I takt med att branscher expanderar och nya konkurrenter kommer in på marknaden blir det allt svårare att möta kundernas krav. Den ökade konkurrensen kan leda till kundbortfall, och små och medelstora företag (SMB) rapporterar bortfall på upp till 15 %.
Oavsett om du är kundansvarig eller arbetar med livscykelmarknadsföring kan modeller för att förutsäga kundbortfall revolutionera hur du identifierar och hanterar kundbortfall. Men för att effektivt kunna implementera denna teknikintensiva lösning krävs en djup förståelse för CRM-applikationer och dataanalys.
Denna utförliga guide täcker allt du behöver veta om att skapa en effektiv modell för att förutsäga kundbortfall.
Vad är en modell för att förutsäga kundbortfall?
En modell för att förutsäga kundbortfall är en statistisk modell eller en modell för maskininlärning som analyserar kunddata. Syftet är att generera insikter för att förutsäga sannolikheten för att en kund avslutar sin relation med ett företag.
Här är olika typer av kundbortfall:
- Kontraktsmässig kundbortfall: Detta är när en kund avslutar sin relation med ett företag vid slutet av ett kontrakt eller en prenumerationsperiod.
- Frivillig kundförlust: Detta inträffar när en kund väljer att lämna ett företag innan kontraktet löper ut.
Båda dessa typer baseras huvudsakligen på missnöje eller att man hittat ett bättre alternativ.
Här är några skäl till varför det är så viktigt för företag att kunna förutse kundbortfall:
- Fokuserade strategier för att behålla kunder: Genom att identifiera kunder som riskerar att lämna företaget kan man skräddarsy sina insatser för att behålla kunderna, så att man kan tillgodose deras specifika behov och förhindra att de lämnar företaget.
- Förbättrar kundupplevelsen : Förutsägelser om kundbortfall hjälper företag att förstå orsakerna till att kunder lämnar dem. Detta öppnar upp möjligheter att förbättra produkter, tjänster och kundsupport.
- Minskar intäktsförluster: Kundanskaffningskostnaderna är fem gånger högre än kostnaderna för att behålla kunderna. Genom att förutsäga kundbortfall och agera därefter minskar du intäktsförlusterna avsevärt och förbättrar lönsamheten.
- Optimerar marknadsföringsinsatserna: Modeller för att förutsäga kundbortfall kan hjälpa företag att fördela marknadsföringsresurserna mer effektivt genom att fokusera på att behålla värdefulla kunder.
- Förbättrar datadrivna beslut: Modellen ger insikter i kundbeteende, till exempel hur ofta kunderna interagerar med produkten eller tjänsten (t.ex. användningsfrekvens, inloggningar). Denna aspekt spelar en viktig roll för att fatta bättre, datadrivna beslut om kundhantering.
Förstå vad som driver kundbortfallsprognoser
Datavetenskap är kärnan i kundbortfallsprognoser. Den hjälper företag att använda vetenskapliga metoder, processer, algoritmer och system för att analysera och lösa komplexa problem relaterade till kundbehållning.
Det här ger en bild av hur det driver churn-prognoser, men låt oss lägga till lite färg. Så här driver datavetenskap churn-prognoser:
- Insamling av data: Samla in relevant kunddata från olika källor och säkerställ dess noggrannhet och tillförlitlighet, vilket ger en solid grund för analys.
- Upptäck mönster: Avslöja dolda mönster, trender och korrelationer som signalerar potentiell kundförlust genom att noggrant granska data.
- Tekniska funktioner: Förbättrar churnmodellernas förutsägbarhet genom att skapa eller omvandla funktioner. Datavetenskap fångar också upp nyanserna i kundbeteendet genom att skräddarsy data och funktioner för applikationen.
Förbehandling av data: Grunden för kvalitet och noggrannhet
Varje sekund översvämmas den digitala världen av information. Företag behöver kvalitetsdata för att få de mest relevanta insikterna.
Förbehandling av data är den del av datavetenskapen som samlar in och filtrerar stora mängder data för att förutsäga kundbortfall. Här är två viktiga delar av förbehandlingen av data för att förutsäga kundbortfall.
Datainsamling är det första steget. Det innebär att samla in kundinformation, fakturauppgifter, enkätsvar och marknadsdata.
Därefter följer datarensning, som säkerställer datakvaliteten genom att identifiera och korrigera fel och inkonsekvenser. Du kan till exempel hämta data från ditt CRM-system, men datarensningsfasen hjälper dig att upptäcka eventuella dubbletter eller saknad information i datamängderna.
Dataanalys: Drivkraften bakom modeller för att förutsäga kundbortfall
Dataanalys handlar om att granska insamlad data och omvandla den till användbara insikter för ditt företag. Detta datavetenskapliga element informerar dina intressenter, styr strategier för kundbehållning och påverkar viktiga beslut.
Så här driver dataanalys kundbortfallsprognoser:
- Identifiera mönster, trender och samband för att få insikter om kundbeteende. Den belyser också hur dina affärsstrategier utvecklas.
- Kommunicera insikter genom visuella representationer för att göra komplexa data lättförståeliga. Genom att använda diagram, grafer och instrumentpaneler säkerställer du också att insikterna är användbara.
- Avslöjar sambandet mellan faktorer som påverkar kundbortfall med hjälp av statistisk analys.
Läs också: Använd produktanalysdata för att öka kundernas framgång och förbättra marknadsföringsstrategierna
Maskininlärning: Grunden för prediktiv kraft
Maskininlärning fokuserar på att utveckla algoritmer som lär sig av data och förbättrar sin prestanda över tid. Så här spelar maskininlärning en roll i noggrann förutsägelse av kundbortfall:
- Förbättrar prognosens noggrannhet genom att kontinuerligt lära sig av nya data. Detta hjälper till att förfina modeller för att förutsäga kundbortfall så att de förblir noggranna trots förändringar i kundernas behov.
- Optimera resursfördelningen genom att identifiera kunder med hög risk för avhopp och fokusera dina insatser på att behålla just dessa individer.
- Upptäck subtila förändringar i kundbeteendet som kan indikera en ökad risk för kundbortfall. Detta stärker kundbortfallsmodellens förmåga att underlätta proaktiva åtgärder för att hantera problemet.
Med denna inverkan i åtanke finns det två populära former av maskininlärning:
- Logistisk regression: Denna algoritm granskar data från flera variabler med hjälp av en statistisk analysmetod. Den bedömer sedan om kunderna sannolikt kommer att lämna företaget och ger svaret i form av ja eller nej. Den är mycket effektiv för företag som arbetar med produkter och tjänster inom telekommunikation, bank och detaljhandel.
- Beslutsträd: Denna modell skapar en visuell representation av beslut och deras potentiella resultat för att kategorisera kunder i mer detaljerade segment. Beslutsträd gör det möjligt för företag att skräddarsy strategier för enskilda kunder eller specifika grupper. En relaterad algoritm, Random Forests, använder flera beslutsträd för att öka noggrannheten och hantera komplexa datamängder effektivt.
Hur man skapar en modell för att förutsäga kundbortfall: en steg-för-steg-guide
Här är en steg-för-steg-beskrivning av hur du bygger en modell för att förutsäga kundbortfall.
Steg 1: Samla in och granska data
Det första steget är att samla in kvalitetsdata, en process som består av två delar.
Identifiera relevanta datakällor
Bestäm vilka källor som innehåller information relaterad till kundbortfall, såsom kunddemografi, historiska kunddata, köphistorik, användningsmönster och kundsupportinteraktioner.
Här är de mest effektiva datakällorna att fokusera på:
- CRM-system: Utnyttja dessa system som lagrar en mängd kundinformation, såsom historiska data, demografiska uppgifter, köphistorik och supportinteraktioner.
- Kundundersökningar: Använd direkt feedback från kunderna för att få insikt i deras nöjdhet och orsakerna till att de lämnar företaget.
- Webbplats- och appanalys: Spåra användarbeteende för att identifiera trender och potentiella problem som kan leda till kundbortfall.
- Övervakning av sociala medier: Analysera konversationer online för att mäta kundernas åsikter och identifiera potentiella problem.
- Kundsupportloggar: Granska tidigare kundinteraktioner och supportärenden för att förstå deras problem och identifiera vanliga smärtpunkter.
Samla in och rensa data
Samla in nödvändiga data från utvalda källor och säkerställ kvaliteten genom att rensa och förbehandla dem för att ta bort inkonsekvenser, saknade värden och avvikande värden.
Här är några exempel på data relaterade till kundbortfall:
- Kunddemografi: Ålder, kön, plats etc.
- Köphistorik: Frekvens, aktualitet och monetärt värde av köp
- Engagemangsmätvärden: Webbplatsbesök, appanvändning, kundsupportinteraktioner
- Kundbortfallsstatus: Om kunden har slutat använda dina tjänster
Databehandling är ett viktigt men omfattande steg i utvecklingen av en effektiv modell för att förutsäga kundbortfall. Med krav på noggrannhet och struktur kan rätt verktyg minska behandlingstiden och resurserna.
ClickUps mångsidiga funktioner passar perfekt här. Även om de främst är utformade för uppgiftshantering och projektsamarbete, förbättrar de omedelbart datainsamlingen, analysen och modelleringsfaserna i ditt projekt för att förutsäga kundbortfall.
Med färdiga mallar och lösningar hjälper ClickUp ditt team att effektivisera alla operativa uppgifter. Till exempel hanterar ClickUp CRM smidigt alla kundtransaktioner, från lagring av kontaktinformation till spårning av köphistorik.
Här är några viktiga funktioner i ClickUp CRM som förbättrar kvaliteten på dina data om kundbortfall och dina insatser för att behålla kunder:
- Håll dig uppdaterad om den senaste kundfeedbacken och produktanvändningen med realtidsuppdateringar. Detta förbättrar noggrannheten i din prognos för kundbortfall.
- Lagra ett brett spektrum av kunddata, inklusive kontaktinformation, köphistorik, supportinteraktioner och feedback med hjälp av ClickUps 15+ vyer. Detta ger en omfattande bild av kundengagemanget, vilket gör det lättare att identifiera potentiella indikatorer på kundbortfall.
- Anpassa din datainsamlingsprocess med ClickUp API. Detta gör det också möjligt för dig att skapa affärsspecifik automatisering för att minska bördan av manuell datainsamling.
- Integrera över 1 000 verktyg för att säkerställa en konsekvent bild av kundinteraktioner på alla plattformar. Integrera också flera programvaror för prediktiv modellering för att öka tillförlitligheten i dina prognoser för kundbortfall.
- Använd ClickUps anpassade fält och statusar för att visualisera sannolikheten för kundbortfall. Du kan till exempel lägga till ett fördesignat datafält som heter "Kundhälsa", som kan sträcka sig från utmärkt till risk för kundbortfall.
Förutom ClickUp CRM finns det en annan effektiv datakälla för kundsupportdata på denna plattform, nämligen ClickUp Customer Service.
ClickUp Customer Service hjälper dig att bygga relationer, visualisera feedback och öka kundnöjdheten. Det är också den perfekta datakällan för att mäta kundernas feedback och göra insamlingen av kunddata enkel.
Här är tre funktioner i programvaran som belyser dess potential:
- Samla in och organisera feedback från olika kanaler, inklusive enkäter, inbyggda supportärenden och, med rätt integrationer, även interaktioner på sociala medier.
- Analysera kundfeedbackdata och identifiera trender, mönster och korrelationer med ett omfattande utbud av visualiseringar.
- Integrera plattformen med din modell för att förutsäga kundbortfall för smidig dataöverföring.
- Hantera dina kundtjänstuppgifter effektivt med ClickUp Task Priorities
Utöver detta erbjuder ClickUp även anpassade mallar som hjälper dig att skapa processer för att spåra och organisera kundinsikter för din modell för att förutsäga kundbortfall.
ClickUp-mall för kundnöjdhetsundersökning
Nöjdhet är en avgörande faktor för kundbortfall, och ClickUps mall för kundnöjdhetsundersökning är ditt självklara utvärderingsverktyg för att visualisera detta.
Här är några av de viktigaste funktionerna som gör den till ett måste när du samlar in data för din modell för att förutsäga kundbortfall:
- Effektivisera processen för att skapa enkäter med mallens omfattande och engagerande förifyllda datafält.
- Anpassa datafält för att inkludera mer specifika frågor, såsom kundbortfallsstatus och förslag.
- Samla och organisera alla dina svar på ett ställe med plattformens inbyggda hierarkivy.
- Visualisera kundnöjdhetsnivåer och förbättringsområden enkelt med ClickUps anpassade vyer som tavla, lista, kalender och mer. Dessa kan enkelt anpassas för att återspegla vilken data du vill samla in för din modell för att förutsäga kundbortfall.
💡 Proffstips: Använd ClickUps anpassade fält för att kategorisera kunder utifrån olika kriterier, såsom demografi, köpbeteende eller produktanvändning.
ClickUp-mall för analys av kundbehov
ClickUp Customer Needs Analysis Template är det perfekta fördesignade ramverket för att samla in, organisera och analysera kundfeedback.
Här är de viktigaste funktionerna i mallen som gör den idealisk för att identifiera kunddata som påverkar kundbortfallet:
- Gruppera kunder utifrån relevanta faktorer för att identifiera mönster som är förknippade med kundbortfall.
- Kartlägg kundernas interaktioner med din produkt eller tjänst för att identifiera problemområden eller friktionspunkter.
- Identifiera de steg i kundresan där det är mest sannolikt att kundbortfall inträffar.
Med dessa mallar och ClickUps omfattande CRM-system blir det enkelt att samla in nödvändiga kunddata och bearbeta dem.
Steg 2: Förstå översampling och undersampling i dataanalys
Det andra steget är att eliminera partiskhet i din prognosmodell.
Dataset är ofta obalanserade, med fler kunder som inte lämnar företaget än kunder som gör det. Detta leder till felaktiga insikter om kundnöjdheten i realtid och sannolikheten för kommande kundbortfall.
För att eliminera den snedvridning som detta medför måste dataforskare och analytiker normalisera datasetet. Här är två sätt att göra det:
Överprovtagning
Vi kan öka antalet kundinstanser som lämnat företaget för att balansera klasserna. Det finns två huvudsakliga metoder för översampling:
- Slumpmässig översampling: Detta innebär att man slumpmässigt duplicerar befintliga datapunkter för kunder som har lämnat företaget.
- Syntetisk minoritetsöversampling: Denna metod skapar nya, syntetiska datapunkter för bortfallna kunder baserat på befintliga data för att undvika upprepade dubbletter.
Undersampling
Undersampling fokuserar på att balansera antalet fall hos kunder som inte har lämnat företaget. Eftersom detta innebär en risk att förlora värdefull data är det inte kompatibelt med mindre kunddatapooler.
Här är tre metoder för undersampling:
- Slumpmässig undersampling: Tar slumpmässigt bort instanser från majoritetsklassen.
- Tomek-länkar: Detta innebär att identifiera och ta bort liknande fall.
- Klusterbaserad undersampling: Här grupperar du kunder som inte har lämnat företaget utifrån deras likheter och tar bort kunder från de vanligaste grupperna. På så sätt behåller du en mångfaldig grupp av kunder som inte har lämnat företaget samtidigt som du minskar deras totala antal.
När vi har tagit bort biasen börjar vi koda variablerna.
Steg 3: Kodning av kategoriska variabler
De flesta algoritmer för maskininlärning arbetar med numeriska data. Många variabler i verkliga datamängder finns dock i form av text eller etiketter. Dessa kallas kategoriska variabler.
Eftersom text och etiketter är oförenliga med algoritmer måste vi koda dem i numeriska format.
Här är de två metoderna för kodning:
1. One-hot-kodning
Här är stegen för one-hot-kodning:
- Skapa en ny binär kolumn för varje kategori inom en kategorisk variabel.
- Varje rad har en 1 i kolumnen som motsvarar dess kategori och 0 i de andra kolumnerna.
Exempel:
- Datafält: ”SubscriptionType”
- Kategorier: ”Basic”, ”Standard” och ”Premium”
Resultat:
De kodade resultaten är tre nya kolumner:
- SubscriptionType_Basic
- SubscriptionType_Standard
- SubscriptionType_Premium
Baserat på kunddata kommer dessa kolumner att tilldelas ett 1 eller 0.
2. Etikettkodning
Denna teknik innebär att man tilldelar ett unikt numeriskt värde till varje kategori inom en kategorisk variabel. Den passar bäst för kategorier med en naturlig ordning, som "Låg", "Medel" och "Hög".
Exempel:
- Datafält: Kundnöjdhet
- Kategorier: ”Mycket missnöjd”, ”Missnöjd”, ”Neutral”, ”Nöjd” och ”Mycket nöjd”
Resultat:
Etikettkodning tilldelar värdena 1, 2, 3, 4 och 5 till varje kategori.
Ordlista för churn-prognoser
Överanpassning i kundbortfallsprognoser uppstår när en modell lär sig träningsdata för väl och memorerar brus och egenheter istället för att fånga upp de underliggande mönstren. Detta leder till en modell som fungerar exceptionellt bra på träningsdata men har svårt att generalisera till nya, osedda data. I churn-prognoser innebär detta att modellen kan förutsäga churn för kunder i träningsuppsättningen med hög precision, men misslyckas med att korrekt identifiera kunder som sannolikt kommer att lämna företaget i framtiden.
Regularisering är en teknik som hindrar churn-modellen från att tilldela enskilda egenskaper för stor vikt, vilket kan leda till överanpassning. I grund och botten hjälper regularisering modellen att bättre generalisera till nya, osedda data genom att fokusera på de viktigaste egenskaperna och undvika överdriven tillit till en enskild egenskap.
Steg 4: Skapa prognosmodellen
Vi tränar en maskininlärningsalgoritm på dina förberedda data för att skapa en modell som förutsäger kundbortfall i detta skede.
Här är de fyra delarna i att skapa din prognosmodell:
Välja rätt algoritm
Dina datas natur och problemet avgör vilken algoritm du väljer. I de föregående avsnitten har vi gått igenom några maskininlärningsalgoritmer som är bäst lämpade för att förutsäga kundbortfall.
Träna modellen
När du har valt en algoritm tränar du den med hjälp av din förberedda dataset. Detta innebär att mata modellen med egenskaper (oberoende variabler) och motsvarande målvariabel (kundbortfallsstatus). Modellen lär sig att identifiera mönster och samband i data som kan förutsäga kundbortfall.
Modelljustering
Även om du har tränat modellen måste du också se till att den är redo att leverera. Det bästa sättet att finjustera modellen är genom experiment.
För att optimera modellens prestanda kan du behöva experimentera med olika inställningar i algoritmen. Denna process kallas hyperparameter eller modelljustering.
Här är några exempel på inställningar i modeller för att förutsäga kundbortfall:
- Regularisering: Kontrollerar modellens komplexitet för att förhindra överanpassning L1-regularisering: Identifierar de viktigaste egenskaperna L2-regularisering: Minskar koefficienternas storlek och förhindrar överanpassning
- L1-regularisering: Identifierar de viktigaste egenskaperna
- L2-regularisering: Minskar koefficienternas storlek och förhindrar överanpassning.
- Inlärningshastighet: Bestämmer stegstorleken under träningsprocessen.
- Antal träd: Styr antalet beslutsträd i en slumpmässig skog eller ett gradientförstärkande ensemble.
- L1-regularisering: Identifierar de viktigaste egenskaperna
- L2-regularisering: Minskar koefficienternas storlek och förhindrar överanpassning.
Här är några algoritmer och tekniker för att hitta den bästa kombinationen:
- Grid search: Provar alla kombinationer av hyperparametrar inom ett specificerat rutnät.
- Bayesiansk optimering: Använder en probabilistisk maskininlärningsmodell för att utforska algoritmens inställningar.
Visualisering
När din modell är tränad och finjusterad måste du visualisera dess prestanda och insikter.
En integrerad instrumentpanel kan ge en interaktiv översikt över modellens prognoser, viktiga mätvärden och funktionernas betydelse. Detta gör det möjligt för intressenterna att förstå modellens beteende och identifiera områden som kan förbättras. Det spelar också en viktig roll för att fatta välgrundade beslut baserade på prognoser.
ClickUp Dashboards påskyndar och förenklar hur ett företag får fram användbara insikter och kommunicerar sina resultat.
Här är vad du kan göra med ClickUp Dashboards:
- Spåra kundbortfall, kundlivscykel och andra relevanta indikatorer med verktygets användarvänliga gränssnitt.
- Håll koll på de senaste prognosmodellerna med ClickUp Dashboards realtidsuppdateringar.
- Anpassa dina visualiseringar med cirkeldiagram, prognostiserade trenddiagram och effektfulla textrutor för att återspegla ditt företags tillväxt. Detta kan enkelt anpassas för att återspegla den senaste listan över kvarvarande kunder eller till och med andelen kunder baserat på kategori, relationshälsa och demografi.
- Omvandla och delegera alla insikter till uppgifter med den inbyggda uppgiftshanteringen. Detta är perfekt för att skapa och genomföra projekt som förbättrar kundlojaliteten och minskar kundbortfallet.
Steg 5: Utvärdera modellen för att förutsäga kundbortfall
Här är några utvärderingsmetoder som är idealiska för modellen för att förutsäga kundbortfall:
- Holdout-metoden: Denna metod delar upp datasetet i tränings- och testbatcher. Träna modellen på träningsuppsättningen och utvärdera dess prestanda på testuppsättningen.
- K-faldig korsvalidering: Dela upp datasetet i k lika stora delar. Träna modellen k gånger, med k-1 delar för träning och en för testning. Detta hjälper till att minska överanpassning.
- Stratifierad korsvalidering: Säkerställer att varje del innehåller en representativ andel av kunder som har lämnat och kunder som inte har lämnat, vilket är viktigt för obalanserade datamängder.
När du utvärderar din modell för att förutsäga kundbortfall bör du också följa dess utveckling. Här är några viktiga mått att tänka på:
- Noggrannhet: Hur många korrekta prognoser gjordes?
- Precision: Hur många positiva prognoser resulterade i positiva resultat?
- Återkallelse: Hur många positiva resultat förutsågs korrekt?
- F1-poäng: Det harmoniska medelvärdet av precision och återhämtning, vilket ger en balanserad mätvärde.
Eftersom detta steg kommer att fortsätta som en rutinaktivitet för att hålla modellen relevant och felfri är det viktigt att automatisera den för att spara tid och resurser.
Förändra hur du bygger och utvecklar din modell för att förutsäga kundbortfall med ClickUp Brain – ett kraftfullt AI-verktyg som sparar tid och arbete. Det är utformat för att effektivisera allt du behöver, från insikter till automatisering.
Här är några funktioner som visar hur Brain ökar produktiviteten och effektiviteten:
- Skapa framstegsrapporter direkt med AI-drivna projektsammanfattningar. ClickUp Brain analyserar dina projektdata och skapar omfattande rapporter med bara några få klick.
- Automatisera dataprepareringsuppgifter med Brains avancerade algoritmer och tekniker. Detta kommer att påskynda dina dataprepareringsuppgifter från insamling till rensning utan att kompromissa med kvaliteten.
- Integrera den med din prediktiva modell för att automatisera förutsägelser. ClickUp Brain levereras också med ClickUp CRM och Dashboards för att förenkla datainsamling och visualisering.
💡 Proffstips: Integrera din kunskapsbas med ClickUp Brain så att ditt kundsupportteam kan ge snabba och korrekta svar på kundernas frågor och effektivisera dina kundkommunikationsprocesser.
Minska kundbortfallet och säkra lojaliteten med ClickUp
Att ha koll på vilka kunder som är missnöjda eller sannolikt kommer att sluta använda dina tjänster är en klar fördel. En modell för att förutsäga kundbortfall löser inte bara potentiella problem som att förlora kunder, utan hjälper dig också att förbättra kundservicen.
Det innebär kontinuitet i verksamheten och nöjda kunder.
Med de omfattande steg och metoder vi har försett dig med är du bara ett steg från din modell för att förutsäga kundbortfall. Allt som återstår är att utnyttja kraften i AI och datavetenskap som ClickUp levererar med sitt CRM, kundservice, mallar och mycket mer.
Registrera dig på ClickUp idag för att minska kundbortfallet och bygga varaktiga kundrelationer!