Система прогноза оттока клиентов: как узнать, кто уходит и как их удержать

Системы прогноза оттока клиентов позволяют компаниям предсказать, когда и почему клиенты могут уйти, что имеет решающее значение для удержания их лояльности и повышения прибыли. В этой статье специалисты компании Nlabteam помогут разобраться, как система прогноза оттока может помочь бизнесу достичь успеха. По какому принципу работает, что для этого необходимо, и какие вообще есть перспективы в развитии этих технологий.

Зачем нужна система прогноза оттока

Система прогноза оттока клиентов является важным инструментом для компаний, позволяя им более эффективно управлять своей клиентской базой и достигать следующих целей:

1. Предсказание и предупреждение потери клиентов. Система позволяет компаниям идентифицировать клиентов, которые могут быть склонны к уходу, даже до того, как они фактически уйдут. Это предоставляет возможность предпринять меры по их удержанию.
2. Эффективное управление ресурсами. Предсказание оттока позволяет компаниям оптимизировать расходы на удержание клиентов. Они могут сосредоточивать ресурсы и усилия на тех клиентов, которые имеют высокий потенциал для ухода.
3. Улучшение качества обслуживания. Зная, почему клиенты могут уходить, компании могут внести улучшения в продукты или услуги, а также в качество обслуживания, чтобы удовлетворить потребности клиентов более эффективно.
4. Повышение лояльности и дохода. Система прогноза оттока помогает удерживать клиентов, улучшать их опыт и предоставлять персонализированные предложения, что способствует повышению их лояльности и увеличению дохода компании.

Как работает система прогноза оттока

Система представляет собой набор инструментов по обработке и анализу различных данных. В работе преимущественно используются статистические модели и машинное обучение, которое способно проследить взаимосвязь и малозаметные паттерны поведения. Система прогноза собирает и анализирует имеющуюся информацию о клиентах. Какая это может быть информация? Любая. Начиная от покупок, отзывов, предпочтений и заканчивая информацией о том, как часто клиенты посещают веб-сайт, используют приложение, пишут на форумах или в блогах.

После того как информация собрана, система использует эти данные для создания моделей прогнозирования, которые могут предсказать вероятность оттока для каждого клиента.

Алгоритмы прогноза могут варьироваться от простых, таких как логистическая регрессия, до более сложных, таких как нейронные сети и ансамбли методов машинного обучения. Важно также учитывать данные о клиенте, такие как история взаимодействия и демографические характеристики, чтобы повысить точность прогноза.

Какие данные необходимы для системы прогноза оттока

Как мы упоминали выше, для эффективной работы системы прогноза оттока необходимо собирать и анализировать разнообразные данные. Чем больше данных мы «скармливаем» системе прогноза, тем более точным будет результат. Ключевые данные включают следующие.

• История покупок и активность клиентов. Данные о предыдущих покупках, посещениях веб-сайта, активности в приложении и другие действия клиентов помогают определить их поведенческие паттерны.
• Обратная связь клиентов. Отзывы, жалобы и комментарии клиентов могут содержать ценную информацию о причинах их ухода.
• Демографические данные. Пол, возраст, местоположение и другие демографические характеристики клиентов могут быть важными предикторами оттока.
• История взаимодействия. Сюда входит вся цепочка наших контактов с клиентом. Записи о контактах и коммуникации с клиентами могут помочь понять, какие усилия были предприняты для их удержания. Какие были эффективными, а какие полностью провалились.
• Данные о конкурентах. Информация о конкурентной обстановке и предложениях конкурентов может дополнить картину оттока. Возможно, отток вовсе не в проблемах компании, а в преимуществах конкурентов.

Правильная структурированность и актуальность данных существенно влияют на точность прогноза оттока.

Преимущества использования системы прогноза оттока

Использование системы прогноза оттока дает существенные преимущества компании. Это мощный инструмент, который помогает улучшать практически все ключевые сферы и лучше понимать собственных клиентов. Самые главные преимущества:

1. Увеличение лояльности клиентов. Предупреждение оттока позволяет компаниям разрабатывать персонализированные стратегии удержания, что способствует повышению лояльности клиентов.
2. Эффективное распределение ресурсов. Анализ данных помогает оптимизировать расходы на удержание, сосредоточивая усилия и ресурсы на клиентов с наибольшей вероятностью оттока.
3. Увеличение дохода. Клиенты остаются с нами, рассказывают про наш продукт другим, а также делают дополнительные покупки, которые они ранее не планировали.
4. Улучшение качества обслуживания. Система прогноза оттока помогает идентифицировать проблемы и слабые места в обслуживании, что позволяет их устранить.
5. Более точное принятие решений. На основе данных системы компании могут принимать более обоснованные стратегические и тактические решения.

Как создать систему прогноза оттока

Чтобы компания могла самостоятельно создать такую систему, понадобится собственный отдел Data Science и немалые ресурсы. Но есть уже готовые решения у компаний вроде Nlabteam, которые уже имеют штат специалистов и программные продукты для анализа и прогноза. Поэтому мы расскажем алгоритм выстраивания системы прогноза при обращении к специалистам:

1. Выбор инструментов и технологий. Первым этапом в создании системы прогноза оттока является выбор подходящих инструментов и технологий. Это включает в себя решение, какие программные платформы и языки программирования будут использоваться, чтобы обрабатывать и анализировать данные.
2. Сбор данных. Затем необходимо начать собирать данные о клиентах, которые будут использоваться для анализа. Эти данные могут включать в себя информацию о покупках, активности на веб-сайте, обратную связь клиентов и другие факторы.
3. Подготовка данных. Очистка данных от ошибок, заполнение пропущенных значений и преобразование их в удобный для анализа формат – важные этапы на пути к созданию системы прогноза оттока.
4. Выбор методов и моделей. Далее необходимо выбрать методы анализа и модели машинного обучения, которые наилучшим образом подходят для вашего бизнеса и данных.
5. Тестирование и настройка. После разработки моделей проводятся их тестирование и настройка, чтобы обеспечить оптимальную производительность.
6. Внедрение и мониторинг. Наконец, система внедряется в работу компании и устанавливается мониторинг ее эффективности. Регулярное обновление моделей и методов позволяет системе оставаться актуальной и эффективной.

Применение результатов системы прогноза оттока

Полученные прогнозы оттока представляют ценную информацию для компаний, которые стремятся удержать клиентов и увеличить их лояльность. Еще раз повторим – это ценная информация, но не решение всех проблем. Далее необходимо применить эту информацию на практике и решить подсвеченные проблемы. Как только система предоставляет данные о вероятности ухода клиента, компании могут приступать к разработке и реализации стратегий и тактик на основе этих прогнозов.

Ключевые методы использования прогнозов оттока

• Персонализированные предложения. Компании могут предложить клиентам, склонным к оттоку, индивидуальные скидки, бонусы или услуги, чтобы стимулировать их остаться. То есть, используя полученные данные, можно «выдвигать» такие предложения, от которых клиенту будет сложно отказаться.
• Улучшение обслуживания клиентов. Предварительное определение клиентов, грозящих уйти, позволяет компаниям реагировать на их проблемы и предоставлять более качественное обслуживание.
• Анализ корневых причин. Система также может помочь выявить корневые причины оттока, что позволяет компаниям устранить проблемы с продуктом или обслуживанием.

Оценка эффективности системы прогноза оттока

Любая система должна иметь параметры оценки своей эффективности. Это позволяет улучшать ее работу, снижать количество погрешностей и в целом сделать ее более применимой в компании. В данном случае используются различные метрики и инструменты для измерения успешности системы.

Ключевые метрики

• Точность прогнозов. Оценка того, насколько точно система предсказывает отток. Это можно измерить сравнением прогнозов с фактическими данными.
• Коэффициент ложных срабатываний. Метрика, показывающая, насколько часто система неверно классифицирует клиентов как уходящих. Ложные срабатывания неизбежны, но можно контролировать их процент.
• Прибыльность удержания. Оценка дохода, полученного благодаря мероприятиям по удержанию клиентов на основе прогнозов. Если не измерять этот показатель, то в долгосрочной перспективе может выясниться, что было бы выгоднее привлечь новых клиентов, нежели пытаться удержать старых.
• Увеличение лояльности клиентов. Мониторинг изменений в уровне лояльности клиентов после внедрения системы.

Эффективная система прогноза оттока должна демонстрировать улучшение результатов в вышеперечисленных метриках и помогать компании сохранять больше клиентов, повышать доходность и укреплять свою позицию на рынке.

Примеры успешного применения системы прогноза оттока

Есть хороший и яркий кейс от компании Lityx, которая предлагает аналитические решения с использованием машинного обучения. Эта компания помогла спрогнозировать поведение покупателей. Изначально проблема заключалась в том, что клиенты заходили на сайт, но, покинув его, больше не возвращались.

Был проведен масштабный анализ демографии клиентов, транзакций, маркетинговой активности и ряда других характеристик. Далее были созданы несколько моделей прогноза и оценка вероятности возврата ушедших клиентов. По итогу точность прогнозирования повторных покупок увеличилась на 265 %, открыв большой фронт для работы менеджерам компании. Кроме того, на 330 % чаще выявлялись клиенты, которые могут покинуть компанию.

Система прогноза оттока: вызовы и решения

Внедрение системы прогноза оттока – далеко не самая простая задача, которая может быть сопряжена с рядом серьезных вызовов для компаний. Основные сложности включают в себя сбор и обработку больших объемов данных, необходимость точных прогнозов, а также адаптацию к изменяющимся потребительским предпочтениям.

Для преодоления этих вызовов компании должны инвестировать в высокотехнологичные инструменты анализа данных, обеспечивать качественное хранение информации и постоянно совершенствовать модели прогнозирования. Кроме того, важно поддерживать открытый диалог с клиентами, чтобы быстро реагировать на их потребности. Данные сами по себе ничего не дадут. А вот реакция на основе этих данных – это действительно важно.

В качестве решения нам видится только одна реальная точка приложения усилий – поиск опытной команды, которая смогла бы взять на себя все направление по аналитике и прогнозированию. Наша команда Nlabteam создает индивидуальные IT-решения для крупных компаний, и мы совсем не представляем, как они бы решали эти вопросы собственными силами. На первый взгляд, это очень сложно, а на второй и вовсе невозможно.

Будущее систем прогноза оттока

По сути, сейчас наблюдается невероятный бум технологий в области прогноза и машинного обучения. Поэтому будущее таких систем обещает важные инновации и заметный рост в решении ключевых задач. Бизнес получит новые инструменты, с помощью которых он сможет влиять на рынок и приобретать новых клиентов. Будущее определенно за «умным» бизнесом и технологичными системами управления.

Первое направление – увеличение автоматизации. В ближайшем будущем компании будут все активнее внедрять автоматические системы, использующие машинное обучение для непрерывного мониторинга и анализа клиентских данных. Это позволит быстро реагировать на изменения в поведении клиентов и предсказывать отток с большей точностью.

Второе направление – использование искусственного интеллекта и анализа текста. Компании будут активно применять AI для анализа текстовых данных, включая обзоры и комментарии клиентов на веб-сайтах и в социальных сетях. Это позволит компаниям более эффективно выявлять проблемы и потребности клиентов, а также быстрее реагировать на их запросы.

Третье направление – развитие интернета вещей (IoT). Системы сбора данных из устройств IoT станут более распространенными, что позволит компаниям иметь гораздо более полное представление о клиентском поведении. Эти дополнительные источники данных помогут улучшить точность прогнозов оттока.

В целом будущее систем прогноза оттока будет характеризоваться большей точностью, автоматизацией и возможностью более глубокого понимания клиентов. Компании, которые будут активно внедрять и инновационно использовать эти технологии, смогут укрепить свою конкурентоспособность и успешно удерживать клиентов.

Заключение

Технологии развиваются не просто так. Компании, которые не просто следят за успехами применения машинного обучения, систем аналитики и оцифровки, а внедряют эти системы в структуру своего бизнеса, открывают для себя новые перспективы. Им становятся заметны все «подводные течения», и увеличивается возможность неочевидных решений. Компания Nlabteam помогает внедрять сложнейшие системы аналитики и прогнозирования, а также решает любые задачи с применением IT-технологий.