Predikce opuštění - co to je, definice a pojem

Obsah:

Predikce opuštění - co to je, definice a pojem
Predikce opuštění - co to je, definice a pojem
Anonim

Churn prediction je marketingová technika, která se snaží včas identifikovat ty spotřebitele, u nichž je vysoká pravděpodobnost, že přestanou být zákazníky společnosti.

Predikce opuštění je nepostradatelným nástrojem v obchodní politice společností, protože umožňuje včas identifikovat, kteří spotřebitelé by mohli v blízké budoucnosti přestat nakupovat zboží a služby. Cílem tohoto nástroje je být schopen identifikovat příčiny opuštění, aby se mu zabránilo prostřednictvím kampaní, pobídek a dalších retenčních opatření.

Původ predikce churn

Zákazníci ve většině průmyslových odvětví se mohou rozhodnout přestat nakupovat od určitého výrobce z různých důvodů, například: nalezení lepší nabídky u konkurence, zklamání z kvality služeb, chtění vyzkoušet jiné alternativy, okamžitý nedostatek platební schopnosti (nezaměstnanost nebo jiné příčina) atd.

Ztráta zákazníků je pro společnosti vážným problémem, protože získávání nových zákazníků je často velmi drahé. Udržení zákazníka stojí 5 až 15krát méně než získání nového. Aby společnosti mohly efektivně spravovat své zdroje, musí znát procento zákazníků náchylných k opuštění a jak zastavit jejich odchod.

Z tohoto důvodu byl vytvořen analytický nástroj zaměřený zejména na určování klientů, kteří potenciálně opustí společnost, a důvody tohoto opuštění. To je původ predikce opuštění.

Cíl předpovědi předčasného ukončení

Cílem predikce churn je být schopen identifikovat zákazníky, kteří by mohli opustit podnik a přímo zaútočit na příčiny churn. To umožní efektivnější využívání zdrojů a lepší projekci života na trhu.

Metody predikce předčasného ukončení

Predikce předčasného opuštění je obvykle založena na průzkumech a ekonometrických modelech, které by umožnily identifikovat možné příčiny předčasného ukončení a faktory, které je ovlivňují.

Poté je navržen intervenční model, který by se snažil reflektovat, jak určitá politika nebo opatření ovlivňuje pravděpodobnost opuštění.

Například model predikce churn může být založen na historických datech churn zákazníků po dobu 10 let. Mezi možné příčiny patří: nedostatek informací, neustálé zvyšování cen, vnímání nízké kvality, vstup konkurence s lepšími nabídkami, špatný vztah s klientem atd.

Intervenční model mezitím navrhne opatření ke snížení příčin opuštění. Například pokud je jednou z příčin špatná kvalita služby, pak by zásadou bylo zlepšit pozornost operátorů, sledovat zákazníky, reagovat na stížnosti za kratší dobu atd.