Kunden zu verstehen, haben wir mithilfe eines Machine-Learning-Algorithmus ein Prognosemodell entwickelt. Als Datengrundlage für unser Prognosemodell verknüpfen wir kundenspezifische Daten (u. a. Demografie, Transaktionen, Nutzungsdaten und Zufriedenheit) mit Marktforschungsdaten (u. a. Preisanalyse, Meinungsforschung, Marktsegmentierung und Trendanalyse) und erhalten somit eine aussagekräftige Basis für unseren Algorithmus. Mithilfe von historischen Kunden- und Abwanderungsdaten trainieren wir unser entwickeltes Prognosemodell und können somit die Einflussfaktoren der Kündigungen analysieren. Die identifizierten Einflussfaktoren nutzen wir, um Prognosen über das zukünftige Kunden- und Abwanderungsverhalten bei verschiedenen Preisanpassungsszenarien zu treffen und Kündigungswahrscheinlichkeiten zu berechnen.
Durch unser Prognosemodell werden Unternehmen in die Lage versetzt, potenzielle Kündigungen im Vorfeld zu identifizieren und präventive Maßnahmen zu ergreifen. Durch die identifizierten Einflussfaktoren können Kunden gezielter angesprochen und die Kundenbindung erhöht werden. Die Möglichkeit, präventive Maßnahmen zur Vermeidung von Kündigungen zu ergreifen, sorgt auch dafür, dass der Kundenlebenszyklus verlängert, die Rentabilität gesteigert und eine nachhaltige Geschäftsentwicklung gefördert werden kann.
Wenn Sie bereit sind, mit uns in die Welt Ihrer Daten einzusteigen und von langfristigen Kundenbindungen zu profitieren, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren. Wir stehen Ihnen gerne zur Verfügung, um Ihre Fragen zu beantworten und Sie bei Ihren Herausforderungen zu unterstützen. Wir freuen uns darauf, mit Ihnen zusammenzuarbeiten.