Vad är Churn Prediction?

Churn förutsägelse

Churn förutsägelse är processen att identifiera kunder som sannolikt kommer att säga upp ett abonnemang eller sluta använda en tjänst inom en given tidsram.

Churn-förutsägelse innebär att analysera kundbeteende och data om engagemang för att identifiera mönster eller tecken som indikerar en högre sannolikhet att lämna. Genom att utnyttja maskininlärningsalgoritmer kan företag sålla igenom enorma mängder data, inklusive köphistorik, kundtjänstinteraktioner och sociala medier-aktivitet, för att förutsäga churn. Detta tillvägagångssätt tillåter företag att proaktivt ta itu med problem, förbättra kundnöjdheten och i slutändan behålla fler kunder. En streamingtjänst kan till exempel använda churn-förutsägelse för att identifiera prenumeranter som avsevärt har minskat sin visningstid under den senaste månaden och som kan riskera att säga upp sin prenumeration.

I samband med marknadsföring, särskilt inom digitala plattformar som sociala medier, kan churn-förutsägelse informera riktade kampanjer som syftar till att öka kundlojalitet. Genom att förstå vilka kunder som riskerar att vända sig kan marknadsförare skräddarsy kommunikation, erbjudanden och incitament speciellt utformade för att åter engagera dessa individer. Till exempel kan en e-handelsplattform skicka personliga rabattkoder till användare som inte har gjort ett köp på ovanligt länge eller erbjuder exklusivt innehåll till prenumeranter som visar tecken på minskat engagemang.

Handlingsbara tips:

• Analysera regelbundet kundbeteendedata för att identifiera tidiga tecken på urkoppling.
• Genomför personliga marknadsföringskampanjer riktade mot användare som identifierats som högrisk för churn.
• Samla in feedback från kunder som bestämt sig för att lämna för att förbättra tjänsterna och minska framtida churn rates.

 

Churn förutsägelse är processen att identifiera kunder som sannolikt kommer att säga upp ett abonnemang eller sluta använda en tjänst inom en given tidsram.

Churn-förutsägelse innebär att analysera kundbeteende och data om engagemang för att identifiera mönster eller tecken som indikerar en högre sannolikhet att lämna. Genom att utnyttja maskininlärningsalgoritmer kan företag sålla igenom enorma mängder data, inklusive köphistorik, kundtjänstinteraktioner och sociala medier-aktivitet, för att förutsäga churn. Detta tillvägagångssätt tillåter företag att proaktivt ta itu med problem, förbättra kundnöjdheten och i slutändan behålla fler kunder. En streamingtjänst kan till exempel använda churn-förutsägelse för att identifiera prenumeranter som avsevärt har minskat sin visningstid under den senaste månaden och som kan riskera att säga upp sin prenumeration.

I samband med marknadsföring, särskilt inom digitala plattformar som sociala medier, kan churn-förutsägelse informera riktade kampanjer som syftar till att öka kundlojalitet. Genom att förstå vilka kunder som riskerar att vända sig kan marknadsförare skräddarsy kommunikation, erbjudanden och incitament speciellt utformade för att åter engagera dessa individer. Till exempel kan en e-handelsplattform skicka personliga rabattkoder till användare som inte har gjort ett köp på ovanligt länge eller erbjuder exklusivt innehåll till prenumeranter som visar tecken på minskat engagemang.

Handlingsbara tips:

• Analysera regelbundet kundbeteendedata för att identifiera tidiga tecken på urkoppling.
• Genomför personliga marknadsföringskampanjer riktade mot användare som identifierats som högrisk för churn.
• Samla in feedback från kunder som bestämt sig för att lämna för att förbättra tjänsterna och minska framtida churn rates.