Ни один бизнес не застрахован от риска потери клиентов, но что еще можно сделать, чтобы их удержать? Ежемесячный отток клиентов всего на 5% не кажется огромной потерей, однако, если учитывать это ежегодно, бизнес может потерять половину своих клиентов. Утерянного клиента дорого заменить, когда привлечение нового клиента в 5 раз дороже, чем удержание старого. Отток стал одной из самых больших проблем как для компаний, так и для команд по работе с продуктами или клиентами, отвечающих за их удержание.

Прогнозирование того, собирается ли клиент прекратить использование вашего приложения/продукта/услуги, традиционно основывалось на бизнес-правилах, основанных на знании рынка. Эти правила основаны на опыте менеджеров, а не на тщательном анализе данных. Отдельные лица и команды могут понять конкретные точки соприкосновения, которые приводят к негативным взаимодействиям, однако человеку становится трудно анализировать исторические данные из множества различных точек соприкосновения (включая многоканальный), понимать, какие комбинации факторов вызвали отток клиентов или группировать клиентов. которые, скорее всего, отточат в будущем.

Альтернативой этому традиционному подходу является использование больших объемов данных, собранных о клиентах, и обучение моделей машинного обучения для автоматического изучения этих правил. Другими словами, вместо того, чтобы создавать вручную ограниченные правила, помогающие нам предсказать, какие клиенты будут уходить, организации могут делегировать эту традиционно основанную на правилах задачу машинам, предоставив им множество соответствующих данных и примеров уходящих и не уходящих клиентов, и позволяя моделям данных говорят сами за себя.

Решения для прогнозирования оттока клиентов с искусственным интеллектом помогают росту бизнеса за счет повторного привлечения и удержания клиентов, которые могут уйти.

Марсия Оливейра объясняет 4 причины, по которым машинное обучение для прогнозирования оттока более эффективно, чем традиционные методы.

Внедрение машинного обучения для прогнозирования оттока имеет несколько преимуществ по сравнению с традиционными бизнес-правилами:

1.

Машинное обучение основано на поиске закономерностей и взаимосвязей в больших объемах данных, правила, обнаруженные моделью машинного обучения, гарантированно подтверждаются доказательствами, а не интуицией/догадками.

2.

В отличие от людей, которые ограничены количеством переменных/факторов, которые они могут учитывать при разработке своих бизнес-правил, алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать и извлекать шаблоны из многих переменных, что приводит (как правило) к более сложным и всеобъемлющим правилам.

3.

Предполагая, что доступны данные хорошего качества, машинное обучение может выучить высокоточные правила за гораздо более короткое время по сравнению с человеком, которому обычно требуется значительный объем опыта и знаний в предметной области для разработки точных правил, т. е. рентабельность инвестиций, как правило, выше для машинного обучения.

4.

Четвертое преимущество заключается в том, что машинное обучение способно своевременно обнаруживать дрейф концепций и соответствующим образом адаптировать правила, тем самым более адаптируясь к изменениям, т. е. если точность прогнозов перемешивания со временем начинает ухудшаться, машинное обучение быстро обнаруживает это и адаптирует правила. правила к новому сценарию, гарантируя, что прогноз оттока будет надежным для бизнеса.

Короче говоря, несмотря на то, что существуют инструменты, которые могут помочь вам разобраться в ваших данных, ИИ позволяет вам применять полученные знания, пока не стало слишком поздно, обеспечивая высокий уровень удержания клиентов и повышение ROI.

Первоначально опубликовано на https://www.skimtechnologies.com 16 апреля 2019 г.