Wraz z rozwojem branż i wejściem na rynek nowych konkurentów, sprostanie niestandardowym spotkaniom staje się coraz większym wyzwaniem. Ta wzmożona konkurencja może prowadzić do rezygnacji klientów, a małe i średnie firmy (SMB) raportują wskaźniki na poziomie 10 do 15% .
Niezależnie od tego, czy jesteś menedżerem ds. sukcesu klienta, czy specjalistą ds. marketingu cyklu życia, modele przewidywania rezygnacji mogą zrewolucjonizować sposób identyfikowania i rozwiązywania problemu odejść klientów. Skuteczne wdrożenie tego zaawansowanego technologicznie rozwiązania wymaga dogłębnego zrozumienia aplikacji CRM i analizy danych.
Ten szczegółowy przewodnik obejmuje wszystko, co musisz wiedzieć o budowaniu skutecznego modelu przewidywania rezygnacji.
Co to jest model przewidywania rezygnacji?
Model przewidywania rezygnacji to model statystyczny lub model uczenia maszynowego, który analizuje dane niestandardowe. Jego celem jest generowanie spostrzeżeń pozwalających przewidzieć prawdopodobieństwo zerwania przez klienta relacji z firmą
Oto rodzaje rezygnacji:
- Contractual churn: Jest to sytuacja, w której klient kończy swoje powiązania z Businessem po zakończeniu okresu umowy lub subskrypcji
- Dobrowolny churn: Dzieje się tak, gdy klient decyduje się opuścić firmę przed końcem umowy
Oba te typy opierają się głównie na niezadowoleniu lub znalezieniu lepszej alternatywy.
Oto kilka powodów, dla których przewidywanie odpływu klientów jest kluczowe dla Business:
- Ukierunkowuje strategie retencji: Identyfikując zagrożonych klientów, Business może dostosować swoje wysiłki w zakresie retencji do ich konkretnych potrzeb i zapobiegać churn'owi
- Poprawianiestandardowe doświadczenie klienta**Prognozowanie rezygnacji pomaga Businessowi zrozumieć przyczyny odejść klientów. Otwiera to potencjał do ulepszania produktów, usług i obsługi klienta
- Zmniejsza utratę przychodów: Koszty pozyskania klienta wynosząpięć razy więcej niż utrzymanie klienta. Przewidywanie rezygnacji i podejmowanie działań w tym zakresie znacznie zmniejsza utratę przychodów i poprawia rentowność
- Optymalizuje wysiłki marketingowe: Modele przewidywania rezygnacji mogą pomóc firmom skuteczniej alokować zasoby marketingowe, koncentrując się na utrzymaniu niestandardowych klientów o wysokiej wartości
- Poprawa decyzji opartych na danych: Model ujawnia wgląd w zachowania klientów, takie jak częstotliwość interakcji z produktem lub usługą (np. częstotliwość użytkowania, logowania). Ten aspekt odgrywa istotną rolę w podejmowaniu lepszych, opartych na danych decyzji dotyczących zarządzania klientami
Zrozumienie, co wpływa na przewidywanie rezygnacji
Nauka o danych jest podstawą przewidywania rezygnacji. Pomaga ona firmom wykorzystywać naukowe metody, procesy, algorytmy i systemy do analizowania i rozwiązywania problemów związanych z retencją.
Chociaż to maluje obraz tego, jak napędza przewidywanie rezygnacji, dodajmy trochę koloru. Oto jak nauka o danych napędza przewidywanie rezygnacji:
- Pozyskiwanie danych: Gromadzi istotne dane o klientach z różnych źródeł i zapewnia ich dokładność i wiarygodność, dostarczając solidnych podstaw do analizy
- Odkrywanie wzorców: Odkrywa ukryte wzorce, trendy i korelacje, które sygnalizują potencjalną rezygnację klientów poprzez skrupulatne badanie danych
- Inżynieria funkcji: Zwiększa moc predykcyjną modeli churn poprzez tworzenie lub przekształcanie funkcji. Data science wychwytuje również niuanse zachowań klientów, dostosowując dane i funkcje do aplikacji
Przeczytaj także: 10 najlepszych programów do analizy predykcyjnej do podejmowania decyzji opartych na danych
Przetwarzanie wstępne danych: Podstawa jakości i dokładności
Informacje nieustannie zalewają przestrzeń cyfrową w każdej sekundzie. Business potrzebuje wysokiej jakości danych, aby uzyskać najbardziej trafne spostrzeżenia.
Wstępne przetwarzanie danych to element nauki o danych, który gromadzi i filtruje tak duże ilości danych prognozowania rezygnacji. Oto dwa kluczowe elementy wstępnego przetwarzania danych w prognozowaniu rezygnacji.
Zbieranie danych to pierwszy krok. Obejmuje ono gromadzenie informacji o klientach, danych rozliczeniowych, odpowiedzi na ankiety i danych rynkowych. następnym krokiem jest czyszczenie danych, zapewniające dokładność danych poprzez identyfikację i korygowanie błędów i niespójności. Na przykład, dane mogą pochodzić z CRM, ale faza czyszczenia danych pomoże wykryć wszelkie zduplikowane wpisy lub brakujące informacje w zestawach danych.
Analityka danych: Model przewidywania rezygnacji
Analityka danych polega na przeglądaniu zebranych danych i przekształcaniu ich w przydatne informacje dla Twojego biznesu. Ten element nauki o danych informuje interesariuszy, kieruje niestandardowym utrzymaniem klientów strategie i wpływa na krytyczne decyzje.
Oto jak analiza danych wpływa na przewidywanie rezygnacji:
- Identyfikuje wzorce, trendy i powiązania w celu ujawnienia wglądu w zachowania niestandardowe. Rzuca również światło na postępy w realizacji strategii biznesowych
- Przekazuje wgląd poprzez wizualne reprezentacje, aby zawiłe dane były łatwe do zrozumienia. Korzystanie z wykresów, grafów i pulpitów zapewnia również, że spostrzeżenia są przydatne do działania
- Ujawnia relacje między czynnikami wpływającymi na rezygnację klientów za pomocą analizy statystycznej
Przeczytaj również: Wykorzystanie danych Product Analytics do zwiększenia powodzenia klientów i strategii marketingowych Uczenie maszynowe: Filar mocy predykcyjnej
Uczenie maszynowe koncentruje się na opracowywaniu algorytmów do uczenia się na podstawie danych i poprawiania ich wydajności w czasie. Oto jak uczenie maszynowe odgrywa rolę w dokładnym przewidywaniu churn:
- Poprawia dokładność predykcji poprzez ciągłe uczenie się na podstawie nowych danych. Pomaga to udoskonalić modele przewidywania rezygnacji, aby pozostały dokładne pomimo zmian w niestandardowych potrzebach klientów
- Optymalizuje alokację zasobów, identyfikując klientów o wysokim ryzyku rezygnacji i koncentrując wysiłki związane z utrzymaniem klienta na tych osobach
- Wykrywa subtelne zmiany w zachowaniu klientów, które mogą wskazywać na zwiększone ryzyko rezygnacji. Zwiększa to zdolność modelu przewidywania rezygnacji do podejmowania proaktywnych kroków w celu rozwiązania problemu
Mając na uwadze ten wpływ, oto dwa popularne formularze uczenia maszynowego:
- Regresja logistyczna: Algorytm ten przegląda dane z kilku zmiennych przy użyciu podejścia analizy statystycznej. Następnie ocenia, czy niestandardowi klienci prawdopodobnie odejdą i zwraca wyniki w formacie "tak" lub "nie". Jest dość skuteczny w przypadku firm zajmujących się produktami i usługami, takimi jak telekomunikacja, bankowość i handel detaliczny
- Decision tree learning: Model ten konstruuje wizualną reprezentację decyzji i ich potencjalnych wyników w celu kategoryzacji klientów na bardziej granularne segmenty. Drzewa decyzyjne umożliwiają firmom dostosowanie strategii do indywidualnych klientów lub określonych grup. Pokrewny algorytm, Lasy Losowe, wykorzystuje wiele drzew decyzyjnych w celu zwiększenia dokładności i efektywnej obsługi złożonych zbiorów danych
Jak zbudować model przewidywania rezygnacji: Krok po kroku
Oto podział krok po kroku budowania modelu przewidywania rezygnacji.
Krok 1: Zbieranie i przeglądanie danych
Pierwszym krokiem jest uzyskanie wysokiej jakości danych, co jest procesem dwuczęściowym.
Identyfikacja odpowiednich źródeł danych
Określ, które źródła zawierają informacje związane z rezygnacją klientów, takie jak dane demograficzne klientów, historyczne dane klientów, historia zakupów, wzorce użytkowania i interakcje z obsługą klienta.
Oto najskuteczniejsze źródła danych, na których należy się skupić:
- Systemy CRM: Wykorzystaj te systemy, które przechowują bogactwo informacji o klientach, takich jak dane historyczne, dane demograficzne, historia zakupów i interakcje ze wsparciem technicznym
- Ankiety przeprowadzane wśród klientów: Wykorzystaj bezpośrednie informacje zwrotne od klientów, aby uzyskać wgląd w ich satysfakcję i powody rezygnacji
- Analityka strony internetowej i aplikacji: Śledzenie zachowań użytkowników w celu identyfikacji trendów i potencjalnych problemów, które mogą prowadzić do rezygnacji
- Monitorowanie mediów społecznościowych: Analizowanie konwersacji online w celu oceny nastrojów klientów i identyfikacji potencjalnych problemów
- dzienniki obsługi klienta: przeglądanie wcześniejszych interakcji z klientami i zgłoszeń do pomocy technicznej, aby zrozumieć ich obawy i zidentyfikować wspólne punkty bólu
Zbieranie i czyszczenie danych
Gromadzenie niezbędnych danych z wybranych źródeł i zapewnienie ich jakości poprzez czyszczenie i wstępne przetwarzanie w celu usunięcia niespójności, brakujących wartości i wartości odstających.
Oto kilka przykładów danych związanych z churnem:
- Dane demograficzne niestandardowych klientów: Wiek, płeć, lokalizacja itp.
- Historia zakupów: Częstotliwość, częstotliwość i wartość pieniężna zakupów
- metryki zaangażowania: odwiedziny strony internetowej, korzystanie z aplikacji, interakcje z obsługą klienta
- Status rezygnacji: Czy klient przestał korzystać z usług?
Przetwarzanie danych jest kluczowym, ale rozszerzonym krokiem w opracowywaniu skutecznego modelu przewidywania rezygnacji. Dzięki naciskowi na dokładność i strukturę, odpowiednie narzędzie może skrócić czas przetwarzania i zmniejszyć zasoby.
Wszechstronne funkcje ClickUp są tutaj idealnym rozwiązaniem. ClickUp został zaprojektowany przede wszystkim do zarządzania projektami i współpracy przy projektach, ale natychmiast wzbogaca fazy gromadzenia, analizy i modelowania danych w projekcie przewidywania rezygnacji
Dzięki gotowym do użycia szablonom i rozwiązaniom, ClickUp pomaga Twojemu zespołowi usprawnić wszystkie zadania operacyjne. Instancja, ClickUp CRM bezproblemowo zarządza wszystkimi transakcjami z klientami, od przechowywania informacji kontaktowych po śledzenie historii zakupów.
Zarządzaj wszystkimi danymi klientów w jednym miejscu, aby usprawnić komunikację z klientami dzięki ClickUp CRM Solution
Oto kilka kluczowych funkcji ClickUp CRM, które wzmacniają jakość danych związanych z churnem i wysiłków związanych z utrzymaniem klientów:
- Bądź na bieżąco z najnowszymi opiniami klientów i wykorzystaniem produktów dzięki aktualizacji danych w czasie rzeczywistym. Zwiększa to dokładność przewidywania churnu
- Przechowywanie szerokiego zakresu danych klientów, w tym informacji kontaktowych, historii zakupów, interakcji ze wsparciem i opinii za pomocą funkcjiPonad 15 widoków ClickUp. Zapewnia to kompleksowy widok zaangażowania klientów, ułatwiając identyfikację potencjalnych wskaźników rezygnacji
- Niestandardowy proces gromadzenia danych dziękiAPI ClickUp. Pozwala to również na budowanie automatyzacji specyficznej dla biznesu, aby zmniejszyć obciążenie związane z ręcznym gromadzeniem danych
- Integracja ponad 1000 narzędzi aby zapewnić spójny widok interakcji z klientami na wszystkich platformach. Zintegruj również kilka programów do modelowania predykcyjnego, aby zwiększyć wiarygodność prognoz dotyczących rezygnacji klientów
- UżyjPola niestandardowe ClickUp i statusów do wizualizacji prawdopodobieństwa rezygnacji. Można na przykład dodać wstępnie zaprojektowane pole danych o nazwie "Kondycja klienta", które może mieć zakres od doskonałej do zagrożonej churnem
Oprócz ClickUp CRM, inną skuteczną funkcją źródła danych dla danych obsługi klienta na tej platformie jest Obsługa klienta ClickUp .
wzmocnij zespoły obsługi klienta, aby szybciej oferowały wysokiej jakości rozwiązania dzięki szablonowi zarządzania obsługą klienta ClickUp
ClickUp Customer Service pomaga budować relacje, wizualizować informacje zwrotne i zwiększać zadowolenie klientów. Jest to również idealne źródło danych do oceny opinii klientów i łatwego gromadzenia danych o klientach.
Oto trzy funkcje tego oprogramowania, które rzucą światło na jego potencjał:
- Zbieranie i organizowanie opinii z różnych kanałów, w tym ankiet, wbudowanych dzienników zgłoszeń do wsparcia, a przy odpowiednich integracjach nawet interakcji w mediach społecznościowych
- Analizuj opinie niestandardowych klientów dane i identyfikuj trendy, wzorce i korelacje dzięki szerokiemu zakresowi wizualizacji
- Zintegruj platformę z modelem przewidywania rezygnacji w celu płynnego przesyłania danych
- Adresobsługa niestandardowa sprawnie wykonuj zadania zPriorytety zadań ClickUp Oprócz tego, ClickUp oferuje również niestandardowe szablony, które pomagają w tworzeniu procesów śledzenia i organizowania informacji o klientach dla modelu przewidywania rezygnacji.
Szablon ankiety satysfakcji klienta ClickUp
Szablon ankiety satysfakcji klienta
Satysfakcja jest decydującym czynnikiem wpływającym na churn, a Szablon ankiety satysfakcji klienta ClickUp to narzędzie do wizualizacji oceny.
Oto kilka najważniejszych funkcji, które sprawiają, że jest to pozycja obowiązkowa podczas gromadzenia danych do modelu przewidywania rezygnacji:
- Usprawnienie procesu tworzenia ankiety dzięki rozbudowanym i angażującym wstępnie wypełnionym polom danych w szablonie
- Dostosuj pola niestandardowe, aby zawierały bardziej szczegółowe pytania, takie jak status rezygnacji i sugestie
- Zbieraj i organizuj wszystkie odpowiedzi w jednej przestrzeni dzięki wbudowanemu widokowi hierarchii platformy
- Wizualizuj poziomy zadowolenia klientów i obszary wymagające poprawy bez wysiłku dzięki niestandardowym widokom ClickUp, takim jak Tablica, Lista, Kalendarz i inne. Można je łatwo niestandardowo dostosować, aby odzwierciedlały dane, które chcesz zebrać dla swojego modelu przewidywania rezygnacji
Pro Tip: Użyj pól niestandardowych ClickUp, aby kategoryzować klientów na podstawie różnych kryteriów, takich jak dane demograficzne, zachowania zakupowe lub korzystanie z produktu.
Szablon analizy potrzeb klientów ClickUp
Szablon analizy potrzeb klienta ClickUp
Szablon analizy potrzeb klienta ClickUp to doskonały, wstępnie zaprojektowany szablon do zbierania, organizowania i analizowania opinii klientów.
Oto kluczowe funkcje tego szablonu, które sprawiają, że jest on idealny do identyfikacji danych klientów, które mają wpływ na rezygnację:
- Grupuj klientów na podstawie istotnych czynników, aby zidentyfikować wzorce związane z churnem
- Mapa interakcji klienta z produktem lub usługą w celu zidentyfikowania punktów bólu lub obszarów tarcia
- wskazanie scen w podróży klienta, w których prawdopodobieństwo rezygnacji jest większe
Dzięki tym szablonom i kompleksowym systemom CRM ClickUp, gromadzenie niezbędnych danych klientów i ich przetwarzanie staje się bezproblemowe.
Krok 2: Zrozumienie nadpróbkowania i niedostatecznego próbkowania w analizie danych
Drugim krokiem jest usunięcie stronniczości w modelu predykcyjnym.
Zbiory danych są często niezrównoważone, z większą liczbą niestandardowych klientów niż tych, którzy zrezygnowali. Prowadzi to do niedokładnego wglądu w satysfakcję klientów w czasie rzeczywistym i prawdopodobieństwo nadchodzących wskaźników rezygnacji.
Aby usunąć wynikające z tego uprzedzenia, analitycy danych muszą przeprowadzić normalną analizę zbioru danych. Oto dwa sposoby do zrobienia tego:
Nadpróbkowanie
Możemy zwiększyć liczbę niestandardowych instancji klientów, aby zrównoważyć klasy. Istnieją dwie podstawowe metody nadpróbkowania:
- Nadpróbkowanie losowe: Polega ono na losowym powielaniu istniejących punktów danych klientów, którzy ulegli zmianie
- Syntetyczny nadpróbkowanie mniejszościowe: Ta metoda tworzy nowe, syntetyczne punkty danych o zwalnianych klientach w oparciu o istniejące, aby uniknąć wielokrotnego powielania
Nadpróbkowanie
Undersampling koncentruje się na zrównoważeniu liczby instancji u niestandardowych klientów. Ponieważ grozi to utratą cennych danych, jest niekompatybilne z mniejszymi pulami danych klientów.
Oto trzy metody niedostatecznego próbkowania:
- Random undersampling: Losowe usuwanie instancji z klasy większościowej
- Połączenia Tomka: Polega na identyfikacji i usunięciu podobnych instancji
- Zmniejszanie próby oparte na klastrach: Tutaj grupujesz niestandardowych klientów na podstawie ich podobieństwa i usuwasz klientów z najczęstszych grup. Pozwala to zachować zróżnicowany zestaw niestandardowych klientów przy jednoczesnym zmniejszeniu ich ogólnej liczby
Po usunięciu uprzedzeń rozpoczynamy kodowanie zmiennych.
Krok 3: Kodowanie zmiennych kategorycznych
Większość algorytmów uczenia maszynowego pracuje z danymi liczbowymi. Jednak wiele zmiennych rzeczywistych zbiorów danych ma postać tekstu lub etykiet. Są one określane jako zmienne kategorialne.
Ponieważ tekst i etykiety są niekompatybilne z algorytmami, musimy kodować je w formatach numerycznych
Oto dwie metody kodowania:
1. Kodowanie one-hot
Oto kroki dla kodowania one-hot:
- Utwórz nową kolumnę binarną dla każdej kategorii w zmiennej kategorialnej
- Każdy wiersz będzie miał 1 w kolumnie odpowiadającej jego kategorii i 0 w pozostałych
Przykład:
- Pole danych: "SubscriptionType"
- Kategorie: "Podstawowa", "Standardowa" i "Premium"
Wynik:
Zakodowanym wynikiem są trzy nowe kolumny:
- SubscriptionType_Basic
- SubscriptionType_Standard
- SubscriptionType_Premium
Na podstawie danych niestandardowych kolumny te otrzymają wartość 1 lub 0.
2. Kodowanie etykiety
Technika ta polega na przypisaniu unikalnej wartości numerycznej do każdej kategorii w zmiennej kategorialnej. Najlepiej nadaje się do kategorii o naturalnym porządku, takich jak "Niski", "Średni" i "Wysoki"
Przykład:
- Pole danych: Zadowolenie klienta
- Kategorie: "Bardzo niezadowolony", "Niezadowolony", "Neutralny", "Zadowolony" i "Bardzo zadowolony"
Wynik:
Kodowanie etykiety przypisze wartości 1, 2, 3, 4 i 5 do każdej kategorii.
Słowniczek przewidywania rotacji
Overfitting w predykcji churn występuje, gdy model zbyt dobrze uczy się danych treningowych, zapamiętując szumy i dziwactwa, zamiast wychwytywać podstawowe wzorce. Prowadzi to do powstania modelu, który radzi sobie wyjątkowo dobrze na danych treningowych, ale ma trudności z uogólnieniem na nowe, niewidoczne dane. W przypadku przewidywania rezygnacji oznacza to, że model może dokładnie przewidywać rezygnację dla klientów w ustawieniu treningowym, ale nie jest w stanie poprawnie zidentyfikować klientów, którzy prawdopodobnie zrezygnują w przyszłości.
Regularyzacja to technika, która zniechęca model churn do przypisywania nadmiernych wag poszczególnym funkcjom, co może prowadzić do nadmiernego dopasowania. Zasadniczo, regularyzacja pomaga modelowi lepiej generalizować na nowe, niewidoczne dane poprzez skupienie się na najważniejszych funkcjach i unikanie nadmiernego polegania na jakiejkolwiek pojedynczej funkcji.
Krok 4: Budowanie modelu predykcyjnego
Trenujemy algorytm uczenia maszynowego na przygotowanych danych, aby stworzyć model przewidywania rezygnacji klientów na tej scenie.
Oto cztery części budowania modelu predykcyjnego:
Wybór odpowiedniego algorytmu
Charakter danych i problem determinują wybór algorytmu. W poprzednich sekcjach omówiliśmy kilka algorytmów uczenia maszynowego, które najlepiej nadają się do przewidywania rezygnacji.
Trenowanie modelu
Po wybraniu algorytmu należy go wytrenować przy użyciu przygotowanego zestawu danych. Obejmuje to podawanie modelowi funkcji (zmiennych niezależnych) i odpowiadającej im zmiennej celu (status churn). Model uczy się identyfikować wzorce i powiązania w danych, które mogą przewidywać churn.
Strojenie modelu
Chociaż model został już wytrenowany, należy również upewnić się, że jest gotowy do dostarczenia. Najlepszym podejściem do dostrajania modelu jest eksperymentowanie.
Aby zoptymalizować wydajność modelu, może być konieczne eksperymentowanie z różnymi ustawieniami w ramach algorytmu. Proces ten znany jest jako strojenie hiperparametrów lub modelu.
Oto kilka przykładów takich ustawień w predykcyjnych modelach churn:
- Regularyzacja: Kontroluje złożoność modelu, aby zapobiec nadmiernemu dopasowaniu
- Regularyzacja L1: Identyfikuje najbardziej istotne funkcje
- Regularyzacja L2: Zmniejsza wielkość współczynników, zapobiegając nadmiernemu dopasowaniu
- Szybkość uczenia: Określa wielkość kroku podejmowanego podczas procesu uczenia
- Liczba drzew: Kontroluje liczbę drzew decyzyjnych w losowym lesie lub zespole gradient-boosting
Oto kilka algorytmów i technik pozwalających znaleźć najlepszą kombinację:
- Przeszukiwanie siatki: Wypróbowuje wszystkie kombinacje hiperparametrów w określonej siatce
- Optymalizacja bayesowska: Wykorzystuje probabilistyczny model uczenia maszynowego do zbadania ustawień algorytmu
Wizualizacja
Po wytrenowaniu i dostrojeniu modelu należy zwizualizować jego wydajność i wnioski.
Zintegrowany pulpit nawigacyjny może zapewnić interaktywny przegląd przewidywań modelu, kluczowych wskaźników i znaczenia funkcji. Umożliwia to interesariuszom zrozumienie zachowania modelu i zidentyfikowanie obszarów wymagających poprawy. Odgrywa również istotną rolę w podejmowaniu świadomych decyzji w oparciu o prognozy.
bezproblemowa integracja modeli predykcyjnych, łatwa wizualizacja spostrzeżeń i natychmiastowe udostępnianie wyników dzięki ClickUp Dashboards_ Pulpity ClickUp przyspiesza i upraszcza sposób, w jaki firma uzyskuje przydatne informacje i komunikuje swoje ustalenia.
Oto co możesz zrobić z ClickUp Dashboards:
- Śledzenie wskaźników rezygnacji,niestandardowy cykl życia klientai inne istotne wskaźniki za pomocą przyjaznego dla użytkownika interfejsu narzędzia
- Śledzenie najnowszych modeli predykcyjnych dzięki aktualizacjom ClickUp Dashboards w czasie rzeczywistym
- Niestandardowe wizualizacje z wykresami kołowymi, predykcyjnymi wykresami trendów i efektownymi polami tekstowymi, aby odzwierciedlić rozwój Twojego biznesu. Można to łatwo dostosować, aby odzwierciedlić najnowszą listę zatrzymanych klientów, a nawet stosunek klientów w oparciu o kategorię, stan powiązań i dane demograficzne
- Konwersja i oddelegowanie dowolnego wglądu w zadania dzięki wbudowanemu zarządzaniu zadaniami. Jest to idealne rozwiązanie do tworzenia i realizacji projektów dopoprawić retencję klientów i zmniejszyć odpływ klientów
Przeczytaj również: 10 strategii pozyskiwania klientów, które napędzają wzrost Businessu
Krok 5: Ocena modelu przewidywania rezygnacji klientów
Oto kilka metod oceny idealnych dla modelu przewidywania rezygnacji klientów:
- Metoda Holdout: Podejście to dzieli zbiór danych na partie treningowe i testowe. Trenuj model na zestawie treningowym i oceniaj jego wydajność na zestawie testowym
- K-krotna walidacja krzyżowa: Dzielenie zbioru danych na k równych części. Trenuj model k razy, używając k-1 fałd do treningu i jednej do testowania. Pomaga to ograniczyć nadmierne dopasowanie
- Stratyfikowana walidacja krzyżowa: Zapewnia, że każda fałda zawiera reprezentatywną część klientów, którzy powrócili i nie powrócili, co jest istotne w przypadku niezrównoważonych zbiorów danych
Podczas oceny modelu przewidywania rezygnacji należy również śledzić jego postęp. Oto kilka kluczowych wskaźników, o których należy pamiętać:
- Dokładność: Ile poprawnych prognoz zostało wykonanych?
- Precyzja: Ile pozytywnych prognoz dało pozytywne wyniki?
- Recall: Ile pozytywnych wyników zostało dokładnie przewidzianych?
- F1-score: średnia harmoniczna precyzji i recall, zapewniająca zrównoważoną metrykę
Biorąc pod uwagę, że krok ten będzie nadal rutynowym działaniem, aby model był odpowiedni i wolny od błędów, automatyzacja go ma kluczowe znaczenie dla oszczędności czasu i zasobów.
zintegruj, zautomatyzuj i zarządzaj swoimi spostrzeżeniami dotyczącymi przewidywania churn za pomocą ClickUp Brain_
Przekształć sposób budowania i rozwijania modelu przewidywania rezygnacji dzięki ClickUp Brain -potężne narzędzie AI, które oszczędza czas i wysiłek użytkownika. Zostało zaprojektowane, aby usprawnić wszystko, czego potrzebujesz, od wglądu po automatyzację.
Oto kilka funkcji, które pokazują, że Brain zwiększa wydajność i efektywność:
- Natychmiastowe generowanie raportów z postępu prac dzięki podsumowaniom projektów opartym na AI. ClickUp Brain analizuje dane projektu i tworzy kompleksowe raporty za pomocą zaledwie kilku kliknięć
- Automatyzacja zadań związanych z przygotowaniem danych dzięki zaawansowanym algorytmom i technikom Brain. Przyspieszy to zadania wstępnego przetwarzania danych, od gromadzenia po czyszczenie, bez uszczerbku dla jakości
- Zintegruj go ze swoim modelem predykcyjnym w celu automatyzacji prognoz. ClickUp Brain jest również dostarczany z ClickUp CRM i pulpitami, aby uprościć gromadzenie i wizualizację danych
Pro Tip: Zintegruj swoją bazę wiedzy z ClickUp Brain, umożliwiając zespołowi wsparcia klienta udzielanie szybkich i dokładnych odpowiedzi na pytania klientów, usprawniając tym samym swoją niestandardową komunikację z klientami procesy.
Curbing Churn Rate and Securing Continuity with ClickUp
Posiadanie informacji o tym, którzy klienci są niezadowoleni lub prawdopodobnie przestaną korzystać z Twoich usług, jest sporą zaletą. Niemniej jednak, model przewidywania rezygnacji nie tylko rozwiązuje potencjalne problemy, takie jak utrata niestandardowych klientów; pomaga również poprawić niestandardową obsługę klienta .
Przekłada się to na ciągłość biznesu i zadowolenie klientów.
Dzięki kompleksowym krokom i praktykom, w które Cię wyposażyliśmy, jesteś o krok od swojego modelu przewidywania rezygnacji. Wszystko, co pozostało, to wykorzystać moc AI i nauki o danych, którą ClickUp dostarcza wraz z CRM, obsługą klienta, szablonami i nie tylko.
Więc, zarejestruj się w ClickUp już dziś aby ograniczyć wskaźnik rezygnacji i budować trwałe relacje z klientami!