Kundenabwanderung vorhersagen

Wie kann ein KI-Modell die Kundenabwanderung vorhersagen? Wer bleibt bei Ihrem Unternehmen und wer wechselt zum Konkurrenten? Mit Python ist es einfach, ein einfaches Kundenabwanderungsmodell zu erstellen.

Was ist Kundenabwanderung?

Eine Frage, mit der sich viele Unternehmen in wettbewerbsintensiven Märkten konfrontiert sehen, lautet: Warum verlassen uns unsere Kunden? Was treibt sie dazu, zu einem Konkurrenten zu wechseln? Dies nennt man „ Kundenabwanderung “ und wir können es mit maschinellem Lernen modellieren.

Stellen Sie sich vor, Sie leiten ein Versorgungsunternehmen. Das wissen Sie von jedem Ihrer Kunden:

• Als sie den ersten Vertrag unterzeichneten
• Wie viel Strom verbrauchen sie an Wochentagen, Wochenenden usw
• Größe des Haushalts
• Postleitzahl / Postleitzahl

Bei Millionen Kunden wissen Sie auch, ob sie bei Ihrem Unternehmen geblieben sind oder zu einem anderen Anbieter gewechselt sind.

Warum Kundenabwanderung modellieren?

Idealerweise möchten Sie die Personen identifizieren, die wahrscheinlich ihr Angebot wechseln, bevor sie dies tun! Dann können Sie ihnen Werbeaktionen oder Treueprämien anbieten, um sie zum Bleiben zu bewegen.

So funktioniert die Vorhersage der Kundenabwanderung

Wie können Sie die Kundenabwanderung in Ihrem Unternehmen modellieren?

Wenn Sie einen Datenwissenschaftler oder Statistiker in Ihrem Unternehmen haben, kann dieser wahrscheinlich eine Analyse durchführen und einen detaillierten Bericht erstellen, der Ihnen sagt, dass Kunden mit hohem Verbrauch in der X- oder Y-Demografie mit hoher Wahrscheinlichkeit das Angebot wechseln.

Es ist schön, diesen Bericht zu haben, und er enthält wahrscheinlich einige hübsche Grafiken. Was ich aber wissen möchte, ist, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass jeder der 2 Millionen Kunden in meiner Datenbank abwandert .

Wenn Sie ein Modell für maschinelles Lernen erstellen, können Sie diese Informationen erhalten. Beispielsweise besteht eine Wahrscheinlichkeit von 79 %, dass der Kunde 34534231 im nächsten Monat zu einem Mitbewerber wechselt .

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

Kundenabwanderungsmodell in Python

Überraschenderweise ist der Aufbau eines solchen Kundenabwanderungsmodells sehr einfach. Ich verwende Scikit-learn gerne zur Vorhersage der Kundenabwanderung – es ist eine schöne, benutzerfreundliche Bibliothek für maschinelles Lernen in Python. Es ist möglich, innerhalb eines Tages ein Programm zu erstellen, das eine Verbindung zu Ihrer Datenbank herstellt und Ihnen diese Wahrscheinlichkeit für jeden Kunden bietet. Die Abwanderungsanalyse mit Python ist wirklich eine der effizientesten Methoden zur Vorhersage der Kundenabwanderung.

Ein Problem, auf das Sie stoßen werden, besteht darin, dass Kundendaten sehr inhomogen sind. Beispielsweise ist die Postleitzahl eine Art kategoriale Variable, während der Stromverbrauch eine fortlaufende 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, Standortdaten mit demografischen Daten für diesen Standort zu ergänzen (z. B. durchschnittliche Kreditwürdigkeit oder Einkommensniveau pro Postleitzahl), was die Genauigkeit der Vorhersage verbessert.

Wenn Sie sich für die Details zum Erstellen eines Kundenabwanderungsmodells in Python interessieren, können Sie unserem Artikel zur Vorhersage von Kundenausgaben folgen, bei dem es sich um ein analoges Problem handelt. Der Prozess zur Vorhersage der Kundenabwanderung ist derselbe wie für Kundenausgaben, mit der Ausnahme, dass Sie ein logistisches Regressionsmodell (Klassifizierung) erstellen ( Abwanderung ist WAHR oder FALSCH) und nicht ein Regressionsmodell (Kundenausgaben sind ein Skalarwert). Wir haben auch ein Video zur Vorhersage von Kundenausgaben und ein Python-Tutorial zur Vorhersage von Kundenausgaben auf Github .

Das Gleiche gilt für die Mitarbeiterfluktuationsanalyse . 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 in naher Zukunft wahrscheinlich verlassen werden. Es gibt verschiedene Methoden und Techniken, die für die Analyse der Mitarbeiterabwanderung eingesetzt werden können, wie zum Beispiel deskriptive Statistik, explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, Hypothesentests und maschinelles Lernen. Eine der beliebtesten und effektivsten Methoden besteht darin, mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen Vorhersagemodelle zu erstellen, mit denen Mitarbeiter anhand ihrer Merkmale und Merkmale in Abwanderer und Nichtabwanderer eingeteilt werden können. Sie können mehr darüber lesen, wie wir ein Mitarbeiterfluktuationsmodell für den britischen National Health Service (NHS) entwickelt haben , oder in unserem Beitrag zur Vorhersage der Mitarbeiterfluktuation .

Wenn die Kundenabwanderung ein Problem für Ihr Unternehmen darstellt und Sie ihr vorbeugen möchten, bevor sie eintritt, würde ich mich freuen, von Ihnen zu hören! Kontaktieren Sie uns, um mehr zu erfahren.