Ein verlorener Kunde bedeutet nicht nur einen Umsatzausfall, sondern auch hohe Folgekosten in der Rückgewinnung oder der Suche nach Ersatz. Die generell genutzte Churn Rate, eine Kennzahl definiert als „Anteil abgewanderter Kunden zur Gesamtkundenzahl“, gibt nur eine allgemeine Auskunft über die Abwanderungsrate in der Vergangenheit. Das hilft, um eventuelle Probleme in der Kundenzufriedenheit oder -betreuung aufzudecken. Doch angesichts der hohen Kosten eines Verlusts wäre es sehr viel besser, vorher zu wissen, ob und wann ein Kunde abzuspringen droht, um gezielt Maßnahmen zur Vermeidung zu ergreifen.
Predictive Analytics – Vorhersagen aus bisherigem Verhalten
Eine Predictive-Analytics-Lösung ermöglicht die Vorhersage der erhöhten Abwanderungswahrscheinlichkeit für jeden einzelnen Kunden. Mithilfe von Machine-Learning-Modellen, die auf den Stamm- und Transaktionsdaten der Bestandskunden basieren, können Voraussagen für die Zukunft getroffen werden. Es wird die Wahrscheinlichkeit eines Absprungs aufgrund der bisherigen „Erfahrungen“ aus den Daten ermittelt. Dadurch erhalten Unternehmen die Möglichkeit, proaktiv zu handeln und gezielte Maßnahmen im Kundenservice und Vertrieb zu ergreifen, um einem eventuellen Verlust vorzubeugen.
Um von einer Predictive-Churn-Analyse zu profitieren, sind Stamm- und Transaktionsdaten, die täglich aktualisiert werden, die Mindestvoraussetzung. Stehen weitere Daten wie Kundenkontakte aus dem CRM oder Tickets aus dem Kundenservice zur Verfügung, erhöht dies zusätzlich die Effektivität der Analyse. Auf dieser Basis kann zielführend das Predictive-Modell aufgesetzt und trainiert werden. Die täglichen Berichte, die aufgrund des Modells erstellt werden, erlauben es, frühzeitig potenziell abwandernde Kunden zu identifizieren und entsprechende Gegenmaßnahmen zu ergreifen.
Gute Daten – verlässliche Vorhersagen – zufriedene Kunden
Datenintegration und Datenqualität spielen die entscheidende Rolle für den Erfolg einer solchen Predictive-Churn-Analyse. Ohne geht es nicht! Daher ist es wichtig, auf eine effektive Datenintegration mit qualitativ hochwertigen Daten und einen geeigneten BI-Service zu setzen.
Das BI-System aufzusetzen ist kein Hexenwerk. Die benötigten Daten dürften in jedem Unternehmen vorhanden sein. Ein erster Proof-of-Concept (PoC) zeigt den Nutzen der geplanten Churn-Analyse auf und ist schnell realisiert. Damit gehen Sie als Unternehmer das Problem proaktiv an und können frühzeitig auf mögliche Abwanderungen reagieren. Die Investition in dieses System lohnt sich langfristig, da nicht nur Kundenverluste minimiert, sondern auch die Kundenbindung gestärkt, eventuelle Mängel behoben und das Wachstum gefördert werden.
Reduzieren Sie Ihre Kundenabwanderung und wirken Sie dem proaktiv mit einer Predictive-Analytics-Anwendung entgegen. Gerne besprechen wir in einem unverbindlichen Erstgespräch Ihre speziellen Anforderungen!
Predictive Analytics – Vorhersagen aus bisherigem Verhalten
Eine Predictive-Analytics-Lösung ermöglicht die Vorhersage der erhöhten Abwanderungswahrscheinlichkeit für jeden einzelnen Kunden. Mithilfe von Machine-Learning-Modellen, die auf den Stamm- und Transaktionsdaten der Bestandskunden basieren, können Voraussagen für die Zukunft getroffen werden. Es wird die Wahrscheinlichkeit eines Absprungs aufgrund der bisherigen „Erfahrungen“ aus den Daten ermittelt. Dadurch erhalten Unternehmen die Möglichkeit, proaktiv zu handeln und gezielte Maßnahmen im Kundenservice und Vertrieb zu ergreifen, um einem eventuellen Verlust vorzubeugen.
Um von einer Predictive-Churn-Analyse zu profitieren, sind Stamm- und Transaktionsdaten, die täglich aktualisiert werden, die Mindestvoraussetzung. Stehen weitere Daten wie Kundenkontakte aus dem CRM oder Tickets aus dem Kundenservice zur Verfügung, erhöht dies zusätzlich die Effektivität der Analyse. Auf dieser Basis kann zielführend das Predictive-Modell aufgesetzt und trainiert werden. Die täglichen Berichte, die aufgrund des Modells erstellt werden, erlauben es, frühzeitig potenziell abwandernde Kunden zu identifizieren und entsprechende Gegenmaßnahmen zu ergreifen.
Gute Daten – verlässliche Vorhersagen – zufriedene Kunden
Datenintegration und Datenqualität spielen die entscheidende Rolle für den Erfolg einer solchen Predictive-Churn-Analyse. Ohne geht es nicht! Daher ist es wichtig, auf eine effektive Datenintegration mit qualitativ hochwertigen Daten und einen geeigneten BI-Service zu setzen.
Das BI-System aufzusetzen ist kein Hexenwerk. Die benötigten Daten dürften in jedem Unternehmen vorhanden sein. Ein erster Proof-of-Concept (PoC) zeigt den Nutzen der geplanten Churn-Analyse auf und ist schnell realisiert. Damit gehen Sie als Unternehmer das Problem proaktiv an und können frühzeitig auf mögliche Abwanderungen reagieren. Die Investition in dieses System lohnt sich langfristig, da nicht nur Kundenverluste minimiert, sondern auch die Kundenbindung gestärkt, eventuelle Mängel behoben und das Wachstum gefördert werden.
Reduzieren Sie Ihre Kundenabwanderung und wirken Sie dem proaktiv mit einer Predictive-Analytics-Anwendung entgegen. Gerne besprechen wir in einem unverbindlichen Erstgespräch Ihre speziellen Anforderungen!
