Wie man ein Modell zur Vorhersage von Kundenabwanderung erstellt: Ein umfassender Leitfaden

Mit dem Wachstum der Branche und dem Eintritt neuer Wettbewerber in den Markt wird es immer schwieriger, die Anforderungen der Kunden zu erfüllen. Dieser verschärfte Wettbewerb kann zur Abwanderung von Kunden führen, wobei kleine und mittlere Geschäfte (SMBs) eine Berichterstellung von 10 bis 15 Prozent .

Egal, ob Sie ein Manager für Kundenerfolg oder ein Lifecycle-Marketing-Experte sind - Modelle zur Vorhersage der Kundenabwanderung können die Art und Weise revolutionieren, wie Sie die Kundenabwanderung erkennen und angehen. Die effektive Implementierung dieser technisch anspruchsvollen Lösung erfordert ein tiefes Verständnis von CRM-Anwendungen und Datenanalyse.

In diesem ausführlichen Leitfaden erfahren Sie alles, was Sie über die Erstellung eines effektiven Abwanderungsvorhersagemodells wissen müssen.

Was ist das Abwanderungsvorhersagemodell?

Ein Abwanderungsprognosemodell ist ein statistisches oder maschinelles Lernmodell, das Kundendaten analysiert. Es zielt darauf ab, Einsichten zu generieren, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, mit der ein Kunde seine Beziehung zu einem Geschäft abbricht

Hier sind die Arten der Abwanderung:

• Vertragliche Abwanderung: Dies ist der Fall, wenn ein Kunde seine Beziehung zu einem Geschäft am Ende eines Vertrags oder eines Zeitraums für ein Abonnement beendet
• Freiwillige Abwanderung: Dies ist der Fall, wenn ein Kunde sich entscheidet, ein Geschäft vor Ablauf seines Vertrags zu verlassen

Beide Arten der Abwanderung beruhen hauptsächlich auf Unzufriedenheit oder der Suche nach einer besseren Alternative.

Hier sind einige Gründe, warum die Vorwegnahme der Kundenabwanderung für Geschäfte entscheidend ist:

• Fokussierung von Kundenbindungsstrategien: Durch die Identifizierung von Risikokunden können Geschäfte ihren Aufwand für die Kundenbindung auf deren spezifische Bedürfnisse zuschneiden und die Abwanderung verhindern
• Verbessertkundenerlebnis: Die Vorhersage der Kundenabwanderung hilft Unternehmen, die Gründe für die Abwanderung von Kunden zu verstehen. Dies eröffnet die Möglichkeit, Produkte, Dienstleistungen und Kundensupport zu verbessern
• Reduziert Umsatzverluste: Kundenakquisitionskosten sindfünfmal höher als die der Kundenbindung. Die Vorhersage der Kundenabwanderung und entsprechende Maßnahmen verringern die Umsatzverluste erheblich und verbessern die Rentabilität
• Optimierung des Marketingaufwands: Modelle zur Vorhersage der Kundenabwanderung können Geschäften dabei helfen, Marketingressourcen effektiver einzusetzen, indem sie sich auf die Bindung von Kunden mit hohem Wert konzentrieren
• Verbesserung datengestützter Entscheidungen: Das Modell gibt Einblicke in das Kundenverhalten, z. B. wie oft Kunden mit dem Produkt oder der Dienstleistung interagieren (z. B. Nutzungshäufigkeit, Logins). Dieser Aspekt spielt eine wichtige Rolle, um bessere, datengesteuerte Entscheidungen über das Kundenmanagement zu treffen

Verstehen, was die Abwanderungsprognose antreibt

Die Datenwissenschaft ist das Herzstück der Abwanderungsvorhersage. Sie hilft Geschäften, wissenschaftliche Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme zu nutzen, um komplexe Probleme im Zusammenhang mit der Kundenbindung zu analysieren und zu lösen.

Während dies ein Bild davon zeichnet, wie sie die Abwanderungsprognose vorantreibt, wollen wir etwas Farbe ins Spiel bringen. So treibt Data Science die Abwanderungsprognose voran:

• Datenbeschaffung: Sammeln relevanter Kundendaten aus verschiedenen Quellen und Sicherstellen ihrer Genauigkeit und Zuverlässigkeit, um eine solide Grundlage für die Analyse zu schaffen
• Entdeckung von Mustern: Entdeckt verborgene Muster, Trends und Korrelationen, die auf eine potenzielle Kundenabwanderung hindeuten, indem die Daten genauestens untersucht werden
• Engineering von Features: Verbessert die Vorhersagekraft von Abwanderungsmodellen durch Erstellung oder Umwandlung von Features. Data Science erfasst auch die Nuancen des Kundenverhaltens, indem Daten und Features auf die Anwendung zugeschnitten werden

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Datenvorverarbeitung: Grundlage für Qualität und Genauigkeit

Der digitale Space wird in jeder Sekunde mit Informationen überflutet. Businesses brauchen qualitativ hochwertige Daten, um die wichtigsten Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Datenvorverarbeitung ist das Element der Datenwissenschaft, das solche großen Mengen an Daten zur Kündigungsprognose sammelt und filtert. Hier sind zwei Schlüssel für die Datenvorverarbeitung bei der Abwanderungsprognose.

Datenerfassung ist der erste Schritt. Sie umfasst das Sammeln von Kundeninformationen, Rechnungsunterlagen, Umfrageantworten und Marktdaten. Es folgt die Datenbereinigung, bei der die Datengenauigkeit durch Identifizierung und Korrektur von Fehlern und Unstimmigkeiten sichergestellt wird. Sie können zum Beispiel Daten aus Ihrem CRM-System abrufen, aber die Datenbereinigungsphase hilft Ihnen, doppelte Einträge oder fehlende Informationen in den Datensätzen zu erkennen.

Datenanalytik: Treiber von Modellen zur Vorhersage der Kundenabwanderung

Bei der Datenanalyse geht es darum, die gesammelten Daten zu überprüfen und sie in verwertbare Erkenntnisse für Ihr Geschäft umzuwandeln. Dieses Element der Datenwissenschaft informiert Ihre Stakeholder, steuert kundenbindung strategien und beeinflusst wichtige Entscheidungen.

Hier erfahren Sie, wie die Datenanalyse die Abwanderungsprognose unterstützt:

• Identifiziert Muster, Trends und Beziehungen, um Einblicke in das Kundenverhalten zu erhalten. Außerdem gibt sie Aufschluss über den Fortschritt Ihrer Geschäftsstrategien
• Vermittelt Erkenntnisse durch visuelle Darstellungen, um komplizierte Daten leicht verständlich zu machen. Durch die Verwendung von Diagrammen, Grafiken und Dashboards wird sichergestellt, dass die Erkenntnisse auch umsetzbar sind
• Zeigt die Beziehung zwischen den Faktoren, die die Kundenabwanderung beeinflussen, mit Hilfe statistischer Analysen auf

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Maschinelles Lernen: Die Säule der Vorhersagekraft

Maschinelles Lernen konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen, die aus Daten lernen und ihre Leistung mit der Zeit verbessern. Hier erfahren Sie, wie maschinelles Lernen eine Rolle bei der genauen Vorhersage der Abwanderung spielt:

• Verbessert die Vorhersagegenauigkeit durch kontinuierliches Lernen aus neuen Daten. Dies hilft bei der Verfeinerung von Abwanderungsprognosemodellen, um trotz veränderter Kundenbedürfnisse genau zu bleiben
• Optimiert die Ressourcenzuweisung, indem Kunden mit hohem Abwanderungsrisiko identifiziert werden und der Aufwand für die Kundenbindung auf diese Personen konzentriert wird
• Erkennt subtile Veränderungen im Kundenverhalten, die auf ein erhöhtes Abwanderungsrisiko hinweisen können. Dies stärkt die Fähigkeit eines Abwanderungsvorhersagemodells, proaktive Schritte zur Lösung des Problems zu erleichtern

Vor diesem Hintergrund sind die beiden folgenden Formulare des maschinellen Lernens sehr beliebt:

• Logistische Regression: Dieser Algorithmus überprüft Daten aus mehreren Variablen mithilfe eines statistischen Analyseansatzes. Er bewertet dann, ob Kunden wahrscheinlich abwandern werden, und gibt die Ergebnisse in einem Ja- oder Nein-Format zurück. Er eignet sich gut für Geschäfte, die sich mit Produkten und Dienstleistungen befassen, z. B. Telekommunikation, Banken und Einzelhandel
• Entscheidungsbaum-Lernen: Dieses Modell erstellt eine visuelle Darstellung von Entscheidungen und ihren potenziellen Ergebnissen, um Kunden in feinere Segmente zu kategorisieren. Entscheidungsbäume ermöglichen es Geschäften, Strategien auf einzelne Kunden oder bestimmte Gruppen zuzuschneiden. Ein verwandter Algorithmus, Random Forests, setzt mehrere Entscheidungsbäume ein, um die Genauigkeit zu erhöhen und komplexe Datensätze effektiv zu verarbeiten

Wie man ein Modell zur Vorhersage der Kundenabwanderung erstellt: Eine schrittweise Aufschlüsselung

Im Folgenden wird die Erstellung eines Abwanderungsprognosemodells Schritt für Schritt erläutert.

Schritt 1: Sammeln und Prüfen von Daten

Der erste Schritt besteht darin, qualitativ hochwertige Daten zu sammeln, ein zweiteiliger Prozess.

Identifizieren Sie relevante Datenquellen

Ermitteln Sie, welche Quellen Informationen über die Kundenabwanderung enthalten, z. B. demografische Daten, Verlaufsdaten von Kunden, Kaufhistorie, Nutzungsmuster und Interaktionen mit dem Kundensupport.

Hier sind die effektivsten Datenquellen, auf die Sie sich konzentrieren sollten:

• CRM-Systeme: Nutzen Sie diese Systeme, die eine Fülle von Kundeninformationen speichern, z. B. Verlaufsdaten, demografische Daten, Kaufhistorie und Interaktionen mit dem Support
• Kundenumfragen: Nutzen Sie das direkte Feedback von Kunden, um Einblicke in ihre Zufriedenheit und Gründe für die Abwanderung zu erhalten
• Website- und App-Analysen: Verfolgen Sie das Verhalten der Benutzer, um Trends und potenzielle Probleme zu erkennen, die zur Abwanderung führen können
• Überwachung sozialer Medien: Analysieren Sie Online-Unterhaltungen, um die Kundenstimmung einzuschätzen und potenzielle Probleme zu erkennen
• Protokolle des Kundensupports: Überprüfen Sie frühere Interaktionen mit Kunden und Support-Tickets, um deren Anliegen zu verstehen und gemeinsame Schmerzpunkte zu identifizieren

Sammeln und Bereinigen von Daten

Sammeln Sie die erforderlichen Daten aus den ausgewählten Quellen und stellen Sie deren Qualität sicher, indem Sie sie bereinigen und vorverarbeiten, um Inkonsistenzen, fehlende Werte und Ausreißer zu entfernen.

Hier sind einige Beispiele für churnbezogene Daten:

• Demografische Daten der Kunden: Alter, Geschlecht, Speicherort, usw.
• Kaufhistorie: Häufigkeit, Häufigkeit und Geldwert der Käufe
• Metriken zum Engagement: Website-Besuche, App-Nutzung, Interaktionen mit dem Kundensupport
• Status der Abwanderung: Ob der Kunde Ihre Dienste nicht mehr nutzt

Die Datenverarbeitung ist ein entscheidender, aber umfangreicher Schritt bei der Entwicklung eines effektiven Abwanderungsvorhersagemodells. Mit dem Druck der Genauigkeit und Struktur kann das richtige Tool die Verarbeitungszeiten und Ressourcen reduzieren.

Die vielseitigen Features von ClickUp sind hier die perfekte Lösung. Obwohl ClickUp in erster Linie für das Aufgabenmanagement und die Zusammenarbeit in Projekten entwickelt wurde, kann es die Datenerfassungs-, Analyse- und Modellierungsphasen Ihres Projekts zur Abwanderungsprognose sofort verbessern

Mit gebrauchsfertigen Vorlagen und Lösungen hilft ClickUp Ihrem Team, alle betrieblichen Aufgaben zu rationalisieren. Zum Beispiel, ClickUp CRM verwaltet nahtlos alle Transaktionen des Kunden, von der Speicherung von Kontaktinformationen bis zur Nachverfolgung des Kaufverlaufs.

verwalten Sie alle Kundendaten an einem Ort und verbessern Sie die Kundenkommunikation mit der ClickUp CRM Solution

Im Folgenden finden Sie einige Schlüssel-Features von ClickUp CRM, die die Qualität Ihrer kundenbezogenen Daten und Ihren Aufwand für die Kundenbindung erhöhen:

• Bleiben Sie auf dem Laufenden über das neueste Kundenfeedback und die Produktnutzung mit Datenaktualisierung in Echtzeit. Dies erhöht die Genauigkeit Ihrer Abwanderungsprognose
• Speichern Sie einen breiten Bereich von Kundendaten, einschließlich Kontaktinformationen, Kaufhistorie, Support-Interaktionen und Feedback mitClickUp's 15+ Ansichten. Dies bietet eine umfassende Ansicht des Kundenengagements und erleichtert die Identifizierung potenzieller Abwanderungsindikatoren
• Benutzerdefinieren Sie Ihren Datenerfassungsprozess mitClickUp API. Damit können Sie auch eine geschäftsspezifische Automatisierung aufbauen, um die Last der manuellen Datenerfassung zu verringern
• Integrieren Sie über 1.000+ tools um eine konsistente Ansicht der Kundeninteraktionen auf allen Plattformen zu gewährleisten. Integrieren Sie außerdem verschiedene Prognosesoftware, um die Zuverlässigkeit Ihrer Abwanderungsprognosen zu erhöhen
• Verwenden SieBenutzerdefinierte Felder von ClickUp und Status, um die Abwanderungswahrscheinlichkeit zu visualisieren. Instanz können Sie ein benutzerdefiniertes Feld mit der Bezeichnung "Kundengesundheit" hinzufügen, das einen Bereich von "ausgezeichnet" bis "Abwanderungsrisiko" umfassen kann

Zusätzlich zu ClickUp CRM gibt es auf dieser Plattform ein weiteres effektives Feature für Datenquellen zur Unterstützung des Kundensupports ClickUp-Kundenservice .

mit ClickUp's Customer Service Management können Teams im Kundenservice schneller hochwertige Lösungen anbieten

ClickUp Customer Service hilft, Beziehungen aufzubauen, Feedback zu visualisieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Es ist auch die ideale Datenquelle, um das Feedback Ihrer Kunden zu messen und die Erfassung von Kundendaten mühelos zu gestalten.

Im Folgenden werden drei Features dieser Software vorgestellt, um ihr Potenzial zu verdeutlichen:

• Sammeln und organisieren Sie Feedback aus verschiedenen Kanälen, einschließlich Umfragen, integrierten Support-Ticket-Protokollen und, mit den richtigen Integrationen, sogar Interaktionen in sozialen Medien
• Analysieren Sie Kundenfeedback Daten und identifizieren Sie Trends, Muster und Korrelationen mit einem umfangreichen Bereich von Visualisierungen
• Integrieren Sie die Plattform mit Ihrem Abwanderungsprognosemodell für einen nahtlosen Datentransfer
• Adressieren Sie IhreKundenservice Aufgaben effizient mitClickUp Aufgabe Prioritäten Darüber hinaus bietet ClickUp auch benutzerdefinierte Vorlagen an, mit denen Sie Prozesse zur Nachverfolgung und Organisation von Kundeneinblicken für Ihr Abwanderungsvorhersagemodell erstellen können.

ClickUp Vorlage für Kundenzufriedenheitsumfrage

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Vorlage für Kundenzufriedenheitsumfrage

Die Zufriedenheit ist ein entscheidender Faktor für die Abwanderung, und die ClickUp Vorlage für Kundenzufriedenheitsumfrage ist der ideale Bewertungsrahmen für die Visualisierung der Umfrage.

Hier sind einige der wichtigsten Features, die es zu einem Muss machen, wenn Sie Daten für Ihr Abwanderungsvorhersagemodell sammeln:

• Beschleunigen Sie den Prozess der Erstellung von Umfragen mit den umfangreichen und ansprechenden vorausgefüllten Datenfeldern der Vorlage
• Benutzerdefinierte Felder für spezifischere Fragen, z. B. zum Status der Abwanderung und zu Vorschlägen
• Sammeln und organisieren Sie alle Antworten in einem Space mit der integrierten Hierarchie-Ansicht der Plattform
• Mit den benutzerdefinierten Ansichten von ClickUp, wie Board, Liste, Kalender und mehr, können Sie die Kundenzufriedenheit und verbesserungswürdige Bereiche mühelos visualisieren. Diese lassen sich leicht benutzerdefiniert an die Daten anpassen, die Sie für Ihr Abwanderungsvorhersagemodell sammeln möchten

💡 Profi-Tipp: Verwenden Sie Benutzerdefinierte Felder von ClickUp, um Kunden nach verschiedenen Kriterien zu kategorisieren, z. B. nach demografischen Merkmalen, Kaufverhalten oder Produktnutzung.

Vorlage für ClickUp-Kundenbedarfsanalyse

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ClickUp Vorlage für die Kundenbedarfsanalyse

ClickUp Vorlage für Kundenbedarfsanalyse ist der perfekte vorgefertigte Rahmen für das Sammeln, Organisieren und Analysieren von Kundenfeedback.

Hier sind die wichtigsten Features dieser Vorlage, die sie ideal für die Identifizierung von Kundendaten machen, die die Abwanderung beeinflussen:

• Gruppieren Sie Kunden auf der Grundlage relevanter Faktoren, um mit der Abwanderung verbundene Muster zu identifizieren
• Karten der Kundeninteraktionen mit Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung, um Schmerzpunkte oder Reibungsbereiche zu identifizieren
• Ermitteln Sie Phasen in der Customer Journey, in denen eine Abwanderung wahrscheinlicher ist

Mit diesen Vorlagen und den umfassenden CRM-Systemen von ClickUp wird die Erfassung der erforderlichen Kundendaten und deren Verarbeitung zum Kinderspiel.

Schritt 2: Verständnis von Oversampling und Undersampling in der Datenanalyse

Der zweite Schritt besteht darin, Verzerrungen in Ihrem Vorhersagemodell zu beseitigen.

Datensätze sind oft unausgewogen und enthalten mehr nicht abgewanderte Kunden als abgewanderte Kunden. Dies führt zu ungenauen Erkenntnissen über die Kundenzufriedenheit in Echtzeit und die Wahrscheinlichkeit bevorstehender Abwanderungsraten.

Um die daraus resultierende Verzerrung zu beseitigen, müssen Datenwissenschaftler und Analysten den Datensatz normalisieren. Zu erledigen ist dies auf zwei Arten:

Oversampling

Wir können die Nummer der gechurnten Kundeninstanzen erhöhen, um die Klassen auszugleichen. Es gibt zwei Hauptmethoden für das Oversampling:

• Zufälliges Oversampling: Hierbei werden bestehende Datenpunkte von abgewanderten Kunden zufällig dupliziert
• Synthetisches Minderheiten-Oversampling: Bei dieser Methode werden neue, synthetische Churned-Customer-Datenpunkte auf der Grundlage bestehender Punkte erstellt, um eine wiederholte Duplizierung zu vermeiden

Untersampling

Undersampling konzentriert sich auf den Ausgleich der Nummer der Instanzen bei nicht abgewanderten Kunden. Da dabei die Gefahr besteht, dass wertvolle Daten verloren gehen, ist diese Methode mit kleineren Kundendatenpools nicht kompatibel.

Hier sind drei Methoden des Undersamplings:

• Random undersampling: Entfernt zufällig Instanzen aus der Mehrheitsklasse
• Verknüpfungen: Hierbei werden ähnliche Instanzen identifiziert und entfernt
• Cluster-basiertes Undersampling: Hier werden die nicht abgewanderten Kunden auf der Grundlage ihrer Ähnlichkeit gruppiert und die Kunden aus den häufigsten Gruppen entfernt. Auf diese Weise bleibt die Vielfalt der nicht abgewanderten Kunden erhalten, während ihre Gesamtzahl reduziert wird

Nachdem die Verzerrung beseitigt wurde, beginnen wir mit der Kodierung der Variablen.

Schritt 3: Kodierung kategorischer Variablen

Die meisten Algorithmen für maschinelles Lernen arbeiten mit numerischen Daten. Viele reale Datensatzvariablen liegen jedoch in Form von Text oder Beschreibungen vor. Diese werden als kategorische Variablen bezeichnet.

Da Text und Beschreibungen mit Algorithmen nicht kompatibel sind, müssen wir sie in numerischen Formaten kodieren

Hier sind die beiden Methoden der Kodierung:

1. One-hot-Kodierung

Hier sind die Schritte für die One-Hot-Codierung:

• Erstellen einer neuen binären Spalte für jede Kategorie innerhalb einer kategorialen Variable
• Jede Zeile hat eine 1 in der Spalte, die ihrer Kategorie entspricht, und 0 in den anderen

Beispiel:

• Datenfeld: "AbonnementTyp"
• Kategorien: "Basis", "Standard" und "Premium"

Ergebnis:

Die kodierten Ergebnisse sind drei neue Spalten:

• AbonnementTyp_Basic
• AbonnementTyp_Standard
• AbonnementTyp_Premium

Basierend auf den Kundendaten wird diesen Spalten eine 1 oder 0 zugewiesen.

2. Beschreibung Kodierung

Bei dieser Technik wird jeder Kategorie innerhalb einer kategorialen Variablen ein eindeutiger numerischer Wert zugewiesen. Sie eignet sich am besten für Kategorien mit einer natürlichen Reihenfolge, wie "niedrig", "mittel" und "hoch"

Beispiel:

• Datenfeld: Kundenzufriedenheit
• Kategorien: 'Sehr unzufrieden', 'Unzufrieden', 'Neutral', 'Zufrieden' und 'Sehr Zufrieden'

Ergebnis:

Die Beschreibung weist jeder Kategorie die Werte 1, 2, 3, 4 und 5 zu.

Glossar zur Abwanderungsprognose

Überanpassung bei der Abwanderungsvorhersage tritt auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu gut erlernt und sich das Rauschen und die Macken merkt, anstatt die zugrunde liegenden Muster zu erfassen. Dies führt zu einem Modell, das bei den Trainingsdaten außergewöhnlich gut abschneidet, aber bei der Verallgemeinerung auf neue, ungesehene Daten Schwierigkeiten hat. Bei der Abwanderungsvorhersage bedeutet dies, dass das Modell zwar die Abwanderung von Kunden aus dem Trainingssatz genau vorhersagen kann, aber nicht in der Lage ist, die Kunden korrekt zu identifizieren, die in Zukunft wahrscheinlich abwandern werden.

Die Regularisierung ist eine Technik, die das Churn-Modell davon abhält, einzelnen Features übermäßige Gewichte zuzuweisen, was zu einer Überanpassung führen kann. Im Wesentlichen hilft die Regularisierung dem Modell, besser auf neue, ungesehene Daten zu generalisieren, indem es sich auf die wichtigsten Features konzentriert und ein übermäßiges Vertrauen auf ein einzelnes Feature vermeidet.

Schritt 4: Aufbau des Vorhersagemodells

Wir trainieren einen Algorithmus für maschinelles Lernen auf Ihren vorbereiteten Daten, um in dieser Phase ein Modell zur Vorhersage der Kundenabwanderung zu erstellen.

Hier sind die vier Teile der Erstellung Ihres Prognosemodells:

Auswahl des richtigen Algorithmus

Die Beschaffenheit Ihrer Daten und die Problemstellung bestimmen den von Ihnen ausgewählten Algorithmus. In den vorangegangenen Abschnitten haben wir einige Algorithmen des maschinellen Lernens vorgestellt, die sich am besten für die Vorhersage der Abwanderung eignen.

Trainieren des Modells

Sobald Sie einen Algorithmus ausgewählt haben, trainieren Sie ihn mit Ihrem vorbereiteten Datensatz. Dabei werden dem Modell die Features (unabhängige Variablen) und die entsprechende Einzelzielvariable (Abwanderungsstatus) zugeführt. Das Modell lernt, Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen, die die Abwanderung vorhersagen können.

Modellabstimmung

Auch wenn Sie das Modell trainiert haben, müssen Sie sicherstellen, dass es einsatzbereit ist. Der beste Ansatz für die Modellabstimmung ist das Experimentieren.

Um die Leistung des Modells zu optimieren, müssen Sie möglicherweise mit verschiedenen Einstellungen innerhalb des Algorithmus experimentieren. Dieser Vorgang wird als Hyperparameter oder Modellabstimmung bezeichnet.

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für diese Einstellungen in prädiktiven Churn-Modellen:

• Regularisierung: Kontrolliert die Komplexität des Modells, um eine Überanpassung zu verhindern
  • L1-Regularisierung: Identifiziert die wichtigsten Features
  • L2-Regularisierung: Reduziert die Größe der Koeffizienten, um eine Überanpassung zu verhindern
• Lernrate: Bestimmt die Größe der Schritte, die während des Trainingsprozesses unternommen werden
• Anzahl der Bäume: Steuert die Nummer der Entscheidungsbäume in einem zufälligen Wald oder einem Gradient-Boosting-Ensemble

Hier sind einige Algorithmen und Techniken, um die beste Kombination zu finden:

• Gittersuche: Versucht alle Kombinationen von Hyperparametern innerhalb eines bestimmten Gitters
• Bayes'sche Optimierung: Verwendet ein probabilistisches maschinelles Lernmodell, um die Einstellungen des Algorithmus zu untersuchen

Visualisierung

Sobald Ihr Modell trainiert und abgestimmt ist, müssen Sie dessen Leistung und Erkenntnisse visualisieren.

Ein integriertes Dashboard kann einen interaktiven Überblick über die Vorhersagen des Modells, die wichtigsten Metriken und die Bedeutung der Features bieten. Dies ermöglicht es den Beteiligten, das Verhalten des Modells zu verstehen und Bereiche mit Verbesserungsbedarf zu identifizieren. Außerdem spielt es eine wichtige Rolle bei der Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Vorhersagen.

nahtlose Integration Ihrer Vorhersagemodelle, mühelose Visualisierung Ihrer Erkenntnisse und sofortiges Freigeben Ihrer Ergebnisse mit ClickUp Dashboards ClickUp Dashboards beschleunigt und vereinfacht die Art und Weise, wie ein Geschäft umsetzbare Erkenntnisse gewinnt und seine Ergebnisse kommuniziert.

Zu erledigen ist das mit ClickUp Dashboards:

• Nachverfolgung von Abwanderungsraten,kundenlebenszyklusund andere relevante Indikatoren mit der benutzerfreundlichen Oberfläche des Tools
• Behalten Sie den Überblick über die neuesten Vorhersagemodelle mit den Echtzeit-Updates von ClickUp Dashboards
• Passen Sie Ihre Visualisierungen mit Kreisdiagrammen, Vorhersage-Trenddiagrammen und markanten Textfeldern an, um das Wachstum Ihres Geschäfts widerzuspiegeln. Diese können leicht angepasst werden, um die neueste Liste der gebundenen Kunden oder sogar das Verhältnis der Kunden auf der Grundlage von Kategorie, Zustand der Beziehung und demografischen Daten wiederzugeben
• Konvertieren und delegieren Sie beliebige Erkenntnisse in Aufgaben mit der integrierten Aufgabenverwaltung. Dies ist ideal für die Erstellung und Ausführung von Projekten andie Kundenbindung zu verbessern und Verringerung der Abwanderung

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Schritt 5: Auswertung des Modells zur Vorhersage der Kundenabwanderung

Im Folgenden finden Sie einige Bewertungsmethoden, die sich für das Modell zur Vorhersage der Kundenabwanderung eignen:

• Holdout-Methode: Bei diesem Ansatz wird der Datensatz in einen Trainings- und einen Testsatz aufgeteilt. Trainieren Sie das Modell auf der Trainingsmenge und bewerten Sie seine Leistung auf der Testmenge
• K-fache Kreuzvalidierung: Der Datensatz wird in k gleiche Faltungen aufgeteilt. Trainieren Sie das Modell k-mal, wobei k-1 Falten zum Trainieren und eine zum Testen verwendet werden. Dies hilft, die Überanpassung zu reduzieren
• Stratifizierte Kreuzvalidierung: Stellt sicher, dass jeder Fold einen repräsentativen Anteil an abgewanderten und nicht abgewanderten Kunden enthält, was für unausgewogene Datensätze von Bedeutung ist

Bei der Bewertung Ihres Modells zur Vorhersage der Kundenabwanderung sollten Sie auch dessen Fortschritt nachverfolgen. Im Folgenden finden Sie einige Schlüssel-Metriken, die Sie im Auge behalten sollten:

• Genauigkeit: Wie viele korrekte Vorhersagen wurden gemacht?
• Präzision: Wie viele positive Vorhersagen führten zu positiven Ergebnissen?
• Recall: Wie viele positive Ergebnisse wurden genau vorhergesagt?
• F1-Score: Das harmonische Mittel aus Präzision und Rückruf, das eine ausgewogene Metrik liefert

Wenn man bedenkt, dass dieser Schritt weiterhin eine Routineaktivität ist, um das Modell relevant und fehlerfrei zu halten, ist seine Automatisierung entscheidend, um Zeit und Ressourcen zu sparen.

integrieren, automatisieren und verwalten Sie Ihre Erkenntnisse zur Abwanderungsprognose mit ClickUp Brain

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Hier sind ein paar Features, die zeigen, wie Brain die Produktivität und Effizienz steigert:

• Sofortige Erstellung von Fortschrittsberichten mit KI-gesteuerten Projektzusammenfassungen. ClickUp Brain analysiert Ihre Projektdaten und erstellt mit nur wenigen Klicks umfassende Berichte
• Automatisieren Sie Aufgaben zur Datenvorbereitung mit den fortschrittlichen Algorithmen und Techniken von Brain. Dadurch werden Ihre Aufgaben zur Datenvorverarbeitung von der Erfassung bis zur Bereinigung beschleunigt, ohne die Qualität zu beeinträchtigen
• Integrieren Sie es mit Ihrem Vorhersagemodell, um Vorhersagen zu automatisieren. ClickUp Brain wird auch mit ClickUp CRM und Dashboards geliefert, um die Datenerfassung und -visualisierung zu vereinfachen

💡 Pro-Tipp: Integrieren Sie Ihre Wissensdatenbank in ClickUp Brain, damit Ihr Kundensupport-Team schnell und präzise Antworten auf Kundenfragen geben kann kundenkommunikation prozesse.

Senkung der Abwanderungsrate und Sicherung der Kontinuität mit ClickUp

Es ist von großem Vorteil, wenn Sie wissen, welche Kunden unzufrieden sind oder Ihre Dienste wahrscheinlich nicht mehr in Anspruch nehmen werden. Ein Modell zur Vorhersage der Abwanderungsrate behebt jedoch nicht nur potenzielle Probleme wie den Verlust von Kunden, sondern hilft Ihnen auch verbesserung des Kundendienstes .

Das bedeutet Geschäftskontinuität und Kundenzufriedenheit.

Mit den umfassenden Schritten und Praktiken, mit denen wir Sie ausgestattet haben, sind Sie nur noch einen Schritt von Ihrem Abwanderungsvorhersagemodell entfernt. Alles, was übrig bleibt, ist die Leistung von KI und Data Science zu nutzen, die ClickUp mit seinem CRM, Kundenservice, Vorlagen und mehr bietet.

So, melden Sie sich noch heute für ClickUp an um Ihre Abwanderungsrate zu senken und dauerhafte Beziehungen zu Ihren Kunden aufzubauen!