Co je Churn Prediction?
Předpověď churn
Předpověď churn je proces identifikace zákazníků, kteří pravděpodobně v daném časovém rámci zruší předplatné nebo přestanou službu používat.
Predikce odchodu zákazníků zahrnuje analýzu údajů o chování zákazníků a jejich zapojení s cílem identifikovat vzorce nebo znaky, které naznačují vyšší pravděpodobnost odchodu. Využitím algoritmů strojového učení mohou podniky prosévat obrovské množství dat, včetně historie nákupů, interakcí se zákaznickým servisem a aktivity na sociálních sítích, a předpovídat tak odchod. Tento přístup umožňuje společnostem proaktivně řešit problémy, zlepšovat spokojenost zákazníků a nakonec si udržet více zákazníků. Streamovací služba může například použít předpověď churn k identifikaci předplatitelů, kteří za poslední měsíc výrazně zkrátili dobu sledování a mohli být vystaveni riziku zrušení předplatného.
V kontextu marketingu, zejména v rámci digitálních platforem, jako jsou sociální média, může předpověď odchodu informovat cílené kampaně zaměřené na zvýšení loajality zákazníků. Když marketingoví pracovníci pochopí, kteří zákazníci jsou ohroženi ztrátou trhu, mohou přizpůsobit komunikaci, nabídky a pobídky speciálně navržené tak, aby tyto jednotlivce znovu oslovily. Platforma elektronického obchodu může například odesílat personalizované slevové kódy uživatelům, kteří neuskutečnili nákup po neobvykle dlouhou dobu, nebo nabízet exkluzivní obsah předplatitelům, kteří vykazují známky sníženého zapojení.
Akční tipy:
- Pravidelně analyzujte údaje o chování zákazníků, abyste identifikovali první známky odpoutání se od nich.
- Implementujte personalizované marketingové kampaně zacílené na uživatele označené jako vysoce rizikové pro odchod.
- Získejte zpětnou vazbu od zákazníků, kteří se rozhodli odejít, abyste zlepšili služby a snížili budoucí míru odchodu.
Předpověď churn je proces identifikace zákazníků, kteří pravděpodobně v daném časovém rámci zruší předplatné nebo přestanou službu používat.
Predikce odchodu zákazníků zahrnuje analýzu údajů o chování zákazníků a jejich zapojení s cílem identifikovat vzorce nebo znaky, které naznačují vyšší pravděpodobnost odchodu. Využitím algoritmů strojového učení mohou podniky prosévat obrovské množství dat, včetně historie nákupů, interakcí se zákaznickým servisem a aktivity na sociálních sítích, a předpovídat tak odchod. Tento přístup umožňuje společnostem proaktivně řešit problémy, zlepšovat spokojenost zákazníků a nakonec si udržet více zákazníků. Streamovací služba může například použít předpověď churn k identifikaci předplatitelů, kteří za poslední měsíc výrazně zkrátili dobu sledování a mohli být vystaveni riziku zrušení předplatného.
V kontextu marketingu, zejména v rámci digitálních platforem, jako jsou sociální média, může předpověď odchodu informovat cílené kampaně zaměřené na zvýšení loajality zákazníků. Když marketingoví pracovníci pochopí, kteří zákazníci jsou ohroženi ztrátou trhu, mohou přizpůsobit komunikaci, nabídky a pobídky speciálně navržené tak, aby tyto jednotlivce znovu oslovily. Platforma elektronického obchodu může například odesílat personalizované slevové kódy uživatelům, kteří neuskutečnili nákup po neobvykle dlouhou dobu, nebo nabízet exkluzivní obsah předplatitelům, kteří vykazují známky sníženého zapojení.
Akční tipy:
- Pravidelně analyzujte údaje o chování zákazníků, abyste identifikovali první známky odpoutání se od nich.
- Implementujte personalizované marketingové kampaně zacílené na uživatele označené jako vysoce rizikové pro odchod.
- Získejte zpětnou vazbu od zákazníků, kteří se rozhodli odejít, abyste zlepšili služby a snížili budoucí míru odchodu.