ChurnAvoid

Kundenbindung für Experten

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Frühwarnsystem für Ihre Kundenbindung

Heute sind Kunden oft nur einen "Klick" davon entfernt, abzuwandern. Hohe Transparenz und ein geringer Wechselaufwand lassen die Kundenloyalität drastisch sinken. Binden Sie Ihre Kunden durch eine gezielte und rechtzeitige Ansprache langfristig an Ihr Unternehmen und verhindern Sie einen Wechsel zu Mittbewerbern.  

Mit ChurnAvoid können Sie mit Hilfe Ihrer internen Daten bereits im Vorfeld die Abwanderungswahrscheinlichkeit Ihrer Kunden ermitteln. Erkennen Sie Kündigungswahrscheinlichkeiten verschiedener Kundensegmente und analysieren Sie die Faktoren, die zu einem Wechsel führen. Wir entwickeln ein Warnsystem, das mögliche Kündigungen frühestmöglich erkennt, um rechtzeitig Kundenbindungs- und Rückgewinnungsmaßnahmen einleiten zu können.

Ihr Nutzen

verbesserte Kundenbindung
Gewinnmargen maximieren
gewonnene Erfahrung nutzen
reduzierte Kosten
Imagesteigerung

 

   

Abwanderungswillige Kunden mehrere Wochen im voraus identifizieren und rechtzeitig Kundenbindungsmaßnahmen einleiten!

individuell und flexibel

  • Unsere Lösung ist optimiert für Unternehmen mit Kunden im Onlinebereich.
  • Wir passen das Modell für jeden Kunden individuell an, um eine noch höhere Vorhersage-Genauigkeit zu erzielen.
  • Auf Basis mathematischer Modelle und Machine Learning Analytics werden die abwanderungs-„gefährdeten“ Kunden frühzeitig identifiziert.
Legen Sie los!
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Binden Sie Ihre Kunden an Ihr Unternehmen!

Ziel ist es abwanderungswillige Kunden frühzeitig zu erkennen um rechtzeitig Gegenmaßnahmen einleiten zu können. Mit Hilfe von ChurnAvoid erkennen Sie über 30 Wochen im voraus vier von fünf abwanderungsgefährdeten Kunden. 

Projektablauf

  • Zu Beginn des Projekts definieren wir gemeinsam die Erfolgskriterien für die Vorhersage. Diese werden im Anschluss auf ihre Machbarkeit überprüft und analytische Modelle zum Vorhersagen der Abwanderungswahrscheinlichkeit definiert. In einem Start-Workshop wird unser Data Scientist gemeinsam mit Ihnen den IST Status abklären, die Projektziele definieren und einen Zeitplan festlegen.

  • Entsprechend den Projektzielen werden im Anschluss Daten gesammelt oder vorhandene Daten geprüft. Diese bereiten wir dann für die Vorhersage auf und setzen Machine Learning Verfahren ein, um die Wahrscheinlichkeit einer Kundenabwanderung zu ermitteln. Dafür nützen wir die integrierten Microsoft Advanced Analytics Features des SQL Server (Microsoft R). 

  • Die Kundendaten werden zuerst klassifiziert und danach in Gruppen einzeln nach ihrem „Ausscheiden“ analysiert. Dazu wird eine von cubido optimierte Vorhersagemethode mit mehreren integrierten Modellen verwendet und für jeden Kunden individuell angepasst und optimiert.

  • Das Vorhersagemodell wird laufend mit den neuesten Kundendaten aktualisiert, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. In Abhängigkeit der Daten erreicht ChurnAvoid eine Genauigkeit von 70 - 95 %.

  • Die Ergebnisse werden danach ausgewertet und Ihnen präsentiert. Bei diesem Meeting kann auch die weitere Vorgehensweise und eine mögliche produktive Umsetzung besprochen werden.

  • Aufgrund der Vorhersageergebnisse können Sie maßgeschneiderte Strategien zur Kundenbindung entwickeln und umsetzen.
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Was kostet ChurnAvoid?

Unsere Lösung ist als Paket verfügbar. Der Aufwand beträgt abhängig von den jeweiligen Anforderungen etwa 8 – 15 Tage. Eine genaue Aufwandsschätzung ist aber erst nach der Erstanalyse möglich.

Legen Sie los!
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„Bei einem Kundenabgang von 6 - 7 % pro Jahr (im Internet-Bereich durchaus gering) können wir durch „Predictive Analytics“ unter 100 Kunden 4 von 5 gefährdeten Kunden identifizieren. Das, obwohl wir im „Trüben fischen“, da wir dabei über 30 Wochen in die Zukunft schauen!“

"Insgesamt finden wir 10 - 11 % jener Kunden, die durch eine Abwanderung "gefährdet" sind. Von diesen Kunden sind etwas weniger als die Hälfte "echte" Churner. Mit dieser Analyse gelingt es, den Kreis der Risikokunden wesentlich einzugrenzen, und das über 30 Wochen in der Zukunft."

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MarioSchnalzenberger

Mario Schnalzenberger, Data Scientist cubido business solutions gmbh

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Thomas Neuninger HP