이탈 예측 모델을 구축하는 방법: 종합 가이드

산업이 확장되고 새로운 경쟁자가 시장에 진입함에 따라 고객의 요구를 회의하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 이러한 경쟁 심화는 고객 이탈로 이어질 수 있으며, 중소기업(SMB)의 고객 이탈률은 다음과 같이 보고되고 있습니다 10~15% .

고객 성공 관리자이든 라이프사이클 마케팅 전문가이든, 이탈 예측 모델은 고객 이탈을 파악하고 해결하는 방법을 혁신적으로 바꿀 수 있습니다. 기술이 집약된 이 솔루션을 효과적으로 구현하려면 CRM 애플리케이션과 데이터 분석에 대한 깊은 이해가 필요합니다.

이 심층 가이드에서는 효과적인 이탈 예측 모델을 구축하기 위해 알아야 할 모든 것을 다룹니다.

이탈 예측 모델이란 무엇인가요?

이탈 예측 모델은 고객 데이터를 분석하는 통계 또는 머신러닝 모델입니다. 고객이 비즈니스와의 관계를 중단할 가능성을 예측하기 위한 인사이트를 생성하는 것을 목표로 합니다

다음은 이탈의 유형입니다:

• 계약상 이탈: 계약 또는 구독 기간이 끝나면 고객이 비즈니스와의 관계를 종료하는 경우입니다

• 자발적 이탈: 고객이 계약이 종료되기 전에 비즈니스를 떠나기로 선택한 경우 발생합니다

이 두 가지 유형 모두 주로 불만족 또는 더 나은 대안을 찾기 때문입니다.

다음은 비즈니스에서 고객 이탈을 예측하는 것이 중요한 몇 가지 이유입니다:

• 유지 전략에 집중: 위험에 처한 고객을 식별함으로써 비즈니스는 특정 요구 사항을 해결하고 이탈을 방지하기 위해 맞춤형 유지 노력을 기울일 수 있습니다
• 개선 고객 경험 : 이탈 예측은 비즈니스가 고객 이탈의 원인을 파악하는 데 도움이 됩니다. 이는 제품, 서비스, 고객 지원을 개선할 수 있는 가능성을 열어줍니다
• 수익 손실 감소: 고객 확보 비용은 다음과 같습니다 5배 이상 고객 유지율보다 높습니다. 이탈을 예측하고 이에 대한 조치를 취하면 매출 손실이 크게 줄어들고 수익성이 향상됩니다
• 마케팅 노력 최적화: 이탈 예측 모델은 비즈니스가 가치가 높은 고객 유지에 집중함으로써 마케팅 리소스를 보다 효과적으로 할당할 수 있도록 지원합니다
• 데이터 기반 의사 결정 개선: 이 모델은 고객이 제품이나 서비스와 상호작용하는 빈도(예: 사용 빈도, 로그인)와 같은 고객 행동에 대한 인사이트를 제공합니다. 이러한 측면은 고객 관리에 대한 더 나은 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다

고객 이탈 예측의 원동력 이해하기

데이터 과학은 이탈 예측의 핵심입니다. 비즈니스에서 과학적 방법, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 사용하여 고객 유지와 관련된 복잡성을 분석하고 해결할 수 있도록 도와줍니다.

지금까지 데이터 과학이 어떻게 이탈 예측을 지원하는지 대략적으로 설명했지만, 여기에 색상을 추가해 보겠습니다. 데이터 과학이 어떻게 이탈 예측을 지원하는지 알아보세요:

• 데이터 수집: 다양한 데이터 소스에서 관련 고객 데이터를 수집하고 정확성과 신뢰성을 보장하여 분석의 탄탄한 토대를 제공합니다
• 패턴 발견: 데이터를 꼼꼼하게 검토하여 잠재적 고객 이탈을 알리는 숨겨진 패턴, 트렌드, 상관관계를 발견합니다
• 엔지니어링 기능: 기능을 생성하거나 변형하여 이탈 모델의 예측력을 향상시킵니다. 데이터 과학은 또한 데이터와 기능을 애플리케이션에 맞게 맞춤화하여 고객 행동의 뉘앙스를 포착합니다

함께 읽기 : 데이터 기반 의사 결정을 위한 상위 10가지 예측 분석 소프트웨어

데이터 전처리: 품질과 정확성의 기초

정보는 매초마다 숫자 스페이스에 끊임없이 넘쳐나고 있습니다. 비즈니스는 가장 관련성 높은 인사이트를 얻기 위해 양질의 데이터가 필요합니다.

데이터 전처리는 이러한 대량의 이탈 예측 데이터를 수집하고 필터링하는 데이터 과학의 요소입니다. 다음은 이탈 예측에서 데이터 전처리의 두 가지 핵심 요소입니다.

데이터 수집은 첫 번째 단계입니다. 여기에는 고객 정보, 청구 기록, 설문조사 응답, 시장 데이터 수집이 포함됩니다. 데이터 정리는 오류와 불일치를 식별하고 수정하여 데이터의 정확성을 보장합니다. 예를 들어, CRM에서 데이터를 가져올 수 있지만 데이터 정리 단계에서는 데이터 세트 내에서 중복 입력이나 누락된 정보를 발견하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석: 이탈 예측 모델의 동인

데이터 분석은 수집된 데이터를 검토하여 비즈니스에 실행 가능한 인사이트로 전환하는 작업입니다. 이 데이터 과학 요소는 이해관계자에게 정보를 제공하고, 비즈니스를 조정하며 고객 유지 전략을 수립하고 중요한 의사 결정에 영향을 미칩니다.

데이터 분석으로 이탈을 예측하는 방법은 다음과 같습니다:

• 패턴, 트렌드, 관계를 파악하여 고객 행동에 대한 인사이트를 도출합니다. 또한 비즈니스 전략이 어떻게 진행되고 있는지도 밝혀줍니다
• 복잡한 데이터를 이해하기 쉽도록 시각적 표현을 통해 인사이트를 전달합니다. 차트, 그래프, 대시보드를 활용하여 인사이트를 실행 가능한 것으로 만듭니다
• 통계 분석을 통해 고객 이탈에 영향을 미치는 요인 간의 관계를 밝혀냅니다

또한 읽어보세요: 제품 분석 데이터를 사용하여 고객 성공 및 마케팅 전략 강화

머신 러닝: 예측력의 기둥

머신러닝은 데이터로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시키는 알고리즘을 개발하는 데 중점을 둡니다. 정확한 이탈 예측을 위해 머신러닝이 어떤 역할을 하는지는 다음과 같습니다:

• 새로운 데이터를 지속적으로 학습하여 예측 정확도를 향상시킵니다. 이를 통해 고객 니즈의 변화에도 불구하고 이탈 예측 모델을 개선하여 정확성을 유지할 수 있습니다
• 이탈 위험이 높은 고객을 식별하고 해당 고객에게 리텐션 노력을 집중함으로써 리소스 할당을 최적화합니다
• 이탈 위험 증가를 나타낼 수 있는 고객 행동의 미묘한 변화를 감지합니다. 이를 통해 이탈 예측 모델의 기능을 강화하여 문제를 해결하기 위한 사전 예방적 단계를 촉진합니다

이러한 영향을 염두에 두고 두 가지 인기 있는 머신 러닝 양식을 소개합니다:

• 로지스틱 회귀: 이 알고리즘은 통계적 분석 접근법을 사용하여 여러 변수의 데이터를 검토합니다. 그런 다음 고객이 이탈할 가능성이 있는지 평가하여 예 또는 아니오 형식으로 결과를 반환합니다. 통신, 은행, 소매업과 같은 제품 및 서비스를 다루는 비즈니스에 매우 효과적입니다
• 의사 결정 트리 학습: 이 모델은 의사 결정과 그 잠재적 결과를 시각적으로 표현하여 고객을 보다 세분화된 세그먼트로 분류합니다. 비즈니스는 의사 결정 트리를 통해 개별 고객 또는 특정 그룹에 맞춤형 전략을 수립할 수 있습니다. 관련 알고리즘인 랜덤 포레스트는 여러 개의 의사 결정 트리를 사용하여 정확도를 높이고 복잡한 데이터 세트를 효과적으로 처리합니다

이탈 예측 모델을 구축하는 방법: 단계별 분석

다음은 이탈 예측 모델을 구축하는 단계별 분석입니다.

1단계: 데이터 수집 및 검토

첫 번째 단계는 양질의 데이터를 확보하는 것으로, 두 가지 프로세스로 이루어집니다.

관련 데이터 소스 식별

고객 인구 통계, 역사적 고객 데이터, 구매 내역, 사용 패턴, 고객 지원 상호 작용 등 고객 이탈과 관련된 정보가 포함된 소스를 파악합니다.

다음은 집중해야 할 가장 효과적인 데이터 소스입니다:

• **CRM 시스템: 역사적 데이터, 인구 통계, 구매 내역, 고객 지원 상호 작용과 같은 풍부한 고객 정보를 저장하는 이러한 시스템을 활용하세요
• 고객 설문조사: 고객의 직접적인 피드백을 통해 만족도 및 이탈 이유에 대한 인사이트를 얻습니다
• 웹사이트 및 앱 분석: 사용자 행동을 추적하여 이탈로 이어질 수 있는 트렌드와 잠재적 문제를 파악합니다
• 소셜 미디어 모니터링: 온라인 대화를 분석하여 고객 정서를 측정하고 잠재적인 문제를 파악합니다
• 고객 지원 로그: 과거 고객 상호 작용 및 지원 티켓을 검토하여 고객의 우려 사항을 이해하고 일반적인 문제점을 파악합니다

데이터 수집 및 정리

선택한 소스에서 필요한 데이터를 수집하고 정리 및 전처리하여 불일치, 누락된 값, 이상값을 제거하여 품질을 보장합니다.

다음은 이탈 관련 데이터의 몇 가지 예시입니다:

• 고객 인구통계: 연령, 성별, 위치 등
• 구매 내역: 구매의 빈도, 최근성, 금전적 가치 등
• 참여 메트릭: 웹사이트 방문, 앱 사용, 고객 지원 상호 작용
• 고객 이탈 상태: 고객이 서비스 사용을 중단했는지 여부

데이터 처리는 효과적인 이탈 예측 모델을 개발하는 데 있어 매우 중요하면서도 광범위한 단계입니다. 정확성과 구조에 대한 압박이 있는 상황에서 올바른 tool을 사용하면 처리 시간과 리소스를 줄일 수 있습니다.

ClickUp의 다양한 기능이 바로 여기에 적합합니다. 주로 작업 관리 및 프로젝트 협업을 위해 설계되었지만, 이탈 예측 프로젝트의 데이터 수집, 분석 및 모델링 단계를 즉시 향상시켜 줍니다

바로 사용할 수 있는 템플릿과 솔루션을 통해 ClickUp은 팀이 모든 운영 작업을 간소화할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어 ClickUp CRM 연락처 정보 저장부터 구매 내역 추적까지 모든 고객 트랜잭션을 원활하게 관리합니다.

모든 고객 데이터를 한곳에서 관리하여 고객 커뮤니케이션을 개선하는 ClickUp CRM 솔루션

고객 이탈 관련 데이터의 품질과 고객 유지 노력을 강화하는 ClickUp CRM의 주요 기능을 소개합니다:

• 실시간 데이터 업데이트를 통해 최신 고객 피드백 및 제품 사용 현황을 파악하세요. 이를 통해 이탈 예측의 정확성을 높일 수 있습니다
• 연락처 정보, 구매 내역, 고객 지원 상호 작용 및 피드백을 포함한 광범위한 고객 데이터를 다음을 사용하여 저장합니다ClickUp의 15개 이상 보기. 이를 통해 고객 참여에 대한 포괄적 인보기를 제공하여 잠재적 인 이탈 지표를 쉽게 식별 할 수 있습니다
• 다음을 사용하여 데이터 수집 프로세스를 맞춤형으로 설정하십시오ClickUp API. 이를 통해 비즈니스에 특화된 자동화를 구축하여 수동 데이터 수집의 부담을 줄일 수 있습니다
• 1,000개 이상의 도구 통합 를 통합하여 모든 플랫폼에서 고객 상호 작용을 일관되게 볼 수 있습니다. 또한 여러 예측 모델링 소프트웨어를 통합하여 이탈 예측의 신뢰성을 높일 수 있습니다
• 사용ClickUp의 사용자 정의 필드 및 상태를 추가하여 이탈 확률을 시각화할 수 있습니다. 예를 들어, '고객 상태'라는 사전 디자인된 데이터 필드를 추가할 수 있으며, 이 필드는 우수부터 이탈 위험까지 범위를 지정할 수 있습니다

이 플랫폼에서 고객 지원 데이터를 위한 또 다른 효과적인 데이터 소스 기능은 ClickUp CRM 외에도 다음과 같습니다 ClickUp 고객 서비스 .

clickUp의 고객 서비스 관리를 사용하여 고객 서비스 팀이 더 빠르게 양질의 해결책을 제공할 수 있도록 지원하세요_

ClickUp 고객 서비스는 고객과의 관계를 구축하고, 피드백을 시각화하며, 고객 만족을 이끌어내는 데 도움이 됩니다. 또한 고객 피드백을 측정하고 고객 데이터를 손쉽게 수집할 수 있는 이상적인 데이터 소스입니다.

다음은 이 소프트웨어의 세 가지 기능을 통해 그 잠재력을 조명합니다:

• 설문조사, 기본 제공 지원 티켓 로그, 적절한 통합을 통해 소셜 미디어 상호작용을 포함한 다양한 채널에서 피드백 수집 및 정리하기
• 고객 피드백 분석 데이터 및 광범위한 시각화를 통해 추세, 패턴 및 상관관계 파악 */%href/
• 원활한 데이터 전송을 위해 이탈 예측 모델과 플랫폼을 통합하세요
• 주소 고객 서비스 맞춤형 서비스 작업 효율화로 ClickUp 작업 우선순위 이 외에도 ClickUp은 이탈 예측 모델에 대한 고객 인사이트를 추적하고 정리하는 프로세스를 구축하는 데 도움이 되는 맞춤형 템플릿도 제공합니다.

ClickUp 고객 만족도 설문조사 템플릿

이 템플릿 다운로드하기

고객 만족도 설문조사 템플릿

만족도는 고객 이탈의 결정적인 요소입니다 ClickUp 고객 만족도 설문조사 템플릿 는 이를 시각화하기 위한 평가 프레임워크입니다.

다음은 이탈 예측 모델을 위한 데이터를 수집할 때 꼭 필요한 몇 가지 주요 기능입니다:

• 템플릿의 광범위하고 매력적인 사전 입력 데이터 필드로 설문조사 생성 프로세스 간소화
• 이탈 상태 및 제안과 같은 보다 구체적인 질문을 포함하도록 데이터 필드를 사용자 정의합니다
• 플랫폼에 내장된 계층 보기 기능으로 모든 응답을 하나의 스페이스에서 수집하고 정리하세요
• clickUp의 보드, 목록, 달력 등의 맞춤형 보기를 통해 고객 만족도와 개선이 필요한 영역을 손쉽게 시각화하세요. 이탈 예측 모델을 위해 수집하고자 하는 데이터를 반영하도록 쉽게 맞춤형으로 설정할 수 있습니다

💡 프로 팁: ClickUp 사용자 정의 필드를 사용하여 인구 통계, 구매 행동 또는 제품 사용과 같은 다양한 기준에 따라 고객을 분류하세요.

ClickUp 고객 니즈 분석 템플릿

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ClickUp 고객 니즈 분석 템플릿

clickUp 고객 니즈 분석 템플릿 은 고객 피드백을 수집, 정리, 분석하기 위해 미리 설계된 완벽한 프레임워크입니다.

다음은 이탈에 영향을 미치는 고객 데이터를 파악하는 데 이상적인 이 템플릿의 주요 기능입니다:

• 관련 요인에 따라 고객을 그룹화하여 이탈과 관련된 패턴을 파악하세요
• 제품 또는 서비스와의 고객 상호 작용 지도를 작성하여 불만 사항이나 마찰이 발생하는 영역을 파악합니다
• 고객 여정에서 이탈이 발생할 가능성이 높은 핀포인트 단계를 파악합니다

이 템플릿과 ClickUp의 포괄적인 CRM 시스템을 사용하면 필요한 고객 데이터를 수집하고 원활하게 처리할 수 있습니다.

2단계: 데이터 분석에서 오버샘플링과 언더샘플링 이해하기

두 번째 단계는 예측 모델에서 편향을 제거하는 것입니다.

데이터 세트는 이탈한 고객보다 이탈하지 않은 고객이 더 많아 불균형한 경우가 많습니다. 이로 인해 실시간 고객 만족도 및 향후 이탈률 가능성에 대한 부정확한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

이러한 편향을 제거하기 위해 데이터 과학자와 분석가는 데이터 세트를 정규화해야 합니다. 이를 위한 두 가지 방법이 있습니다:

오버샘플링

이탈한 고객 인스턴스 수를 늘려 클래스의 균형을 맞출 수 있습니다. 오버샘플링에는 크게 두 가지 방법이 있습니다:

• 무작위 오버샘플링: 기존 이탈한 고객 데이터 포인트를 무작위로 복제하는 방식입니다
• 합성 소수 오버샘플링: 이 방법은 반복되는 중복을 피하기 위해 기존 데이터 포인트를 기반으로 새로운 합성 이탈 고객 데이터 포인트를 생성합니다

언더샘플링

언더샘플링은 이탈하지 않은 고객의 인스턴스 수를 균형 있게 맞추는 데 중점을 둡니다. 이 방법은 귀중한 데이터를 잃을 위험이 있으므로 소규모 고객 데이터 풀에는 적합하지 않습니다.

언더샘플링의 세 가지 방법은 다음과 같습니다:

• 무작위 언더샘플링: 다수 클래스에서 인스턴스를 무작위로 제거합니다
• 토멕 연결 : 유사한 인스턴스를 식별하여 제거합니다
• 클러스터 기반 언더샘플링: 여기서는 이탈하지 않은 고객을 유사성에 따라 그룹화하고 가장 일반적인 그룹에서 고객을 제거합니다. 이렇게 하면 이탈하지 않은 다양한 고객 세트를 유지하면서 전체 고객 수를 줄일 수 있습니다

편향이 제거되면 변수를 인코딩하기 시작합니다.

3단계: 범주형 변수 인코딩

대부분의 머신 러닝 알고리즘은 숫자 데이터로 작동합니다. 하지만 실제 데이터 세트 변수는 텍스트나 라벨의 양식을 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 변수를 범주형 변수라고 합니다.

텍스트와 라벨은 알고리즘과 호환되지 않으므로 반드시 숫자 형식으로 인코딩해야 합니다

다음은 두 가지 인코딩 방법입니다:

1. 원핫 인코딩

원핫 인코딩의 단계는 다음과 같습니다:

• 범주형 변수 내에서 각 범주에 대해 새 이진 열을 만듭니다
• 각 행은 해당 범주에 해당하는 열에 1을, 다른 열에는 0을 갖습니다

예시:

• 데이터 필드: "구독 유형"
• 카테고리: "베이직", "스탠다드", "프리미엄"

결과:

인코딩된 결과는 세 개의 새로운 열입니다:

• 구독 유형_기본
• 구독 유형_표준
• 구독 유형_프리미엄

고객 데이터에 따라 이러한 열에 1 또는 0이 할당됩니다.

2. 라벨 인코딩

이 기술은 범주형 변수 내의 각 범주에 고유한 숫자 값을 할당하는 것입니다. "낮음", "중간", "높음"과 같이 자연스러운 순서를 가진 범주에 가장 적합합니다

예시:

• 데이터 필드: 고객 만족도
• 카테고리: '매우 불만족', '불만족', '중립', '만족' 및 '매우 만족'

결과:

라벨 인코딩은 각 카테고리에 1, 2, 3, 4, 5 값을 할당합니다.

유출 예측 용어집

이탈 예측에서 *오버피팅은 모델이 학습 데이터를 너무 잘 학습하여 기본 패턴을 포착하지 않고 노이즈와 특이점을 암기할 때 발생합니다. 이로 인해 모델은 학습 데이터에서는 뛰어난 성능을 발휘하지만 새로운 미지의 데이터에 일반화하는 데 어려움을 겪게 됩니다. 이는 이탈 예측에서 모델이 학습 세트에 있는 고객의 이탈을 정확하게 예측하지만 향후 이탈할 가능성이 있는 고객을 정확하게 식별하지 못할 수 있음을 의미합니다.

정규화는 이탈 모델이 개별 기능에 과도한 가중치를 부여하여 과적합을 초래하는 것을 방지하는 기법입니다. 기본적으로 정규화는 가장 중요한 기능에 집중하고 단일 기능에 과도하게 의존하는 것을 방지함으로써 모델이 보이지 않는 새로운 데이터에 더 잘 일반화할 수 있도록 도와줍니다.

4단계: 예측 모델 구축 단계

이 단계에서는 준비된 데이터로 머신러닝 알고리즘을 학습시켜 고객 이탈을 예측하는 모델을 만듭니다.

다음은 예측 모델을 구축하는 네 가지 단계입니다:

올바른 알고리즘 선택하기

데이터와 문제의 특성에 따라 선택하는 알고리즘이 결정됩니다. 이전 섹션에서는 이탈 예측에 가장 적합한 몇 가지 머신러닝 알고리즘에 대해 살펴보았습니다.

모델 훈련하기

알고리즘을 선택했다면, 준비된 데이터 세트를 사용하여 알고리즘을 학습시킵니다. 여기에는 모델에 기능(독립 변수)과 해당 목표 변수(이탈 상태)를 입력하는 과정이 포함됩니다. 모델은 데이터에서 이탈을 예측할 수 있는 패턴과 관계를 식별하는 방법을 학습합니다.

모델 튜닝

모델을 학습시켰다면, 모델을 제공할 준비가 되었는지 확인해야 합니다. 모델 튜닝을 위한 가장 좋은 접근 방식은 실험입니다.

모델의 성능을 최적화하려면 알고리즘 내에서 다양한 설정으로 실험해야 할 수 있습니다. 이 프로세스를 하이퍼파라미터 또는 모델 튜닝이라고 합니다.

다음은 예측 이탈 모델에서 이러한 설정의 몇 가지 예시입니다:

• 정규화: 과적합을 방지하기 위해 모델의 복잡성을 제어합니다
  • L1 정규화: 가장 필수적인 기능 식별
  • L2 정규화: 계수의 크기를 줄여 과적합을 방지합니다
• 학습 속도 : 학습 과정에서 수행되는 단계 크기를 결정합니다
• 트리 수: 무작위 포레스트 또는 그라데이션 부스팅 앙상블에서 의사 결정 트리의 수를 제어합니다

다음은 최적의 조합을 찾기 위한 몇 가지 알고리즘과 기법입니다:

• 그리드 검색: 지정된 그리드 내에서 하이퍼파라미터의 모든 조합을 시도합니다
• 베이지안 최적화: 확률적 머신 러닝 모델을 사용하여 알고리즘 설정을 탐색합니다

시각화

모델을 훈련하고 조정한 후에는 성능과 인사이트를 시각화해야 합니다.

통합 대시보드는 모델의 예측, 주요 메트릭, 기능 중요도에 대한 대화형 개요를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 이해관계자는 모델의 동작을 이해하고 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다. 또한 예측을 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다.

예측 모델을 원활하게 통합하고, 인사이트를 손쉽게 시각화하며, 결과를 즉시 공유할 수 있는 ClickUp 대시보드_ ClickUp 대시보드 는 비즈니스에서 실행 가능한 인사이트를 도출하고 그 결과를 전달하는 방법을 가속화하고 간소화합니다.

ClickUp 대시보드로 할 수 있는 작업은 다음과 같습니다:

• 이탈률 추적,고객 라이프사이클및 기타 관련 지표를 도구의 사용자 친화적 인 인터페이스로 추적합니다
• ClickUp 대시보드의 실시간 업데이트를 통해 최신 예측 모델을 추적하세요
• 원형 차트, 예측 트렌드 그래프, 눈에 띄는 텍스트 상자로 시각화를 맞춤 설정하여 비즈니스의 성장을 반영하세요. 최신 유지 고객 목록 또는 카테고리, 관계 상태 및 인구 통계에 따른 고객 비율을 반영하도록 쉽게 조정할 수 있습니다
• 내장된 작업 관리 기능을 통해 인사이트를 작업으로 변환하고 위임할 수 있습니다. 프로젝트를 생성하고 실행하는 데 적합합니다클라이언트 리텐션 향상 및 이탈률 감소

또한 읽기: 비즈니스 성장을 촉진하는 10 가지 고객 확보 전략

5단계: 고객 이탈 예측 모델 평가

다음은 이탈 예측 모델에 적합한 몇 가지 평가 방법입니다:

• 홀드아웃 방법: 이 방법은 데이터 집합을 학습 및 테스트 배치로 나눕니다. 훈련 세트에서 모델을 훈련하고 테스트 세트에서 성능을 평가합니다
• K-폴드 교차 검증: 데이터 집합을 K개의 동일한 폴드로 나눕니다. 훈련에는 k-1배, 테스트에는 1배를 사용하여 모델을 k번 훈련합니다. 이렇게 하면 과적합을 줄이는 데 도움이 됩니다
• 계층화된 교차 검증: 각 폴드가 이탈한 고객과 이탈하지 않은 고객의 대표 비율을 포함하도록 하여 불균형한 데이터 세트에 중요한 역할을 합니다

이탈 예측 모델을 평가할 때 진행 상황도 추적해야 합니다. 다음은 염두에 두어야 할 몇 가지 주요 메트릭입니다:

• 정확도: 얼마나 많은 예측이 올바르게 이루어졌는가?
• 정확도: 얼마나 많은 긍정적인 예측이 긍정적인 결과로 이어졌는가?
• 리콜: 얼마나 많은 긍정적인 결과를 정확하게 예측했나요?
• F1 점수: 정확도와 리콜의 조화 평균으로, 균형 잡힌 메트릭을 제공합니다

이 단계는 모델의 관련성과 오류를 유지하기 위한 일상적인 활동으로 계속될 것이므로, 이를 자동화하는 것은 시간과 리소스를 절약하는 데 매우 중요합니다.

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다음을 통해 이탈 예측 모델을 구축하고 개발하는 방식을 혁신하세요 ClickUp Brain -시간과 노력을 절약해주는 강력한 AI 도구입니다. 인사이트부터 자동화에 이르기까지 필요한 모든 것을 간소화하도록 설계되었습니다.

다음은 Brain이 생산성과 효율성을 높이는 몇 가지 기능을 소개합니다:

• aI 기반 프로젝트 요약을 통해 즉시 진행 보고서 생성. ClickUp Brain은 프로젝트 데이터를 분석하여 단 몇 번의 클릭만으로 종합적인 보고서를 생성합니다
• brain의 고급 알고리즘과 기술로 데이터 준비 작업을 자동화하세요. 품질 저하 없이 수집부터 정리까지 데이터 전처리 작업을 가속화할 수 있습니다
• 예측 모델과 통합하여 예측을 자동화하세요. ClickUp Brain은 또한 데이터 수집 및 시각화를 간소화하기 위해 ClickUp CRM 및 대시보드와 함께 제공됩니다

💡 프로 팁: 지식창고를 ClickUp Brain과 통합하여 고객 지원팀이 고객 질문에 빠르고 정확한 답변을 제공하여 업무를 간소화할 수 있습니다 고객 커뮤니케이션 프로세스.

ClickUp으로 이탈률 억제 및 연속성 확보 고객 이탈률 억제 및 연속성 확보

어떤 고객이 불만족스럽거나 서비스 이용을 중단할 가능성이 높은지 미리 파악할 수 있다는 것은 상당한 이점입니다. 즉, 이탈 예측 모델은 고객 이탈과 같은 잠재적인 문제를 해결하는 것뿐만 아니라 다음과 같은 이점도 제공합니다 고객 서비스 개선 .

이는 곧 비즈니스 연속성과 고객 만족으로 이어집니다.

클릭업이 제공하는 포괄적인 단계와 사례를 활용하면 이탈 예측 모델을 구축하는 데 한 걸음 더 다가갈 수 있습니다. 이제 남은 것은 CRM, 고객 서비스, 템플릿 등을 통해 ClickUp이 제공하는 AI와 데이터 과학의 힘을 활용하는 것입니다.

그래서, 오늘 ClickUp에 가입하세요 에 가입하여 이탈률을 억제하고 지속적인 고객 관계를 구축하세요!