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Churn Prediction - Kundenabsprungvorhersage

Churn Prediction – optimierte Kundenbindung durch Machine Learning

Die langfristige, möglichst gewinnbringende Bindung von Kunden ist für viele Unternehmen eine wichtige Erfolgsgrundlage. Mithilfe von Machine Learning wird es nicht nur möglich vorherzusehen, welche abwanderungswilligen Kunden entsprechend präventiv betreut werden müssen. Auch die punktgenaue Platzierung optimierter Anreize kann durch sogenannte Churn Prediction automatisiert werden.

Neukunden zu akquirieren ist generell mit einem wesentlich höherem Aufwand verbunden, als bestehende Kunden langfristig zu halten. Die Kundenbindung zu stärken muss daher jedem Unternehmer ein wichtiges Anliegen sein. Mit der auf Machine Learning basierenden „Churn Prediction“, ist nun eine bahnbrechende Technologie verfügbar, die in Sachen Kundenbindung für viele Unternehmen dramatische Vorteile bringen kann. Mithilfe einer solchen Anwendung kann beispielsweise vorhergesehen werden, wann welche Kunden zur Kündigung von Aufträgen und Abonnements neigen. Durch weitere Analysen des Nutzerverhaltens können entsprechende Strategien optimiert werden, um diese zum Bleiben zu bewegen – und das zu Bedingungen, die für das Unternehmen möglichst optimal sind.

Machine Learning zur Erhöhung der Kundenbindung

Wenn die richtigen Algorithmen angewendet werden, um bestehende Kundendaten zu analysieren, sind Churn Prediction–Anwendungen ein ideales Werkzeug, um die Abwanderung von Kunden effektiv zu verhindern. Durch Maschine Learning lernt die Anwendung, welche Verhaltensmuster vor einer Kündigung charakteristisch sind. Treten entsprechende Muster auf, können entsprechende Gegenmassnahmen zur rechten Zeit ergriffen werden. Mit diesen Informationen gewappnet, wird es um ein vielfaches einfacher, diese Kunden zu halten – idealer Weise noch bevor diese tatsächlich gekündigt haben: Beispielsweise durch entsprechende Angebote, Rabatte oder Zusatzleistungen, welche den Kunden zum Umdenken bewegen.

Insbesondere bei gut zahlenden Kunden rentiert sich die Anwendung von Churn Predicion – denn es wäre um ein vielfaches teurer, gleichwertige Neukunden zu gewinnen.

Massgeschneiderte Angebote

Auch die nötigen Strategien, um den Kunden zum Bleiben zu bewegen, können mithilfe solcher Machine Learning-Methoden optimiert werden. So lässt sich in vielen Fällen bestimmen, exakt welche Form von Angebot dem potentiell verlorenen Kunden gemacht werden muss, um diesen zu möglichst guten Konditionen zu halten. Die Anwendung ist etwa in der Lage auf Basis bestehender Daten vorherzusehen, wie viel Rabatt einem Kunden angeboten werden muss. So können Unternehmen verhindern, zu viel „nachzugeben“.

So arbeiten Machine Learning-Anwendungen zur Churn Prediction

In den meisten Fällen ist eine Vielzahl von Daten über den Nutzer verfügbar, die Aufschlüsse über dessen Verhalten geben. Dazu zählt nicht zuletzt die Korrespondenz mit dem Kundenservice. Moderne Text-Mining-Methoden geben Aufschluss darüber, in welcher Situation sich der Kunde befindet, und wie er am besten zu betreuen ist. Mit welchen Methoden dabei am besten vorzugehen ist, hängt von zahlreichen möglichen Ursachen ab, die den Kunden erwägen lassen, zu kündigen. Und diese lassen sich ohne datenbasiertes Machine Learning nicht so ohne weiteres feststellen. Machine Learning gibt hingegen Aufschluss darüber, wie weit man diesen Kunden entgegenkommen muss, und welche Methoden am ehesten zum Erfolg führen: Sei es die direkte Kontaktaufnahme, ein Bonusangebot, oder ein Rabatt.

Für welche Unternehmen ist Churn Prediction geeignet?

Churn Prediction ist vor allem für Unternehmen sinnvoll, die Abonnements anbieten oder etwa Produkte vermarkten, die traditionell eine starke Kundenbindung aufweisen, wie etwa Autos oder Luxusprodukte. Ein Kunde, der seit vielen Jahren dieselbe Automarke fährt, wird in den meisten Fällen seiner Marke treu bleiben – es sei denn, die Situation bringt ihn dazu, etwas zu ändern. Und in vielen Fällen lassen sich solche Situationen durch Churn Prediction vorhersehen, beziehungsweise verhindern.

Ein anderer Bereich, in dem Churn Prediction sinnvoll ist, sind Subscription-Services wie Abonnements von Unterhaltungsmedien, Software-Tools oder andere Dienstleistungen, die regelmässig genutzt werden. In vielen Fällen kann verhindert werden, dass Kunden zur Konkurrenz wechseln, wenn man diesen bei Unzufriedenheit unmittelbar Kompensationen anbietet – insbesondere, wenn es sich um langfristige Kunden handelt, für welche ansonsten kein unmittelbarer Kündigungsgrund besteht.

Automatisierte Aktionen zur Prävention von Abwanderungen

Wenn entsprechende Situationen aufkommen, die einen Kunden in Erwägung ziehen lassen, den Anbieter zu wechseln, kann die Churn Prediction-Anwendung entsprechend dazu genutzt werden, um automatisierte Massnahmen in Gang zu setzen. So kann man Kunden etwa massgeschneiderte Rabatte anbieten – sodass diesem ein Verblieb sehr leicht gemacht wird – ein Knopfdruck genügt. Auf diese Weise können die Massnahmen zur Kundenbindung äusserst kosteneffizient implementiert werden – und so letztlich für einen stabilen Kundenstamm sorgen.

Ein weiterer Aspekt spricht für die Churn Prediction: Nicht zuletzt werden hierbei wertvolle Einsichten über das Kundenverhalten gewonnen. So wird es erleichtert, Ursachen zu finden, die Kundenabwanderung begünstigen. Werden entsprechende Gegenmassnahmen entwickelt, kann langfristig der Service des Unternehmens verbessert werden.

Weiters lassen sich Kunden klassifizieren, was die Effizienz entsprechender Werbemassnahmen verbessert, und letztlich die Customer Journey verbessern.

Insgesamt ist Churn Prediciton eine der wichtigsten Machine Learning-Anwendungen, die bei konsequenter Implementierung Unternehmen deutlich erhöhte Kundenbindung bringen kann. Viele Experten sind sich einig, dass die Anwendung von Machine Learning einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil bringt Weitere Informationen zu unseren massgeschneiderten Lösungen für Ihre Branche erhalten Sie gerne auf Anfrage.


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