В быстро меняющемся мире современного бизнеса лояльность клиентов может быть как краеугольным камнем, так и проблемой. Поскольку компании стремятся предоставлять исключительные продукты и услуги, понимание и прогнозирование поведения потребителей становится все более важным.

По данным Forbes, увеличение удержания клиентов на 5% может привести к росту прибыли компании с 25% до примерно 95% за определенный период времени. Привлечение нового клиента может стоить в пять раз дороже, чем удержание существующего клиента. Кроме того, вероятность успеха продаж уже имеющемуся клиенту составляет 60–70%, по сравнению с новым клиентом, для которого этот показатель падает примерно на 5–20%. Таким образом, прогнозирование оттока клиентов с помощью машинного обучения как никогда важно для борьбы с оттоком клиентов.

Давайте сначала определим отток.

Отток клиентов, часто называемый истощением клиентов, происходит, когда клиенты прекращают отношения с компанией. Это запутанная головоломка для предприятий всех отраслей, приводящая к потере доходов и препятствующая росту. Но что, если бы существовал способ предвидеть отток сотрудников до того, как он произойдет? Именно здесь на помощь приходит прогнозирование оттока.

Использование возможностей данных

Давайте рассмотрим пример данных Kaggle (Клиенты банка) и выясним, как машинное обучение может быть полезно для выявления потенциальных клиентов, покидающих компанию.

О данных:

Данные состоят из 10 000 выборок с 14 характеристиками, где 20% — это уровень оттока (2037 человек из всей выборки).

Подготовка и очистка данных:

Мы выполнили очистку данных с помощью Python, удалили все нули и удалили все столбцы, которые не нужны для определения основной причины оттока. Оставляя окончательный кадр данных из 10 000 строк и 12 столбцов.

Моделирование:

Для нашего моделирования мы использовали Дерево решений SK Learn в качестве алгоритма для простоты и интерпретируемости.

Обычно мы стараемся решить задачу как можно проще, но не жертвуя качеством ее прогноза.

Рис. 1. Показаны результаты модели на основе коэффициента Джини (чем ближе к нулю, тем более чистая группа, что означает более релевантные характеристики).

Обсуждение результатов:

Мы подошли к анализу и визуализации данных. Глядя на полученные результаты, мы ясно видим, что древовидная модель показывает, что возраст, активный участник и количество продуктов вносят наиболее значительный вклад, когда мы говорим о Chun. (См. рисунок ниже)

Рис. 2. Отображение важности функций в порядке убывания (некоторые функции не были добавлены, поскольку их значение незначительно).

Рендеринг нашей визуализации:

Примечание. Для большей наглядности мы использовали Power BI.

Рис. 3.a Возраст по количеству продуктов на количество Chun (1), а не Churn (0)

Рис. 3.b. Показания «Активный» (1) и «Активный» (0) показывают, что

Мы ясно видим (рис.3.а), что количество продуктов = 1 является наиболее значимым при сравнении других групп, а возрастная группа старше 40 лет также должна учитываться при разработке гипотезы и рекламном маркетинге, чтобы уменьшить уровень оттока.

Наконец (рис.3.b) мы видим, что у активных участников осталось на 50% меньше возможностей выйти по сравнению с неактивными участниками. Мы можем создать пропаганду, которая привлечет неактивных пользователей к активному сообществу.

Предиктивная аналитика в действии

Представьте себе сценарий, в котором поставщик услуг на основе подписки сталкивается с растущим уровнем оттока клиентов. Внедряя модель прогнозирования оттока, компания может идентифицировать клиентов, поведение которых указывает на потенциальный отток. Такое поведение может включать снижение использования, снижение вовлеченности или историю жалоб. Вооружившись этим пониманием, компания может затем адаптировать стратегии удержания для этих клиентов, предлагая персонализированные стимулы, целевую коммуникацию или расширенную поддержку для их повторного привлечения и удержания.

За пределами хрустального шара

Прогнозирование оттока — это не просто заглядывание в хрустальный шар аналитики; речь идет об использовании технологий для расширения возможностей принятия стратегических решений. С каждым прогнозом компании получают представление о динамике, которая приводит к оттоку клиентов. Со временем эта информация может помочь усовершенствовать не только стратегии удержания клиентов, но также разработку продуктов и улучшение обслуживания.

Партнерство человека и машины

Хотя модели прогнозирования оттока обрабатывают цифры и анализируют данные, они также требуют человеческого опыта. Знание предметной области помогает выбирать соответствующие функции, проверять выходные данные модели и интерпретировать результаты. Взаимодействие между учеными, работающими с данными, и профессионалами бизнеса имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы идеи, полученные с помощью моделей, были преобразованы в эффективные действия.

Конкурентное преимущество

На рынке с растущей конкуренцией, где привлечение новых клиентов может быть дорогостоящим, удержание существующих становится конкурентным преимуществом. Прогнозирование оттока позволяет компаниям занять активную позицию, обращаясь к потенциальным оттокам до того, как они ускользнут. Это, в свою очередь, способствует укреплению отношений с клиентами, положительной репутации и траектории устойчивого роста.

Путь вперед

Прогнозирование оттока — это не просто тенденция; это инструмент трансформации, который идеально соответствует целям клиентоориентированного бизнеса. По мере развития технологий и усложнения анализа данных точность и глубина моделей прогнозирования оттока клиентов будут продолжать развиваться.

В мире, где понимание поведения клиентов является краеугольным камнем успеха, прогнозирование оттока является маяком понимания, помогая компаниям ориентироваться на сложных путях повышения лояльности клиентов. Пришло время открыть будущее, предсказав его, и тем самым по-новому определить способы сохранения, взаимодействия и процветания бизнеса на динамичном рынке.

Ссылка:

Джонсон, А. (nd). Маркетинг удержания клиентов и маркетинг привлечения клиентов | OutboundEngine. OutboundEngine. https://www.outboundengine.com/blog/customer-retention-marketing-vs-customer-acquisition-marketing/