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Churn Management: Wie man mit Machine Learning die Kundenbindung verbessert

Eine der wichtigsten Herausforderungen für Unternehmen ist das Churn-Management und Churn Prediction. In Zeiten von steigendem Wettbewerb und anspruchsvolleren Kunden ist es für Unternehmen entscheidend Kundenabwanderungen zu verhindern (Churn Prevention). Kundenabwanderung (Churn) betrifft allerdings zunehmend mehr Branchen. Wie können Unternehmen sich also dieser Herausforderung stellen? Indem man für das Churn Management Machine Learning nutzt.

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Dieser Artikel über Churn Management behandelt folgende Fragen:

  • Was ist Churn und welche Bedeutung hat es für Unternehmen?
  • Wie beginnt man mit Churn Management und was sind die wichtigsten Schritte?
  • Welche Rolle spielt Machine Learning für Churn Management?

Was ist Churn Management?

Die Kosten für die Gewinnung eines neuen Kunden sind in der Regel viel höher als die Kosten für die Bindung bestehender Kunden. Deshalb ist es wichtig, die Abwanderung von Kunden zu überwachen und zu verhindern (Churn Prevention). Unternehmen sollten außerdem bedenken, dass eine gute Kundenbindung in mehrfacher Hinsicht einen Mehrwert bringt:

  • Loyale Kunden wirken sich direkt auf die Gewinne aus – durch steigende Einnahmen
  • Loyale Kunden wirken sich aber auch indirekt auf den Unternehmenserfolg aus: Begeisterte Kunden sind die beste Art der Werbung für ein Unternehmen.

Aber Churn Management durch Machine Learning kann nicht nur die Wahrscheinlichkeit von Kundenabwanderungen ermitteln (Churn Prediction). Außerdem kann man nämlich auch folgende Auswirkungen bestimmen:

  • Analyse und Überwachung der Kundenzufriedenheit
  • Überwachung der Anzahl der Kundenabwanderungen und Erkennung von Trends in verschiedenen Regionen oder anderen Bereichen
  • Analyse der Verhaltensmuster von Kunden und Bestimmung von Verhalten, welches der Kundenabwanderung vorausgehen
  • Kunden in Segmente einteilen, um zu bestimmen, welche Gruppen am ehesten abwandern

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Wie sollte man mit Churn Management anfangen?

Churn Management durch Machine Learning lässt sich in der Regel in drei Phasen unterteilen:

  1. Datenanalyse und Feature Engineering
  2. Erstellung von Modellen durch Machine Learning
  3. Visualisierung der Daten

1 – Datenanalyse und Feature Engineering

Das Schlüsselelement von Churn Management und Churn Prediction ist die Auswahl relevanter Daten. Deshalb geht es in der ersten Phase darum, die richtigen Datenquellen zu identifizieren. Die Daten sollten dabei helfen, das Verhalten der Kunden zu bestimmen oder das Wissen über sie zu erweitern. Häufig lohnt es sich, die Transaktionsgeschichte des Kunden zu berücksichtigen, die Daten zu verifizieren und eine vorläufige statistische Analyse durchzuführen, um potenzielle Variablen für die Modellierung zu bestimmen. In dieser Phase sollte man außerdem die Kriterien definiern, die den Status der Abwanderung bestimmen. Ein mögliches Kriterium kann man z.B. mit der folgenden Frage definieren: “Ist der Kunde in den letzten 12 Monaten zu uns zurückgekehrt”?

2 – Erstellung von Modellen durch Machine Learning

In dieser Phase werden die vielversprechendsten Modelle zur Churn Prediction miteinander verglichen, um die beste Eignung für das Unternehmen zu bestimmen. Jedes Modell macht dabei Vorhersagen über die Wahrscheinlichkeit einer Abwanderung für einen bestimmten Kunden.

Ein sehr häufig verwendeter Algorithmus ist der Entscheidungsbaum mit Gradient Boosting. Diese Art von Algorithmus zeichnet sich im Vergleich zu ähnlichen Algorithmen durch eine hohe Genauigkeit aus.

Ein wichtiger Schritt bei der Qualitätsprüfung des Modells ist die Erstellung einer Wahrheitsmatrix, um die Parameter des Modells optimal einzustellen. Mit der Wahrheitsmatrix wird überprüft, wie oft ein Modell im Vergleich zu den realen Werten falsch oder richtig lag.

3 – Visualisierung der Daten

Der letzte Schritt ist die Erstellung der Visualisierung. Die Daten, die in der vorherigen Phase mit dem Wert der Abwanderungswahrscheinlichkeit angereichert wurden, sollen nun visualisiert werden. Dabei sollte die Visualisierung so gestaltet werden, dass sie die Arbeit von Geschäftsbereichen wie Marketing oder Vertrieb verbessert und Kundenabwanderungen verhindern (Churn Prevention). Gut gestaltete Visualisierungen zur Kundenabwanderung können zum Aufbau von Marketingkampagnen beitragen und so die Kundenbindung wesentlich verbessern.

Häufig wird bei der Visualisierung auch die Wirksamkeit des Marketings bei der Vermeidung von Abwanderung aufgezeigt. Somit lässt sich der ROI von gezielten Marketingkampagnen berechnen.

Fazit: Mit Churn Management Kundenabwanderungen verhindern

In diesem Artikel haben wir gezeigt, dass man  Machine Learning die Wahrscheinlichkeit für eine Kundenabwanderung berechnen kann. Um eine Analyse zum Churn Management durchzuführen, sollten man die drei Hauptschritte (Datenanalyse, Machine Learning-Modellierung und Datenvisualisierung) bedenken, um ein erfolgreiches Churn Management aufzubauen.

Kundenerlebnis gehört mit Sicherheit zu den wichtigsten Merkmalen einer Marke. Churn Managemnt ermöglicht es Unternehmen, das Kundenerlebnis und das gesamte Markenimage kontinuierlich zu verbessern.