Az iparágak bővülésével és az új versenytársak piacra lépésével egyre nehezebb kielégíteni az ügyfelek igényeit. Ez a fokozott verseny ügyfélelvándorláshoz vezethet, amelynek mértéke a kis- és középvállalkozások (KKV-k) esetében akár 15% is lehet .
Akár ügyfélkapcsolati menedzser, akár életciklus-marketing szakember, az ügyfélvesztés-előrejelző modellek forradalmasíthatják az ügyfélvesztés azonosításának és kezelésének módját. Azonban ennek a technológia-intenzív megoldásnak a hatékony megvalósítása a CRM-alkalmazások és az adatelemzés mélyreható ismeretét igényli.
Ez a részletes útmutató mindenre kiterjed, amit tudnia kell a hatékony ügyfélvesztés-előrejelző modell felépítéséről.
Mi az ügyfélvesztés-előrejelző modell?
Az ügyfélvesztés-előrejelző modell egy statisztikai vagy gépi tanulási modell, amely elemzi az ügyféladatokat. Célja, hogy megállapításokat generáljon, amelyekkel előre jelezhető, hogy egy ügyfél milyen valószínűséggel szakítja meg a kapcsolatot egy vállalkozással.
Az ügyfélvesztés típusai:
- Szerződéses ügyfélvesztés: ez az az eset, amikor az ügyfél a szerződés vagy előfizetési időszak lejártával megszünteti a kapcsolatot a vállalkozással.
- Önkéntes elvándorlás: ez akkor fordul elő, amikor az ügyfél a szerződés lejárta előtt úgy dönt, hogy elhagyja a vállalkozást.
Mindkét típus elsősorban az elégedetlenségen vagy egy jobb alternatíva megtalálásán alapul.
Íme néhány ok, amiért az ügyfélelvándorlás előrejelzése elengedhetetlen a vállalkozások számára:
- Fókuszált megtartási stratégiák: A kockázatnak kitett ügyfelek azonosításával a vállalkozások személyre szabhatják megtartási erőfeszítéseiket, hogy azok az ügyfelek speciális igényeinek megfeleljenek és megakadályozzák az elvándorlást.
- Javítja az ügyfélélményt : Az elvándorlás előrejelzése segít a vállalkozásoknak megérteni az ügyfelek távozásának okait. Ez lehetőséget teremt a termékek, szolgáltatások és ügyfélszolgálat fejlesztésére.
- Csökkenti a bevételkiesést: Az ügyfélszerzés költségei ötször magasabbak, mint az ügyfélmegtartásé. Az ügyfélvesztés előrejelzése és az ennek megfelelő intézkedések jelentősen csökkentik a bevételkiesést és javítják a jövedelmezőséget.
- Optimalizálja a marketingtevékenységeket: Az elvándorlás-előrejelző modellek segíthetnek a vállalkozásoknak a marketingerőforrások hatékonyabb elosztásában azáltal, hogy a nagy értékű ügyfelek megtartására összpontosítanak.
- Javítja az adatokon alapuló döntéshozatalt: A modell betekintést nyújt az ügyfelek viselkedésébe, például abba, hogy milyen gyakran használják a terméket vagy szolgáltatást (pl. használati gyakoriság, bejelentkezések). Ez a szempont döntő szerepet játszik a jobb, adatokon alapuló döntések meghozatalában az ügyfélkezelés terén.
A lemorzsolódás-előrejelzés működésének megértése
Az ügyfélvesztés-előrejelzés középpontjában az adattudomány áll. Segít a vállalkozásoknak tudományos módszerek, folyamatok, algoritmusok és rendszerek felhasználásával elemezni és megoldani a megtartással kapcsolatos komplex problémákat.
Ezzel megrajzoltuk a churn-előrejelzés működésének alapjait, de nézzük meg egy kicsit részletesebben is. Az adatelemzés a következőképpen működik a churn-előrejelzésben:
- Adatok beszerzése: Összegyűjti a releváns ügyféladatokat különböző forrásokból, biztosítja azok pontosságát és megbízhatóságát, és ezzel szilárd alapot nyújt az elemzéshez.
- Minták felfedezése: A adatok alapos vizsgálatával feltárja a rejtett mintákat, trendeket és összefüggéseket, amelyek potenciális ügyfélelvándorlásra utalnak.
- Mérnöki funkciók: Javítja az elvándorlási modellek előrejelző képességét funkciók létrehozásával vagy átalakításával. Az adattudomány az adatok és funkciók alkalmazáshoz való igazításával az ügyfelek viselkedésének finom árnyalatait is megragadja.
Adatok előfeldolgozása: a minőség és a pontosság alapja
A digitális világot minden másodpercben információáradat árasztja el. A vállalkozásoknak minőségi adatokra van szükségük a legrelevánsabb betekintéshez.
Az adatok előfeldolgozása az adattudomány azon eleme, amely nagy mennyiségű ügyfélvesztés-előrejelzési adatot gyűjt és szűr. Az ügyfélvesztés-előrejelzésben az adatok előfeldolgozásának két kulcsfontosságú eleme a következő.
Az első lépés az adatgyűjtés. Ez magában foglalja az ügyféladatok, számlázási adatok, felmérési válaszok és piaci adatok összegyűjtését.
Adattisztítás következik, amely biztosítja az adatok pontosságát azáltal, hogy azonosítja és kijavítja a hibákat és az ellentmondásokat. Például, ha adatokat tölt le a CRM-ből, az adattisztítási fázis segít felismerni az adatbázisban található duplikált bejegyzéseket vagy hiányzó információkat.
Adatelemzés: az elvándorlás-előrejelző modellek mozgatórugója
Az adatelemzés lényege, hogy a gyűjtött adatokat áttekintjük, és azokat üzleti szempontból hasznosítható információkká alakítjuk. Ez az adatelemzési elem tájékoztatja az érdekelt feleket, irányítja az ügyfélmegtartási stratégiákat és befolyásolja a kritikus döntéseket.
Így segít az adatelemzés az ügyfélvesztés előrejelzésében:
- Azonosítja a mintákat, trendeket és összefüggéseket, hogy betekintést nyújtson az ügyfelek viselkedésébe. Rávilágít arra is, hogyan haladnak az üzleti stratégiái.
- A bonyolult adatokat vizuális ábrázolások segítségével közli, hogy azok könnyen érthetőek legyenek. A diagramok, grafikonok és irányítópultok használata biztosítja azt is, hogy az információk felhasználhatók legyenek.
- Statisztikai elemzés segítségével feltárja az ügyfélelvándorlást befolyásoló tényezők közötti kapcsolatot.
Olvassa el még: Termékelemzési adatok felhasználása az ügyfelek sikerének és a marketingstratégiáknak a javítása érdekében
Gépes tanulás: a prediktív képesség alapja
A gépi tanulás olyan algoritmusok fejlesztésére összpontosít, amelyek az adatokból tanulnak és idővel javítják teljesítményüket. Íme, hogyan játszik szerepet a gépi tanulás a pontos ügyfélvesztés-előrejelzésben:
- Folyamatosan tanul az új adatokból, így javítja a predikciós pontosságot. Ez segít finomítani az elvándorlás-predikciós modelleket, hogy azok az ügyfelek igényeinek változásai ellenére is pontosak maradjanak.
- Optimalizálja az erőforrások elosztását azáltal, hogy azonosítja a magas elvándorlási kockázatú ügyfeleket, és az ügyfélmegtartási erőfeszítéseket ezekre az egyénekre összpontosítja.
- Észleli az ügyfelek viselkedésében bekövetkező apró változásokat, amelyek a lemorzsolódás kockázatának növekedésére utalhatnak. Ez megerősíti a lemorzsolódás-előrejelző modell képességét, hogy proaktív lépéseket tegyen a probléma megoldására.
Ezt a hatást szem előtt tartva, íme a gépi tanulás két népszerű formája:
- Logisztikai regresszió: Ez az algoritmus statisztikai elemzési módszert alkalmazva több változó adatait vizsgálja. Ezután felméri, hogy az ügyfelek valószínűleg el fogják-e hagyni a vállalatot, és az eredményt igen vagy nem formában adja vissza. Ez a módszer nagyon hatékony olyan vállalkozások számára, amelyek telekommunikációs, banki és kiskereskedelmi termékekkel és szolgáltatásokkal foglalkoznak.
- Döntési fa tanulás: Ez a modell vizuális ábrázolást készít a döntésekről és azok lehetséges kimeneteleiről, hogy az ügyfeleket részletesebb szegmensekbe sorolja. A döntési fák lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy stratégiáikat az egyes ügyfelekhez vagy konkrét csoportokhoz igazítsák. Egy kapcsolódó algoritmus, a Random Forests, több döntési fát alkalmaz a pontosság növelése és a komplex adatkészletek hatékony kezelése érdekében.
Hogyan készítsünk ügyfélvesztés-előrejelző modellt: lépésről lépésre
Íme egy lépésről lépésre bemutatott útmutató az ügyfélvesztés-előrejelző modell elkészítéséhez.
1. lépés: Adatok gyűjtése és áttekintése
Az első lépés a minőségi adatok összegyűjtése, amely két részből áll.
Azonosítsa a releváns adatforrásokat
Határozza meg, mely források tartalmaznak az ügyfélelvándorlással kapcsolatos információkat, például az ügyfelek demográfiai adatait, a korábbi ügyféladatokat, a vásárlási előzményeket, a használati szokásokat és az ügyfélszolgálattal való interakciókat.
Íme a leghatékonyabb adatforrások, amelyekre érdemes összpontosítani:
- CRM-rendszerek: Használja ki ezeket a rendszereket, amelyek rengeteg ügyfélinformációt tárolnak, például korábbi adatokat, demográfiai adatokat, vásárlási előzményeket és ügyfélszolgálati interakciókat.
- Ügyfél-felmérések: Használja az ügyfelek közvetlen visszajelzéseit, hogy betekintést nyerjen elégedettségükbe és az elvándorlás okába.
- Webhely- és alkalmazáselemzés: Kövesse nyomon a felhasználói viselkedést, hogy azonosítsa a trendeket és a potenciális problémákat, amelyek ügyfélvesztéshez vezethetnek.
- Közösségi média figyelés: Elemezze az online beszélgetéseket, hogy felmérje az ügyfelek hangulatát és azonosítsa a potenciális problémákat.
- Ügyfélszolgálati naplófájlok: Tekintse át a korábbi ügyfélkapcsolatokat és ügyfélszolgálati jegyeket, hogy megértse az ügyfelek aggályait és azonosítsa a leggyakoribb problémákat.
Adatok gyűjtése és tisztítása
Gyűjtse össze a szükséges adatokat a kiválasztott forrásokból, és biztosítsa azok minőségét tisztítással és előfeldolgozással, hogy eltávolítsa az inkonzisztenciákat, a hiányzó értékeket és a kiugró értékeket.
Íme néhány példa az ügyfélvesztéssel kapcsolatos adatokra:
- Ügyfél-demográfiai adatok: életkor, nem, helyszín stb.
- Vásárlási előzmények: a vásárlások gyakorisága, frissessége és pénzügyi értéke
- Elkötelezettségi mutatók: webhelylátogatások, alkalmazáshasználat, ügyfélszolgálati interakciók
- Elvándorlási állapot: Az ügyfél már nem veszi igénybe a szolgáltatásait
Az adatok feldolgozása egy hatékony ügyfélvesztés-előrejelzési modell kidolgozásában elengedhetetlen, de időigényes lépés. A pontosság és a struktúra követelményeinek figyelembevételével a megfelelő eszközzel csökkenthető a feldolgozási idő és az erőforrások felhasználása.
A ClickUp sokoldalú funkciói ideálisak erre a célra. Bár elsősorban feladatkezelésre és projektmunkára tervezték, azonnal javítja az ügyfélvesztés-előrejelzési projekt adatgyűjtési, elemzési és modellezési fázisait.
A ClickUp készen használható sablonokkal és megoldásokkal segíti csapatát az összes operatív feladat racionalizálásában. Például a ClickUp CRM zökkenőmentesen kezeli az összes ügyfél tranzakciót, a kapcsolattartási adatok tárolásától a vásárlási előzmények nyomon követéséig.
Íme néhány fontos funkciója a ClickUp CRM-nek, amelyek javítják az ügyfélvesztéssel kapcsolatos adatok minőségét és az ügyfélmegtartási erőfeszítéseket:
- Legyen naprakész a legfrissebb ügyfél-visszajelzésekkel és termékhasználattal a valós idejű adatfrissítéssel. Ez javítja az ügyfélvesztés-előrejelzés pontosságát.
- Tároljon széles körű ügyféladatokat, beleértve a kapcsolattartási információkat, a vásárlási előzményeket, az ügyfélszolgálati interakciókat és a visszajelzéseket a ClickUp több mint 15 nézetének segítségével. Ez átfogó képet ad az ügyfél-elkötelezettségről, megkönnyítve a potenciális elvándorlási mutatók azonosítását.
- Testreszabhatja adatgyűjtési folyamatát a ClickUp API segítségével. Ez lehetővé teszi üzleti specifikus automatizálás kialakítását is, ami csökkenti a manuális adatgyűjtés terheit.
- Integráljon több mint 1000 eszközt, hogy minden platformon egységes képet kapjon az ügyfélinterakciókról. Emellett integráljon több prediktív modellező szoftvert is, hogy növelje az ügyfélelvándorlás-előrejelzések megbízhatóságát.
- Használja a ClickUp egyéni mezőit és státuszait az elvándorlás valószínűségének vizualizálásához. Például hozzáadhat egy előre megtervezett „Ügyfélállapot” nevű adatmezőt, amely a kiváló állapotától az elvándorlás kockázatáig terjedhet.
A ClickUp CRM mellett egy másik hatékony adatforrás-funkció az ügyfélszolgálati adatokhoz ezen a platformon a ClickUp Customer Service.
A ClickUp ügyfélszolgálat segít a jó kapcsolatok kiépítésében, a visszajelzések vizualizálásában és az ügyfelek elégedettségének növelésében. Emellett ideális adatforrás az ügyfelek visszajelzéseinek felméréséhez és az ügyféladatok egyszerű gyűjtéséhez.
Íme a szoftver három funkciója, amelyek rávilágítanak annak potenciáljára:
- Gyűjtsön és rendszerezzen visszajelzéseket különböző csatornákról, beleértve a felméréseket, a beépített támogatási jegyzékeket, és a megfelelő integrációk segítségével akár a közösségi média interakciókat is.
- Elemezze az ügyfelek visszajelzéseit, és azonosítsa a trendeket, mintákat és összefüggéseket a széles körű vizualizációs lehetőségek segítségével.
- Integrálja a platformot az ügyfélvesztés-előrejelző modelljével a zökkenőmentes adatátvitel érdekében.
- A ClickUp Task Priorities segítségével hatékonyan végezheti el ügyfélszolgálati feladatait.
Ezeken kívül a ClickUp egyedi sablonokat is kínál, amelyek segítenek olyan folyamatok kidolgozásában, amelyekkel nyomon követheti és rendszerezheti az ügyfelekről szerzett információkat az ügyfélelvándorlás-előrejelző modelljéhez.
ClickUp ügyfél-elégedettségi felmérés sablon
Az elégedettség döntő tényező az ügyfélvesztésnél, és a ClickUp ügyfél-elégedettségi felmérés sablon az ideális értékelési keretrendszer ennek vizualizálásához.
Íme néhány fontos funkció, amely nélkülözhetetlen az ügyfélvesztés-előrejelzési modellhez szükséges adatok gyűjtése során:
- Egyszerűsítse a felméréskészítési folyamatot a sablon kiterjedt és vonzó, előre kitöltött adatmezőivel.
- Testreszabhatja az adatmezőket, hogy azok konkrétabb kérdéseket is tartalmazzanak, például az elvándorlás állapotát és javaslatokat.
- Gyűjtse össze és rendszerezze az összes választ egy helyen a platform beépített Hierarchy nézetével.
- A ClickUp egyedi nézetével, például táblával, listával, naptárral és egyebekkel könnyedén láthatóvá teheti az ügyfelek elégedettségi szintjét és a fejlesztésre szoruló területeket. Ezeket könnyen testreszabhatja, hogy azok tükrözzék az ügyfélvesztés-előrejelzési modelljéhez gyűjtött adatokat.
💡 Profi tipp: Használja a ClickUp egyéni mezőket az ügyfelek különböző kritériumok, például demográfiai adatok, vásárlási szokások vagy termékhasználat alapján történő kategorizálásához.
ClickUp ügyfélszükséglet-elemzési sablon
A ClickUp ügyfélszükséglet-elemzési sablon a tökéletes, előre megtervezett keretrendszer az ügyfél-visszajelzések gyűjtéséhez, rendszerezéséhez és elemzéséhez.
Íme a sablon legfontosabb jellemzői, amelyek ideálisak az ügyfélelvándorlást befolyásoló ügyféladatok azonosításához:
- Csoportosítsa az ügyfeleket releváns tényezők alapján, hogy azonosítsa az elvándorlással kapcsolatos mintákat.
- Térképezd fel az ügyfelek interakcióit a termékeddel vagy szolgáltatásoddal, hogy azonosítsd a problémás pontokat vagy a súrlódási területeket.
- Határozza meg pontosan azokat a szakaszokat az ügyfélút során, ahol nagyobb a valószínűsége az ügyfélvesztésnek.
Ezekkel a sablonokkal és a ClickUp átfogó CRM-rendszereivel a szükséges ügyféladatok összegyűjtése és feldolgozása zökkenőmentessé válik.
2. lépés: Az adatelemzésben előforduló túlmintavétel és alulmintavétel megértése
A második lépés a prediktív modellben lévő torzítások eltávolítása.
Az adatkészletek gyakran kiegyensúlyozatlanok, több nem elvándorló ügyfél van, mint elvándorló. Ez pontatlan betekintést eredményez a valós idejű ügyfél-elégedettségbe és a várható elvándorlási arányokba.
Az ebből adódó torzítás kiküszöbölése érdekében az adatelemzőknek és az analitikusoknak normalizálniuk kell az adatkészletet. Ehhez kétféle módszer áll rendelkezésre:
Túlmintavétel
Növelhetjük az elvándorolt ügyfelek számát, hogy kiegyensúlyozzuk az osztályokat. Az oversamplingnek két fő módszere van:
- Véletlenszerű túlmintavétel: Ez a meglévő elvándorolt ügyféladatok véletlenszerű duplikálását jelenti.
- Szintetikus kisebbségi túlmintavétel: Ez a módszer a meglévő adatok alapján új, szintetikus elvándorolt ügyféladatokat hoz létre, hogy elkerülje az ismételt duplikációt.
Alulmintavétel
Az alulmintavétel a nem elvándorolt ügyfelek számának kiegyensúlyozására összpontosít. Mivel ez értékes adatok elvesztésének kockázatával jár, kisebb ügyféladat-állományok esetén nem alkalmazható.
Íme három módszer az alulmintavételre:
- Véletlenszerű alulmintavétel: véletlenszerűen eltávolítja az eseteket a többségi osztályból.
- Tomek linkek: Ez magában foglalja a hasonló esetek azonosítását és eltávolítását.
- Klaszteralapú alulmintavétel: Itt a nem elvándorolt ügyfeleket hasonlóságuk alapján csoportosítja, és eltávolítja az ügyfeleket a leggyakoribb csoportokból. Ezzel megőrzi a nem elvándorolt ügyfelek sokszínűségét, miközben csökkenti azok teljes számát.
A torzítások eltávolítása után megkezdjük a változók kódolását.
3. lépés: Kategóriaváltozók kódolása
A legtöbb gépi tanulási algoritmus numerikus adatokkal működik. A valós világban azonban sok adatkészlet-változó szöveg vagy címke formájában jelenik meg. Ezeket kategóriaváltozóknak nevezzük.
Mivel a szövegek és a címkék nem kompatibilisek az algoritmusokkal, azokat numerikus formátumban kell kódolnunk.
Íme a két kódolási módszer:
1. One-hot kódolás
Az egy-egy kódolás lépései a következők:
- Hozzon létre egy új bináris oszlopot minden kategóriához a kategorikus változón belül.
- Minden sorban az adott kategóriának megfelelő oszlopban 1, a többiben pedig 0 szerepel.
Példa:
- Adatmező: „SubscriptionType”
- Kategóriák: „Alap”, „Standard” és „Prémium”
Eredmény:
A kódolt eredmények három új oszlopban jelennek meg:
- SubscriptionType_Basic
- SubscriptionType_Standard
- SubscriptionType_Premium
Az ügyféladatok alapján ezeknek az oszlopoknak 1 vagy 0 értéket rendelünk hozzá.
2. Címke kódolás
Ez a technika azt jelenti, hogy minden kategóriás változón belül minden kategóriához egy egyedi numerikus értéket rendelünk. Leginkább olyan kategóriákhoz alkalmas, amelyek természetes sorrendben vannak, mint például „Alacsony”, „Közepes” és „Magas”.
Példa:
- Adatmező: Ügyfél-elégedettség
- Kategóriák: „Nagyon elégedetlen”, „Elégedetlen”, „Semleges”, „Elégedett” és „Nagyon elégedett”
Eredmény:
A címkézés kódolása minden kategóriához 1, 2, 3, 4 és 5 értékeket rendel.
Ügyfélvesztés-előrejelzés szótár
A lemorzsolódás-előrejelzésben túlillesztés akkor fordul elő, amikor a modell túl jól megtanulja a képzési adatokat, és a háttérben meghúzódó mintákat helyett a zajt és a furcsaságokat jegyez meg. Ez oda vezet, hogy a modell a képzési adatokon kivételesen jól teljesít, de nehezen általánosítható új, még nem látott adatokra. Az ügyfélvesztés-előrejelzésben ez azt jelenti, hogy a modell pontosan előre jelezheti az ügyfélvesztést a képzési adatsorban, de nem tudja helyesen azonosítani azokat az ügyfeleket, akik a jövőben valószínűleg el fognak hagyni.
A regularizáció egy olyan technika, amely megakadályozza, hogy az elvándorlási modell túlzott súlyt tulajdonítson az egyes jellemzőknek, ami túlillesztéshez vezethet. Lényegében a regularizáció segít a modellnek jobban általánosítani az új, még nem látott adatokra, azáltal, hogy a legfontosabb jellemzőkre koncentrál, és elkerüli az egyetlen jellemzőre való túlzott támaszkodást.
4. lépés: Az előrejelzési modell felépítése
A felkészített adataidra egy gépi tanulási algoritmust tanítunk, hogy létrehozzunk egy modellt, amely előre jelzi az ügyfélelvándorlást ebben a szakaszban.
Az előrejelzési modell felépítésének négy lépése:
A megfelelő algoritmus kiválasztása
Az adatok jellege és a probléma határozza meg, hogy melyik algoritmust választja. Az előző szakaszokban bemutattunk néhány, az elvándorlás előrejelzésére legalkalmasabb gépi tanulási algoritmust.
A modell betanítása
Miután kiválasztotta az algoritmust, az előkészített adatkészlet segítségével betanítja azt. Ehhez a modellnek meg kell adnia a jellemzőket (független változókat) és a megfelelő célváltozót (elvándorlási állapot). A modell megtanulja azonosítani az adatokban azokat a mintákat és összefüggéseket, amelyek alapján előre jelezhető az elvándorlás.
Modellhangolás
Lehet, hogy már betanította a modellt, de azt is biztosítania kell, hogy az készen álljon a használatra. A modell finomításának legjobb módszere a kísérletezés.
A modell teljesítményének optimalizálásához kipróbálhatja az algoritmus különböző beállításait. Ez a folyamat hiperparaméter- vagy modellhangolás néven ismert.
Íme néhány példa az elvándorlási modellekben használt beállításokra:
- Regularizáció: szabályozza a modell komplexitását, hogy megakadályozza a túlillesztést L1 regularizáció: azonosítja a legfontosabb jellemzőket L2 regularizáció: csökkenti a koefficiens nagyságát, megakadályozva a túlillesztést
- L1-regularizáció: Azonosítja a legfontosabb jellemzőket
- L2-regularizáció: Csökkenti a koefficiens nagyságát, megakadályozva a túlillesztést.
- Tanulási sebesség: Meghatározza a képzési folyamat során végrehajtott lépések méretét.
- Fák száma: A véletlenszerű erdőben vagy gradiens-növelő együttesben található döntési fák számát szabályozza.
- L1-regularizáció: Azonosítja a legfontosabb jellemzőket
- L2-regularizáció: Csökkenti a koefficiens nagyságát, megakadályozva a túlillesztést.
Íme néhány algoritmus és technika a legjobb kombináció megtalálásához:
- Rácsos keresés: Megpróbálja a hiperparaméterek összes kombinációját egy megadott rácson belül.
- Bayesi optimalizálás: valószínűségi gépi tanulási modellt használ az algoritmus beállításainak feltárásához.
Vizualizáció
Miután a modelljét betanította és beállította, vizualizálnia kell annak teljesítményét és az abból nyert betekintést.
Az integrált irányítópult interaktív áttekintést nyújt a modell előrejelzéseiről, a legfontosabb mutatókról és a funkciók fontosságáról. Ez lehetővé teszi az érdekelt felek számára, hogy megértsék a modell viselkedését és azonosítsák a fejlesztésre szoruló területeket. Emellett fontos szerepet játszik a előrejelzések alapján meghozott, tájékozott döntések meghozatalában is.
A ClickUp Dashboards felgyorsítja és egyszerűsíti, ahogyan egy vállalkozás hasznosítható betekintést nyer és eredményeit közli.
Íme, mit tehet a ClickUp Dashboards segítségével:
- Kövesse nyomon az ügyfélvesztési arányokat, az ügyfelek életciklusát és egyéb releváns mutatókat a szerszám felhasználóbarát felületén.
- Kövesse nyomon a legújabb előrejelzési modelleket a ClickUp Dashboards valós idejű frissítéseivel.
- Testreszabhatja vizualizációit kördiagramokkal, előrejelző trendgrafikonokkal és szemet gyönyörködtető szövegdobozokkal, hogy tükrözze vállalkozása növekedését. Ez könnyen adaptálható, hogy tükrözze a legfrissebb megtartott ügyfelek listáját, vagy akár az ügyfelek arányát kategória, kapcsolatok állapota és demográfiai adatok alapján.
- A beépített feladatkezelő funkcióval bármilyen felismerést feladattá alakíthat és delegálhat. Ez tökéletes megoldás olyan projektek létrehozásához és végrehajtásához, amelyek célja az ügyfélmegtartás javítása és az elvándorlás csökkentése.
Olvassa el még: 10 ügyfélszerzési stratégia az üzleti növekedés elősegítésére
5. lépés: Az ügyfélelvándorlás-előrejelző modell értékelése
Íme néhány értékelési módszer, amely ideális az ügyfélvesztés-előrejelző modellhez:
- Holdout módszer: Ez a megközelítés az adatkészletet képzési és tesztelési tételekre osztja. Képezze a modellt a képzési készleten, és értékelje annak teljesítményét a tesztelési készleten.
- K-szeres keresztellenőrzés: Ossza fel az adatkészletet k egyenlő részre. Képezze a modellt k-szor, k-1 részt használva a képzéshez és egyet a teszteléshez. Ez segít csökkenteni a túlillesztést.
- Rétegezett keresztellenőrzés: Biztosítja, hogy minden réteg reprezentatív arányban tartalmazzon elvándorolt és nem elvándorolt ügyfeleket, ami egyensúlyhiányos adatkészletek esetén jelentős.
Az ügyfélvesztés-előrejelző modell értékelése során nyomon kell követnie annak fejlődését is. Íme néhány fontos mutató, amelyet érdemes szem előtt tartani:
- Pontosság: Hány helyes előrejelzés született?
- Pontosság: Hány pozitív előrejelzés eredményezett pozitív eredményt?
- Emlékeztető: Hány pozitív eredményt jósolt meg pontosan?
- F1-pontszám: A pontosság és a visszahívás harmonikus átlaga, amely kiegyensúlyozott mérőszámot biztosít.
Mivel ez a lépés rutinszerű tevékenységként folytatódik a modell relevanciájának és hibamentességének fenntartása érdekében, az automatizálás elengedhetetlen az idő és az erőforrások megtakarítása szempontjából.
Változtassa meg az ügyfélvesztés-előrejelző modelljének felépítését és fejlesztését a ClickUp Brain segítségével – egy hatékony AI eszközzel, amely időt és energiát takarít meg Önnek. Úgy tervezték, hogy minden szükséges feladatot egyszerűsítsen, a betekintéstől az automatizálásig.
Íme néhány funkció, amely bemutatja, hogy a Brain hogyan növeli a termelékenységet és a hatékonyságot:
- Azonnali előrehaladási jelentések AI-alapú projektösszefoglalók segítségével. A ClickUp Brain néhány kattintással elemzi a projektadatait, és átfogó jelentéseket készít.
- Automatizálja az adatelőkészítési feladatokat a Brain fejlett algoritmusaival és technikáival. Ez felgyorsítja az adatelőkészítési feladatokat az adatgyűjtéstől a tisztításig, anélkül, hogy a minőség romlana.
- Integrálja azt a prediktív modelljével, hogy automatizálja az előrejelzéseket. A ClickUp Brain a ClickUp CRM és a Dashboards alkalmazásokkal is rendelkezik, amelyek egyszerűsítik az adatgyűjtést és a vizualizációt.
💡 Profi tipp: Integrálja tudásbázisát a ClickUp Brain-nel, így ügyfélszolgálati csapata gyors és pontos válaszokat adhat az ügyfelek kérdéseire, és egyszerűsítheti az ügyfélkommunikációs folyamatokat.
Az ügyfélvesztés arányának csökkentése és a lojalitás biztosítása a ClickUp segítségével
Ha előre tudod, mely ügyfelek elégedetlenek vagy valószínűleg fel fogják mondani a szolgáltatásodat, az egyértelmű előny. Az ügyfélvesztés-előrejelző modell azonban nem csak a potenciális problémákat, például az ügyfélvesztést oldja meg, hanem az ügyfélszolgálat javításában is segít.
Ez üzleti folytonosságot és ügyfélelégedettséget jelent.
Az átfogó lépések és gyakorlatok segítségével, amelyekkel felszereltük Önt, már csak egy lépés választja el Önt a lemorzsolódás-előrejelző modelltől. Már csak az AI és az adattudomány erejét kell kihasználnia, amelyet a ClickUp CRM-je, ügyfélszolgálata, sablonjai és egyéb szolgáltatásai nyújtanak.
Regisztráljon még ma a ClickUp-ra, hogy csökkentse az ügyfélvesztés arányát és tartós ügyfélkapcsolatokat építsen ki!