Was ist eine Abwanderungsprognose?

Bei der Abwanderungsvorhersage geht es darum, herauszufinden, welche Kunden wahrscheinlich einen Dienst verlassen oder ein Abonnement kündigen werden. Für viele Unternehmen ist das eine sehr wichtige Vorhersage, denn die Gewinnung neuer Kunden kostet oft mehr als die Bindung bestehender Kunden. Sobald Sie die Kunden identifizieren können, bei denen das Risiko einer Kündigung besteht, müssen Sie genau wissen, welche Marketingmaßnahmen Sie für jeden einzelnen Kunden ergreifen müssen, um die Chancen zu maximieren, dass er bleibt.

Unterschiedliche Kunden zeigen unterschiedliches Verhalten und haben unterschiedliche Vorlieben. Daher können sie ihr Abonnement aus verschiedenen Gründen kündigen. Es ist wichtig, proaktiv mit jedem von ihnen zu kommunizieren, um sie in Ihrer Kundenliste zu behalten. Sie müssen wissen, welche Marketingmaßnahme für jeden Kunden am effektivsten ist und wann.

Warum ist die Vorhersage der Abwanderung so wichtig?

Kundenfluktuation ist ein häufiges Problem für Unternehmen in vielen Branchen. Wenn Sie als Unternehmen wachsen wollen, müssen Sie in die Gewinnung neuer Kunden investieren. Jedes Mal, wenn ein Kunde abwandert, geht eine bedeutende Investition verloren. Sie müssen Zeit und Mühe aufwenden, um den Kunden zu ersetzen. Wenn ein Unternehmen vorhersagen kann, wann ein Kunde wahrscheinlich abwandert, und ihm Anreize zum Bleiben bietet, kann es eine Menge Geld sparen.

Das Wissen darüber, was Kunden an sich bindet, ist daher äußerst wertvoll, denn es kann Ihnen helfen, Ihre Kundenbindungsstrategien zu entwickeln und betriebliche Praktiken einzuführen, die darauf abzielen, Kunden davon abzuhalten, die Tür zu verlassen.

Die Vorhersage der Abwanderung ist ein Muss für jedes abonnementbasierte Unternehmen. Selbst kleine Schwankungen bei der Abwanderung können erhebliche Auswirkungen auf Ihr Geschäft haben. Wir müssen also genau wissen: "Wird uns dieser Kunde in X Monaten verlassen?" Ja oder Nein? Es handelt sich um eine binäre Klassifizierungsaufgabe.

Was sind die größten Herausforderungen bei der Abwanderungsprognose?

Modellierungstechniken zur Vorhersage der Abwanderung versuchen, die genauen Verhaltensweisen und Merkmale der Kunden zu verstehen, die das Risiko und den Zeitpunkt der Abwanderung anzeigen. Es ist keine Aufgabe, die man einfach so erledigen kann.

Um Kunden, die bereit sind, Ihr Unternehmen zu verlassen, erfolgreich an sich zu binden, müssen Marketing, Vertrieb und Kundenerfolg in der Lage sein, im Voraus vorherzusagen, welche Kunden abwandern werden, und einen Plan mit Marketing- oder Vertriebsmaßnahmen aufstellen, der die größte Wirkung auf die Bindung jedes einzelnen Kunden haben wird. Der Schlüssel dazu ist, proaktiv zu sein und mit diesen Kunden in Kontakt zu treten. Während dies in der Theorie einfach ist, stellt das Erreichen dieses Ziels der "proaktiven Kundenbindung" in der Praxis eine große Herausforderung dar.

Die Genauigkeit der Technik ist entscheidend für den Erfolg der proaktiven Speicherung. Wenn der Vermarkter nicht weiß, dass ein Kunde abspringen wird, wird er nichts unternehmen, um diesen Kunden zu halten.

Spezielle Angebote zur Kundenbindung oder Anreize für zufriedene, aktive Kunden können dazu führen, dass Sie ohne wirklichen Grund weniger Umsatz machen.

Ihr Modell zur Vorhersage der Abwanderung müssen sich auf (nahezu) Echtzeitdaten verlassen, um das Abwanderungsrisiko zu quantifizieren, und nicht auf statische Daten. Obwohl Sie selbst mit statischen Daten einen gewissen Prozentsatz riskanter Kunden identifizieren können, werden Ihre ersten Vorhersagen ungenau sein. Anpassung ist sehr wichtig.

Zusammenfassung Abwanderungsprognose

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Vorhersage der Kundenabwanderung entscheidend ist. Es können wirksame Maßnahmen ergriffen werden, um den Kunden zu halten, bevor es zu spät ist. Die Fähigkeit, vorherzusagen, dass ein Kunde ein hohes Risiko hat, seine Mitgliedschaft zu kündigen, während noch Zeit ist, etwas dagegen zu tun, stellt für jedes Unternehmen eine enorme zusätzliche Einnahmequelle dar.

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