Prediksi churn dapat membantu Anda melihat konsumen mana yang akan meninggalkan layanan Anda sehingga Anda dapat mengembangkan strategi yang tepat untuk melibatkan kembali mereka sebelum terlambat. Ini adalah alat vital dalam gudang senjata bisnis dalam hal retensi konsumen .
Ingin tahu apa itu prediksi churn, dan bagaimana cara kerjanya? Baca terus, dan semua akan dijelaskan…
Apa Itu Prediksi Churn?
Churn menghitung jumlah konsumen yang telah meninggalkan merek Anda dengan membatalkan langganan mereka atau berhenti membayar layanan Anda. Ini adalah berita buruk bagi bisnis apa pun karena biayanya lima kali lipat untuk menarik konsumen baru daripada mempertahankan konsumen yang sudah ada. Tingkat churn konsumen yang tinggi akan memukul keuangan perusahaan Anda dengan keras. Dengan memanfaatkan teknik kecerdasan buatan tingkat lanjut seperti machine learning (ML), Anda akan dapat mengantisipasi churner potensial yang akan meninggalkan layanan Anda.
Mengapa Penting?
Yang benar adalah Anda mungkin sudah memiliki lebih banyak data konsumen daripada yang Anda tahu. Dengan memanfaatkan data ini, Anda dapat mengidentifikasi pola perilaku konsumen yang cenderung churn. Pengetahuan ini akan memungkinkan Anda untuk mengelompokkan konsumen tersebut dan mengambil tindakan yang tepat untuk memenangkan mereka kembali.
Cara Memprediksi Churn
Salah satu pendekatan untuk prediksi churn konsumen adalah menggunakan analitik prediktif , yang melibatkan berbagai teknik, seperti penambangan data dan ML.
Agar ML berfungsi, Anda memerlukan data, yang ditentukan oleh tujuan Anda. Jadi, penting untuk mengetahui wawasan apa yang Anda inginkan dari analisis sebelum memutuskan sumber data apa yang diperlukan untuk pemodelan prediktif churn Anda.
Setelah Anda memahami wawasan yang Anda inginkan, Anda kemudian dapat memilih dan memproses data terlebih dahulu. Saat memilih data, Anda dapat membaginya menjadi dua jenis: penggunaan dan kontekstual. Penggunaan mengacu pada seberapa banyak konsumen menggunakan perusahaan atau layanan Anda sebelum mereka pergi (misalnya, jika Anda adalah layanan pengiriman makanan online, seberapa sering mereka memesan dari Anda). Dan data kontekstual akan menambahkan lebih banyak konteks ke data penggunaan (seperti berapa banyak yang mereka habiskan untuk setiap pesanan).
Karena kinerja model ML dan kualitas wawasan yang dihasilkan bergantung pada kualitas data, Anda juga ingin memastikan bahwa semua titik data disajikan dalam bentuk konsisten yang sesuai untuk membangun model.
Langkah selanjutnya adalah melatih, menyempurnakan, dan menguji banyak model hingga Anda menemukan model yang akan membuat prediksi paling akurat. Anda kemudian dapat memasukkannya ke dalam pekerjaan.
Last but not least, analisis hasil Anda. Apa yang mereka katakan tentang alasan mengapa konsumen pergi? Bagaimana Anda dapat menggunakan informasi ini untuk menghitung probabilitas churn konsumen ? Dan bagaimana Anda bisa mengatasi masalah yang menyebabkan konsumen pergi (mungkin dengan menawarkan kupon diskon) sebelum mereka menjadi masalah yang lebih besar?
Memprediksi dan mencegah churn konsumen tidak hanya akan menghemat banyak uang perusahaan Anda untuk mendapatkan konsumen baru, tetapi juga mewakili aliran pendapatan potensial tambahan yang sangat besar untuk bisnis Anda.
sumber gambar : https://nextommerce.com/churn-rate-benchmarks/