Predictive Analytics zur Reduzierung der Abwanderung: Abonnementmodell

Warum Abwanderungsvorhersage

Kundenabwanderung ist ein Übel, das alle Unternehmen fürchten. Ein gut informierter Kundenstamm mit mehreren Produkt- und Serviceoptionen ist nicht leicht zu halten. Eine robuste und nachhaltige Strategie zur Kundenbindung ist sehr wichtig. Den Customer Lifetime Value zu halten, zu binden und zu steigern, kann durch Predictive Analytics erreicht werden.

Traditionelle Abwanderungsanalyse Techniken waren sehr stark von Berechnungen des Customer Lifetime Value abhängig, die sich auf feste Metriken wie durchschnittliche monatliche Transaktionen, monatliche Kundenbindungsrate, durchschnittliche Bruttomarge usw selten rechtzeitig, damit das Unternehmen handeln und verhindern kann der Kunde davon abhält zu gehen.

Mit der Predictive analytics, erhalten Sie rechtzeitig die Informationen, um Ihre Kommunikation, Ihren Kundenservice und Ihre Angebote an die Bedürfnisse Ihrer Kunden anzupassen Minimierung des Risikos, dass sie ihre Beziehung beenden mit dir.

Einer der bisher beliebtesten Big-Data-Anwendungsfälle in der Wirtschaft ist Abwanderungsvorhersage. Es nutzt Muster, die in historischen Daten gefunden wurden, um Organisationen dabei zu helfen, Chancen zu nutzen und Risiken zu identifizieren.  Die Abwanderungsvorhersage besteht darin, Kunden zu erkennen, die wahrscheinlich ein Abonnement für einen Dienst kündigen werden. Predictive Analytics trägt dazu bei, die Kundenabwanderung durch kosteneffiziente Kundenbindungsmaßnahmen zu verringern, die speziell auf identifizierte Benutzer ausgerichtet sind. Ein ausgeklügelter Umgang mit Churn ist das Zeichen einer ausgereiften Organisation. Die Kosten für die Gewinnung eines neuen Kunden sind viel höher als die Bindung eines alten Kunden. Daher ist es ein kluger Schachzug, sich um die Kundenbindung zu bemühen.

Abwanderungsvorhersage durch Predictive Analytics im abonnementbasierten Geschäft

Unternehmen in fast jeder Branche müssen sich mit der Abwanderung auseinandersetzen. Es hat die Macht, das Wachstum jedes Unternehmens zu stoppen, selbst wenn dieses Unternehmen schnell Kunden gewinnt. Die erfolgreichsten Unternehmen begegnen dem Problem, indem sie Vorhersagemodelle entwickeln, die die Abwanderung genau vorhersagen; Dann ergreifen sie Maßnahmen, indem sie gezielte Marketingkampagnen zur Verhinderung dieses Problems erstellen oder Produktänderungen vornehmen, die die Abwanderung bekämpfen.

Mehr Einnahmen können generiert werden, indem Sie die folgenden drei einfachen Strategien befolgen.

Alle Bemühungen sind mit Kosten verbunden. Letztendlich liegt das Interesse der Organisation an der Kapitalrendite, die das Verhältnis zwischen den zusätzlichen Einnahmen und ihren Kosten darstellt.

Die Kosten für die Gewinnung eines neuen Kunden können fünfmal so hoch sein wie die Kosten für die Bindung eines bestehenden Kunden. Wenn Sie einen Kunden verlieren, ist es wichtig zu verstehen, welche Art von Kunden ihn verlassen und warum, um das Risiko eines erneuten Auftretens zu minimieren. Eine Churn-Analyse kann Ihnen Antworten auf diese Fragen geben. Es bietet einen klareren Überblick über das Risiko bei Ihren bestehenden Kunden und welche Arten von Kunden Sie bei der zukünftigen Suche priorisieren sollten.

Durch strategisches Arbeiten mit Erkenntnissen darüber, welche Kunden wahrscheinlich abwandern und welche im Laufe der Zeit am profitabelsten sind, Sie können Ihre Kommunikation und Ihr Angebot anpassen, um eine langfristige Beziehung zu den Kundenprofilen aufzubauen, die den höchsten Customer Lifetime Value (CLV) haben.

Maximieren Sie Ihren Vertriebskanal, indem Sie die Customer's Journey verfolgen.

Predictive Analytics treibt das SaaS-Kundenmodell bei Tookan an

Predictive Analytics ist ein Kinderspiel für SaaS-Unternehmen, die ihren bereits erzielten Erfolg verstärken möchten. Von der Identifizierung potenzieller Kunden über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg können Sie mit Predictive einen Mehrwert schaffen, indem Sie ein personalisiertes Erlebnis bieten, das die Kundenanforderungen besser erfüllt. 

Kato verwendete einen neueren und genauen Ansatz zur Vorhersage der Kundenabwanderung für Tookan: Der Kern von Katos Fähigkeit, genau vorherzusagen, welche Kunden abwandern werden, ist eine einzigartige Methode zur Berechnung des Customer Lifetime Value (LTV) für jeden einzelnen Kunden. Die LTV-Prognosetechnologie basiert auf fortschrittlicher akademischer Forschung und wurde mithilfe von weiterentwickelt Vorhersageleistung von Pareto/NBD- und BG/NBD-Modellen aus der Literatur zur Kundenstammanalyse – in Bezug auf Wiederholungskäufe und aktiven Status – unter Verwendung von Tookan-Transaktionsdaten. Kato modifizierte auch das BG/NBD-Modell, um keine Wiederholungskäufer einzubeziehen.

Diese Methode wird jedoch traditionell nicht in abonnementbasierten Modellen verwendet. Die passende Passform wurde ausgearbeitet. Es hat sich in einer Vielzahl von Branchen, einschließlich Abonnementmodellen und Kundenszenarien, als präziser und effektiver Ansatz bewährt.

Der „Pattern Recognition“-Ansatz ist eine weitere Funktion, die dabei hilft, Anomalien im Benutzerverhalten zu untersuchen. Muster können in Echtzeit vorhergesagt und Warnungen gesendet werden, um das Verhalten zu überprüfen.

Der „Variable Impact“-Ansatz wurde verwendet, um die für die Abwanderung verantwortlichen Faktoren zu identifizieren. Umsetzbare Maßnahmen wurden definiert, um sie an der Quelle zu kontrollieren und so die Wahrscheinlichkeit einer Kundenabwanderung zu verringern

Infolgedessen reduzierte Tookan die Abwanderung um 20 % 

Kato dazu beigetragen, Tookan visualisieren ihre Daten in Form von umfangreichen Berichten und Analysen, die geholfen haben Tookans Team vielfältig. Es hilft auch, Datendiagramme, Grafiken, Berichte und Dashboards aufzuschlüsseln und versteckte Möglichkeiten in den Geschäftsdaten zu entdecken. Es behält auf einen Blick im Auge, ob das Geschäft wächst oder nicht? Was sind unsere Top-Accounts und wie hoch ist die MRR-Wachstumsrate – umsetzbare Erkenntnisse? alles auf einen Blick.

Katos Business Intelligence Software bietet flexible Konnektivität zu mehreren Datenquellen und nahtlose Integration mit Tools von Drittanbietern. Daher die Förderung einer nahtlosen Zusammenarbeit und des Austauschs. Kato vereinfacht jeden Schritt des Geschäftsanalyseprozesses von der Datenvorbereitung über das Analyse-Dashboard bis hin zu prädiktiven Erkenntnissen.

Kato ist die bevorzugte Softwarelösung, um kleinen Unternehmen dabei zu helfen, im sich schnell entwickelnden datengesteuerten Geschäftsökosystem erfolgreich zu sein. Durch eine effektive Kombination aus unterschiedlichen Denkweisen und Technologien ist es Katos Ziel, allen Arten von Unternehmen die Möglichkeit zu geben, sich Dateninnovationen vorzustellen und bereitzustellen.