Seiring dengan berkembangnya industri dan masuknya pesaing baru ke pasar, memenuhi permintaan pelanggan menjadi semakin menantang. Persaingan yang semakin ketat ini dapat menyebabkan perputaran pelanggan, dengan usaha kecil dan menengah (UKM) melaporkan tingkat 10 hingga 15 .
Apakah Anda seorang manajer kesuksesan pelanggan atau profesional pemasaran siklus hidup, model prediksi churn dapat merevolusi cara Anda mengidentifikasi dan mengatasi attrisi pelanggan. Implementasi yang efektif dari solusi yang penuh dengan teknologi ini menuntut pemahaman yang mendalam tentang aplikasi CRM dan analisis data.
Panduan mendalam ini akan membahas semua yang perlu Anda ketahui tentang membangun model prediksi churn yang efektif.
**Apa Itu Model Prediksi Churn?
Model prediksi churn adalah model statistik atau pembelajaran mesin yang menganalisis data pelanggan. Model ini bertujuan untuk menghasilkan wawasan untuk memprediksi kemungkinan pelanggan menghentikan hubungan mereka dengan bisnis.
Berikut adalah jenis-jenis churn:
- Churn kontraktual: Ini adalah ketika pelanggan mengakhiri hubungan mereka dengan bisnis di akhir masa kontrak atau masa berlangganan
- Voluntary churn: Hal ini terjadi ketika pelanggan memilih untuk meninggalkan bisnis sebelum masa kontrak mereka berakhir
Kedua jenis ini terutama didasarkan pada ketidakpuasan atau menemukan alternatif yang lebih baik.
Berikut adalah beberapa alasan mengapa mengantisipasi perpindahan pelanggan sangat penting bagi bisnis:
- Memfokuskan strategi retensi: Dengan mengidentifikasi pelanggan yang berisiko, bisnis dapat menyesuaikan upaya retensi mereka untuk memenuhi kebutuhan spesifik mereka dan mencegah churn
- Meningkatkanpengalaman pelanggan**Prediksi churn membantu bisnis memahami alasan di balik kepergian pelanggan. Hal ini membuka potensi untuk meningkatkan produk, layanan, dan dukungan pelanggan
- Mengurangi kehilangan pendapatan: Biaya akuisisi pelangganlima kali lebih banyak daripada retensi. Memprediksi churn dan menindaklanjuti hal ini secara signifikan mengurangi kehilangan pendapatan dan meningkatkan profitabilitas
- Mengoptimalkan upaya pemasaran: Model prediksi churn dapat membantu bisnis mengalokasikan sumber daya pemasaran secara lebih efektif dengan berfokus pada mempertahankan pelanggan yang bernilai tinggi
- Meningkatkan keputusan berbasis data: Model ini mengungkapkan wawasan tentang perilaku pelanggan seperti seberapa sering pelanggan berinteraksi dengan produk atau layanan (misalnya, frekuensi penggunaan, login). Aspek ini memainkan peran penting dalam membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data tentang manajemen pelanggan
Memahami Apa yang Mendasari Prediksi Churn
Ilmu data adalah inti dari prediksi churn. Hal ini membantu bisnis menggunakan metode, proses, algoritme, dan sistem ilmiah untuk menganalisis dan memecahkan kompleksitas terkait retensi.
Meskipun hal ini memberikan gambaran tentang bagaimana hal tersebut mendorong prediksi churn, mari kita tambahkan beberapa warna. Berikut adalah cara ilmu data mendorong prediksi churn:
- Memperoleh data: Mengumpulkan data pelanggan yang relevan dari berbagai sumber dan memastikan keakuratan dan keandalannya, sehingga memberikan dasar yang kuat untuk analisis
- Menemukan pola: Mengungkap pola, tren, dan korelasi tersembunyi yang menandakan potensi churn pelanggan dengan memeriksa data secara cermat
- Merekayasa fitur: Meningkatkan kekuatan prediksi model churn dengan menciptakan atau mengubah fitur. Ilmu data juga menangkap nuansa perilaku pelanggan dengan menyesuaikan data dan fitur ke dalam aplikasi
baca juga:* ***Data science 10 Perangkat Lunak Analisis Prediktif Terbaik untuk Membuat Keputusan Berdasarkan Data
Pemrosesan awal data: Fondasi kualitas dan akurasi
Informasi terus membanjiri ruang digit setiap detiknya. Bisnis membutuhkan data yang berkualitas untuk mendapatkan wawasan yang paling relevan.
Prapemrosesan data adalah elemen ilmu data yang mengumpulkan dan menyaring data prediksi churn dalam jumlah besar. Berikut adalah dua elemen kunci dari preprocessing data dalam prediksi churn.
Pengumpulan data adalah langkah pertama. Ini melibatkan pengumpulan informasi pelanggan, catatan penagihan, tanggapan survei, dan data pasar. Pembersihan data selanjutnya, memastikan keakuratan data dengan mengidentifikasi dan mengoreksi kesalahan dan ketidakkonsistenan. Sebagai contoh, Anda dapat mengambil data dari CRM Anda, tetapi tahap pembersihan data akan membantu Anda menemukan entri duplikat atau informasi yang hilang dalam kumpulan data.
Analisis data: Pendorong model prediksi churn
Analisis data adalah tentang meninjau data yang dikumpulkan dan mengubahnya menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk bisnis Anda. Elemen ilmu data ini menginformasikan pemangku kepentingan Anda, mengarahkan retensi pelanggan strategi, dan memengaruhi keputusan penting.
Berikut ini cara analisis data mendorong prediksi churn:
- Mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan untuk mengungkapkan wawasan tentang perilaku pelanggan. Hal ini juga menjelaskan bagaimana strategi bisnis Anda berkembang
- Mengkomunikasikan wawasan melalui representasi visual agar data yang rumit mudah dipahami. Memanfaatkan bagan, grafik, dan dasbor juga memastikan wawasan dapat ditindaklanjuti
- Mengungkapkan hubungan antara faktor-faktor yang memengaruhi keluar masuknya pelanggan dengan bantuan analisis statistik
Baca juga: Menggunakan Data Analisis Produk untuk Meningkatkan Kesuksesan Pelanggan dan Strategi Pemasaran
Pembelajaran mesin: Pilar kekuatan prediksi
Pembelajaran mesin berfokus pada pengembangan algoritme untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu. Berikut ini adalah bagaimana machine learning berperan dalam prediksi churn yang akurat:
- Meningkatkan ketepatan prediksi dengan terus belajar dari data baru. Hal ini membantu menyempurnakan model prediksi churn agar tetap akurat meskipun ada perubahan dalam kebutuhan pelanggan
- Mengoptimalkan alokasi sumber daya dengan mengidentifikasi pelanggan yang berisiko tinggi mengalami churn dan memfokuskan upaya retensi pada individu-individu tersebut
- Mendeteksi perubahan kecil dalam perilaku pelanggan yang dapat mengindikasikan peningkatan risiko churn. Hal ini meningkatkan kemampuan model prediksi churn untuk memfasilitasi langkah-langkah proaktif dalam mengatasi masalah tersebut
Dengan mempertimbangkan dampak ini, berikut adalah dua bentuk pembelajaran mesin yang populer:
- Regresi logistik: Algoritme ini meninjau data dari beberapa variabel menggunakan pendekatan analisis statistik. Kemudian, algoritme ini menilai apakah pelanggan akan berpindah ke lain hati dan mengembalikan hasil dalam format ya atau tidak. Hal ini cukup efektif untuk bisnis yang berhubungan dengan produk dan layanan seperti telekomunikasi, perbankan, dan ritel
- Pembelajaran pohon keputusan: Model ini membangun representasi visual dari keputusan dan hasil potensial untuk mengkategorikan pelanggan ke dalam segmen yang lebih terperinci. Pohon keputusan memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan strategi dengan pelanggan individu atau kelompok tertentu. Algoritme terkait, Random Forests, menggunakan beberapa pohon keputusan untuk meningkatkan akurasi dan menangani kumpulan data yang kompleks secara efektif
Bagaimana Membangun Model Prediksi Churn: Perincian Langkah-demi-Langkah
Berikut ini adalah rincian langkah demi langkah dalam membangun model prediksi churn.
Langkah 1: Mengumpulkan dan meninjau data
Langkah pertama adalah mendapatkan data yang berkualitas, sebuah proses yang terdiri dari dua bagian.
Mengidentifikasi sumber data yang relevan
Tentukan sumber mana yang berisi informasi yang berkaitan dengan churn pelanggan, seperti demografi pelanggan, data historis pelanggan, riwayat pembelian, pola penggunaan, dan interaksi dukungan pelanggan.
Berikut adalah sumber data yang paling efektif untuk dijadikan fokus:
- Sistem CRM: Manfaatkan sistem ini yang menyimpan banyak informasi pelanggan, seperti data historis, demografi, riwayat pembelian, dan interaksi dukungan
- Survei pelanggan: Gunakan umpan balik langsung dari pelanggan untuk mendapatkan wawasan tentang kepuasan mereka dan alasan mereka berpindah
- Analisis situs web dan aplikasi: Melacak perilaku pengguna untuk mengidentifikasi tren dan masalah potensial yang dapat menyebabkan churn
- Pemantauan media sosial: Menganalisis percakapan online untuk mengukur sentimen pelanggan dan mengidentifikasi potensi masalah
- Catatan dukungan pelanggan: Meninjau interaksi pelanggan sebelumnya dan tiket dukungan untuk memahami kekhawatiran mereka dan mengidentifikasi titik-titik masalah yang umum
Mengumpulkan dan membersihkan data
Kumpulkan data yang diperlukan dari sumber yang dipilih dan pastikan kualitasnya dengan membersihkan dan melakukan prapemrosesan untuk menghilangkan ketidakkonsistenan, nilai yang hilang, dan pencilan.
Berikut adalah beberapa contoh data terkait churn:
- Demografi pelanggan: Usia, jenis kelamin, lokasi, dll.
- Riwayat pembelian: Frekuensi, frekuensi, dan nilai moneter pembelian
- Metrik keterlibatan: Kunjungan situs web, penggunaan aplikasi, interaksi dukungan pelanggan
- Status churn: Apakah pelanggan telah berhenti menggunakan layanan Anda
Memproses data adalah langkah penting namun luas dalam mengembangkan model prediksi churn yang efektif. Dengan tekanan pada akurasi dan struktur, alat yang tepat dapat mengurangi waktu dan sumber daya pemrosesan.
Fitur serbaguna ClickUp sangat cocok di sini. Meskipun dirancang terutama untuk manajemen tugas dan kolaborasi proyek, alat ini secara instan meningkatkan fase pengumpulan data, analisis, dan pemodelan proyek prediksi churn Anda
Dengan templat dan solusi yang siap pakai, ClickUp membantu tim Anda merampingkan semua tugas operasional. Sebagai contoh, ClickUp CRM mengelola semua transaksi pelanggan dengan lancar, mulai dari menyimpan informasi kontak hingga melacak riwayat pembelian.
kelola semua data pelanggan di satu tempat untuk meningkatkan komunikasi pelanggan dengan Solusi CRM ClickUp
Berikut adalah beberapa fitur utama ClickUp CRM yang memperkuat kualitas data terkait churn dan upaya retensi pelanggan Anda:
- Tetap terinformasi dengan umpan balik pelanggan terbaru dan penggunaan produk dengan pembaruan data secara real-time. Hal ini meningkatkan akurasi prediksi churn Anda
- Menyimpan berbagai macam data pelanggan, termasuk informasi kontak, riwayat pembelian, interaksi dukungan, dan umpan balik menggunakan15+ tampilan ClickUp. Hal ini memberikan pandangan yang komprehensif tentang keterlibatan pelanggan, sehingga memudahkan untuk mengidentifikasi indikator churn yang potensial
- Sesuaikan proses pengumpulan data Anda denganAPI ClickUp. Hal ini juga memungkinkan Anda untuk membangun otomatisasi khusus bisnis untuk mengurangi beban pengumpulan data secara manual
- Mengintegrasikan lebih dari 1.000+ alat untuk memastikan pandangan yang konsisten tentang interaksi pelanggan di semua platform. Selain itu, integrasikan beberapa perangkat lunak pemodelan prediktif untuk meningkatkan keandalan prediksi churn Anda
- GunakanBidang Khusus ClickUp dan status untuk memvisualisasikan probabilitas churn. Sebagai contoh, Anda bisa menambahkan bidang data yang sudah dirancang sebelumnya yang disebut "Kesehatan Pelanggan," yang bisa berkisar dari sangat baik hingga risiko churn
Selain ClickUp CRM, fitur sumber data lain yang efektif untuk data dukungan pelanggan pada platform ini adalah Layanan Pelanggan ClickUp .
berdayakan tim layanan pelanggan untuk menawarkan resolusi berkualitas lebih cepat menggunakan Manajemen Layanan Pelanggan ClickUp
Layanan Pelanggan ClickUp membantu membangun hubungan baik, memvisualisasikan umpan balik, dan mendorong kepuasan pelanggan. Ini juga merupakan sumber data yang ideal untuk mengukur bagaimana umpan balik pelanggan Anda dan membuat pengumpulan data pelanggan menjadi mudah.
Berikut adalah tiga fitur dari perangkat lunak ini untuk menjelaskan potensinya:
- **Mengumpulkan dan mengatur umpan balik dari berbagai saluran, termasuk survei, catatan tiket dukungan internal, dan, dengan integrasi yang tepat, bahkan interaksi media sosial
- Menganalisis umpan balik pelanggan mengumpulkan data dan mengidentifikasi tren, pola, dan korelasi dengan berbagai macam visualisasi
- Mengintegrasikan platform dengan model prediksi churn Anda untuk transfer data tanpa hambatan
- Tangani masalah Anda*layanan pelanggan tugas secara efisien denganPrioritas Tugas ClickUp Selain itu, ClickUp juga menawarkan templat khusus untuk membantu membangun proses untuk melacak dan mengatur wawasan pelanggan untuk model prediksi churn Anda.
Template Survei Kepuasan Pelanggan ClickUp
Templat Survei Kepuasan Pelanggan
Kepuasan adalah faktor penentu dalam churn, dan Templat Survei Kepuasan Pelanggan ClickUp adalah kerangka kerja penilaian yang bisa Anda gunakan untuk memvisualisasikannya.
Berikut adalah beberapa fitur utama yang membuatnya harus dimiliki saat mengumpulkan data untuk model prediksi churn Anda:
- Memperlancar proses pembuatan survei dengan bidang data yang sudah diisi sebelumnya yang luas dan menarik dari templat ini
- **Sesuaikan kolom data untuk menyertakan pertanyaan yang lebih spesifik, seperti status churn dan saran
- **Kumpulkan dan atur semua tanggapan Anda dalam satu tempat dengan tampilan Hierarki bawaan platform
- Visualisasikan tingkat kepuasan pelanggan dan area untuk perbaikan dengan mudah dengan Tampilan Kustom ClickUp seperti Papan, Daftar, Kalender, dan banyak lagi. Semua ini dapat dengan mudah disesuaikan untuk mencerminkan data apa yang ingin Anda kumpulkan untuk model prediksi churn Anda
š” Kiat Pro: Gunakan Bidang Khusus ClickUp untuk mengkategorikan pelanggan berdasarkan berbagai kriteria, seperti demografi, perilaku pembelian, atau penggunaan produk.
Template Analisis Kebutuhan Pelanggan ClickUp
Templat Analisis Kebutuhan Pelanggan ClickUp
Klik Templat Analisis Kebutuhan Pelanggan adalah kerangka kerja yang telah dirancang sebelumnya yang sempurna untuk mengumpulkan, mengatur, dan menganalisis umpan balik pelanggan.
Berikut adalah fitur-fitur utama dari template ini yang membuatnya ideal untuk mengidentifikasi data pelanggan yang mempengaruhi churn:
- **Mengelompokkan pelanggan berdasarkan faktor yang relevan untuk mengidentifikasi pola yang terkait dengan churn
- Memetakan interaksi pelanggan dengan produk atau layanan Anda untuk mengidentifikasi titik-titik masalah atau area gesekan
- **Tentukan tahapan dalam perjalanan pelanggan di mana churn lebih mungkin terjadi
Dengan templat ini dan sistem CRM ClickUp yang komprehensif, mengumpulkan data pelanggan yang diperlukan dan memprosesnya menjadi lancar.
Langkah 2: Memahami oversampling dan undersampling dalam analisis data
Langkah kedua adalah menghilangkan bias dalam model prediktif Anda.
Kumpulan data sering kali tidak seimbang, dengan lebih banyak pelanggan yang tidak berpindah dibandingkan pelanggan yang berpindah. Hal ini menyebabkan wawasan yang tidak akurat mengenai kepuasan pelanggan secara real-time dan kemungkinan tingkat churn yang akan datang.
Untuk menghilangkan bias yang muncul dari hal ini, ilmuwan data dan analis harus menormalkan kumpulan data. Berikut adalah dua cara untuk melakukannya:
Oversampling
Kita dapat meningkatkan jumlah contoh pelanggan yang di-churn untuk menyeimbangkan kelas. Ada dua metode utama untuk melakukan oversampling:
- Pengambilan sampel secara acak: Metode ini melibatkan penggandaan secara acak titik data pelanggan yang sudah ada
- Synthetic minority oversampling: Metode ini membuat titik data pelanggan churned yang baru dan sintetis berdasarkan titik data yang sudah ada untuk menghindari duplikasi yang berulang
Pengambilan sampel yang kurang
Undersampling berfokus pada menyeimbangkan jumlah contoh pada pelanggan yang tidak melakukan churn. Karena metode ini berisiko kehilangan data yang berharga, metode ini tidak sesuai dengan kumpulan data pelanggan yang lebih kecil.
Berikut adalah tiga metode undersampling:
- Pengambilan sampel secara acak: Secara acak menghapus instance dari kelas mayoritas
- Tautan Tomek: Ini melibatkan identifikasi dan penghapusan instance yang serupa
- Pengambilan sampel berbasis kelompok: Di sini, Anda mengelompokkan pelanggan yang tidak bergejolak berdasarkan kemiripannya dan menghapus pelanggan dari kelompok yang paling umum. Hal ini akan mempertahankan kumpulan pelanggan yang tidak berpindah sambil mengurangi jumlah keseluruhan mereka
Dengan menghilangkan bias, kita mulai mengkodekan variabel.
Langkah 3: Mengkodekan variabel kategorikal
Sebagian besar algoritma pembelajaran mesin bekerja dengan data numerik. Namun, banyak variabel dataset dunia nyata dalam bentuk teks atau label. Variabel-variabel ini disebut sebagai variabel kategorikal.
Karena teks dan label tidak kompatibel dengan algoritme, kita harus mengkodekannya dalam format numerik.
Berikut ini adalah dua metode pengkodean:
1. Pengkodean satu kali panas
Berikut ini adalah langkah-langkah untuk penyandian satu-panas:
- Buat kolom biner baru untuk setiap kategori dalam variabel kategorikal
- Setiap baris akan memiliki angka 1 pada kolom yang sesuai dengan kategorinya dan angka 0 pada kolom lainnya
Contoh:
- Bidang data: "JenisLangganan"
- Kategori: "Dasar", "Standar", dan "Premium"
hasil:* * Hasil
Hasil yang dikodekan adalah tiga kolom baru:
- JenisLangganan_Dasar
- JenisLangganan_Standar
- JenisLangganan_Premium
Berdasarkan data pelanggan, kolom-kolom ini akan diberi nilai 1 atau 0.
2. Pengkodean label
Teknik ini melibatkan pemberian nilai numerik unik untuk setiap kategori dalam variabel kategorikal. Teknik ini paling cocok untuk kategori dengan urutan alami, seperti "Rendah", "Sedang", dan "Tinggi"
Contoh:
- Bidang data: Kepuasan Pelanggan
- Kategori: 'Sangat Tidak Puas,' 'Tidak Puas,' 'Netral,' 'Puas,' dan 'Sangat Puas'
hasil:* **Hasil
Pengkodean label akan memberikan nilai 1, 2, 3, 4, dan 5 untuk setiap kategori.
Glosarium prediksi churn
Overfitting dalam prediksi churn terjadi ketika sebuah model mempelajari data pelatihan dengan terlalu baik, menghafal noise dan kebiasaan daripada menangkap pola yang mendasarinya. Hal ini menyebabkan model yang berkinerja sangat baik pada data pelatihan tetapi berjuang untuk menggeneralisasi data baru yang tidak terlihat. Dalam prediksi churn, ini berarti model dapat secara akurat memprediksi churn untuk pelanggan dalam set pelatihan tetapi gagal mengidentifikasi dengan benar pelanggan yang kemungkinan besar akan melakukan churn di masa depan.
Regularization adalah teknik yang mencegah model churn untuk memberikan bobot yang berlebihan pada fitur individu, yang dapat menyebabkan overfitting. Pada intinya, regularisasi membantu model untuk menggeneralisasi dengan lebih baik pada data baru yang tidak terlihat dengan berfokus pada fitur yang paling penting dan menghindari ketergantungan yang berlebihan pada satu fitur saja.
Langkah 4: Membangun model prediksi
Kami melatih algoritma machine learning pada data yang telah Anda siapkan untuk membuat model yang dapat memprediksi perpindahan pelanggan pada tahap ini.
Berikut adalah empat bagian dalam membangun model prediksi Anda:
Memilih algoritma yang tepat
Sifat data dan masalah menentukan algoritma yang Anda pilih. Pada bagian sebelumnya, kita telah membahas beberapa algoritma pembelajaran mesin yang paling cocok untuk prediksi churn.
Melatih model
Setelah Anda memilih algoritme, Anda akan melatihnya menggunakan set data yang telah Anda siapkan. Hal ini melibatkan memberi makan model fitur (variabel independen) dan variabel target yang sesuai (status churn). Model akan belajar mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data yang dapat memprediksi churn.
Penyesuaian model
Meskipun Anda mungkin telah melatih model, Anda juga harus memastikan bahwa model tersebut siap untuk digunakan. Pendekatan terbaik untuk penyetelan model adalah eksperimen.
Untuk mengoptimalkan kinerja model, Anda mungkin perlu bereksperimen dengan pengaturan yang berbeda dalam algoritme. Proses ini dikenal sebagai hyperparameter atau penyetelan model.
Berikut adalah beberapa contoh pengaturan ini dalam model churn prediktif:
- Regularisasi: Mengontrol kompleksitas model untuk mencegah overfitting
- Pengaturan L1: Mengidentifikasi fitur yang paling penting
- Regularization L2: Mengurangi besarnya koefisien, mencegah overfitting
- Laju pembelajaran: Menentukan ukuran langkah yang diambil selama proses pelatihan
- Jumlah pohon: Mengontrol jumlah pohon keputusan dalam hutan acak atau ansambel penambah gradien
Berikut adalah beberapa algoritme dan teknik untuk menemukan kombinasi terbaik:
- Pencarian kisi: Mencoba semua kombinasi hiperparameter dalam kisi yang ditentukan
- Pengoptimalan Bayesian: Menggunakan model pembelajaran mesin probabilistik untuk mengeksplorasi pengaturan algoritme
Visualisasi
Setelah model Anda dilatih dan disetel, Anda harus memvisualisasikan kinerja dan wawasannya.
Dasbor terpadu dapat memberikan gambaran interaktif mengenai prediksi model, metrik utama, dan kepentingan fitur. Hal ini memungkinkan para pemangku kepentingan untuk memahami perilaku model dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan. Hal ini juga memainkan peran penting dalam membuat keputusan yang tepat berdasarkan prediksi.
integrasikan model prediksi Anda dengan mudah, visualisasikan wawasan Anda dengan mudah, dan langsung bagikan temuan Anda dengan Dasbor ClickUp Dasbor ClickUp mempercepat dan menyederhanakan cara bisnis mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan mengomunikasikan temuannya.
Inilah yang bisa Anda lakukan dengan Dasbor ClickUp:
- Melacak tingkat churn,siklus hidup pelanggandan indikator relevan lainnya dengan antarmuka yang mudah digunakan dari alat ini
- Pantau model prediksi terbaru dengan pembaruan real-time dari Dasbor ClickUp
- Sesuaikan visualisasi Anda dengan diagram lingkaran, grafik tren prediktif, dan kotak teks yang mencolok untuk mencerminkan pertumbuhan bisnis Anda. Hal ini dapat dengan mudah diadaptasi untuk mencerminkan daftar terbaru pelanggan yang dipertahankan atau bahkan rasio pelanggan berdasarkan kategori, kesehatan hubungan, dan demografi
- Ubah dan delegasikan wawasan apa pun ke dalam tugas dengan manajemen tugas bawaan. Ini sangat cocok untuk membuat dan melaksanakan proyek untukmeningkatkan retensi klien dan mengurangi churn
Baca juga: 10 Strategi Akuisisi Pelanggan untuk Mendorong Pertumbuhan Bisnis
Langkah 5: Mengevaluasi model prediksi churn pelanggan
Berikut adalah beberapa metode evaluasi yang ideal untuk model prediksi churn:
- Metode penundaan: Pendekatan ini membagi dataset ke dalam kumpulan pelatihan dan pengujian. Latih model pada kumpulan pelatihan dan evaluasi kinerjanya pada kumpulan pengujian
- Validasi silang K-lipatan: Membagi set data menjadi k lipatan yang sama. Latih model sebanyak k kali, dengan menggunakan k-1 folds untuk pelatihan dan satu folds untuk pengujian. Hal ini membantu mengurangi overfitting
- Validasi silang terstratifikasi: Memastikan setiap lipatan berisi proporsi yang representatif dari pelanggan yang melakukan churning dan yang tidak melakukan churning, yang signifikan untuk set data yang tidak seimbang
Saat Anda mengevaluasi model prediksi churn, Anda juga harus melacak perkembangannya. Berikut adalah beberapa metrik utama yang perlu diingat:
- Akurasi: Berapa banyak prediksi yang benar yang dibuat?
- Ketepatan: Berapa banyak prediksi positif yang menghasilkan hasil yang positif?
- Recall: Berapa banyak hasil positif yang diprediksi secara akurat?
- Skor-F1: Rata-rata harmonis dari presisi dan recall, memberikan metrik yang seimbang
Mengingat langkah tersebut akan terus berlanjut sebagai aktivitas rutin untuk menjaga model tetap relevan dan bebas dari kesalahan, maka mengotomatisasi langkah tersebut sangat penting untuk menghemat waktu dan sumber daya.
mengintegrasikan, mengotomatisasi, dan mengelola wawasan prediksi churn Anda dengan ClickUp Brain
Ubah cara Anda membangun dan mengembangkan model prediksi churn Anda dengan ClickUp Brain -alat bantu AI yang ampuh untuk menghemat waktu dan upaya Anda. Alat ini dirancang untuk menyederhanakan apa pun yang Anda butuhkan, mulai dari wawasan hingga otomatisasi.
Berikut adalah beberapa fitur yang menunjukkan bagaimana Brain mendorong produktivitas dan efisiensi:
- **Hasilkan laporan kemajuan secara instan dengan rangkuman proyek yang didukung oleh AI. ClickUp Brain menganalisis data proyek Anda dan membuat laporan yang komprehensif hanya dalam beberapa klik
- **Mengotomatiskan tugas persiapan data dengan algoritme dan teknik canggih Brain. Ini akan mempercepat tugas-tugas persiapan data Anda mulai dari pengumpulan hingga pembersihan tanpa mengorbankan kualitas
- **Mengintegrasikannya dengan model prediktif Anda untuk mengotomatiskan prediksi. ClickUp Brain juga dilengkapi dengan ClickUp CRM dan Dasbor untuk menyederhanakan pengumpulan dan visualisasi data
š” Tip Pro: Integrasikan basis pengetahuan Anda dengan ClickUp Brain, memungkinkan tim dukungan pelanggan Anda untuk memberikan jawaban yang cepat dan akurat untuk pertanyaan pelanggan, menyederhanakan komunikasi pelanggan proses.
Mengurangi Tingkat Churn dan Mengamankan Kontinuitas dengan ClickUp
Memiliki informasi mengenai pelanggan yang tidak puas atau cenderung berhenti menggunakan layanan Anda merupakan keuntungan tersendiri. Meskipun demikian, model prediksi churn tidak hanya memperbaiki masalah potensial seperti kehilangan pelanggan; model ini juga membantu Anda meningkatkan layanan pelanggan .
Hal ini berarti keberlangsungan bisnis dan kepuasan pelanggan.
Dengan langkah-langkah dan praktik komprehensif yang telah kami sediakan, Anda tinggal selangkah lagi menuju model prediksi churn. Yang tersisa hanyalah memanfaatkan kekuatan AI dan ilmu data yang disediakan ClickUp dengan CRM, layanan pelanggan, templat, dan banyak lagi.
Jadi, daftar ke ClickUp hari ini untuk menekan tingkat churn rate Anda dan membangun hubungan pelanggan yang langgeng!