Mikä on Churn Prediction?

Rapeuden ennuste

Rapeuden ennuste on prosessi, jolla tunnistetaan asiakkaat, jotka todennäköisesti peruuttavat tilauksen tai lopettavat palvelun käytön tietyn ajan kuluessa.

Vaihtuvuusennuste sisältää asiakkaiden käyttäytymisen ja sitoutumistietojen analysoinnin, jotta voidaan tunnistaa malleja tai merkkejä, jotka viittaavat suurempaan todennäköisyyteen lähteä. Hyödyntämällä koneoppimisalgoritmeja, yritykset voivat seuloa läpi valtavia tietomääriä, kuten ostohistoriaa, asiakaspalvelua ja sosiaalisen median toimintaa, ennustaakseen vaihtuvuutta. Tämä lähestymistapa antaa yrityksille mahdollisuuden käsitellä ongelmia ennakoivasti, parantaa asiakastyytyväisyyttä ja viime kädessä säilyttää enemmän asiakkaita. Suoratoistopalvelu voi esimerkiksi käyttää vaihtuvuusennustetta tunnistaakseen tilaajat, jotka ovat vähentäneet katseluaikaansa merkittävästi viimeisen kuukauden aikana ja saattavat olla vaarassa peruuttaa tilauksensa.

Markkinoinnin yhteydessä, erityisesti digitaalisissa alustoissa, kuten sosiaalisessa mediassa, vaihtuvuusennuste voi olla tietoinen kohdistetuista kampanjoista, joilla pyritään lisäämään asiakasuskollisuutta. Ymmärtämällä, mitkä asiakkaat ovat vaarassa joutua vaille, markkinoijat voivat räätälöidä viestintää, tarjouksia ja kannustimia, jotka on suunniteltu erityisesti aktivoimaan nämä henkilöt. Verkkokauppa-alusta saattaa esimerkiksi lähettää henkilökohtaisia ​​alennuskoodeja käyttäjille, jotka eivät ole tehneet ostoksia epätavallisen pitkään aikaan, tai tarjota eksklusiivista sisältöä tilaajille, jotka osoittavat sitoutumisen merkkejä.

Toimivia vinkkejä:

• Analysoi säännöllisesti asiakkaiden käyttäytymistietoja tunnistaaksesi varhaiset merkit irtautumisesta.
• Toteuta räätälöityjä markkinointikampanjoita, jotka on kohdistettu käyttäjille, joiden on todettu olevan suuri vaihtumisriski.
• Kerää palautetta asiakkailta, jotka päättivät lähteä parantamaan palveluita ja pienentämään tulevia vaihtuvuusasteita.

 

Rapeuden ennuste on prosessi, jolla tunnistetaan asiakkaat, jotka todennäköisesti peruuttavat tilauksen tai lopettavat palvelun käytön tietyn ajan kuluessa.

Vaihtuvuusennuste sisältää asiakkaiden käyttäytymisen ja sitoutumistietojen analysoinnin, jotta voidaan tunnistaa malleja tai merkkejä, jotka viittaavat suurempaan todennäköisyyteen lähteä. Hyödyntämällä koneoppimisalgoritmeja, yritykset voivat seuloa läpi valtavia tietomääriä, kuten ostohistoriaa, asiakaspalvelua ja sosiaalisen median toimintaa, ennustaakseen vaihtuvuutta. Tämä lähestymistapa antaa yrityksille mahdollisuuden käsitellä ongelmia ennakoivasti, parantaa asiakastyytyväisyyttä ja viime kädessä säilyttää enemmän asiakkaita. Suoratoistopalvelu voi esimerkiksi käyttää vaihtuvuusennustetta tunnistaakseen tilaajat, jotka ovat vähentäneet katseluaikaansa merkittävästi viimeisen kuukauden aikana ja saattavat olla vaarassa peruuttaa tilauksensa.

Markkinoinnin yhteydessä, erityisesti digitaalisissa alustoissa, kuten sosiaalisessa mediassa, vaihtuvuusennuste voi olla tietoinen kohdistetuista kampanjoista, joilla pyritään lisäämään asiakasuskollisuutta. Ymmärtämällä, mitkä asiakkaat ovat vaarassa joutua vaille, markkinoijat voivat räätälöidä viestintää, tarjouksia ja kannustimia, jotka on suunniteltu erityisesti aktivoimaan nämä henkilöt. Verkkokauppa-alusta saattaa esimerkiksi lähettää henkilökohtaisia ​​alennuskoodeja käyttäjille, jotka eivät ole tehneet ostoksia epätavallisen pitkään aikaan, tai tarjota eksklusiivista sisältöä tilaajille, jotka osoittavat sitoutumisen merkkejä.

Toimivia vinkkejä:

• Analysoi säännöllisesti asiakkaiden käyttäytymistietoja tunnistaaksesi varhaiset merkit irtautumisesta.
• Toteuta räätälöityjä markkinointikampanjoita, jotka on kohdistettu käyttäjille, joiden on todettu olevan suuri vaihtumisriski.
• Kerää palautetta asiakkailta, jotka päättivät lähteä parantamaan palveluita ja pienentämään tulevia vaihtuvuusasteita.