Een Churn Voorspellingsmodel bouwen: Een uitgebreide gids

Naarmate industrieën zich uitbreiden en nieuwe concurrenten de markt betreden, wordt het steeds uitdagender om aan de eisen van klanten te voldoen. Deze toegenomen concurrentie kan leiden tot klantenverlies, waarbij kleine tot middelgrote bedrijven (MKB's) rapportagepercentages van 10 tot 15% .

Of u nu een customer success manager of een lifecycle marketing professional bent, churn predictiemodellen kunnen een revolutie teweegbrengen in de manier waarop u klantuitval identificeert en aanpakt. Voor een effectieve implementatie van deze oplossing boordevol technologie is een grondige kennis van CRM-toepassingen en gegevensanalyse vereist.

Deze diepgaande gids behandelt alles wat je moet weten over het bouwen van een effectief churn predictiemodel.

**Wat is het churnvoorspellingsmodel?

Een churn predictiemodel is een statistisch of machine-learning model dat klantgegevens analyseert. Het is bedoeld om inzichten te genereren om te voorspellen hoe waarschijnlijk het is dat een klant zijn relatie met een bedrijf beëindigt.

Dit zijn de soorten churn:

• Contractuele churn: Hiervan is sprake wanneer een klant zijn relatie met een bedrijf beëindigt aan het einde van een contract of abonnement periode
• Vrijwillige churn: Dit gebeurt wanneer een klant ervoor kiest een bedrijf te verlaten voor het einde van het contract

Beide soorten zijn voornamelijk gebaseerd op ontevredenheid of het vinden van een beter alternatief.

Hier zijn een paar redenen waarom anticiperen op klantenchurn cruciaal is voor businesses:

• Gericht op retentiestrategieën: Door risicoklanten te identificeren, kunnen bedrijven hun retentie-inspanningen afstemmen op hun specifieke behoeften en churn voorkomen
• Verbetertklantervaring: Churn voorspelling helpt bedrijven inzicht te krijgen in de redenen waarom klanten vertrekken. Dit biedt mogelijkheden voor het verbeteren van producten, diensten en klantenservice
• Vermindert inkomstenverlies: De kosten voor klantenwerving zijnvijf keer meer dan retentie. Het voorspellen van churn en hiernaar handelen vermindert aanzienlijk inkomstenverlies en verbetert de winstgevendheid
• Optimaliseert marketinginspanningen: Churnvoorspellingsmodellen kunnen bedrijven helpen hun marketingmiddelen effectiever in te zetten door zich te richten op het behouden van waardevolle klanten
• Verbetert gegevensgestuurde beslissingen: Het model onthult inzichten in klantgedrag, zoals hoe vaak klanten interactie hebben met het product of de dienst (bijv. gebruiksfrequentie, inloggen). Dit aspect speelt een belangrijke rol bij het nemen van betere, datagestuurde beslissingen over klantbeheer

Inzicht in wat Churn Voorspelling mogelijk maakt

Datawetenschap vormt de kern van churnvoorspelling. Het helpt bedrijven wetenschappelijke methoden, processen, algoritmen en systemen te gebruiken om retentiegerelateerde complexiteiten te analyseren en op te lossen.

Hoewel dit een beeld schetst van hoe het de churnvoorspelling aanstuurt, voegen we hier wat kleur aan toe. Dit is hoe datawetenschap churn voorspelt:

• Verzamelen van gegevens: Verzamelen van relevante klantgegevens uit verschillende databronnen en zorgen voor de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid ervan, zodat een solide basis ontstaat voor analyse
• Patronen ontdekken: Ontrafelt verborgen patronen, trends en correlaties die wijzen op potentiële klantenmigratie door gegevens nauwkeurig te onderzoeken
• Functies ontwikkelen: Verbetert de voorspellende kracht van churn-modellen door functies te creëren of te transformeren. Datawetenschap legt ook de nuances van klantgedrag vast door gegevens en functies af te stemmen op de toepassing

Ook lezen: Top 10 Predictive Analytics-software om datagestuurde beslissingen te nemen Voorbewerking van gegevens: Fundament van kwaliteit en nauwkeurigheid

Elke seconde wordt de digitale ruimte overspoeld met informatie. Business heeft kwaliteitsgegevens nodig voor de meest relevante inzichten.

Data preprocessing is het element van data science dat zulke grote hoeveelheden churn-voorspellingsgegevens verzamelt en filtert. Hier zijn twee sleutelelementen van data preprocessing in churnvoorspelling.

Het verzamelen van gegevens is de eerste stap. Hierbij worden klantgegevens, factureringsgegevens, antwoorden op enquêtes en marktgegevens verzameld. Daarna volgt het opschonen van gegevens, waarbij de nauwkeurigheid van de gegevens wordt gegarandeerd door fouten en inconsistenties op te sporen en te corrigeren. U kunt bijvoorbeeld gegevens uit uw CRM halen, maar de fase van gegevens opschonen zal u helpen dubbele invoer of ontbrekende informatie in de datasets op te sporen.

Gegevensanalyse: Driver van churnvoorspellingsmodellen

Data-analyse draait om het beoordelen van de verzamelde gegevens en het omzetten ervan in bruikbare inzichten voor uw bedrijf. Dit element van gegevenswetenschap informeert uw belanghebbenden, stuurt klantenbinding strategieën en beïnvloedt kritieke beslissingen.

Dit is hoe data-analyse churn voorspelt:

• Identificeert patronen, trends en relaties om inzicht te krijgen in het gedrag van klanten. Het werpt ook licht op de voortgang van uw business strategieën
• Communiceert inzichten door middel van visuele weergaven om ingewikkelde gegevens gemakkelijk te begrijpen te houden. Het gebruik van grafieken, grafieken en dashboards zorgt er ook voor dat de inzichten bruikbaar zijn voor acties
• Onthult de relatie tussen factoren die klantverloop beïnvloeden met behulp van statistische analyse

Ook lezen: Productanalysegegevens gebruiken om het succes van klanten en marketingstrategieën te verbeteren Machine learning: Pijler van voorspellend vermogen

Machine learning richt zich op het ontwikkelen van algoritmen om te leren van gegevens en hun prestaties na verloop van tijd te verbeteren. Dit is hoe machine learning een rol speelt bij het nauwkeurig voorspellen van churn:

• Verbetert de voorspellingsnauwkeurigheid door voortdurend te leren van nieuwe gegevens. Dit helpt om churnvoorspellingsmodellen te verfijnen zodat ze accuraat blijven ondanks veranderingen in klantbehoeften
• Optimaliseert de toewijzing van middelen door klanten met een hoog risico op opzegging te identificeren en de retentie-inspanningen op deze individuen te richten
• Detecteert subtiele veranderingen in klantgedrag die kunnen duiden op een verhoogd risico op opzegging. Dit versterkt het vermogen van een model om proactieve stappen te ondernemen om het probleem aan te pakken

Met deze impact in gedachten, zijn hier de twee populaire formulieren van machine learning:

• Logistische regressie: Dit algoritme bekijkt gegevens van verschillende variabelen met behulp van een statistische analysebenadering. Vervolgens wordt beoordeeld of klanten waarschijnlijk zullen opzeggen en worden de resultaten in een 'ja' of 'nee' format weergegeven. Het is zeer effectief voor bedrijven die te maken hebben met producten en diensten zoals telecommunicatie, bankieren en detailhandel
• Decision tree learning: Dit model construeert een visuele weergave van beslissingen en hun mogelijke uitkomsten om klanten in te delen in meer fijnmazige segmenten. Met beslisbomen kunnen bedrijven strategieën op maat maken voor individuele klanten of specifieke groepen. Een verwant algoritme, Random Forests, maakt gebruik van meerdere beslisbomen om de nauwkeurigheid te verbeteren en complexe datasets effectief te verwerken

Hoe bouw je een voorspellingsmodel voor churn: Een stap voor stap uitleg

Hier volgt een stap voor stap uitleg over het bouwen van een churn predictiemodel.

Stap 1: Gegevens verzamelen en beoordelen

De eerste stap is het verzamelen van kwaliteitsgegevens, een proces dat uit twee delen bestaat.

Identificeer relevante databronnen

Bepaal welke databronnen informatie bevatten met betrekking tot klantverloop, zoals demografische gegevens van klanten, historische klantgegevens, aankoopgeschiedenis, gebruikspatronen en interacties met klantenservice.

Dit zijn de meest effectieve databronnen waarop u zich kunt richten:

• CRM-systemen: Maak gebruik van deze systemen die een schat aan klantinformatie opslaan, zoals historische gegevens, demografische gegevens, aankoopgeschiedenis en interacties met klantenservice
• Klantenenquêtes: Gebruik directe feedback van klanten om inzicht te krijgen in hun tevredenheid en redenen voor churn
• Website- en app-analyse: Houd het gedrag van gebruikers bij om trends en mogelijke problemen te identificeren die tot churn kunnen leiden
• Monitoring van sociale media: Analyseer online gesprekken om de stemming onder klanten te peilen en potentiële problemen te identificeren
• Logboeken klantenservice: Bekijk eerdere interacties met klanten en ondersteuningstickets om hun problemen te begrijpen en gemeenschappelijke pijnpunten te identificeren

Verzamelen en opschonen van gegevens

Verzamel de benodigde gegevens uit de geselecteerde databronnen en zorg ervoor dat deze van goede kwaliteit zijn door ze op te schonen en voor te bewerken om inconsistenties, ontbrekende waarden en uitschieters te verwijderen.

Hier zijn een paar voorbeelden van gegevens met betrekking tot de karnen:

• Demografische gegevens van klanten: Leeftijd, geslacht, locatie, enz.
• Aankoopgeschiedenis: Frequentie, frequentie en waarde van aankopen
• Engagementgegevens: Websitebezoeken, app-gebruik, klantenservice-interacties
• Churn status: Of de klant uw diensten niet meer gebruikt

Het verwerken van gegevens is een cruciale maar uitgebreide stap in het ontwikkelen van een effectief churnvoorspellingsmodel. Onder druk van nauwkeurigheid en structuur kan de juiste tool de verwerkingstijd en -middelen verkorten.

De veelzijdige functies van ClickUp passen hier perfect bij. Hoewel het in de eerste plaats is ontworpen voor projectmanagement en samenwerking tussen projecten, verbetert het direct de gegevensverzameling, analyse en modelleringsfasen van uw project voor omzetvoorspelling.

Met kant-en-klare sjablonen en oplossingen helpt ClickUp uw team om alle operationele taken te stroomlijnen. Bijvoorbeeld, ClickUp CRM beheert naadloos alle transacties van klanten, van het opslaan van contactgegevens tot het bijhouden van de aankoopgeschiedenis.

beheer alle klantgegevens op één plaats om de communicatie met klanten te verbeteren met de ClickUp CRM Solution_

Hier zijn enkele belangrijke functies van ClickUp CRM die de kwaliteit van uw klantgerelateerde gegevens en inspanningen voor klantenbinding versterken:

• Blijf op de hoogte van de laatste feedback van klanten en productgebruik met realtime gegevensupdates. Dit verbetert de nauwkeurigheid van uw churnvoorspelling
• Sla een breed bereik aan klantgegevens op, waaronder contactgegevens, aankoopgeschiedenis, ondersteuningsinteracties en feedback met behulp vanClickUp's 15+ weergaven. Dit biedt een uitgebreide weergave van klantbetrokkenheid, waardoor het gemakkelijker wordt om potentiële opzegindicatoren te identificeren
• Pas uw gegevensverzamelingsproces aan metClickUp API. Hiermee kunt u ook business-specifieke automatisering bouwen om de last van het handmatig verzamelen van gegevens te verminderen
• Meer dan 1000 tools integreren voor een consistente weergave van klantinteracties op alle platforms. Integreer ook verschillende voorspellende modelleringssoftware om de betrouwbaarheid van uw churn-voorspellingen te verbeteren
• GebruikAangepaste velden van ClickUp en statussen om de kans op churn te visualiseren. U kunt bijvoorbeeld een vooraf aangepast veld met de naam "Gezondheid van de klant" toevoegen, dat een bereik kan hebben van uitstekend tot risico op opzegging

Naast ClickUp CRM is een andere effectieve functie voor databronnen voor gegevens over klantenservice op dit platform ClickUp Klantenservice .

stel teams van de klantenservice in staat om sneller kwaliteitsoplossingen te bieden met behulp van ClickUp's Customer Service Management_

ClickUp Customer Service helpt bij het opbouwen van een goede verstandhouding, het visualiseren van feedback en het stimuleren van klanttevredenheid. Het is ook de ideale databron om de feedback van uw klanten te meten en het verzamelen van klantgegevens moeiteloos te laten verlopen.

Hier zijn drie functies van deze software om het potentieel ervan te belichten:

• Verzamel en organiseer feedback van verschillende kanalen, waaronder enquêtes, ingebouwde logboeken voor supporttickets en, met de juiste integraties, zelfs interacties via sociale media
• Klantenfeedback analyseren data en identificeer trends, patronen en correlaties met een uitgebreid bereik aan visualisaties
• Integreer het platform met uw churn voorspellingsmodel voor naadloze gegevensoverdracht
• Stel uwklantendienst Taken efficiënt metClickUp-taak prioriteiten Afgezien hiervan biedt ClickUp ook aangepaste sjablonen om processen op te bouwen voor het bijhouden en organiseren van klantinzichten voor uw churnvoorspellingsmodel.

Sjabloon voor ClickUp Klanttevredenheidsonderzoek

/cta/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/08/Customer-Satisfaction-Survey-Template.png Sjabloon klanttevredenheidsonderzoek https://app.clickup.com/signup?template=t-182148152&department=support&_gl=1\*1szqqpc\*\_gcl_aw\*R0NMLjE3MjE5MjQ1MDYuRUFJYUlRb2JDaE1Jc3B6ZHlzekNod01WRThWTUFoMXlnZzcxRUFBWUFTQUFFZ0pXTlBEX0J3Q..\_gcl_au*MTYwMTcxOTY4MC4xNzE5OTg0MjkwLjE3MTgwOTk1ODEuMTcyMDE1NjI1OC4xNzIwMTU2MjU5 Dit sjabloon downloaden /%$cta/

Tevredenheid is een beslissende factor bij churn en de ClickUp sjabloon voor klanttevredenheidsonderzoek is uw go-to beoordelingskader voor het visualiseren ervan.

Hier zijn een paar topfuncties die het een must-have maken bij het verzamelen van gegevens voor uw churn-voorspellingsmodel:

• Stroomlijn het proces voor het aanmaken van enquêtes met de uitgebreide en aantrekkelijke vooraf ingevulde gegevensvelden van de sjabloon
• Pas gegevensvelden aan om meer specifieke vragen op te nemen, zoals churn status en suggesties
• Verzamel en organiseer al uw reacties in één ruimte met de ingebouwde hiërarchie weergave van het platform
• Visualiseer klanttevredenheidsniveaus en verbeterpunten moeiteloos met ClickUp's aangepaste schermen zoals Board, Lijst, Kalender en meer. Deze kunnen gemakkelijk worden aangepast aan de gegevens die u wilt verzamelen voor uw churn-voorspellingsmodel

Pro Tip: Gebruik ClickUp aangepaste velden om klanten te categoriseren op basis van verschillende criteria, zoals demografische gegevens, aankoopgedrag of productgebruik.

Sjabloon voor analyse van klantbehoeften in ClickUp

/cta/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2023/10/ClickUp-Customer-Needs-Analysis-Template.png ClickUp sjabloon voor analyse van klantbehoeften https://app.clickup.com/signup?template=t-2x1yvcz&department=support&_gl=1\*h30idk\*\_gcl\_aw\*R0NMLjE3MjE5MjQ1MDYuRUFJYUlRb2JDaE1Jc3B6ZHlzekNod01WRThWTUFoMXlnZzcxRUFBWUFTQUFFZ0pXTlBEX0J3RQ..\_gcl_au*MTYwMTcxOTY4MC4xNzE5OTg0MjkwLjE3MTgwOTk1ODEuMTcyMDE1NjI1OC4xNzIwMTU2MjU5 Dit sjabloon downloaden /%$cta/ ClickUp sjabloon voor analyse van klantbehoeften is het perfecte vooraf ontworpen kader voor het verzamelen, organiseren en analyseren van feedback van klanten.

Hier zijn de belangrijkste functies van dit sjabloon die het ideaal maken voor het identificeren van klantgegevens die van invloed zijn op churn:

• Groepeer klanten op basis van relevante factoren om patronen te identificeren die geassocieerd worden met churn
• Breng klantinteracties met uw product of dienst in kaart om pijnpunten of wrijvingsgebieden te identificeren
• Bepaal de fasen in het klanttraject waar de kans op opzegging groter is

Met deze sjablonen en de uitgebreide CRM-systemen van ClickUp wordt het verzamelen en verwerken van de benodigde klantgegevens een fluitje van een cent.

Stap 2: Oversampling en undersampling bij gegevensanalyse begrijpen

De tweede stap is het verwijderen van bias in uw voorspellende model.

Datasets zijn vaak onevenwichtig, met meer niet-gekeerde dan gekeerde klanten. Dit leidt tot onnauwkeurige inzichten in realtime klanttevredenheid en de waarschijnlijkheid van komende opzegpercentages.

Om de vertekening die hiervan het gevolg is te verwijderen, moeten datawetenschappers en -analisten de dataset normaliseren. Hier zijn twee manieren om dat te doen:

Oversampling

We kunnen het nummer van de klantinstanties verhogen om de klassen in evenwicht te brengen. Er zijn twee primaire methoden voor oversampling:

• Willekeurige oversampling: Hierbij worden bestaande punten met klantgegevens willekeurig gedupliceerd
• Synthetische minderheidsoversampling: Deze methode creëert nieuwe, synthetische klantgegevenspunten op basis van bestaande klantgegevens om herhaaldelijk dupliceren te voorkomen

Undersampling

Undersampling richt zich op het in evenwicht brengen van het aantal Instances bij niet-gechurnde klanten. Omdat hierbij het risico bestaat dat waardevolle gegevens verloren gaan, is deze methode niet compatibel met kleinere pools van klantgegevens.

Hier zijn drie methoden voor undersampling:

• Random undersampling: Verwijdert willekeurig instances uit de meerderheidsklasse
• Tomekoppelingen: Hierbij worden vergelijkbare instances geïdentificeerd en verwijderd
• Onderbemonstering op basis van clusters: Hier groepeer je niet-gekozen klanten op basis van hun gelijkenis en verwijder je klanten uit de meest voorkomende groepen. Dit zorgt voor een gevarieerde verzameling niet-terugkerende klanten, terwijl het totale aantal wordt verminderd

Nu de bias is verwijderd, beginnen we met het coderen van de variabelen.

Stap 3: Categorische variabelen coderen

De meeste algoritmen voor machinaal leren werken met numerieke gegevens. Veel variabelen uit de echte wereld dataset zijn echter in de vorm van tekst of labels. Deze worden categorische variabelen genoemd.

Omdat tekst en labels niet compatibel zijn met algoritmen, moeten we ze coderen in numerieke formats.

Hier zijn de twee coderingsmethoden:

1. Een-hot codering

Dit zijn de stappen voor one-hot codering:

• Maak een nieuwe binaire kolom voor elke categorie binnen een categorische variabele
• Elke rij heeft een 1 in de kolom die overeenkomt met zijn categorie en 0's in de andere

Voorbeeld:

• Gegevensveld: "SubscriptionType"
• Categorieën: "Basis", "Standaard", en "Premium"

Resultaat:

De gecodeerde resultaten zijn drie nieuwe kolommen:

• SubscriptionType_Basic
• SubscriptionType_Standard
• AbonnementType_Premium

Op basis van de klantgegevens krijgen deze kolommen een 1 of 0.

2. Label codering

Bij deze techniek wordt een unieke numerieke waarde toegekend aan elke categorie binnen een categorische variabele. Deze techniek is het meest geschikt voor categorieën met een natuurlijke bestelling, zoals "Laag", "Gemiddeld" en "Hoog"

Voorbeeld:

• Gegevensveld: Klanttevredenheid
• Categorieën: 'Zeer ontevreden,' 'Ontevreden,' 'Neutraal,' 'Tevreden,' en 'Zeer tevreden

Resultaat:

Label codering kent de waarden 1, 2, 3, 4 en 5 toe aan elke categorie.

Woordenlijst omzetvoorspelling

Overfitting in churnvoorspelling doet zich voor wanneer een model de trainingsgegevens te goed leert, de ruis en de eigenaardigheden onthoudt in plaats van de onderliggende patronen vast te leggen. Dit leidt tot een model dat uitzonderlijk goed presteert op de trainingsgegevens, maar moeite heeft om te generaliseren naar nieuwe, ongeziene gegevens. Bij het voorspellen van opzegging betekent dit dat het model nauwkeurig opzegging kan voorspellen voor klanten in de trainingsset, maar er niet in slaagt om klanten die in de toekomst waarschijnlijk opzeggen correct te identificeren.

Regularisatie is een techniek die het churn-model ervan weerhoudt om buitensporige gewichten toe te kennen aan individuele functies, wat kan leiden tot overpassen. In essentie helpt regularisatie het model om beter te generaliseren naar nieuwe, ongeziene gegevens door zich te richten op de belangrijkste functies en te voorkomen dat er te veel wordt vertrouwd op één functie.

Stap 4: Het voorspellingsmodel bouwen

In deze fase trainen we een algoritme voor machinaal leren op uw aangepaste gegevens om een model te maken dat het verloop van klanten voorspelt.

Dit zijn de vier onderdelen van het bouwen van uw voorspellingsmodel:

Het juiste algoritme kiezen

De aard van uw gegevens en het probleem bepalen welk algoritme u selecteert. In de vorige secties hebben we een aantal machine-learning algoritmen besproken die het meest geschikt zijn voor het voorspellen van churn.

Het model trainen

Zodra u een algoritme hebt gekozen, traint u het met behulp van uw voorbereide dataset. Dit houdt in dat je het model de functies (onafhankelijke variabelen) en de bijbehorende target variabele (churn status) geeft. Het model leert patronen en relaties in de gegevens te identificeren die churn kunnen voorspellen.

Modelafstemming

U hebt dan wel het model getraind, maar u moet er ook voor zorgen dat het klaar is om te leveren. De beste aanpak voor het afstemmen van het model is experimenteren.

Om de prestaties van het model te optimaliseren, kan het nodig zijn om te experimenteren met verschillende instellingen binnen het algoritme. Dit proces staat bekend als hyperparameter of model tuning.

Hier zijn een paar voorbeelden van deze instellingen in voorspellende churn-modellen:

• Regularisatie: Regelt de complexiteit van het model om overfitting te voorkomen
  • L1 regularisatie: Identificeert de meest essentiële functies
  • L2 regularisatie: Vermindert de grootte van coëfficiënten om overpitting te voorkomen
• Learning rate: Bepaalt de grootte van de stappen tijdens het trainingsproces
• Aantal bomen: Bepaalt het aantal beslisbomen in een willekeurig bos of gradient-boosting ensemble

Hier zijn enkele algoritmen en technieken om de beste combinatie te vinden:

• Zoeken in een raster: Probeert alle combinaties van hyperparameters binnen een bepaald raster
• Bayesiaanse optimalisatie: Gebruikt een probabilistisch model voor machinaal leren om de instellingen van het algoritme te onderzoeken

Visualisatie

Zodra uw model is getraind en afgestemd, moet u de prestaties en inzichten visualiseren.

Een geïntegreerd dashboard kan een interactief overzicht geven van de voorspellingen van het model, de sleutelgegevens en het belang van functies. Dit stelt belanghebbenden in staat om het gedrag van het model te begrijpen en gebieden voor verbetering te identificeren. Het speelt ook een belangrijke rol bij het nemen van geïnformeerde beslissingen op basis van voorspellingen.

integreer naadloos uw voorspellingsmodellen, visualiseer moeiteloos uw inzichten en deel uw bevindingen direct met ClickUp Dashboards_ ClickUp Dashboards versnelt en vereenvoudigt de manier waarop een Business bruikbare inzichten verkrijgt en zijn bevindingen communiceert.

Dit is wat u kunt doen met ClickUp Dashboards:

• Churn-percentages bijhouden,klantlevenscyclusen andere relevante indicatoren met de gebruiksvriendelijke interface van de tool
• Blijf op de hoogte van de nieuwste voorspellingsmodellen met de real-time updates van ClickUp Dashboards
• Pas uw visualisaties aan met cirkeldiagrammen, voorspellende trendgrafieken en opvallende tekstvakken om de groei van uw bedrijf weer te geven. Dit is gemakkelijk aan te passen om de laatste lijst van behouden klanten weer te geven of zelfs de verhouding van klanten op basis van categorie, relatie gezondheid en demografie
• Converteer en delegeer elk inzicht in taken met ingebouwd Taakbeheer. Dit is perfect voor het maken en uitvoeren van projecten omclientbehoud te verbeteren en churn te verminderen

Ook lezen: 10 strategieën voor klantenwerving om businessgroei te stimuleren

Stap 5: Het voorspellingsmodel voor klantendaling evalueren

Hier zijn enkele evaluatiemethoden die ideaal zijn voor het churnvoorspellingsmodel:

• Holdout-methode: Deze aanpak verdeelt de dataset in een trainings- en een testreeks. Train het model op de trainingsset en evalueer de prestaties op de testset
• K-voudige kruisvalidatie: Verdeel de dataset in k gelijke vouwen. Train het model k keer, waarbij k-1 vouwen worden gebruikt voor de training en één voor het testen. Dit helpt overfitting te verminderen
• Gestratificeerde kruisvalidatie: Zorgt ervoor dat elke vouw een representatief deel van de omgekeerde en niet-gekeerde klanten bevat, wat belangrijk is voor onevenwichtige datasets

Terwijl u uw churnvoorspellingsmodel evalueert, moet u ook de voortgang ervan bijhouden. Hier zijn een paar sleutelgegevens om in gedachten te houden:

• Nauwkeurigheid: Hoeveel correcte voorspellingen zijn er gedaan?
• Precisie: Hoeveel positieve voorspellingen hebben tot positieve resultaten geleid?
• Recall: Hoeveel positieve resultaten werden nauwkeurig voorspeld?
• F1-score: Het harmonisch gemiddelde van precisie en terughalen, wat een evenwichtige metrische waarde oplevert

Aangezien deze stap een routineactiviteit blijft om het model relevant en foutloos te houden, is automatisering ervan cruciaal om tijd en middelen te besparen.

inzichten in churnvoorspelling integreren, automatiseren en beheren met ClickUp Brain_

Transformeer de manier waarop u uw churn-voorspellingsmodel bouwt en ontwikkelt met ClickUp Brein een krachtige AI-tool die tijd en moeite bespaart. Het is ontworpen om alles wat u nodig hebt te stroomlijnen, van inzichten tot automatisering.

Hier zijn een paar functies die laten zien dat Brain productiviteit en efficiëntie stimuleert:

• Genereer direct voortgangsrapporten met AI-gestuurde samenvattingen van projecten. ClickUp Brain analyseert uw projectgegevens en maakt uitgebreide rapporten in slechts een paar klikken
• Automatiseer gegevensvoorbereidingstaken met geavanceerde algoritmen en technieken van Brain. Dit versnelt uw gegevensvoorbereidingstaken, van verzamelen tot opschonen, zonder afbreuk te doen aan de kwaliteit
• Integreer het met uw voorspellend model om voorspellingen te automatiseren. ClickUp Brain wordt ook geleverd met ClickUp CRM en Dashboards om het verzamelen en visualiseren van gegevens te vereenvoudigen

Pro Tip: Integreer uw kennisbank met ClickUp Brain, zodat uw klantenservice snelle en nauwkeurige antwoorden kan geven op vragen van klanten, waardoor uw organisatie gestroomlijnd wordt klantcommunicatie processen.

Het opzegpercentage verlagen en de continuïteit veiligstellen met ClickUp

Als u weet welke klanten ontevreden zijn of waarschijnlijk zullen stoppen met uw diensten, is dat een groot voordeel. Dat gezegd hebbende, een churn voorspellingsmodel lost niet alleen potentiële problemen op zoals het verliezen van klanten; het helpt u ook om klantenservice te verbeteren .

Dat vertaalt zich in bedrijfscontinuïteit en klanttevredenheid.

Met de uitgebreide stappen en praktijken waarmee we u hebben uitgerust, bent u één stap verwijderd van uw churnvoorspellingsmodel. U hoeft alleen nog maar gebruik te maken van de kracht van ClickUp AI en datawetenschap die ClickUp levert met zijn CRM, klantenservice, sjablonen en meer.

Dus, meld u vandaag nog aan voor ClickUp om uw opzegpercentage te verlagen en duurzame relaties met klanten op te bouwen!