Predicția churn este o tehnică de marketing care urmărește identificarea timpurie a acelor consumatori care au o mare probabilitate de a înceta să mai fie clienți ai companiei.
Predicția abandonului este un instrument indispensabil în politicile comerciale ale companiilor, deoarece permite identificarea în timp a consumatorilor care ar putea să nu mai cumpere bunuri și servicii în viitorul apropiat. Obiectivul acestui instrument este de a putea identifica cauzele abandonului pentru a preveni acest lucru prin campanii, stimulente și alte măsuri de păstrare.
Originea predicției churn
Clienții din majoritatea industriilor pot decide să nu mai cumpere de la un anumit producător din diverse motive, cum ar fi: găsirea unei oferte mai bune în concurență, dezamăgirea față de calitatea serviciilor, dorința de a încerca alte alternative, lipsa momentană a capacității de plată (șomaj sau altele cauza) etc.
Pierderea clienților este o problemă serioasă pentru companii, deoarece obținerea de noi clienți este adesea foarte costisitoare. Într-adevăr, reținerea unui client costă între 5 și 15 ori mai puțin decât obținerea unuia nou. Pentru a-și putea gestiona eficient resursele, companiile trebuie să cunoască procentul de clienți susceptibili de abandon și cum să oprească ieșirea.
Acesta este motivul pentru care a fost creat un instrument de analiză special axat pe determinarea clienților care vor părăsi potențialul companiei și motivele acestui abandon. Aceasta este originea predicției abandonului.
Scopul predicției abandonului
Scopul predicției churn este de a putea identifica clienții care ar putea părăsi afacerea și de a ataca direct cauzele churn. Acest lucru va permite o utilizare mai eficientă a resurselor și o proiecție mai mare a vieții pe piață.
Metode de predicție a abandonului
Predicția abandonului se bazează de obicei pe sondaje și modele econometrice care ar permite identificarea posibilelor cauze ale abandonului șia factorilor care îi influențează.
Apoi, se propune un model de intervenție care ar căuta să reflecte modul în care o anumită politică sau măsură afectează probabilitatea abandonului.
Astfel, de exemplu, modelul de predicție a churn-ului poate fi bazat pe date istorice despre churn-ul clienților pe parcursul a 10 ani. Cauzele posibile ar putea include: lipsa de informații, creșteri constante ale prețurilor, percepția unei calități scăzute, intrarea concurenților cu oferte mai bune, relația slabă cu clientul etc.
Între timp, un model de intervenție va propune măsuri pentru reducerea cauzelor abandonului. Astfel, de exemplu, dacă una dintre cauze este calitatea slabă a serviciului, o politică ar fi îmbunătățirea atenției operatorilor, urmărirea cu clienții, răspunsul la reclamații în mai puțin timp etc.