5 Schritte zur effektiven Churn Prediction mit Hilfe von KI

Was ist Customer Churn Prediction?

Bei der Abwanderungsprognose, also der Vorhersage der Kundenabwanderung, geht es darum vorauszusehen, welche und wie viele Kunden Sie wahrscheinlich in einem bestimmten Zeitraum verlassen werden, und zwar in erster Linie auf der Grundlage ihrer Interaktionen mit Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung.

Um die Abwanderung genau vorherzusagen, ist es wichtig, die von Ihren Tools (z. B. Kundenbindungssoftware) identifizierten Schlüsselmerkmale zu erfassen und anzuwenden, die darauf hinweisen, dass sich ein Kunde bald verabschieden wird. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht es Ihnen, effektiv einzugreifen, indem Sie z. B. umfassendere Muster der Kundenabwanderung erkennen.

Warum ist die Vorhersage der Kundenabwanderung wichtig?

Kurz gesagt, die Churn Rate ist ein Indikator sowohl für das Ertragspotenzial Ihres Unternehmens als auch für die Stärke der Markentreue. Gibt es ein grundlegendes Problem mit Ihrem Produkt oder Service wird dies u.a. durch eine steigende Kundenabwanderung sichtbar. Spätestens dann sollten Sie Optimierungspotentiale ausschöpfen.

Bei der Vorhersage der Kundenabwanderung geht es jedoch nicht nur darum, gefährdete Kunden zu identifizieren, sondern auch darum, die Ursachen für die Kundenabwanderung zu ergründen, um die Kundenbindung und -zufriedenheit zu erhöhen.

Wie kann KI die Churn Prediction unterstützen?

Die Vorhersage von Kundenabwanderung erfordert die Erhebung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen und deren umfassende Analyse, um Muster und Trends zu erkennen. Manuell oder mit herkömmlicher Software durchgeführt, die nicht die Leistung smarter Algorithmen nutzt, wäre eine solche Aufgabe sehr zeitaufwendig. Zudem ist die menschliche Analyse anfällig für Fehler und erfordert die Formulierung von Hypothesen, deren Prüfung und das Ziehen von Schlussfolgerungen, die durch subjektive Verzerrungen beeinflusst werden können.

Der Einsatz von Lösungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren, um dieses Problem anzugehen, vermeidet nicht nur viele dieser Nachteile und Kosten, sondern automatisiert auch Prozesse wie Segmentierung und Kohortenanalyse, den Vergleich von Datenbanken und die Ermittlung der Ursachen für Kundenabwanderung. Darüber hinaus geschieht dies in Sekundenschnelle.

5 Schritte zur effektiven Churn Prediction mit Hilfe von KI

1. Festlegung der Ziele für die Abwanderungsprognose

Der Einsatz von KI zur Vorhersage der Kundenabwanderung ist nur dann sinnvoll, wenn Sie genau wissen, wonach Sie suchen. In der Datenbank Ihrer Kundenbindungssoftware befinden sich bereits alle Daten, die das Modell zur Vorhersage der Kundenabwanderung speisen. Um die Wahrscheinlichkeit der Abwanderung eines jeden Kunden zu bestimmen, müssen Sie 3 wichtige Fragen beantworten:

• Was bedeutet ein aktiver Kunde für Sie und Ihr Unternehmen? (Zum Beispiel: jemand, der einmal im Monat, einmal im Jahr usw. einen Kauf tätigt)
• Wie lange im Voraus wollen Sie wissen, ob er aktiv sein wird? (Beispiel: vierteljährlich, d. h., ob der Kunde in 3 Monaten noch aktiv ist oder ob er das Unternehmen verlässt).
• Wie oft möchten Sie die Prognose aktualisieren? (Beispiel: monatlich, dieser Parameter wird durch Ihre Definition der Aktivität des Kunden aus Punkt 1 bestimmt).

2. Organisation einer angemessenen Kundensegmentierung

Es gibt viele Gründe, warum Kunden abwandern, und der Schlüssel, um die Gründe herauszufinden, ist eine zuverlässige Kundensegmentierung. Auf der Grundlage der gesammelten Fälle von Kaufverhalten, demografischen Merkmalen und anderen Kategorien aller Kunden findet das KI-Modell zur Vorhersage von Kundenabwanderung die ähnlichsten Fälle und prognostiziert deren Abwanderungswahrscheinlichkeit. Auf diese Weise können Sie ein Segment von Kunden erstellen, bei denen das Risiko besteht, dass sie innerhalb eines bestimmten Zeitraums das Unternehmen verlassen.

3. Nutzung von Datensätzen zur Erkennung von Mustern

Nachdem Sie Ihre Daten analysiert und segmentiert haben, identifizieren die Algorithmen Kunden, die wahrscheinlich abspringen werden. Diese Erkenntnisse können Muster offenlegen. Durch das Aufdecken solcher Zusammenhänge können Sie proaktiv gegen die Abwanderung bestehender Kunden vorgehen und zukünftige Fälle mindern. KI-gestützte Lösungen können Sie zudem in Echtzeit auf potenzielle Abwanderungsrisiken hinweisen, wie beispielsweise verpasste Zahlungen, die auf nachlassendes Kundeninteresse hindeuten – ein Faktor, der in individuellen Abwanderungsberichten nicht immer sofort ersichtlich ist.

4. Einschätzen, für welche Kunden es sich lohnt zu kämpfen

Sicherlich haben Sie sich schon gefragt: Lohnt es sich? Ist es profitabel, um jeden Kunden zu kämpfen und ihnen Punkte oder Rabatte zu geben, um sie zu halten? Die Antwort finden Sie wieder in den Daten. Wenn Sie mithilfe von KI-Algorithmen bereits ein Segment von Kunden erstellt haben, die aufgrund der Abwanderungsrate ein hohes Risiko haben, abzuspringen, kombinieren Sie dieses mit dem Segment der Mitglieder mit dem höchsten Customer Lifetime Value (CLV) oder Kunden, die zur höchsten Kategorie gehören. Diese Kunden sind für Sie am wertvollsten und es lohnt sich, in sie zu investieren. Ihr Verlust würde Sie am meisten kosten.

5. Regelmäßige Überwachung KI-gestützter Churn Prediction Modelle

Setzen Sie KI und maschinelles Lernen in Verbindung mit Ihrem gewählten Churn Prediction Modell (Abwanderungsvorhersagemodell) ein, um aktuelle Kunden zu identifizieren, die ein Abwanderungsrisiko haben, und beobachten Sie einfach, was passiert. Sie können historische oder Testdaten analysieren, um die Genauigkeit Ihrer Abwanderungsvorhersagen zu validieren. Es ist möglich, neue Kundendaten in Ihre Modellierungsanstrengungen einzubeziehen, wenn sich Ihr Geschäft weiterentwickelt. Last but not least sollten Sie Ihre Churn Prediction Modelle kontinuierlich überwachen und bei Bedarf anpassen, um deren Wirksamkeit sicherzustellen.

4 Wege zur Verringerung der Kundenabwanderung mit der Leistung von KI und ML

Eine effektive Vorhersage der Kundenabwanderung ist eine Sache, aber Algorithmen können Ihnen auch dabei helfen, proaktive Schritte zu unternehmen, um die Kundenabwanderung zu verhindern, wenn sie auftritt (noch bevor Ihr Modell ein Problem anzeigt):

Lernen Sie Ihre Kunden so gut wie möglich kennen

Nutzen Sie das volle Potenzial von KI-gestützten Marketing-Datenanalysetools, um einen umfassenden 360-Grad-Blick auf Ihre Kunden zu erhalten und herauszufinden, ob ihr Interesse an Ihrer Marke wächst oder sinkt. Wie kaufen sie ein? An welchen Produkten oder Dienstleistungen sind sie am meisten interessiert? Wie wird Ihre Marke in Kundenbewertungen wahrgenommen?

Bieten Sie Ressourcen zur Schulung und Unterstützung in der Nutzung Ihrer Produkte und Dienstleistungen an

Kunden könnten Ihr Produkt aufgeben, wenn sie das Gefühl haben, es nicht vollständig zu verstehen oder nicht optimal nutzen zu können. Erwägen Sie, digitale Ressourcen-Hubs zu erstellen, regelmäßig Blogs zu aktualisieren und E-Mail-Onboardings einzuführen, um dieses Problem anzugehen und die Kundenbindung zu stärken. Hier kommen KI-gestützte Omnichannel-Marketing-Anwendungen ins Spiel.

Stellen Sie sicher, dass Ihre Zielgruppe die richtige ist

Überprüfen Sie, ob Ihre Marketingstrategien und Vertriebsbemühungen die Zielgruppen ansprechen, die den maximalen Nutzen aus Ihrem Produkt ziehen können. Passen Sie Ihre Kundenbindungsstrategien an, um sich auf Kundensegmente zu konzentrieren, die besser zu Ihrem Angebot passen. All dies ist auch mit der richtigen Datenanalyse-Lösung möglich.

Aktivieren Sie Kunden, bevor sie an Abwanderung denken

Es gibt viele Wege, um Kunden zu aktivieren. Sie können eine einfache Nachricht senden, die sie dazu ermutigt, mehr zu kaufen, indem Sie ihre Lieblingsprodukte empfehlen. Oder Sie gehen einen Schritt weiter und bieten einen Anreiz in Form eines zeitlich begrenzten Angebots (z.B. einen Rabattgutschein für den nächsten Einkauf) an. Auch diese Aktivitäten können Sie mühelos mit KI-basierter Marketing-Software automatisieren.

Key Takeaways

Ein durchdachter Ansatz zur Vorhersage von Kundenabwanderung – sei es durch die Entwicklung eines eigenen Modells oder durch die Nutzung einer fertigen Lösung, die auf KI basiert – ermöglicht es Ihnen, die Faktoren zu identifizieren, die zu potenzieller Kundenabwanderung führen, und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen.

Die Wahl einer Standardlösung wie der Comarch Loyalty Marketing Platform, die ihr Abwanderungsvorhersagemodell auf KI-Algorithmen stützt, erleichtert diese Prozesse erheblich und hilft dabei, vorausschauende Operationen in andere Bereiche des Loyalitätsmanagements zu integrieren.

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