Come costruire un modello di previsione di abbandono: Una guida completa

Con l'espansione dei settori e l'ingresso di nuovi concorrenti nel mercato, diventa sempre più difficile soddisfare le richieste dei clienti. L'aumento della concorrenza può portare alla rinuncia dei clienti, con le piccole e medie imprese (PMI) che riportano percentuali di 10-15% .

Che siate un manager dell'esito positivo o un professionista del marketing del ciclo di vita, i modelli di previsione dell'abbandono possono rivoluzionare il modo in cui identificate e affrontate l'abbandono dei clienti. L'implementazione efficace di questa soluzione tecnologica richiede una profonda conoscenza delle applicazioni CRM e dell'analisi dei dati.

Questa guida approfondita vi spiegherà tutto quello che c'è da sapere sulla costruzione di un modello di previsione dell'abbandono efficace.

**Che cos'è il modello di previsione dell'abbandono?

Un modello di previsione dell'abbandono è un modello statistico o di apprendimento automatico che analizza i dati dei clienti. Il suo scopo è quello di generare intuizioni per prevedere la probabilità che un cliente interrompa la propria relazione con un'azienda.

Ecco i tipi di abbandono:

• Cascata contrattuale: quando un cliente termina la sua relazione con un'azienda alla fine di un contratto o di un periodo di sottoscrizione
• Cessione volontaria: Si verifica quando un cliente sceglie di abbandonare un'azienda prima della scadenza del contratto

Entrambe le tipologie si basano principalmente sull'insoddisfazione o sulla ricerca di un'alternativa migliore.

Ecco alcuni motivi per cui anticipare il churn dei clienti è fondamentale per le aziende:

• Focalizza le strategie di fidelizzazione: Identificando i clienti a rischio, le aziende possono personalizzare i loro lavori richiesti per rispondere alle loro esigenze specifiche e prevenire il churn
• Miglioral'esperienza del cliente**La previsione di abbandono aiuta le aziende a capire le ragioni che stanno alla base dell'abbandono dei clienti. Questo apre la possibilità di migliorare i prodotti, i servizi e il supporto clienti
• Riduce la perdita di fatturato: I costi di acquisizione dei clienti sonocinque volte superiori di quelli di fidelizzazione. Prevedere il churn e agire di conseguenza riduce significativamente la perdita di fatturato e migliora la redditività
• **Ottimizza i lavori richiesti dal marketing: i modelli di previsione della rinuncia possono aiutare le aziende ad allocare le risorse di marketing in modo più efficace, concentrandosi sul mantenimento dei clienti di valore
• **Migliora le decisioni basate sui dati: il modello rivela informazioni sul comportamento dei clienti, come la frequenza con cui interagiscono con il prodotto o il servizio (ad esempio, la frequenza di utilizzo, gli accessi). Questo aspetto ha un ruolo fondamentale nel prendere decisioni migliori, basate sui dati, in merito alla gestione dei clienti

Capire cosa alimenta la previsione di abbandono

La scienza dei dati è il fulcro della previsione di abbandono. Aiuta le aziende a utilizzare metodi, processi, algoritmi e sistemi scientifici per analizzare e risolvere le complessità legate alla retention.

Sebbene questo dipinga un quadro del modo in cui la scienza dei dati guida la previsione dell'abbandono, aggiungiamo un po' di colore. Ecco come la scienza dei dati guida la previsione dell'abbandono:

• Acquisizione di dati: Raccoglie i dati rilevanti dei clienti da diverse fonti e ne garantisce l'accuratezza e l'affidabilità, fornendo una solida base per l'analisi
• Scoperta di modelli: Scopre modelli, tendenze e correlazioni nascoste che segnalano il potenziale abbandono dei clienti esaminando meticolosamente i dati
• **Migliora la capacità predittiva dei modelli di abbandono creando o trasformando funzionalità/funzione. La scienza dei dati cattura anche le sfumature del comportamento dei clienti, adattando i dati e le funzionalità/funzione all'applicazione

**Leggi anche I 10 migliori software di analisi predittiva per prendere decisioni guidate dai dati

Preelaborazione dei dati: La base della qualità e dell'accuratezza

Ogni secondo, le informazioni sono costantemente inondate dallo spazio digitale. Le aziende hanno bisogno di dati di qualità per ottenere le informazioni più rilevanti.

La preelaborazione dei dati è l'elemento della scienza dei dati che raccoglie e filtra volumi così elevati di dati di churn prediction. Ecco due elementi chiave della preelaborazione dei dati nella previsione degli abbandoni.

La raccolta dei dati è il primo passaggio. Si tratta di raccogliere informazioni sui clienti, registri di fatturazione, risposte a sondaggi e dati di mercato. segue la pulizia dei dati, che garantisce l'accuratezza dei dati identificando e correggendo errori e incongruenze. Per istanza, è possibile estrarre i dati dal proprio CRM, ma la fase di pulizia dei dati aiuterà a individuare eventuali voci duplicate o informazioni mancanti all'interno dei set di dati.

Analisi dei dati: Driver dei modelli di previsione degli abbandoni

L'analisi dei dati consiste nell'esaminare i dati raccolti e convertirli in informazioni utili per l'azienda. Questo elemento di scienza dei dati informa i vostri stakeholder, orienta la fidelizzazione dei clienti strategie e influenza le decisioni critiche.

Ecco come l'analisi dei dati guida la previsione della rinuncia:

• Identifica pattern, relazioni e tendenze per rivelare informazioni sul comportamento dei clienti. Inoltre, fa luce sullo stato di avanzamento delle strategie aziendali
• Comunica le intuizioni attraverso rappresentazioni visive per rendere i dati intricati di facile comprensione. L'uso di grafici, diagrammi e dashboard assicura anche che le intuizioni siano attuabili
• Rivela le relazioni tra i fattori che influenzano l'abbandono dei clienti con l'aiuto dell'analisi statistica

Leggi anche: Usare i dati analitici dei prodotti per potenziare l'esito positivo dei clienti e le strategie di marketing

Apprendimento automatico: Il pilastro del potere predittivo

L'apprendimento automatico si concentra sullo sviluppo di algoritmi che imparano dai dati e migliorano le loro prestazioni nel tempo. Ecco come l'apprendimento automatico svolge un ruolo nella previsione accurata degli abbandoni:

• Migliora l'accuratezza della previsione grazie all'apprendimento continuo di nuovi dati. Questo aiuta a perfezionare i modelli di previsione degli abbandoni per mantenerli accurati nonostante i cambiamenti nelle esigenze dei clienti
• Ottimizza l'allocazione delle risorse identificando i clienti ad alto rischio di abbandono e concentrando i lavori richiesti per la retention su questi individui
• Rileva sottili cambiamenti nel comportamento dei clienti che possono indicare un aumento del rischio di abbandono. Ciò rafforza la capacità di un modello di previsione di abbandono di facilitare passaggi proattivi per affrontare il problema

Tenendo presente questo impatto, ecco i due moduli più diffusi di apprendimento automatico:

• **Questo algoritmo esamina i dati di diverse variabili utilizzando un approccio di analisi statistica. Valuta quindi la probabilità di abbandono da parte dei personalizzati e fornisce risultati in formato "sì" o "no". È molto efficace per le aziende che si occupano di prodotti e servizi come le telecomunicazioni, le banche e la vendita al dettaglio
• **Questo modello costruisce una rappresentazione visiva delle decisioni e dei loro potenziali risultati per classificare i clienti in segmenti più granulari. Gli alberi decisionali consentono alle aziende di adattare le strategie ai singoli clienti o a gruppi specifici. Un algoritmo correlato, Random Forests, impiega più alberi decisionali per migliorare l'accuratezza e gestire efficacemente insiemi di dati complessi

Come costruire un modello di previsione di abbandono: Una spiegazione passo dopo passo

Ecco una descrizione passo per passo della costruzione di un modello di previsione di abbandono.

Passo 1: raccolta e revisione dei dati

Il primo passaggio consiste nell'ottenere dati di qualità, un processo diviso in due parti.

Identificare le origini dati rilevanti

Determinare quali fonti contengono informazioni relative al churn dei clienti, come i dati demografici, i dati storici dei clienti, la cronologia degli acquisti, i modelli di utilizzo e le interazioni con il supporto clienti.

Ecco le origini dati più efficaci su cui concentrarsi:

• Sistemi CRM: Sfruttate questi sistemi che memorizzano una grande quantità di informazioni sui clienti, come dati storici, dati demografici, cronologia degli acquisti e interazioni con il supporto clienti
• Sondaggi: Utilizzate il feedback diretto dei clienti per ottenere informazioni sulla loro soddisfazione e sui motivi di abbandono
• Analisi di siti web e app: Monitoraggio del comportamento degli utenti per identificare le tendenze e i potenziali problemi che possono portare alla rinuncia
• **Monitoraggio dei social media: analizzare le conversazioni online per valutare il sentiment dei clienti e identificare potenziali problemi
• Registri dell'assistenza clienti: Incollare le interazioni passate con i clienti e i ticket di supporto per capire le loro preoccupazioni e identificare i punti dolenti comuni

Raccolta e pulizia dei dati

Raccogliere i dati necessari dalle origini dati selezionate e garantirne la qualità pulendoli e pre-elaborandoli per rimuovere incongruenze, valori mancanti e anomalie.

Ecco alcuni esempi di dati relativi alla corna:

• Demografia dei clienti: Età, sesso, posizione, ecc.
• **Storia degli acquisti: frequenza, frequenza e valore monetario degli acquisti
• Metriche di coinvolgimento: Visite al sito web, utilizzo dell'app, interazioni con il supporto clienti
• Stato di abbandono: Se il cliente ha smesso di utilizzare i vostri servizi

L'elaborazione dei dati è un passaggio cruciale ma esteso per lo sviluppo di un modello efficace di previsione degli abbandoni. Con la pressione di accuratezza e struttura, lo strumento giusto può ridurre i tempi di elaborazione e le risorse.

Le funzionalità/funzione versatili di ClickUp sono perfette in questo caso. Sebbene sia stato progettato principalmente per la gestione delle attività e la collaborazione di progetto, potenzia immediatamente le fasi di raccolta, analisi e modellazione dei dati del vostro progetto di churn prediction

Grazie a modelli e soluzioni pronte all'uso, ClickUp aiuta il team a semplificare tutte le attività operative. Per istanza, ClickUp CRM gestisce senza soluzione di continuità tutte le transazioni dei clienti, dalla memorizzazione delle informazioni di contatto al monitoraggio della cronologia degli acquisti.

/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/08/ClickUp-CRM-Solution.png Soluzione ClickUp CRM /$$$img/

gestisci tutti i dati dei clienti in un unico luogo per migliorare la comunicazione con i clienti con la soluzione ClickUp CRM_

Ecco alcune funzionalità/funzione chiave di ClickUp CRM che rafforzano la qualità dei dati relativi alla clientela e i lavori richiesti per la fidelizzazione:

• Rimanete aggiornati sugli ultimi feedback dei clienti e sull'utilizzo dei prodotti grazie all'aggiornamento dei dati in tempo reale. Questo migliora l'accuratezza delle previsioni di abbandono dei clienti
• Memorizzazione di un intervallo di dati dei clienti, comprese le informazioni di contatto, la cronologia degli acquisti, le interazioni con il supporto clienti e i feedback, utilizzando i seguenti strumentiLe oltre 15 visualizzazioni di ClickUp. Questo fornisce una visualizzazione completa del coinvolgimento dei clienti, facilitando l'identificazione di potenziali indicatori di abbandono
• Personalizzate il vostro processo di raccolta dei dati conAPI di ClickUp. Ciò consente anche di creare automazioni specifiche per l'azienda per ridurre l'onere della raccolta manuale dei dati
• Integrazione di oltre 1.000 strumenti per garantire una visualizzazione coerente delle interazioni con i clienti su tutte le piattaforme. Inoltre, integra diversi software di modellazione predittiva per migliorare l'affidabilità delle previsioni di abbandono
• UtilizzoI campi personalizzati di ClickUp e gli stati per visualizzare la probabilità di abbandono. Per istanza, è possibile aggiungere un campo personalizzato chiamato "Salute del cliente", che può variare da eccellente a a rischio di abbandono

Oltre a ClickUp CRM, un'altra funzionalità/funzione efficace per i dati relativi al supporto clienti su questa piattaforma è ClickUp Servizio Clienti .

/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/06/image-405.png Modello di gestione del servizio clienti di ClickUp /$$$img/

i team del servizio clienti sono in grado di offrire risoluzioni di qualità in modo più rapido grazie alla gestione del servizio clienti di ClickUp

Il servizio clienti di ClickUp aiuta a creare un rapporto, a visualizzare i feedback e a rendere i clienti più soddisfatti. È anche l'origine dati ideale per valutare il feedback dei clienti e rendere semplice la raccolta dei dati dei clienti.

Ecco tre funzionalità/funzione di questo software che ne illustrano le potenzialità:

• Raccogliere e organizzare il feedback da vari canali, compresi i sondaggi, i registri dei ticket di supporto integrati e, con le giuste integrazioni, anche le interazioni con i social media
• Analizzare il feedback dei clienti dati e identificare tendenze, schemi e correlazioni con un intervallo esteso di visualizzazioni
• Integrare la piattaforma con il vostro modello di previsione degli abbandoni per un trasferimento dei dati senza soluzione di continuità
• Rivolgetevi al vostroservizio clienti attività in modo efficiente conPriorità delle attività di ClickUp Oltre a questi, ClickUp offre anche modelli personalizzati per aiutare a costruire processi per monitorare e organizzare le informazioni sui clienti per il vostro modello di previsione degli abbandoni.

Modello di sondaggio sulla soddisfazione del cliente ClickUp

/$$$cta/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/08/Customer-Satisfaction-Survey-Template.png Modello di sondaggio sulla soddisfazione dei clienti https://app.clickup.com/signup?template=t-182148152&department=support&\_gl=1\*1szqqpc\*\_gcl\aw\*R0NMLjE3MjE5MjQ1MDYuRUFJYUlRb2JDaE1Jc3B6ZHlzekNod01WRThTUFoMXlnZcxRUFBWUFTFFZ0pXTlBEX0J3RQ..\*\_gcl_au\*MTYwMTcxOTY4MC4xNzE5OTg0MjkwLjE3MTgwOTk1ODEuMTcyMDE1NjI1OC4xNzIwMTU2MjU5 Scarica questo modello /%cta/

La soddisfazione è un fattore determinante per la rinuncia all'acquisto, e la Modello di sondaggio sulla soddisfazione dei clienti di ClickUp è il quadro di valutazione ideale per visualizzarlo.

Ecco alcune delle principali funzionalità/funzioni che lo rendono indispensabile quando si raccolgono i dati per il modello di previsione del turn over:

• Streamline il processo di creazione del sondaggio con i campi dati precompilati estesi e coinvolgenti del modello
• Campi personalizzati per includere domande più specifiche, come lo stato di abbandono e i suggerimenti
• Raccogliere e organizzare tutte le risposte in un unico spazio grazie alla visualizzazione a gerarchia integrata nella piattaforma
• Visualizzare i livelli di soddisfazione dei clienti e le aree di miglioramento senza sforzo con le viste personalizzate di ClickUp, come Bacheca, Elenco, Calendario e altre ancora. Queste sono facilmente personalizzate per rispecchiare i dati che desiderate raccogliere per il vostro modello di previsione del tasso di abbandono

Suggerimento: Utilizzate i campi personalizzati di ClickUp per classificare i clienti in base a vari criteri, come i dati demografici, il comportamento di acquisto o l'utilizzo del prodotto.

Modello di analisi dei bisogni dei clienti ClickUp

/$$$cta/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2023/10/ClickUp-Customer-Needs-Analysis-Template.png Modello di analisi dei bisogni del cliente di ClickUp https://app.clickup.com/signup?template=t-2x1yvcz&department=support&\_gl=1\*h30idk\*\_gcl_aw\*R0NMLjE3MjE5MjQ1MDYuRUFJYUlRb2JDaE1Jc3B6ZHlzekNod01WRWTUFoMXlnZcxRUFBUFTQUFFZ0pXTlBEX0J3RQ..\*\_gcl_au\*MTYwMTcxOTY4MC4xNzE5OTg0MjkwLjE3MTgwOTk1ODEuMTcyMDE1NjI1OC4xNzIwMTU2MjU5 Scarica questo modello /%cta/ Modello di analisi dei bisogni del cliente ClickUp è il quadro perfetto e predefinito per raccogliere, organizzare e analizzare il feedback dei clienti.

Ecco le funzionalità/funzione chiave di questo modello, che lo rendono ideale per identificare i dati dei clienti che influenzano la rinuncia all'acquisto:

• Raggruppare i clienti in base a fattori rilevanti per identificare gli schemi associati all'abbandono
• Mappare le interazioni dei clienti con il vostro prodotto o servizio per identificare i punti dolenti o le aree di attrito
• Individuare le fasi del percorso del cliente in cui è più probabile che si verifichi un abbandono

Grazie a questi modelli e ai sistemi CRM completi di ClickUp, la raccolta e l'elaborazione dei dati dei clienti diventano un gioco da ragazzi.

Passaggio 2: capire il sovracampionamento e il sottocampionamento nell'analisi dei dati

Il secondo passaggio consiste nell'eliminare i pregiudizi dal modello predittivo.

I dataset sono spesso sbilanciati, con un numero maggiore di clienti che non sono stati contattati rispetto a quelli che sono stati contattati. Questo porta a intuizioni imprecise sulla soddisfazione dei clienti in tempo reale e sulla probabilità di un prossimo tasso di abbandono.

Per eliminare le distorsioni che ne derivano, i data scientist e gli analisti devono normalizzare il set di dati. Da fare in due modi:

Sovracampionamento

Possiamo aumentare il numero di istanze di clienti che hanno abbandonato il mercato per bilanciare le classi. Esistono due metodi principali per il sovracampionamento:

• Campionamento casuale: Questo metodo consiste nel duplicare in modo casuale i punti dati dei clienti abbandonati esistenti
• Sovracampionamento sintetico di minoranza: questo metodo crea nuovi punti di dati sintetici sui clienti che hanno abbandonato la scuola, basandosi su quelli esistenti, per evitare duplicazioni ripetute

Sovracampionamento

Il sottocampionamento si concentra sul bilanciamento del numero di istanze nei clienti non cancellati. Poiché rischia di perdere dati preziosi, è incompatibile con pool di dati personalizzati più piccoli.

Ecco tre metodi di sottocampionamento:

• Sottocampionamento casuale: Rimuove in modo casuale le istanze dalla classe maggioritaria
• Collegamento di Tomek: comporta l'identificazione e la rimozione di istanze simili
• Sottocampionamento basato su cluster: In questo caso, si raggruppano i clienti non ricaricati in base alla loro somiglianza e si rimuovono i clienti dai gruppi più comuni. In questo modo si mantiene un insieme eterogeneo di clienti non ricorretti, riducendo al contempo il loro numero complessivo

Una volta rimosse le distorsioni, iniziamo a codificare le variabili.

Passaggio 3: codifica delle variabili categoriche

La maggior parte degli algoritmi di apprendimento automatico lavora con dati numerici. Tuttavia, molte variabili del mondo reale sono costituite da moduli di testo o etichette. Queste sono definite variabili categoriche.

Poiché testi ed etichette sono incompatibili con gli algoritmi, dobbiamo codificarle in formati numerici.

Ecco i due metodi di codifica:

1. Codifica a caldo

Ecco i passaggi per la codifica one-hot:

• Creare una nuova colonna binaria per ogni categoria all'interno di una variabile categorica
• Ogni riga avrà un 1 nella colonna corrispondente alla sua categoria e degli 0 nelle altre

**Esempio

• Campo dati: "Tipo di abbonamento"
• Categorie: "Basic", "Standard" e "Premium"

Risultato:

I risultati codificati sono tre nuove colonne:

• SubscriptionType_Basic
• Tipo di abbonamento_Standard
• AbbonamentoTipo_Premium

In base ai dati del cliente, a queste colonne verrà assegnato un valore di 1 o 0.

2. Codifica dell'etichetta

Questa tecnica prevede l'assegnazione di un valore numerico unico a ciascuna categoria all'interno di una variabile categorica. È più adatta alle categorie con un ordine naturale, come "Basso", "Medio" e "Alto"

Esempio:

• Campo dati: Soddisfazione del cliente
• Categorie: "Molto insoddisfatto", "Insoddisfatto", "Neutro", "Soddisfatto" e "Molto soddisfatto"

Risultato:

La codifica delle etichette assegnerà i valori 1, 2, 3, 4 e 5 a ciascuna categoria.

Glossario della previsione di svolta

L'overfitting nella previsione degli abbandoni si verifica quando un modello apprende troppo bene i dati di addestramento, memorizzando il rumore e le stranezze piuttosto che catturare i modelli sottostanti. Questo porta a un modello che ha prestazioni eccezionali sui dati di addestramento, ma che fatica a generalizzarsi a nuovi dati non visti. Nella predizione degli abbandoni, questo significa che il modello può prevedere con precisione l'abbandono dei clienti nell'insieme di dati di formazione, ma non riesce a identificare correttamente i clienti che probabilmente abbandoneranno in futuro.

La regolarizzazione è una tecnica che scoraggia l'assegnazione di pesi eccessivi alle singole funzionalità/funzione da parte del modello di churn, il che può portare a un overfitting. In sostanza, la regolarizzazione aiuta il modello a generalizzarsi meglio a dati nuovi e non visti, concentrandosi sulle caratteristiche più importanti ed evitando di fare eccessivo affidamento su una singola funzionalità/funzione.

Passaggio 4: costruzione del modello di previsione

In questa fase addestriamo un algoritmo di apprendimento automatico sui dati preparati per creare un modello di previsione dell'abbandono dei clienti.

Ecco le quattro parti della costruzione del modello di previsione:

Scegliere l'algoritmo giusto

La natura dei dati e del problema determinano l'algoritmo da selezionare. Nelle sezioni precedenti abbiamo esaminato alcuni algoritmi di apprendimento automatico più adatti per la previsione degli abbandoni.

Addestramento del modello

Una volta scelto un algoritmo, lo si addestra utilizzando il set di dati preparato. Ciò comporta l'alimentazione del modello con le funzionalità/funzione (variabili indipendenti) e la corrispondente variabile di traguardo (stato di abbandono). Il modello impara a identificare le relazioni e gli schemi nei dati che possono predire l'abbandono.

Sintonizzazione del modello

Sebbene il modello sia stato addestrato, è necessario assicurarsi che sia pronto per la consegna. L'approccio migliore per la messa a punto del modello è la sperimentazione.

Per ottimizzare le prestazioni del modello, potrebbe essere necessario sperimentare diverse impostazioni all'interno dell'algoritmo. Questo processo è noto come iperparametro o messa a punto del modello.

Ecco alcuni esempi di impostazioni nei modelli predittivi di churn:

• Regolarizzazione: Controlla la complessità del modello per evitare l'overfitting
  • Regolarizzazione L1: Identifica le funzionalità/funzione più essenziali
  • Regolarizzazione L2: Riduce l'entità dei coefficienti, evitando l'overfitting
• Tasso di apprendimento: Determina la dimensione del passaggio durante il processo di addestramento
• Numero di alberi: Controlla il numero di alberi decisionali in una foresta casuale o in un ensemble di gradient-boosting

Ecco alcuni algoritmi e tecniche per trovare la combinazione migliore:

• Ricerca a griglia: Prova tutte le combinazioni di iperparametri all'interno di una griglia specificata
• Ottimizzazione bayesiana: Utilizza un modello di apprendimento automatico probabilistico per esplorare le impostazioni dell'algoritmo

Visualizzazione

Una volta che il modello è stato addestrato e messo a punto, è necessario visualizzarne le prestazioni e le intuizioni.

Un dashboard integrato può fornire una panoramica interattiva delle previsioni del modello, delle metriche chiave e dell'importanza delle funzionalità/funzione. Ciò consente agli stakeholder di comprendere il comportamento del modello e di identificare le aree di miglioramento. Ha inoltre un ruolo fondamentale nel prendere decisioni informate sulla base delle previsioni.

/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/09/image-70.png ClickUp Dashboard /$$$img/

integrate senza problemi i vostri modelli di previsione, visualizzate senza sforzo le vostre intuizioni e condividete immediatamente i vostri risultati con ClickUp Dashboards_ ClickUp Dashboard accelera e semplifica il modo in cui un'azienda ricava informazioni utili e comunica i risultati.

Ecco cosa potete fare con ClickUp Dashboard:

• Valutazione dei tassi di abbandono,ciclo di vita del clientee altri indicatori rilevanti grazie all'interfaccia di facile utilizzo dello strumento
• Monitoraggio dei modelli di previsione più recenti grazie agli aggiornamenti in tempo reale di ClickUp Dashboard
• Personalizzate le visualizzazioni con grafici a torta, grafici di tendenza predittivi e caselle di testo d'effetto per riflettere la crescita della vostra azienda. È facile adattarsi per riflettere l'ultimo elenco di clienti fidelizzati o anche il rapporto tra i clienti in base alla categoria, alla salute delle relazioni e ai dati demografici
• Convertire e delegare qualsiasi intuizione in attività con la gestione delle attività integrata. È perfetto per la creazione e l'esecuzione di progetti permigliorare la fidelizzazione dei clienti e ridurre il turn-over

Leggi anche: 10 strategie di acquisizione dei clienti per favorire la crescita aziendale

Passaggio 5: valutazione del modello di previsione dell'abbandono dei clienti

Ecco alcuni metodi di valutazione ideali per il modello di previsione dell'abbandono dei clienti:

• **Questo approccio divide il set di dati in gruppi di addestramento e di test. Si addestra il modello sull'impostazione di addestramento e si valutano le sue prestazioni sull'impostazione di test
• Validazione incrociata k-fold: Divide il set di dati in k fold uguali. Addestrare il modello k volte, utilizzando k-1 pieghe per l'addestramento e una per il test. Questo aiuta a ridurre l'overfitting
• Validazione incrociata stratificata: Assicura che ogni fold contenga una proporzione rappresentativa di clienti che hanno acquistato e di clienti che non hanno acquistato, il che è significativo per i set di dati sbilanciati

Mentre valutate il vostro modello di previsione degli abbandoni, dovete anche monitorare il suo stato. Ecco alcune metriche chiave da tenere a mente:

• Accuratezza: Quante previsioni corrette sono state fatte?
• Precisione: Quante previsioni positive sono risultate in posizioni positive?
• Recall: Quanti risultati positivi sono stati previsti con precisione?
• F1-score: La media armonica di precisione e richiamo, che fornisce una metrica bilanciata

Considerando che questo passaggio continuerà ad essere un'attività di routine per mantenere il modello rilevante e privo di errori, l'automazione è fondamentale per risparmiare tempo e risorse.

/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2023/06/AI-Tools\_PMO-Project-Brief.gif Utilizzo di ClickUp AI per scrivere un brief di progetto /$$$img/

integrare, automatizzare e gestire gli insight di previsione del churn con ClickUp Brain

Trasformate il modo in cui costruite e sviluppate il vostro modello di churn prediction con ClickUp Brain -un potente strumento di IA che consente di risparmiare tempo e lavoro richiesto. È stato progettato per ottimizzare tutto ciò di cui avete bisogno, dalle intuizioni alle automazioni.

Ecco alcune funzionalità/funzione di Brain che favoriscono la produttività e l'efficienza:

• Generare istantaneamente report sullo stato di avanzamento con riepiloghi/riassunti di progetti basati sull'IA. ClickUp Brain analizza i dati del progetto e crea report completi in pochi clic
• Automazione delle attività di preparazione dei dati con gli algoritmi e le tecniche avanzate di Brain. Questo accelera le attività di pre-elaborazione dei dati, dalla raccolta alla pulizia, senza compromettere la qualità
• Integrazione con il vostro modello predittivo per automatizzare le previsioni. ClickUp Brain viene inoltre fornito con ClickUp CRM e dashboard per semplificare la raccolta e la visualizzazione dei dati

💡 Pro Tip: Integrate la vostra base di conoscenze con ClickUp Brain, consentendo al vostro team del supporto clienti di fornire risposte rapide e precise alle domande dei clienti, ottimizzando il vostro lavoro comunicazione con i clienti processi.

Ridurre il tasso di abbandono e garantire la continuità con ClickUp

Avere un avviso su quali sono i clienti insoddisfatti o che probabilmente smetteranno di utilizzare i vostri servizi è un vantaggio non da poco. Detto questo, un modello di previsione del tasso di abbandono non si limita a risolvere problemi potenziali come la perdita di clienti, ma aiuta anche a migliorare il servizio clienti .

Questo si traduce in continuità aziendale e soddisfazione dei clienti.

Con i passaggi e le pratiche complete che vi abbiamo fornito, siete a un passo dal vostro modello di previsione degli abbandoni. Non resta che sfruttare la potenza dell'IA e della scienza dei dati che ClickUp offre con il suo CRM, il servizio clienti, i modelli e altro ancora.

Quindi, iscrivetevi oggi stesso a ClickUp per ridurre il tasso di abbandono e costruire relazioni durature con i clienti!