Kundenabwanderung vorhersagen

Wie kann ein KI-Modell die Kundenabwanderung vorhersagen? Wer bleibt Ihrem Unternehmen treu und wer wechselt zur Konkurrenz? Mit Python lässt sich ganz einfach ein einfaches Kundenabwanderungsmodell erstellen.

Was ist Kundenabwanderung?

Viele Unternehmen in wettbewerbsintensiven Märkten stehen vor der Frage: Warum verlassen uns unsere Kunden? Was veranlasst sie, zur Konkurrenz zu wechseln? Dies nennt man „ Kundenabwanderung “ und wir können es mit maschinellem Lernen modellieren.

Stellen Sie sich vor, Sie leiten ein Versorgungsunternehmen. Sie wissen Folgendes über jeden Ihrer Kunden:

• Als sie den ersten Vertrag unterzeichneten
• Wie viel Strom verbrauchen sie an Wochentagen, Wochenenden usw.
• Haushaltsgröße
• Postleitzahl

Von Millionen Kunden wissen Sie zudem, ob diese Ihrem Unternehmen treu geblieben sind oder zu einem anderen Anbieter gewechselt sind.

Warum Kundenabwanderung modellieren?

Im Idealfall möchten Sie die Personen identifizieren, die wahrscheinlich Ihren Anbieter wechseln werden, bevor sie dies tun! Dann können Sie ihnen Sonderangebote oder Treueprämien anbieten, um sie zum Bleiben zu bewegen.

So funktioniert die Kundenabwanderungsvorhersage

Wie können Sie die Kundenabwanderung in Ihrem Unternehmen modellieren?

Wenn in Ihrem Unternehmen ein Datenwissenschaftler oder Statistiker beschäftigt ist, kann dieser wahrscheinlich eine Analyse durchführen und einen ausführlichen Bericht erstellen, aus dem hervorgeht, dass Kunden mit hohem Verbrauch in der Bevölkerungsgruppe X oder Y mit hoher Wahrscheinlichkeit den Anbieter wechseln werden.

Es ist schön, diesen Bericht zu haben, und er enthält wahrscheinlich einige hübsche Grafiken. Aber was ich wissen möchte, ist, wie hoch für jeden der 2 Millionen Kunden in meiner Datenbank die Wahrscheinlichkeit ist, dass der Kunde abwandert ?

Wenn Sie ein maschinelles Lernmodell erstellen, können Sie diese Informationen abrufen. Beispielsweise besteht eine Wahrscheinlichkeit von 79 %, dass Kunde 34534231 im nächsten Monat zur Konkurrenz wechselt .

Versorgungsunternehmen nutzen oft Kundenabwanderungsmodelle, da Kunden häufig den Strom- und Gasanbieter wechseln.

Kundenabwanderungsmodell in Python

Überraschenderweise ist es sehr einfach, ein solches Kundenabwanderungsmodell zu erstellen. Ich verwende gerne Scikit-learn zur Vorhersage der Kundenabwanderung – es ist eine schöne, einfach zu verwendende Bibliothek für maschinelles Lernen in Python. Es ist möglich, an einem Tag ein Programm zusammenzuschustern, das sich mit Ihrer Datenbank verbindet und Ihnen diese Wahrscheinlichkeit für jeden Kunden angibt. Die Abwanderungsanalyse mit Python ist wirklich eine der effizientesten Möglichkeiten zur Vorhersage der Kundenabwanderung.

Ein Problem, auf das Sie stoßen werden, ist, dass Kundendaten sehr inhomogen sind. So ist beispielsweise die Postleitzahl eine Art kategorische Variable, während der Stromverbrauch eine kontinuierliche Zahl ist. Für diese Art von Problem habe ich festgestellt, dass die am besten geeigneten Algorithmen Support Vector Machines , Random Forest und Gradient Boosted-Modelle sind, die alle in Scikit-learn enthalten sind. Ich habe auch einen Trick, bei dem ich Standortdaten mit demografischen Daten für diesen Standort (wie etwa der durchschnittlichen Kreditwürdigkeit oder dem Einkommensniveau pro Postleitzahl) erweitere, was die Genauigkeit der Vorhersage verbessert.

Wenn Sie sich für die Details zum Erstellen eines Kundenabwanderungsmodells in Python interessieren, können Sie unseren Artikel zur Vorhersage von Kundenausgaben lesen, der ein analoges Problem darstellt. Der Prozess zur Vorhersage von Kundenabwanderung ist derselbe wie für Kundenausgaben, außer dass Sie ein logistisches Regressionsmodell (Klassifizierungsmodell) erstellen ( Abwanderung ist WAHR oder FALSCH) und kein Regressionsmodell (Kundenausgaben sind ein Skalarwert). Wir haben auch ein Video zur Vorhersage von Kundenausgaben und ein Python-Tutorial zur Vorhersage von Kundenausgaben auf Github .

Dasselbe gilt für die Analyse der Mitarbeiterfluktuation . Wenn wir die Fluktuation von Mitarbeitern vorhersagen, wollen wir die Gründe und Faktoren verstehen, die die Fluktuation und Bindung von Mitarbeitern beeinflussen, und die Mitarbeiter identifizieren, die das Unternehmen wahrscheinlich in naher Zukunft verlassen werden. Es gibt verschiedene Methoden und Techniken, die für die Analyse der Mitarbeiterfluktuation verwendet werden können, wie z. B. deskriptive Statistik, explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, Hypothesentests und maschinelles Lernen. Eine der beliebtesten und effektivsten Methoden ist die Verwendung von Algorithmen maschinellen Lernens zum Erstellen von Vorhersagemodellen, mit denen Mitarbeiter anhand ihrer Merkmale und Eigenschaften in Fluktuatoren und Nicht-Flüchtlinge eingeteilt werden können. Weitere Informationen dazu, wie wir ein Mitarbeiterfluktuationsmodell für den britischen National Health Service (NHS) erstellt haben , oder in unserem Beitrag zur Vorhersage der Mitarbeiterfluktuation finden Sie hier.

Wenn Kundenabwanderung ein Problem für Ihr Unternehmen darstellt und Sie dies im Vorfeld verhindern möchten, würde ich mich freuen, von Ihnen zu hören! Kontaktieren Sie mich, um mehr zu erfahren.