- Lendtech
- 04.07.2024
Stara prawda biznesowa mówi, że utrzymanie obecnego klienta jest znacznie tańsze niż pozyskanie nowego. Dlatego też działania zapobiegające ich utracie (antychurn) powinny zajmować istotne miejsce w operacjach każdej firmy.
Aby jednak skutecznie zatrzymać klienta, niezbędne jest wczesne rozpoznanie sygnałów jego niezadowolenia i wdrożenie precyzyjnych odpowiedzi na jego potrzeby. Tu istotną role odgrywają posiadane przez firmę dane, stosowane procesy analityczne oraz proponowane oferty utrzymaniowe. Czytaj dalej, jeśli chcesz poznać sposoby na optymalizację każdego z tych aspektów.
Rola jakości danych w skutecznych działaniach antychurn
Pierwszym wyzwaniem związanym z wdrożeniem skutecznych działań utrzymaniowych jest dostęp do wysokiej jakości danych na temat klientów. Stanowią one niezbędny wkład dla modeli analitycznych odpowiadających za prognozę churnu (propensity-to-churn). Im wyższa jakość i zakres danych, tym wyższa szansa na wykrycie sygnałów odejścia klienta.
Typowymi źródłami danych w prognozowaniu churnu są wewnętrzne CRMy i inne bazy zawierające historię transakcji i korzystania z produktu lub usługi. Jednak nie w każdym przypadku tego typu informacje okazują się wystarczające, aby dokonać precyzyjnej predykcji. Co więcej, często wewnętrzne bazy są zanieczyszczone błędami, duplikatami czy nieścisłościami, które mogą negatywnie wpływać na jakość predykcji zbudowanych na ich podstawie modeli.
Podstawowym działaniem w kontekście zapewnienia wysokiej jakości danych w procesach antychurn powinno być więc wdrożenie mechanizmów czyszczenia danych. Zaliczamy do nich poprawę błędów i literówek, uzupełnianie istniejących braków, standaryzację zapisu informacji oraz deduplikację powtarzających się rekordów. Tak przygotowane dane gwarantują prawidłowe działanie algorytmów i modeli przewidujących odejście klienta.
W kolejnym kroku warto rozważyć wzbogacenie posiadanych danych o dodatkowe informacje o klientach, które mogą umożliwić odkrycie nieznanych wcześniej wzorców i zwiększyć skuteczność przewidywania zachowań klientów. Przykładem są tutaj dane przestrzenne, a więc zestaw cech, które można przypisać do danego klienta na podstawie jego adresu zamieszkania. Wśród informacji, które można pozyskać w ten sposób są m.in. dane demograficzne (liczba mieszkańców oraz ich płeć i wiek), szacunkowe dochody czy też liczba punktów POI różnego typu w najbliższym otoczeniu. W przypadku klientów B2B to również dane finansowe z KRS oraz z innych rejestrów publicznych.
Inne wartościowe dane to m.in. publikowane treści w social mediach, częstotliwość korzystania z produktów i serwisów firmy czy też wykorzystywane urządzenia i ich charakterystyka (model, system, zainstalowane aplikacje itp.). Każda z nich może istotnie wzbogacić działanie modeli antychurn i zwiększyć precyzję ich prognoz.
Automatyzacja prognozowania churnu i działań utrzymaniowych
Mając dostęp do szerokiego zestawu danych wysokiej jakości możemy przystąpić do tworzenia procesów prognozowania churnu wśród swojej bazy klientów, a następnie realizacji działań utrzymaniowych.
Tradycyjne podejście zakłada tu cykliczną analizę danych dokonywaną przez wyznaczonego do tego pracownika, której rezultatem jest wybranie grupy klientów zagrożonych odejściem i przygotowanie rekomendacji czynności mających na celu ich zatrzymanie. Takie działanie jest jednak praco- i czasochłonne oraz ma ograniczoną skuteczność z uwagi na nieciągły charakter.
Alternatywnym podejściem jest automatyzacja procesu i wdrożenie stałego monitoringu antychurn przy użyciu modeli uczenia maszynowego. Przygotowane algorytmy mogą być zasilane aktualnymi danymi dot. każdego klienta w stałych odstępach czasu (np. raz dziennie) i na tej podstawie estymować prawdopodobieństwo ich odejścia. Co więcej, mogą też prognozować, która z ofert lub zestawu działań utrzymaniowych ma najwyższy potencjał zatrzymania klienta i automatycznie uruchamiać odpowiednio dopasowane procesy (np. wysyłać spersonalizowany mail zawierający wybraną ofertę). Takie podejście gwarantuje szybką i efektywną reakcję na pojawiające się pierwsze sygnały churnu.
Automatyzacja procesu antychurn może wydawać się trudnym i czasochłonnym wyzwanie. Firmy nie muszą jednak samodzielnie tworzyć rozwiązania od zera. Wsparciem w tej sytuacji są platformy MLOps, które integrują w jednym miejscu procesy uczenia maszynowego od pozyskiwania danych przez tworzenie modeli analitycznych po ich wdrażanie na produkcję i monitoring rezultatów. Dodatkowo każdy etap procesu może być ich za pomocą łatwo zmieniony, dzięki czemu strategia firmy pozostaje elastyczna i odporna na zmiany rynkowe.
Podsumowanie
Skuteczna strategia antychurn wymaga wczesnego rozpoznania sygnałów niezadowolenia klientów i wdrożenia celowanych działań utrzymania. Kluczowym w tym zakresie jest posiadanie wysokiej jakości danych oraz wdrożenie zautomatyzowanych procesów prognozy churnu.
W Algolytics dostarczamy narzędzia, które mogą wesprzeć Cię w każdym z tych obszarów. Nasza platforma MLOps Scoring.One posiada gotowe integracje z cennymi źródłami dodatkowych danych takimi jak rejestry publiczne (KRS), biura informacji gospodarczej i kredytowej (BIG / BIK) czy bazy danych przestrzennych. Pozwala to na szybkie tworzenie procesów wykorzystujących zaawansowane modele uczenia maszynowego, a także umożliwia ich ciągłe doskonalenie.
Jeśli jesteś zainteresowany budową skutecznej strategii antychurn w swoim biznesie, skontaktuj się z nami.
Autor: Lendtech | Data publikacji: 04.07.2024
![Polacy w obliczu inflacji sięgają po oszczędności [BADANIE]](https://www.lendtech.pl/wp-content/uploads/2022/08/josh-appel-netpasr-bmq-unsplash_md-704x434.jpg)
