Khi các ngành công nghiệp mở rộng và các đối thủ cạnh tranh mới gia nhập thị trường, việc đáp ứng nhu cầu của khách hàng ngày càng trở nên khó khăn. Sự cạnh tranh gia tăng này có thể dẫn đến sự rời bỏ của khách hàng, với tỷ lệ lên đến 15% ở các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMB) .
Cho dù bạn là giám đốc thành công khách hàng hay chuyên gia tiếp thị vòng đời, mô hình dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ có thể cách mạng hóa cách bạn xác định và giải quyết tình trạng khách hàng rời bỏ. Tuy nhiên, việc triển khai hiệu quả giải pháp công nghệ này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các ứng dụng CRM và phân tích dữ liệu.
Hướng dẫn chi tiết này sẽ giúp bạn nắm vững mọi kiến thức cần thiết để xây dựng một mô hình dự đoán tỷ lệ rời bỏ khách hàng hiệu quả.
Mô hình dự đoán tỷ lệ churn là gì?
Mô hình dự đoán churn là mô hình thống kê hoặc học máy phân tích dữ liệu khách hàng. Mô hình này nhằm tạo ra những thông tin chi tiết để dự đoán khả năng khách hàng chấm dứt mối quan hệ với doanh nghiệp.
Dưới đây là các loại churn:
- Churn theo hợp đồng: Đây là khi khách hàng chấm dứt mối quan hệ với doanh nghiệp vào cuối kỳ hợp đồng hoặc kỳ đăng ký
- Churn tự nguyện: Điều này xảy ra khi khách hàng chọn rời bỏ doanh nghiệp trước khi kết thúc hợp đồng
Cả hai loại này chủ yếu dựa trên sự không hài lòng hoặc tìm kiếm một lựa chọn tốt hơn.
Dưới đây là một số lý do tại sao việc dự đoán sự rời bỏ của khách hàng là rất quan trọng đối với các doanh nghiệp:
- Tập trung vào các chiến lược giữ chân khách hàng: Bằng cách xác định khách hàng có nguy cơ rời bỏ, các doanh nghiệp có thể điều chỉnh các nỗ lực giữ chân khách hàng để đáp ứng nhu cầu cụ thể của họ và ngăn chặn sự rời bỏ
- Cải thiện trải nghiệm khách hàng : Dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ giúp các doanh nghiệp hiểu lý do đằng sau sự ra đi của khách hàng. Điều này mở ra tiềm năng cải thiện sản phẩm, dịch vụ và hỗ trợ khách hàng
- Giảm tổn thất doanh thu: Chi phí thu hút khách hàng mới cao gấp 5 lần chi phí duy trì khách hàng hiện tại. Dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ và hành động dựa trên dự đoán này sẽ giúp giảm đáng kể tổn thất doanh thu và cải thiện lợi nhuận
- Tối ưu hóa nỗ lực tiếp thị: Mô hình dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ có thể giúp các doanh nghiệp phân bổ nguồn lực tiếp thị hiệu quả hơn bằng cách tập trung vào việc giữ chân những khách hàng có giá trị cao
- Cải thiện quyết định dựa trên dữ liệu: Mô hình này tiết lộ những thông tin chi tiết về hành vi của khách hàng, chẳng hạn như tần suất khách hàng tương tác với sản phẩm hoặc dịch vụ (ví dụ: tần suất sử dụng, số lần đăng nhập). Khía cạnh này đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra quyết định tốt hơn, dựa trên dữ liệu về quản lý khách hàng
Hiểu rõ yếu tố quyết định dự đoán tỷ lệ churn
Khoa học dữ liệu là cốt lõi của dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ. Nó giúp các doanh nghiệp sử dụng các phương pháp, quy trình, thuật toán và hệ thống khoa học để phân tích và giải quyết các vấn đề phức tạp liên quan đến việc giữ chân khách hàng.
Mặc dù điều này đã vẽ ra bức tranh tổng quan về cách thức dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ, nhưng hãy thêm một chút màu sắc. Dưới đây là cách khoa học dữ liệu thúc đẩy dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ:
- Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu khách hàng có liên quan từ nhiều nguồn khác nhau và đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu, tạo nền tảng vững chắc cho việc phân tích
- Khám phá các mẫu: Phát hiện các mẫu, xu hướng và mối tương quan ẩn giấu báo hiệu khả năng khách hàng rời bỏ bằng cách kiểm tra dữ liệu một cách tỉ mỉ
- Tính năng kỹ thuật: Tăng cường khả năng dự đoán của các mô hình churn bằng cách tạo hoặc chuyển đổi các tính năng. Khoa học dữ liệu cũng nắm bắt được các sắc thái trong hành vi của khách hàng bằng cách điều chỉnh dữ liệu và tính năng cho phù hợp với ứng dụng
Xem thêm: Top 10 Phần mềm Phân tích Dự đoán Hàng Đầu để Ra Quyết Định Dựa trên Dữ liệu
Xử lý dữ liệu: Nền tảng của chất lượng và độ chính xác
Thông tin liên tục tràn ngập thế giới kỹ thuật số mỗi giây. Các doanh nghiệp cần dữ liệu chất lượng để có được những thông tin chi tiết phù hợp nhất.
Tiền xử lý dữ liệu là yếu tố của khoa học dữ liệu thu thập và lọc lượng lớn dữ liệu dự đoán churn. Dưới đây là hai yếu tố khóa của tiền xử lý dữ liệu trong dự đoán churn.
Thu thập dữ liệu là bước đầu tiên. Bước này bao gồm thu thập thông tin khách hàng, hồ sơ thanh toán, phản hồi khảo sát và dữ liệu thị trường.
Tiếp theo là quá trình làm sạch dữ liệu, đảm bảo tính chính xác của dữ liệu bằng cách xác định và sửa lỗi cũng như sự không nhất quán. Ví dụ: bạn có thể lấy dữ liệu từ CRM, nhưng giai đoạn làm sạch dữ liệu sẽ giúp bạn phát hiện các mục nhập trùng lặp hoặc thông tin thiếu trong tập dữ liệu.
Phân tích dữ liệu: Yếu tố then chốt của mô hình dự đoán tỷ lệ churn
Phân tích dữ liệu là quá trình xem xét dữ liệu đã thu thập và chuyển đổi thành thông tin hữu ích cho hoạt động kinh doanh của bạn. Yếu tố khoa học dữ liệu này cung cấp thông tin cho các bên liên quan, định hướng chiến lược giữ chân khách hàng và ảnh hưởng đến các quyết định quan trọng.
Dưới đây là cách phân tích dữ liệu thúc đẩy dự đoán tỷ lệ churn:
- Xác định các mẫu, xu hướng và mối quan hệ để tiết lộ thông tin chi tiết về hành vi của khách hàng. Nó cũng làm sáng tỏ tiến độ của các chiến lược kinh doanh của bạn
- Truyền đạt thông tin chi tiết thông qua các biểu diễn trực quan để giúp dữ liệu phức tạp trở nên dễ hiểu. Việc sử dụng biểu đồ, đồ thị và bảng điều khiển cũng đảm bảo rằng thông tin chi tiết có thể được áp dụng vào thực tế
- Tiết lộ mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến sự rời bỏ của khách hàng với sự trợ giúp của phân tích thống kê
Đọc thêm: Sử dụng dữ liệu phân tích sản phẩm để thúc đẩy thành công của khách hàng và chiến lược tiếp thị
Học máy: Nền tảng của sức mạnh dự đoán
Học máy tập trung vào việc phát triển các thuật toán để học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian. Dưới đây là cách học máy đóng vai trò trong việc dự đoán churn chính xác:
- Cải thiện độ chính xác của dự đoán bằng cách liên tục học hỏi từ dữ liệu mới. Điều này giúp tinh chỉnh các mô hình dự đoán churn để duy trì độ chính xác bất chấp những thay đổi trong nhu cầu của khách hàng
- Tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên bằng cách xác định những khách hàng có nguy cơ rời bỏ cao và tập trung nỗ lực giữ chân những khách hàng đó
- Phát hiện những thay đổi nhỏ trong hành vi của khách hàng có thể cho thấy rủi ro mất khách hàng tăng cao. Điều này giúp tăng cường khả năng của mô hình dự đoán mất khách hàng trong việc thực hiện các bước chủ động để giải quyết vấn đề
Với tác động này, đây là hai biểu mẫu phổ biến của học máy:
- Hồi quy logistic: Thuật toán này xem xét dữ liệu từ một số biến bằng cách sử dụng phương pháp phân tích thống kê. Sau đó, nó đánh giá khả năng khách hàng sẽ rời bỏ và trả về kết quả dưới dạng có hoặc không. Thuật toán này khá hiệu quả cho các doanh nghiệp kinh doanh sản phẩm và dịch vụ như viễn thông, ngân hàng và bán lẻ
- Học cây quyết định: Mô hình này xây dựng một biểu đồ trực quan về các quyết định và kết quả tiềm năng của chúng để phân loại khách hàng thành các phân khúc chi tiết hơn. Cây quyết định cho phép các doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược cho từng khách hàng hoặc nhóm cụ thể. Một thuật toán liên quan, Random Forests, sử dụng nhiều cây quyết định để nâng cao độ chính xác và xử lý hiệu quả các tập dữ liệu phức tạp
Cách xây dựng mô hình dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ: Phân tích từng bước
Dưới đây là hướng dẫn từng bước để xây dựng mô hình dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ.
Bước 1: Thu thập và xem xét dữ liệu
Bước đầu tiên là thu thập dữ liệu chất lượng, một quá trình gồm hai phần.
Xác định các nguồn dữ liệu liên quan
Xác định các nguồn chứa thông tin liên quan đến sự rời bỏ của khách hàng, chẳng hạn như nhân khẩu học khách hàng, dữ liệu khách hàng trong quá khứ, lịch sử mua hàng, mẫu sử dụng và các tương tác hỗ trợ khách hàng.
Dưới đây là các nguồn dữ liệu hiệu quả nhất mà bạn nên tập trung vào:
- Hệ thống CRM: Tận dụng các hệ thống này để lưu trữ lượng lớn thông tin khách hàng, như dữ liệu lịch sử, nhân khẩu học, lịch sử mua hàng và tương tác hỗ trợ
- Khảo sát khách hàng: Sử dụng phản hồi trực tiếp từ khách hàng để hiểu rõ hơn về mức độ hài lòng và lý do họ rời bỏ bạn
- Phân tích trang web và ứng dụng: Theo dõi hành vi của người dùng để xác định xu hướng và các vấn đề tiềm ẩn có thể dẫn đến churn
- Giám sát mạng xã hội: Phân tích các cuộc hội thoại trực tuyến để đánh giá cảm nhận của khách hàng và xác định các vấn đề tiềm ẩn
- Nhật ký hỗ trợ khách hàng: Xem lại các tương tác với khách hàng trong quá khứ và các phiếu hỗ trợ để hiểu mối quan tâm của họ và xác định các vấn đề thường gặp
Thu thập và làm sạch dữ liệu
Thu thập dữ liệu cần thiết từ các nguồn đã chọn và đảm bảo chất lượng bằng cách làm sạch và xử lý trước để loại bỏ các mâu thuẫn, giá trị thiếu và giá trị ngoại lệ.
Dưới đây là một số ví dụ về dữ liệu liên quan đến churn:
- Thông tin nhân khẩu học của khách hàng: Tuổi, giới tính, địa điểm, v.v.
- Lịch sử mua hàng: Tần suất, thời gian gần đây và giá trị tiền tệ của các giao dịch mua hàng
- Chỉ số tương tác: Lượt truy cập trang web, sử dụng ứng dụng, tương tác hỗ trợ khách hàng
- Trạng thái churn: Khách hàng đã ngừng sử dụng dịch vụ của bạn hay chưa
Xử lý dữ liệu là một bước quan trọng nhưng tốn nhiều thời gian trong việc phát triển một mô hình dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ hiệu quả. Với áp lực về độ chính xác và cấu trúc, công cụ phù hợp có thể giảm thời gian xử lý và nguồn lực.
Các tính năng đa năng của ClickUp là sự lựa chọn hoàn hảo cho trường hợp này. Mặc dù được thiết kế chủ yếu để quản lý công việc và hợp tác dự án, nhưng nó ngay lập tức cải thiện các giai đoạn thu thập dữ liệu, phân tích và mô hình hóa của dự án dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ của bạn.
Với các mẫu và giải pháp sẵn sàng sử dụng, ClickUp giúp nhóm của bạn hợp lý hóa tất cả các công việc vận hành. Ví dụ: ClickUp CRM quản lý liền mạch tất cả các giao dịch của khách hàng, từ lưu trữ thông tin liên hệ đến theo dõi lịch sử mua hàng.
Dưới đây là một số tính năng chính của ClickUp CRM giúp tăng cường chất lượng dữ liệu liên quan đến churn và nỗ lực giữ chân khách hàng:
- Luôn cập nhật phản hồi mới nhất của khách hàng và tình hình sử dụng sản phẩm với tính năng cập nhật dữ liệu theo thời gian thực. Điều này giúp cải thiện độ chính xác của dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ
- Lưu trữ phạm vi rộng các dữ liệu khách hàng, bao gồm thông tin liên hệ, lịch sử mua hàng, tương tác hỗ trợ và phản hồi bằng hơn 15 chế độ xem của ClickUp. Điều này cung cấp một cái nhìn toàn diện về mức độ tương tác của khách hàng, giúp dễ dàng xác định các chỉ số tiềm ẩn về sự rời bỏ
- Tùy chỉnh quy trình thu thập dữ liệu của bạn với API ClickUp. Điều này cũng cho phép bạn xây dựng tự động hóa dành riêng cho kinh doanh để giảm bớt gánh nặng thu thập dữ liệu thủ công
- Tích hợp hơn 1.000 công cụ để đảm bảo chế độ xem nhất quán về các tương tác của khách hàng trên tất cả các nền tảng. Ngoài ra, tích hợp một số phần mềm mô hình dự đoán để nâng cao độ tin cậy của dự đoán churn
- Sử dụng Trường Tùy chỉnh và trạng thái của ClickUp để trực quan hóa xác suất mất khách hàng. Ví dụ: bạn có thể thêm một trường dữ liệu được thiết kế sẵn có tên là "Sức khỏe khách hàng", với phạm vi từ tuyệt vời đến có nguy cơ mất khách hàng
Ngoài ClickUp CRM, một tính năng nguồn dữ liệu hiệu quả khác cho dữ liệu hỗ trợ khách hàng trên nền tảng này là ClickUp Customer Service.
Dịch vụ khách hàng ClickUp giúp xây dựng mối quan hệ, trực quan hóa phản hồi và thúc đẩy sự hài lòng của khách hàng. Đây cũng là nguồn dữ liệu lý tưởng để đánh giá phản hồi của khách hàng và thu thập dữ liệu khách hàng một cách dễ dàng.
Dưới đây là ba tính năng của phần mềm này giúp bạn hiểu rõ hơn về tiềm năng của nó:
- Thu thập và sắp xếp phản hồi từ các kênh khác nhau, bao gồm khảo sát, nhật ký phiếu hỗ trợ tích hợp sẵn và, với các tích hợp phù hợp, thậm chí cả các tương tác trên mạng xã hội
- Phân tích dữ liệu phản hồi của khách hàng và xác định xu hướng, mô hình và mối tương quan với phạm vi trực quan hóa rộng rãi
- Tích hợp nền tảng với mô hình dự đoán tỷ lệ rời bỏ khách hàng của bạn để chuyển dữ liệu một cách liền mạch
- Giải quyết các công việc dịch vụ khách hàng một cách hiệu quả với Ưu tiên nhiệm vụ ClickUp
Ngoài ra, ClickUp còn cung cấp các mẫu tùy chỉnh để giúp xây dựng quy trình theo dõi và tổ chức thông tin chi tiết về khách hàng cho mô hình dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ của bạn.
Mẫu khảo sát sự hài lòng của khách hàng ClickUp
Sự hài lòng là yếu tố quyết định đến tỷ lệ khách hàng rời bỏ, và Mẫu khảo sát sự hài lòng của khách hàng ClickUp là khung đánh giá hữu ích để bạn hình dung điều này.
Dưới đây là một số tính năng hàng đầu khiến nó trở thành công cụ không thể thiếu khi thu thập dữ liệu cho mô hình dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ của bạn:
- Hợp lý hóa quy trình tạo/lập khảo sát với các trường dữ liệu được điền sẵn, phong phú và hấp dẫn trong mẫu
- Tùy chỉnh các trường dữ liệu để bao gồm các câu hỏi cụ thể hơn, chẳng hạn như trạng thái rời bỏ và đề xuất
- Thu thập và sắp xếp tất cả các phản hồi của bạn trong một không gian với chế độ xem Phân cấp tích hợp sẵn trên nền tảng
- Hình dung mức độ hài lòng của khách hàng và các lĩnh vực cần cải thiện một cách dễ dàng với các Chế độ xem tùy chỉnh của ClickUp như Bảng, Danh sách, Lịch và hơn thế nữa. Các chế độ xem này có thể dễ dàng tùy chỉnh để phản ánh dữ liệu bạn muốn thu thập cho mô hình dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Sử dụng Trường Tùy chỉnh của ClickUp để phân loại khách hàng dựa trên các tiêu chí khác nhau, chẳng hạn như nhân khẩu học, hành vi mua hàng hoặc cách sử dụng sản phẩm.
Mẫu phân tích nhu cầu khách hàng của ClickUp
Mẫu phân tích nhu cầu khách hàng của ClickUp là khung công tác được thiết kế sẵn hoàn hảo để thu thập, sắp xếp và phân tích phản hồi của khách hàng.
Dưới đây là các tính năng khóa của mẫu này, giúp nó trở nên lý tưởng để xác định dữ liệu khách hàng ảnh hưởng đến tỷ lệ rời bỏ:
- Phân nhóm khách hàng dựa trên các yếu tố liên quan để xác định các mẫu liên quan đến sự rời bỏ
- Lập bản đồ tương tác của khách hàng với sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn để xác định các điểm yếu hoặc lĩnh vực có xung đột
- Xác định các giai đoạn trong hành trình của khách hàng mà khả năng mất khách hàng cao nhất
Với các mẫu này và hệ thống CRM toàn diện của ClickUp, việc thu thập dữ liệu khách hàng cần thiết và xử lý dữ liệu trở nên dễ dàng.
Bước 2: Hiểu về oversampling và undersampling trong phân tích dữ liệu
Bước thứ hai là loại bỏ sự thiên vị trong mô hình dự đoán của bạn.
Các tập dữ liệu thường không cân bằng, với số lượng khách hàng không rời bỏ nhiều hơn số lượng khách hàng rời bỏ. Điều này dẫn đến những hiểu biết không chính xác về mức độ hài lòng của khách hàng theo thời gian thực và khả năng xảy ra tỷ lệ khách hàng rời bỏ trong tương lai.
Để loại bỏ sự thiên vị này, các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích phải chuẩn hóa tập dữ liệu. Dưới đây là hai cách để thực hiện việc này:
Oversampling
Chúng ta có thể tăng số đối tượng/kỳ/phiên bản khách hàng bị mất để cân bằng các lớp. Có hai phương pháp chính để lấy mẫu quá mức:
- Lấy mẫu ngẫu nhiên: Quá trình này bao gồm sao chép ngẫu nhiên các điểm dữ liệu của khách hàng đã rời bỏ hiện có
- Quá trình lấy mẫu tổng hợp thiểu số: Phương pháp này tạo ra các điểm dữ liệu khách hàng bị mất mới, tổng hợp dựa trên các điểm dữ liệu hiện có để tránh trùng lặp
Lấy mẫu không đầy đủ
Lấy mẫu không đầy đủ tập trung vào việc cân bằng số lượng đối tượng/kỳ/phiên bản trong nhóm khách hàng không rời bỏ. Vì phương pháp này có nguy cơ mất dữ liệu quý giá, nên không phù hợp với các nhóm dữ liệu khách hàng nhỏ.
Dưới đây là ba phương pháp lấy mẫu không đầy đủ:
- Lấy mẫu ngẫu nhiên: Loại bỏ ngẫu nhiên các đối tượng/kỳ/phiên bản khỏi lớp đa số
- Liên kết Tomek: Điều này liên quan đến việc xác định và loại bỏ các đối tượng/kỳ/phiên bản tương tự nhau
- Lấy mẫu không đầy đủ dựa trên cụm: Ở đây, bạn nhóm các khách hàng không rời bỏ dựa trên sự tương đồng của họ và loại bỏ khách hàng khỏi các nhóm phổ biến nhất. Điều này giúp duy trì một nhóm khách hàng không rời bỏ đa dạng đồng thời giảm số lượng tổng thể của họ
Sau khi loại bỏ các yếu tố thiên vị, chúng ta bắt đầu mã hóa các biến.
Bước 3: Mã hóa các biến phân loại
Hầu hết các thuật toán học máy đều hoạt động với dữ liệu số. Tuy nhiên, nhiều biến trong tập dữ liệu thực tế có dạng văn bản hoặc nhãn. Chúng được gọi là biến phân loại.
Vì văn bản và nhãn không tương thích với thuật toán, chúng ta phải mã hóa chúng thành định dạng số
Dưới đây là hai phương pháp mã hóa:
1. Mã hóa one-hot
Dưới đây là các bước để thực hiện mã hóa one-hot:
- Tạo một cột nhị phân mới cho mỗi danh mục trong một biến danh mục
- Mỗi hàng sẽ có số 1 trong cột tương ứng với danh mục của nó và số 0 trong các cột khác
Ví dụ:
- Trường dữ liệu: "SubscriptionType"
- Các gói dịch vụ: "Cơ bản", "Tiêu chuẩn" và "Nâng cao"
Kết quả:
Kết quả được mã hóa là ba cột mới:
- Loại đăng ký_Cơ bản
- Loại đăng ký_Tiêu chuẩn
- Loại đăng ký_Premium
Dựa trên dữ liệu khách hàng, các cột này sẽ được gán giá trị 1 hoặc 0.
2. Mã hóa nhãn
Kỹ thuật này bao gồm việc gán một giá trị số duy nhất cho mỗi danh mục trong một biến danh mục. Kỹ thuật này phù hợp nhất với các danh mục có thứ tự tự nhiên, như "Thấp", "Trung bình" và "Cao"
Ví dụ:
- Trường dữ liệu: Mức độ hài lòng của khách hàng
- Các danh mục: 'Rất không hài lòng,' 'Không hài lòng,' 'Trung lập,' 'Hài lòng,' và 'Rất hài lòng'
Kết quả:
Mã hóa nhãn sẽ gán các giá trị 1, 2, 3, 4 và 5 cho mỗi danh mục.
Từ điển thuật ngữ dự đoán tỷ lệ churn
Quá phù hợp trong dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ xảy ra khi mô hình học quá tốt dữ liệu huấn luyện, ghi nhớ các nhiễu và điểm kỳ lạ thay vì nắm bắt các mẫu cơ bản. Điều này dẫn đến mô hình hoạt động rất tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng khó áp dụng cho dữ liệu mới, chưa từng thấy. Trong dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ, điều này có nghĩa là mô hình có thể dự đoán chính xác tỷ lệ khách hàng rời bỏ trong bộ dữ liệu huấn luyện nhưng không thể xác định chính xác những khách hàng có khả năng rời bỏ trong tương lai.
Chuẩn hóa là một kỹ thuật ngăn chặn mô hình churn gán trọng số quá cao cho các tính năng riêng lẻ, điều này có thể dẫn đến hiện tượng quá khớp. Về bản chất, chuẩn hóa giúp mô hình tổng quát hóa tốt hơn đối với dữ liệu mới, chưa từng thấy bằng cách tập trung vào các tính năng quan trọng nhất và tránh phụ thuộc quá nhiều vào bất kỳ tính năng nào.
Bước 4: Xây dựng mô hình dự đoán
Chúng tôi huấn luyện một thuật toán học máy trên dữ liệu bạn đã chuẩn bị để tạo ra một mô hình dự đoán sự rời bỏ của khách hàng ở giai đoạn này.
Dưới đây là bốn bước để xây dựng mô hình dự đoán của bạn:
Lựa chọn thuật toán phù hợp
Bản chất dữ liệu và vấn đề của bạn sẽ quyết định thuật toán bạn lựa chọn. Trong các phần trước, chúng tôi đã giới thiệu một số thuật toán học máy phù hợp nhất để dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ.
Đào tạo mô hình
Sau khi chọn thuật toán, bạn sẽ huấn luyện nó bằng bộ dữ liệu đã chuẩn bị sẵn. Quá trình này bao gồm cung cấp cho mô hình các tính năng (biến độc lập) và biến mục tiêu tương ứng (trạng thái rời bỏ). Mô hình sẽ học cách xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu để dự đoán sự rời bỏ.
Điều chỉnh mô hình
Mặc dù bạn có thể đã đào tạo mô hình, nhưng bạn cũng phải đảm bảo nó sẵn sàng để đưa vào sử dụng. Phương pháp tốt nhất để tối ưu hóa mô hình là thử nghiệm.
Để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình, bạn có thể cần thử nghiệm các cài đặt khác nhau trong thuật toán. Quá trình này được gọi là siêu tham số hoặc điều chỉnh mô hình.
Dưới đây là một vài ví dụ về các cài đặt trong mô hình dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ:
- Chuẩn hóa: Kiểm soát độ phức tạp của mô hình để ngăn chặn hiện tượng quá phù hợp Chuẩn hóa L1: Xác định các tính năng thiết yếu nhất Chuẩn hóa L2: Giảm độ lớn của các hệ số, ngăn chặn hiện tượng quá phù hợp
- Chuẩn hóa L1: Xác định các tính năng thiết yếu nhất
- L2 regularization: Giảm độ lớn của các hệ số, ngăn ngừa hiện tượng overfitting
- Tốc độ học: Xác định kích thước bước thực hiện trong quá trình đào tạo
- Số cây: Kiểm soát số cây quyết định trong một rừng ngẫu nhiên hoặc tập hợp tăng cường độ dốc
- Chuẩn hóa L1: Xác định các tính năng thiết yếu nhất
- L2 regularization: Giảm độ lớn của các hệ số, ngăn ngừa hiện tượng overfitting
Dưới đây là một số thuật toán và kỹ thuật để tìm ra sự kết hợp tốt nhất:
- Tìm kiếm lưới: Thử tất cả các kết hợp của các tham số siêu trong một lưới đã xác định
- Tối ưu hóa Bayesian: Sử dụng mô hình học máy xác suất để khám phá các cài đặt thuật toán
Hình ảnh minh họa
Sau khi mô hình của bạn đã được đào tạo và tối ưu hóa, bạn cần trực quan hóa hiệu suất và các thông tin chi tiết của nó.
Một bảng điều khiển tích hợp có thể cung cấp tổng quan tương tác về các dự đoán của mô hình, các chỉ số chính và mức độ quan trọng của các tính năng. Điều này cho phép các bên liên quan hiểu được hành vi của mô hình và xác định các lĩnh vực cần cải thiện. Nó cũng đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra các quyết định sáng suốt dựa trên các dự đoán.
Bảng điều khiển ClickUp giúp tăng tốc và đơn giản hóa cách thức kinh doanh thu thập thông tin chi tiết có thể hành động và truyền đạt kết quả tìm kiếm.
Dưới đây là những việc bạn có thể làm với Bảng điều khiển ClickUp:
- Theo dõi tỷ lệ khách hàng rời bỏ, vòng đời khách hàng và các chỉ số liên quan khác với giao diện thân thiện với người dùng của công cụ này
- Theo dõi các mô hình dự đoán mới nhất với các bản cập nhật thời gian thực của Bảng điều khiển ClickUp
- Tùy chỉnh hình ảnh của bạn với biểu đồ tròn, biểu đồ xu hướng dự đoán và hộp văn bản nổi bật để phản ánh sự phát triển của doanh nghiệp bạn. Điều này có thể dễ dàng điều chỉnh để phản ánh danh sách khách hàng hiện tại mới nhất hoặc thậm chí tỷ lệ khách hàng dựa trên danh mục, mối quan hệ và nhân khẩu học
- Chuyển đổi và phân công bất kỳ thông tin chi tiết nào thành công việc với tính năng quản lý công việc tích hợp sẵn. Tính năng này hoàn hảo để tạo và thực hiện các dự án nhằm cải thiện tỷ lệ giữ chân khách hàng và giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ
Đọc thêm: 10 chiến lược thu hút khách hàng để thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh
Bước 5: Đánh giá mô hình dự đoán khách hàng rời bỏ
Dưới đây là một số phương pháp đánh giá phù hợp cho mô hình dự đoán tỷ lệ churn:
- Phương pháp Holdout: Phương pháp này chia tập dữ liệu thành các đợt đào tạo và thử nghiệm. Đào tạo mô hình trên bộ dữ liệu đào tạo và đánh giá hiệu suất của mô hình trên bộ dữ liệu thử nghiệm
- K-fold cross-validation: Chia tập dữ liệu thành k phần bằng nhau. Huấn luyện mô hình k lần, sử dụng k-1 phần để huấn luyện và một phần để kiểm tra. Điều này giúp giảm thiểu hiện tượng overfitting
- Xác nhận chéo phân tầng: Đảm bảo mỗi lần gấp chứa một tỷ lệ đại diện của khách hàng đã rời bỏ và khách hàng chưa rời bỏ, điều này rất quan trọng đối với các tập dữ liệu không cân bằng
Khi đánh giá mô hình dự đoán churn, bạn cũng nên theo dõi tiến độ của nó. Dưới đây là một số chỉ số khóa cần lưu ý:
- Độ chính xác: Số lượng dự đoán chính xác là bao nhiêu?
- Độ chính xác: Có bao nhiêu dự đoán tích cực dẫn đến kết quả tích cực?
- Nhắc lại: Có bao nhiêu kết quả tích cực được dự đoán chính xác?
- Điểm F1: Trung bình hài hòa giữa độ chính xác và độ thu hồi, cung cấp một thước đo cân bằng
Vì bước này sẽ tiếp tục là hoạt động thường xuyên để giữ cho mô hình luôn phù hợp và không có lỗi, nên việc tự động hóa là rất quan trọng để tiết kiệm thời gian và nguồn lực.
Chuyển đổi cách bạn xây dựng và phát triển mô hình dự đoán churn với ClickUp Brain — một công cụ AI mạnh mẽ giúp tiết kiệm thời gian và nỗ lực của bạn. Nó được thiết kế để hợp lý hóa mọi thứ bạn cần, từ thông tin chi tiết đến tự động hóa.
Dưới đây là một số tính năng nổi bật của Brain giúp tăng năng suất và hiệu quả:
- Tạo báo cáo tiến độ ngay lập tức với tóm tắt dự án được hỗ trợ bởi AI. ClickUp Brain phân tích dữ liệu dự án của bạn và tạo báo cáo toàn diện chỉ với vài cú nhấp chuột
- Tự động hóa các công việc chuẩn bị dữ liệu với các thuật toán và kỹ thuật tiên tiến của Brain. Điều này sẽ đẩy nhanh các công việc xử lý dữ liệu từ thu thập đến làm sạch mà không ảnh hưởng đến chất lượng
- Tích hợp với mô hình dự đoán của bạn để tự động hóa dự đoán. ClickUp Brain còn đi kèm với ClickUp CRM và Bảng điều khiển để đơn giản hóa việc thu thập và trực quan hóa dữ liệu
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Tích hợp cơ sở kiến thức của bạn với ClickUp Brain, cho phép đội ngũ hỗ trợ khách hàng của bạn cung cấp câu trả lời nhanh chóng và chính xác cho các câu hỏi của khách hàng, hợp lý hóa quy trình giao tiếp với khách hàng.
Kiểm soát tỷ lệ khách hàng rời bỏ và đảm bảo lòng trung thành với ClickUp
Biết trước những khách hàng nào không hài lòng hoặc có khả năng ngừng sử dụng dịch vụ của bạn là một lợi thế rõ rệt. Tuy nhiên, mô hình dự đoán khách hàng rời bỏ không chỉ giải quyết các vấn đề tiềm ẩn như mất khách hàng, mà còn giúp bạn cải thiện dịch vụ khách hàng.
Điều đó có nghĩa là kinh doanh sẽ tiếp tục phát triển và khách hàng sẽ hài lòng.
Với các bước và phương pháp thực hành toàn diện mà chúng tôi cung cấp, bạn chỉ còn một bước nữa là có thể xây dựng mô hình dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ. Tất cả những gì còn lại là tận dụng sức mạnh của AI và khoa học dữ liệu mà ClickUp cung cấp với CRM, dịch vụ khách hàng, mẫu và nhiều hơn nữa.
Vì vậy, hãy đăng ký ClickUp ngay hôm nay để hạn chế tỷ lệ khách hàng rời bỏ và xây dựng mối quan hệ lâu dài với khách hàng!