CHURN ANALİZİ
Müşteri Kayıp Oranı (Churn Rate), müşterilerin bir ürünü ya da hizmeti kullanmayı bırakma olasılığı olarak tanımlanabilir. Müşteri memnuniyetsizliği nedeniyle oluşan müşteri kaybını önlemek için şirketler müşteri kayıp (churn) oranını analiz etmeye yönelirler. Churn analizi, müşterilerimize analitik altyapıda en çok sunduğumuz hizmetlerden biridir. Bu makalede, churn analizinin getirebileceği temel faydalar özetlenmekte ve nasıl yürütüleceği açıklanmaktadır.
Churn analizi şirketinize nasıl fayda sağlar?
Etkili bir churn analizi, müşteri yolculuklarının daha iyi anlaşılmasına katkıda bulunur. Müşterilerin ayrılma ihtimalleri göz önünde bulundurulduğunda, şirketler daha rahat bir müşteri deneyimi yaratmak ve müşteri ihtiyaçlarını çok daha iyi karşılamak için bir dizi CRM faaliyetleri geliştirebilirler.
Churn analizi ile müşterilerinizin kaçma ihtimallerini kesin tahminlerle, şu müşterinin kaçma ihtimali şudur diyerek tahmin edebilirsiniz. Bu işlemleri yaparken müşteri segmentlerine göre ve kayıp tutarına göre analizler yapabilirsiniz. Bu analizler sonrasında müşterileri tutmak için iletişiminizi geliştirip bağlılığı artırıcı faaliyetlerde bulunabilirsiniz.
Müşteriyi elde tutmak, günümüzün rekabetçi alanında kritik öneme sahip bir iş hedefidir. Şirketimiz, gelecekte şirketinizde hangi müşterilerin kayıp olacağını tahmin etmenize yardımcı olur. Churn Analizi, kayıp müşteriye yönelik doğrudan pazarlama çabalarının geliştirilmesine yardımcı olur veya bu müşterileri şirketinize karşı yeniden etkileşime sokma teklifleri sunmanıza olanak sağlar.
Churn tahmini için yaygın kullanım örnekleri;
• Müzik ve video akışı hizmetleri – Youtube, Netflix, Spotify
• Medya - Bloomberg, The Guardian
• Telekom şirketleri - Vodafone, T-Mobile
• Servis sağlayıcı olarak yazılım (SaaS) - Adobe Creative Cloud, Canva
Kayıp (Churn) oranı tahmini ile çalışmaya nasıl başlanır? Hangi verilere ihtiyaç duyulur? Ve uygulama adımları nelerdir?
Churn tahmini modelini makine öğrenmesi metodolojileri kullanarak kurmaktayız. Herhangi bir makine öğrenimi çalışmasında olduğu gibi, analitik uzmanlarımızın da öncelikle hizmet verebilmek için verilere ihtiyacı vardır. Hedefe bağlı olarak, uzmanlarımız hangi verileri toplamaları gerektiğini tanımlar. Daha sonra, seçilen veriler, makine öğrenme modelleri oluşturmak için uygun bir formda hazırlanır, önceden işlenir ve dönüştürülür. Doğru yöntemleri bulmak, modellerin ince ayarını yapmak ve en iyi modeli seçmek işin bir başka önemli parçasıdır. En yüksek doğrulukta tahminler yapan bir model seçildikten sonra uygulamaya alınabilir.
Churn oranını tahmin edebilecek makine öğrenmesi destekli sistemler oluşturmak için yürüttüğü çalışma kapsamı aşağıdaki gibi görünebilir:
• Bir problemi ve nihai hedefi anlama
• Veri toplama
• Veri hazırlama ve ön işleme
• Modelleme ve test
• Model dağıtımı ve izleme
• Aksiyon Önerileri
2020 itibariyle, mükemmel müşteri deneyiminin birincil marka farklılaştırıcısı olacağı tahmin ediliyor. Churn analizi, işletmelerin müşteri deneyimini ve genel marka imajını sürekli olarak geliştirmesini sağlar. Bu şirketler arasında olmak ister misiniz? Rekabete karşı avantajlı olmak ve iyi bir müşteri deneyimi sağlamak amacıyla Firmamız ile iletişime geçin.