如何預測客戶流失率？ - 完整指南- 擠壓增長 - Squeeze Growth

在本文中，您將了解客戶流失率預測對任何企業的重要性，以及如何進行成功的分析。

為了進一步了解，我列出了針對不同業務規模的五種按需分析工具。

跳轉至主導航跳到主要內容跳至主側邊欄跳轉到頁腳你在這裡：首頁 /銷售/如何預測客戶流失率？–完整指南他們說數據是新的石油。

但是你知道數據可以讓你觀察你的未來嗎？衡量增長對於跟踪和滿足業務需求至關重要。

但是，您通常需要一些令人不安的指標來作為預警。

預測流失率就是其中之一。

 這些數據可能無法為您提供治療的理由，但它確實提供了潛在的好處。

 讓我們面對現實：並非所有消費者都是忠誠的。

 多虧了一個快速增長的市場。

 它們是不穩定的，總是為了獨特的功能、更好的體驗和相關的價格標籤而移動。

 因此，如果執行得當，預測流失率會增加競爭優勢和潛在的收入來源。

這是一個“成敗”的機會，您可以在其中識別脆弱的客戶並在為時已晚之前採取行動。

在本文中，您將了解客戶流失率預測對任何企業的重要性，以及如何進行成功的分析。

為了進一步了解，我列出了針對不同業務規模的五種按需分析工具。

內容預測流失率：如何預測客戶流失率？預測流失率的好處：..以及預測流失率的按需工具：結論：預測流失率：簡單來說，預測客戶流失率意味著偷窺未來並感知損失的可能性。

整個過程是人工智能和人類智能的融合。

沒有數據，這裡什麼也沒有。

當您擁有數據時，客戶流失預測工具會經曆三個分析過程：1診斷分析：您可以了解客戶的痛點和不滿背後的原因。

2預測分析：幫助您查明遲早會流失的一部分用戶。

3規範性分析：幫助您制定可行的解決方案或決策，以最大限度地降低客戶流失率。

有了預測數字，營銷和銷售經理可以做出有計劃的決策以減少客戶流失並建立品牌忠誠度。

獲得新客戶的成本可能是保留現有客戶的5到25倍。

而將流失率降低5%可以顯著增加25%到95%的利潤。

 此外，僅憑這些數字並不能解決您即將遇到的問題。

但是在他們完全放棄您的服務之前，他們確實向您顯示了用戶不滿意的跡象。

 一個很好的例子是基於訂閱的服務。

先說OTT平台。

隨著OTT平台數量的增加，用戶現在有更多的移動選擇。

這為公司優化他們的服務鋪平了道路，這些服務專注於客戶流失率等關鍵績效指標，終身交易價值、獲客成本等但為什麼有些公司在遊戲中處於領先地位，而其他公司卻無休止地為留住用戶而苦苦掙扎？因為他們中的大多數只遵循舊的和嚴格的方式來獲取新用戶。

然而，頂級參與者主要關注減少客戶流失的策略。

在實施和結果方面，Netflix無疑是贏家。

 根據最近的一份報告，Netflix的流失率僅為3%。

 它很低，因為他們總是掌握訂閱者的脈搏。

在預測分析工具的幫助下，他們找出他們的痛點，與他們聯繫，並採取一些額外的措施。

他們為滿意和有風險的客戶提供的訂戶模型結合在一起。

 但是，請注意，預測流失率並不能為您提供現成的解決方案。

 每個公司都有不同的商業策略、預測因素和工作流程。

工具不是魔杖，在每種情況下的工作方式都不同。

營銷人員需要根據客戶目標的具體情況定制和定制模型。

儘管每個人都有一些基本原則。

例如，為了進行有效的分析，營銷人員應該在續訂前幾個月探測流失概率——比如，對於年度訂閱者來說，是8到10個月。

這有助於他們收集情緒分析數據，例如行為、使用模式、觀看時間和產品的整體體驗。

 Netflix創建用戶角色的方式比傳統的營銷方法要精確得多。

憑藉個性化推薦、反饋系統和有吸引力的優惠的良好組合，他們能夠進入用戶的腦海。

 如何預測客戶流失率？有效的流失率預測可讓您密封消費者桶中的洩漏。

它不僅可以幫助您跟踪消費者的旅程，還可以將他們與留存的消費者進行比較，找出問題所在。

 這一切都始於一個龐大的數據收集，然後用於自動化系統和CRM工具。

儘管您使用強大的軟件和數據科學，但這並不意味著一帆風順。

 此外，沒有一種方法可以調查客戶流失率預測。

 因此，讓我們弄清楚公司如何使用最佳行業實踐進行客戶流失預測：一、問題定義：穿顧客的鞋子。

這是定義問題所需採取的第一步。

問正確的問題。

這有助於團隊為機器學習並找出異常。

例如，一些常見問題聽起來應該像：該客戶群會續訂還是離開我們的服務？用戶行為有哪些不常見的跡象？流失的概率估計（以數字為單位）是多少？2.數據收集和調查正如我在開頭提到的，數據是新的石油。

為了預測客戶流失率，您需要大量的歷史數據。

 通常，企業依賴可靠的數據來源：GoogleAnalytics、AWSStats、Salesforce、MicrosoftDynamics、來自社交媒體或論壇的評論以及來自公司的按需調查。

 3.準備處理數據收集的數據是原始的和非結構化的形式。

它需要根據業務的需要進行定制和記錄。

例如，歷史數據通常會在上傳到建模過程之前保存到CSV文件中。

 此外，數據準備需要分為客戶健康和危險信號指標。

該過程稱為群組分析，重點關注保留工作，但也找出客戶不活動。

客戶健康指標：跟踪從購買點到他們的參與度、使用時間和滿意度的用戶數據。

這些數據有助於了解用戶的健康狀況，尤其是那些可能留下來的用戶。

 紅旗指標：它涉及跟踪客戶摩擦、業務變化（合併、市場變化等）、較低的採用率和對服務的整體參與的風險。

4.快速而骯髒的概率計算器：Shopify的StevenH.Noble定義了這個等式。

這個方程有什麼用？例如，您有一個基於訂閱者的服務。

您面臨著流失問題，但同時也收到了大量新用戶。

看起來像一場比賽，但誰會贏呢？如果新用戶的數量超過流失率，您的流失率就會降低。

這會給你帶來優勢嗎？不！這是一個大問題。

保留在哪裡？客戶決定不離開服務的那一天，您就越能看到保留的機會。

這也稱為用戶日。

計算每月流失率概率的示例：500月流失客戶數=XNUMX網號新用戶：月初客戶=700月末客戶=800獲得新客戶=100結果，月流失率概率=0.6%5.淨推薦值（NPS）法：NPS是一種計算方法，用於識別在給定時間範圍內可能流失的客戶類型。

分數範圍從0到10，分為3個部分：促銷員（9-10）：快樂的顧客被動（7-8）：可能會轉向更好選擇的中立客戶批評者（0-6）：不滿意的客戶NPS只是促進者和反對者百分比之間的差異。

例如，如果你的批評者的數量多於推薦者，這表明流失。

因此，為了降低流失率，公司必須降低貶低者和被動者的比例。

 6.預測建模：在這裡，數據已準備好在軟件上進行訓練。

它們被輸入預測模型，經過調整和測試以提供相關結果。

該模型不過是精心設計的算法，例如決策樹、回歸等。

 例如，在基於決策樹的模型上，您的分析從根節點開始，到葉節點結束。

 您有多個與您的問題相關聯的節點​​，這些節點進一步傳播到分支。

這些分支表示可能的解決方案的數量，這些解決方案最終會出現在您最終獲得預測值的葉子上。

 最終，結果可幫助您預測流失率並確定您的客戶是否滿意或有流失的風險。

預測流失率的好處：1.提前了解風險：預測性風險情報和數據可視化讓您了解未來潛伏的危險。

它有助於使用預測報告評估現有計劃和程序，並讓您有機會重新考慮它。

2.深入了解有風險的客戶： 它通過呈現當前的客戶洞察來幫助您發現模式。

通過比較指標，您可以監控結果並找出沒有產生任何價值或表現出不滿意跡象的用戶。

3.定位目標市場：通過預測細分，您可以有效地定位潛在客戶。

它利用機器學習技術來創建可靠的買家角色。

這有助於您與相關受眾建立聯繫，從而簡化轉換並為您節省大量時間和金錢。

4.提前減輕財務損失通過預測性銷售分析提高可見性，有助於遏制因市場操縱等因素造成的財務損失。

該工具還可以幫助恢復運營損失並最大限度地降低管理成本。

5.富有成效的計算決策經過計算的決策可能並不總是產生正確的解決方案。

但是在大數據分析和機器學習模型的幫助下，您可以從過去的事件中捕獲變量以及您的計算來預測有效的結果。

6.建立品牌忠誠度和聲譽它有助於跟踪品牌策略如果對他們的聽眾的承諾得到了正確的傳達。

企業還可以從了解用戶的關鍵建議中獲益。

他們可以根據反饋和評論分析產品質量是否正在提高。

..以及預測流失率的按需工具：1.SAP分析雲（推薦的規劃和協作工具）SAPAnalyticsCloud是使用最廣泛的市場分析軟件之一。

這是一個強大的分析平台，包含商業智能、預測分析和規劃。

基於雲的系統將靜態電子表格轉換為面向行動的信息，讓營銷人員發現洞察力。

 該軟件於2015年XNUMX月發布。

部署平台：雲、SaaS、基於Web手機-iPhone移動設備–iPad主要特點：1、雲系統： 它由一個名為SAP-HANA的內存數據庫提供支持，可促進實時決策。

 2.金gmented分析：由機器學習算法和NLP運行的下一代分析功能，即使沒有數據科學技能也能指導營銷人員。

3.商業智能：系統的認知能力與人類思維類似，但更為敏捷，它對數據進行過濾和分類，並對錯誤發出警報。

 4、企業規劃：在單個雲界面中創建和鏈接策略、運營、財務交易和版本，以實現無憂協作的工作流程。

5.複雜的用戶界面：一個豐富的用戶交互工具，用於規劃、自定義和管理內容、模板、數據模型和小部件。

 優點：雲端分析操作場景規劃功能很酷的小部件和模板高安全性和訪問控制及時更新缺點：使用分析故事時圖表選項更少自動保存功能來自實時源的數據檢索延遲仍處於開發階段，並非所有功能都成熟定價：90天試用，功能有限商業智能計劃（有限計劃模型）：每月約35美元完整計劃（包括所有計劃模型）：索取報價。

2.尼米（大型企業推薦工具）它是大型企業的最佳數據科學軟件。

KNIME提供兩種類型的軟件：KNIME分析平台和商業KNIME服務器。

KNIME分析平台是用於數據挖掘和預測分析的開源工具。

鑑於KNIMEServer是一個企業版工具，它包括來自分析平台的所有內容以及用於自動化、協作、管理和部署的功能。

 這兩種工具都可以託管在AWS或MicrosoftAzure上。

 該軟件於2006年XNUMX月發布。

部署平台：雲、SaaS、基於Web本地-Windows本地-Linux主要特徵：1.可擴展性：智能自動數據緩存處理大量數據。

2.用戶界面：直觀的UI功能可實現高效的工作流程和數據探索。

 3.算法支持：支持廣泛的企業級數據挖掘算法（決策樹、聚類、神經網絡等）4.數據可視化：高級數學和統計功能以及自定義選項。

 5、高性能服務器：減少數據加載時間並幫助在雲上進行無縫協作。

 優點：專為處理大量數據而設計一組強大的算法、數學和統計函數支持許多網絡報告缺點：擁擠的用戶界面可能看起來令人困惑對中小企業來說太貴了個人學習相當複雜使用大量計算機內存（可能會影響效率）定價：KNIME分析平台是免費的KNIMEServer有3個定價級別（5個用戶和8個內核）：小型：14,500美元中等：29,000美元大：52,000美元3.快速礦工工作室（為研究人員和初創公司推薦的工具）RapidMiner工具提供機器學習和數據建模操作的深度。

得到頂級市場研究公司（Gartner、Forrester）的認可，無需重新考慮為什麼該工具是數據科學家的最愛。

 該軟件有兩個版本：RapidMinerGo和RapidMinerStudio。

該工具由大型企業和初創公司合併，適用於所有經驗水平。

RapidMiner成立於2007年。

部署平台：雲、SaaS、基於Web桌面-Mac桌面-Windows本地-Windows本地-Linux主要特徵：1、算法豐富：支持數據科學操作的1500多種機器學習算法庫。

2.可以添加新功能：使用Python和R語言，研究人員可以通過重用現有代碼來添加新功能。

 三、教育培訓：學生或實習生了解數據科學應用的最佳工具之一 4.多行業用例：適用於幾乎所有領域：SaaS業務、汽車、電子商務等。

 5.無縫數據分析：強大的機器學習機制可防止加載延遲並在短時間內交付結果。

 優點：豐富的數據訓練算法資源來自世界各地的巨大信任文件處理和可視化功能適用於所有經驗水平缺點：Python集成的問題學習資料更新不是很頻繁如果數據很大，會佔用過多的系統資源定價：對於個人：     RapidMinerStudio是免費的     RapidMinerGo：10美元/月對於企業：索取報價4.Alteryx（最通用的分析工具）Alteryx提供分析過程自動化(APA)，這是一種高級分析軟件，可滿足幾乎所有行業的需求。

該軟件以強大的自動化、快速的周轉時間和快速的投資回報率而聞名。

它可以對原始數據執行情感分析，並使團隊輕鬆分享見解。

與許多其他分析工具不同，Alteryx可以處理非結構化數據。

 Alteryx的分析軟件於2006年推出。

部署平台：雲、SaaS、基於Web桌面-Windows本地-Windows本地-Linux主要特徵：1.可重複使用的模型：數據工程師可以重用數據集來準備不同的模型。

2.最通用的用例：由幾乎所有領先行業運營：科技、零售、金融、醫療保健、天然氣/石油、政府等。

 3.易於協作：用戶可以訪問其他人創建的模型，以防止重新發明輪子或重複。

4.優秀社區：易於共享模板和想法，以簡化工作流程並節省時間。

5、靈活部署：可以使用在R或Python中創建的現有模型，而無需進行任何重大定制。

優點：高效處理大數據量無與倫比的多功能性和速度非常活躍和支持的社區出色的UI和拖放功能缺點：高價許可證Python集成的偶爾問題打開Excel工作表時運行工作流時出現問題定價：個人：每年5,195美元附加的第3方數據包（針對個人）：      位置智能：每年11,700美元     消費者情報：每年33,800美元對於企業（Alteryx服務器）：請求報價5.過氧化氫 （個人/企業最佳開源工具）它是一個開源的分佈式內存ML平台，堅持使AI民主化的使命。

它藉助廣泛使用的ML算法、統計可視化和深度學習功能，為數據專業人士提供可擴展的解決方案。

 最近添加的產品H2OWave是一個用於Python開發的開源框架。

該框架用於根據業務需求開發實時人工智能應用程序。

H2O.ai成立於2011年XNUMX月。

部署平台：桌面-Windows主要特徵：1.開源：實現有效協作和社區支持的最佳開源工具。

 2.H2O蘇打水：讓用戶在ApacheSpark集成的幫助下管理繁重的數據處理。

3.H2O4GPU：旨在通過利用GPU的計算能力來處理高級ML模型。

4.H2O無人駕駛人工智能：用戶友好的GUI，適用於所有經驗水平的數據工程師訓練、部署模型和啟用AutoML功能。

 5.算法支持：廣泛使用的統計和機器學習算法來利用建模性能。

優點：最先進的開源分析工具積極和支持的社區易於使用的UI設計 出色的AutoML功能缺點：神秘的調試信息在多個平台上無法訪問不支持數據清洗Python集成文檔定價： 21天免費試用完全訪問權限：請求報價結論：流失率是一個永無止境的麻煩。

但是，當您擁有正確的工具和正確的分析策略時，您就可以在逆境中奪回您的份額。

儘管有許多先進的自動化和智能功能，但預測客戶流失率絕非易事。

你仍然需要一個人的視角來做出有意識的選擇來對抗流失。

當然，常識確實在做出正確預測方面發揮了巨大作用。

你使用的軟件感受不到客戶的痛點，沒有任何談判能力。

但你做了。

我希望這份詳盡的報告可以幫助您了解客戶流失率預測策略的範圍。

流失率的最小值；最大值是ROI和ARR。

分享這篇文章：普里特什Pritesh涵蓋創業文章，並通過他的詳細指南幫助您找到更好的營銷策略。

通過Brain.fm進入理想的心理狀態Brain.fm採用科學第一的音樂方法來幫助您重點。

用它們提高您的創造力和生產力功能性音樂只需5分鐘。

開始您的免費Brain.fm試用通過Oyster在全球範圍內招聘並擴展您的團隊牡蠣是雜種記錄雇主幫助您在90多個國家/地區僱用、管理和支付員工。

在全球範圍內擴展您的團隊，讓Oyster為您處理人力資源。

從免費牡蠣開始主要側邊欄什麼是新的創建客戶旅程地圖的12種最佳工具和軟件12款適合學生的最佳項目管理應用程序和工具15款最佳亞馬遜PPC工具和軟件12個最佳社交證明和FOMO軟件和工具16款最佳時間跟踪應用、工具和軟件20個令人印象深刻的神經營銷成功案例擠壓成長推薦21款適合初學者的最佳內容營銷軟件和工具15個最佳現場網絡研討會軟件、應用程序和平台為初創公司提供15種最佳CDN服務，以提高Web速度和……15個適合初學者的最佳電子商務平台9款適合初學者的最佳電子郵件營銷軟件和工具創業公司的20種最佳品牌策略內容預測流失率：如何預測客戶流失率？預測流失率的好處：..以及預測流失率的按需工具：結論：頁腳與Sunsama一起輕鬆度過忙碌的日子Sunsama可幫助您在一個地方組織您需要做的所有事情。

從現有工具中提取任務，為您自己和您的團隊計劃、安排、跟踪進度。

免費開始您的Sunsama試用什麼是擠壓增長？ 我們為騙子發布營銷、銷售和創業內容。

在SqueezeGrowth，我們的目標是幫助您使用正確的工具和建議為您的企業實現更多增長。

在下方訂閱我們的電子郵件以與我們聯繫。

訂閱更新FacebookInstagramRSSTwitter您目前處於離線狀態訂閱擠壓增長想要每週將新鮮的創業、生產力和營銷文章直接發送到您的收件箱嗎？驚人的！在下方輸入您的電子郵件以訂閱。

訂閱一封電子郵件——每週一。

沒有營銷絨毛。

SqueezeGrowth的電子郵件不會賣給你東西。

他們教育。

想要每週將新鮮的創業、生產力和營銷文章直接發送到您的收件箱嗎？驚人的！在下方輸入您的電子郵件以訂閱。

訂閱一封電子郵件——每週一。

沒有營銷絨毛。

FacebookTwitterLinkedIn書籤交易WhatsAppEmail複製鏈接複製複製