Churn Prediction Analyse bei Subscription-Bezahlmodellen

Problem

Insbesondere bei Subscription Modellen ist es wichtig zu verstehen, welche Kunden potentiell churnen könnten. Daten die Analysiert werden müssen um einen Churn des Kunden zu verhindern sind z.B. fehlgeschlagene Zahlungen, eine hohe Anzahl an Beschwerden, Service Tickets, Retouren, negative Kommentare, Bestellhäufigkeit der Kunden, letzter Kaufzeitpunkt, AOV, Kaufverhalten, Kundenstammdaten (z.B. demografische Daten), Loyalty, Retouren und Browsingverhalten. Einen Churn zu verhindern ist so wichtig, da einen Kunden neu zu akquirieren 5 bis 6 mal teurer ist als den Kunden zu halten.

Solution

Modelle zur Vorhersage der Kundenabwanderung sind beispielsweise darauf ausgelegt, vorherzusagen, welche Kunden abwandern werden und eine genaue Segmentierung des Kundenstamms zu ermöglichen, damit Unternehmen mit einer Kundenbindungskampagne die Kunden ansprechen können, die am ehesten abwandern werden. Dies ermöglicht einen effizienten Einsatz begrenzter Marketingbudgets zur Reduzierung der Abwanderung, d.h. zur Erhöhung der Rendite von Marketinginvestitionen (ROMI). In einer sogenannte Uplift-Modellierung werden tatsächlich nur die Kunden getargeted, die dem Unternehmen Vorteile bringen – also nicht die Kunden, die sowieso abwandern oder die auch ohne die Targeting Kampagne nicht abwandern würden. 

Business Impact

Eine Reduzierung der Kundenabwanderungsrate um bis zu 50% ist möglich. Die Kosten pro Kunde, d.h. die Kosten für die Neuakquisition von Kunden und die Kosten für die Retention der bestehenden Kunden sind abhängig von der tatsächlichen Kostenstruktur des Unternehmens. Dennoch sind grundsätzlich sind Reduzierungen der Kosten pro Kunde von bis 20% möglich. Damit ergeben sich deutlich erhöhte Gewinnchancen für E-Commerce Unternehmen.

Indirekt erhöht sich durch eine erfolgreiche Churn Prediction Analyse und die darauf folgende Targeting Kampagne von Bestandskunden ein erhöhter Customer Lifetime Value und eine Steigerung des Recurring Revenues.

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