Customer Churn Prediction: Analyse und Vorhersage der Kundenabwanderung mit Hilfe von AI und ML

Während ein gewisses Maß an Kundenabwanderung für jedes Unternehmen unvermeidlich ist, ist ein effektives Management der Customer Churn Rate entscheidend für nachhaltiges Wachstum und sichere Gewinne. Hier finden Sie einen umfassenden Leitfaden zur effektiven Vorhersage der Kundenabwanderung mit Hilfe von KI und ML.

Was ist Customer Churn bzw. Kundenabwanderung?

Die Churn Rate bezieht sich auf den Prozentsatz der Kunden, die Sie innerhalb eines bestimmten Zeitraums, zum Beispiel pro Monat oder pro Jahr verlieren. Unternehmen wählen die für ihre Bedürfnisse relevante Betrachtung, abhängig von Geschäftsmodell und Kundenzyklen.

Eine Abwanderungsrate von 0 % zu erreichen, ist höchst unwahrscheinlich, da es immer Faktoren geben wird, die Kunden dazu veranlassen, eine andere Marke oder ein anderes Unternehmen vorzuziehen, selbst wenn das Produkt, der Service und die Marke gut sind. Die anzustrebende Abwanderungsrate hängt von der Branche sowie von der Größe und dem Reifegrad eines bestimmten Unternehmens ab.

Was sind Indikatoren für Customer Churn?

Indikatoren für die Kundenabwanderung sind Signale, die darauf hindeuten, dass ein Kunde möglicherweise sein Abonnement kündigen wird oder zukünftig bei er Konkurrenz einkauft.

Einige der wichtigsten Indikatoren möchten wir im Folgenden aufzeigen:

1. Abnehmende Nutzung des Produkts oder der Dienstleistung: Wenn Kunden die Produkte oder Dienstleistungen seltener nutzen als zuvor, kann das ein klares Zeichen dafür sein, dass sie das Interesse verlieren oder eine alternative Lösung in Betracht ziehen.
   
   Mittels Nutzungsanalyse in Tools wie Google Analytics oder Matomo kann das Kundenverhalten auf deiner Plattform verfolgt werden, einschließlich der Nutzungshäufigkeit und -intensität.
2. Negative Interaktionen mit dem Kundenservice: Häufige Beschwerden, niedrige Zufriedenheitswerte bei Umfragen oder unzufriedene Interaktionen mit dem Support-Team können darauf hinweisen, dass der Kunde unzufrieden ist und möglicherweise abwandern wird.
   
   Mit einem entsprechenden Kundenservice-Monitoring analysieren Sie Kundeninteraktionen und Supportanfragen. Eine steigende Anzahl negativer Interaktionen oder lange Antwortzeiten können Hinweise auf Unzufriedenheit sein.
   
   
3. Veränderungen in der Zahlungsweise: Kunden, die anfangen, verspätet zu zahlen, oder ihre Abonnementpläne herabstufen, könnten auf finanzielle Probleme hinweisen oder zeigen, dass sie nicht mehr den vollen Wert in den Produkten oder Dienstleistungen sehen.
   
   Mit Buchhaltungssoftware wie QuickBooks oder Xero können Sie ungewöhnliche Zahlungsverhaltensmuster erkennen, wie verspätete Zahlungen oder Herabstufungen von Abonnements.
   
   
4. Geringe Kundenbindung: Wenn Kunden sich nicht an Bonusprogrammen, Treueaktionen oder sonstigen Kundenbindungsmaßnahmen beteiligen, kann dies darauf hindeuten, dass die Verbundenheit mit der Marke oder dem Unternehmen gesunken ist.
   
   Kundenzufriedenheitsumfragen, im besten Fall direkt integriert im Kundenbindungsprogramm oder mittels externen Tools wie Lamapoll oder SurveyMonkey, ermöglichen regelmäßige Umfragen zur Kundenzufriedenheit und die Ermittlung des Net Promoter Score (NPS). Ein fallender NPS-Wert könnte auf eine höhere Abwanderungsgefahr hinweisen.
   
   
   
   
5. Wechsel zu günstigeren oder kostenlosen Alternativen: Ein starker Indikator für Abwanderung ist, wenn Kunden nach günstigeren Alternativen fragen oder die Nutzung von Konkurrenzprodukten beginnen.
   
   
6. Geringe oder negative Reaktion auf Marketingkampagnen: Wenn Kunden auf Marketingmaßnahmen wie E-Mail-Kampagnen, Sonderangebote oder Produktempfehlungen kaum oder negativ reagieren, könnte das darauf hindeuten, dass sie das Interesse an der Marke verloren haben.
   
   
7. Verändertes Kaufverhalten: Wenn Kunden plötzlich ihre Kaufgewohnheiten ändern, zum Beispiel weniger häufig oder in kleineren Mengen einkaufen, könnte dies ein Vorbote für eine mögliche Abwanderung sein.
   
   Predictive Analytics: Werkzeuge: SAS Customer Intelligence, IBM Watson Analytics oder Tableau können historische Daten analysieren und durch maschinelles Lernen vorhersagen, welche Kunden abwandern könnten. Dies ermöglicht es dir, proaktive Maßnahmen zu ergreifen.
   
   
8. Soziale Medien und Online-Feedback: Negative Kommentare oder Bewertungen auf sozialen Medien oder anderen Online-Plattformen sind oft frühe Anzeichen dafür, dass ein Kunde unzufrieden ist und sich von der Marke entfernen könnte.
   
   Social Media Monitoring bzw. Social Listening mit Tools wie SocialHub oder Brandwatch können soziale Netzwerke überwachen, um negative Kommentare oder Feedbacks zu deinem Unternehmen zu erkennen, die auf Unzufriedenheit hinweisen könnten.

Durch den Einsatz dieser Methoden und Werkzeuge kannst du die Churn Rate effektiv messen und proaktiv auf Anzeichen von Kundenabwanderung reagieren.

Wie berechnet man die Customer Churn Rate?

Die Berechnung der Churn Rate ist mit Hilfe einer Kundenabwanderungsformel möglich. Dazu muss man wissen, wie viele Kunden in einem bestimmten Zeitraum (Monat, Jahr, Quartal) abgewandert sind und wie viele Kunden neu hinzugekommen sind. Mit dieser Formel können Sie die Abwanderungsrate in einem bestimmten Zeitraum berechnen:

Ein Beispiel: Am ersten Tag des Monats hatten Sie 10.000 Abonnenten. In den nächsten 30 Tagen haben Sie 100 Abonnenten verloren. Ihre Kundenabwanderungsrate beträgt 1 %.

Damit kennen Sie nun die Churn Rate für diesen konkreten Zeitraum. Um sinnvolle Rückschlüsse zu ziehen, sollten Sie die Churn Rate über mehrere Monate und darüber hinaus fortlaufend beobachten und mit Benchmarks Ihres Geschäftsmodells und Ihrer Branche vergleichen. Steigt Ihre Kundenabwanderungsrate über einen durchschnittlich üblichen Rahmen, sollten Sie sich auf die Suche nach Gründen machen.

Hier wird es allerdings anspruchsvoller. Eine bewährte Methode dafür ist die Kohortenanalyse. Dabei werden Kunden in verschiedene Segmente unterteilt, um Trends zu erkennen – zum Beispiel in Akquisitions- oder Verhaltens-Kohorten. Eine häufige Anwendung der Kohortenanalyse ist die Reduzierung der Abwanderungsrate, auch bekannt als Kohortenanalyse der Abwanderungsrate.

Mit Akquisitions-Kohorten können Sie ermitteln, wann Kunden im Verlauf ihres Kundenlebenszyklus abspringen. Im Gegensatz dazu bieten Verhaltens-Kohorten Einblicke, warum Kunden abspringen, indem sie die spezifischen Aktionen oder Verhaltensweisen aufdecken, die häufig zur Kundenabwanderung führen.

Kundenabwanderungsrate nach Branche

Jährliche Abwanderungsraten von 5 bis 7 % sind für reife und etablierte Unternehmen gute/normale Werte. Da die Churn Rate jedoch von verschiedenen Faktoren abhängig ist, variieren „gute“/durchschnittliche Werte zwischen Geschäftsmodellen und Branchen. Es lohnt sich also ein Blick auf Benchmarks für genau Ihren Fall.

Die durchschnittliche Churn-Rate variiert je nach Branche und Geschäftsmodell erheblich. Hier sind einige spezifische Werte für verschiedene Branchen und Geschäftsmodelle:

Wichtiger Hinweis: Achten Sie beim Vergleich mit relevanten Benchmarks auf den Betrachtungszeitraum, denn einige geben die jährliche Churn Rate, andere wiederum die monatliche Churn Rate an.

Telekommunikation

Die Telekommunikationsbranche verzeichnet relativ hohe jährliche Kundenabwanderungsraten zwischen 30 % und 35 %. Dies ist darauf zurückzuführen, dass die Loyalität der Kunden gegenüber den Telekommunikationsunternehmen nach der Pandemie um 22 % gesunken ist, wobei die Kundenbindung mehr denn je durch das Kundenerlebnis beeinflusst wird. Darüber hinaus sind die Nutzer heute preissensibler: 58 % halten Telco-Dienste für teuer.

SaaS

Woopra gibt an, dass die durchschnittliche jährliche Kundenabwanderungsrate bei Software-as-Service-Unternehmen 32-50 % beträgt. Die durchschnittliche monatliche Churn-Rate für SaaS-Dienste liegt bei etwa 3,36% für freiwillige Kündigungen. Laut dem 2023 Customer Success Collective Report sind die häufigsten Gründe, warum Kunden SaaS-Unternehmen freiwillig verlassen, folgende: Nicht Erreichen der gewünschten Ergebnisse (44 %), Produktbeschränkungen wie Fehler oder Störungen (20 %), ein zu hoher Preis (13,7 %) und ein besseres Angebot der Konkurrenz (5,3 %). Generell tendieren B2B-SaaS-Dienste zu niedrigeren Churn-Raten (3,5% bis 4,67%) im Vergleich zu B2C-Plattformen, die eher höhere Raten aufweisen​ (Paddle)​ (Churnfree).

Abonnement

Es gibt zwar eine Vielzahl von Abonnementdiensten mit unterschiedlichen Kündigungsraten (Streaming, Apps, Zeitschriften usw.), aber wenn man sich auf Streaming und die US-Kundenbasis konzentriert, liegt der Durchschnitt laut Statista bei 37 %. Darüber hinaus weist die Studie darauf hin, dass die Generation Z und die Millennials ihre Abonnements etwa viermal häufiger kündigen als ältere Generationen. Die durchschnittliche Churn-Rate für E-Commerce-Abonnements beträgt etwa 5%​.

Bankwesen

Der Finanzsektor ist mit einer Kundenabwanderungsrate von 19 % laut Customer Gauge ein besonders interessanter Fall, da 56 % der Kunden, die eine Bank verlassen haben, angeben, dass ihre Entscheidung rückgängig gemacht werden könnte, wenn die richtigen Maßnahmen ergriffen würden. Die Abwanderungsrate bei Frauen ist in dieser Branche 10 % höher als bei Männern, und anders als in der Abonnementbranche ist die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden mittleren Alters und ältere Kunden abwandern, höher als bei jüngeren Kunden.

Einzelhandel

Die Loyalität der Kunden zu gewinnen, ist mit einer durchschnittlichen Abwanderungsrate von mehr als 51 % im E-Commerce noch schwieriger. Die Studie von MoEngage hat gezeigt, dass Einzelhändler die höchsten Abwanderungsraten innerhalb der ersten sieben Tage nach der Anmeldung (20 %) und nach einer kostenlosen Testphase (20 %) verzeichnen. Darüber hinaus berichteten fast zwei Fünftel der Einzelhändler (18 %) von erhöhten Abwanderungsraten nach Produktrückgaben.

Energie- und Versorgungsunternehmen:

In dieser Branche liegt die durchschnittliche Churn-Rate bei etwa 11%, was auf die hohe Wettbewerbsintensität und die Notwendigkeit starker Kundenbindungsstrategien hinweist​.

Diese Werte zeigen, wie stark die Churn-Raten je nach Branche und Zielmarkt variieren können. Unternehmen sollten diese Unterschiede berücksichtigen, um effektive Strategien zur Kundenbindung zu entwickeln.

Churn Rate Benchmarks für DACH

Die Churn-Rate Vergleichswerte im DACH-Raum (Deutschland, Österreich, Schweiz) sind spezifischer und teilweise unterschiedlich im Vergleich zu globalen Zahlen. Im Allgemeinen liegt die durchschnittliche jährliche Churn-Rate für SaaS-Unternehmen weltweit bei etwa 32-50%, monatlich bei 3-8%, wobei höhere Raten bei kleineren oder jüngeren Unternehmen beobachtet werden. Die DACH-Region tendiert jedoch zu etwas niedrigeren Churn-Raten, insbesondere in etablierten Branchen und größeren Unternehmen, da diese Märkte stabiler und weniger volatil sind.

Für SaaS-Unternehmen in der DACH-Region wird berichtet, dass die monatliche Churn-Rate typischerweise zwischen 1-2% liegt, was zu einer jährlichen Rate von etwa 12-24% führen kann. Dieser Unterschied wird oft durch die hohe Kundenbindung und die langfristigen Vertragsmodelle in der Region erklärt, die es Unternehmen ermöglichen, Kunden besser zu halten.

Besonders in Branchen wie Fintech und Gesundheitswesen in der DACH-Region können die Churn-Raten aufgrund der regulatorischen Anforderungen und der hohen Bedeutung der Dienstleistungen für die Kunden sogar noch niedriger sein.