پیش‌بینی ریزش مشتری یا Churn Prediction
درک اینکه کدام یک از مشتریان شما به احتمال زیاد از بین می‌روند، می‌تواند برای یک شرکت یا تجارت بسیار نگران کننده باشد. به نظر می‌رسد که ریزش ناگهانی به دلیل تعدادی از عوامل بالقوه اتفاق می‌افتد. داده‌های زیادی در مورد کاهش احتمال ریزش به ازای هر مشتری وجود دارد. وقتی نوبت به اندازه گیری نرخ حفظ مشتری به تنهایی می‌رسد، ده‌ها معیار مختلف وجود دارد که استارتاپ‌ها برای تجزیه و تحلیل حفظ خود از آنها استفاده می‌کنند. با این وجود، راه‌هایی برای کنترل پیش‌بینی ریزش وجود دارد، پیش بینی ریزش موفقیت‌آمیز می‌تواند تفاوت بین حفظ مشتریان سودآور و از دست دادن آنها باشد.
Churn Prediction چیست؟
Churn Prediction یا پیش‌بینی ریزش مشتری، عملی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها برای شناسایی مشتریانی است که احتمال دارد اشتراک خود را لغو کنند. بسیاری از کسب‌وکارهای اشتراکی بزرگ، شکل خود را از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی ریزش انجام می‌دهند تا مشتریانی را که بیشتر در معرض خطر ریزش هستند، شناسایی کنند، و وقتی به خوبی انجام شود، صرفه‌جویی در کسب‌وکار بزرگ و بهبود ارزش طول عمر مشتری (LTV)، صرف نظر از اندازه، منجر می‌شود. ریزش یا چرن، انواع مختلفی دارد:
- ریزش قراردادی: در این نوع ریزش، مشتری یک قرارداد با ما دارد و به یک باره تصمیم می‌گیرد قرارداد را کنسل کند.
- ریزش غیرقراردادی: این نوع ریزش در کسب‌وکارهایی مانند آمازون رخ می‌دهد؛ در این کسب‌وکار، هر خرید می‌تواند خرید آخر و در نتیجه چرن باشد؛ لذا ریزش غیرقرادادی پیچیدگی بیش‌تری از ریزش قراردادی دارد.
- ریزش داوطلبانه: در این نوع ریزش، مشتری به انتخاب و آگاهی خود، به خرید سرویس یا محصول یک شرکت خاتمه می‌دهد و ارتباط خود را قطع می‌کند.
- ریزش غیرداوطلبانه: این ریزش به عللی ایجاد می‌شود که در اختیار مشتری نیست و به صورت ناآگاهانه رخ می‌دهد؛ به عنوان مثال اگر درگاه پرداخت سایت مشکل داشته باشد، ممکن است ریزش غیرداوطلبانه رخ دهد.
درک مدل پیش‌بینی ریزش مشتری
برای اینکه یک شرکت بتواند ریزش را پیش‌بینی کند، تجسم داده‌های مشتری تاریخی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین و رگرسیون لجستیک ترکیب می‌شود تا احتمال ریزش مشتری را رتبه‌بندی کند. الگوریتم‌های مختلف با پیش‌بینی ریزش سازگار هستند. مدل یادگیری ماشینی که بیشتر با این عمل مرتبط است، مدل درخت تصمیم (به عنوان مثال، جنگل تصادفی) است که شامل پیش پردازش منابع مختلف داده و به دنبال آن آموزش و ارزیابی است. شرکت‌ها با تیم اختصاصی علم داده خود می‌توانند یک راه‌حل پیش‌بینی ریزش سفارشی ایجاد کنند که توسط هوش مصنوعی هدایت می‌شود.
برخی با توجه به عدم اجماع صنعت در مورد بهترین راه برای پیش‌بینی ریزش، این رویکرد را ترجیح می‌دهند. برخی از دانشمندان داده تحلیل بقا یا یک مدل مجموعه را به رویکرد یادگیری ماشین ترجیح می‌دهند. اگر کدنویس نیستید یا مدل کسب‌وکار شما منابع یا پهنای باندی برای ایجاد راه‌حل پیش‌بینی‌کننده خود ندارد، هنوز انواع خدمات تحلیل پیش‌بینی‌کننده وجود دارد که برخی از آنها به طور خاص با نرخ ریزش سروکار دارند.
چگونه می‌توان از پیش بینی ریزش برای جلوگیری از ریزش در وهله اول استفاده کرد؟
این یکی از رایج‌ترین باورهای بیان شده در مورد راه‌اندازی یک کسب‌وکار اشتراکی است، اما باید تکرار شود: حتی نرخ‌های فرسودگی به ظاهر پایین مشتری می‌تواند رشد کسب‌وکارها را متوقف کند یا آنها را کاملاً از بین ببرد. حتی اعداد کوچک مانند 1.0% ریزش، 2.5% ریزش، 5.0% ریزش، بالقوه کشنده هستند. اگر اجازه دهید ریزش بیشتر از آن شود، احتمالاً متوجه می‌شوید که نمی‌توانید به اندازه کافی سریع مشتریان جدیدی برای حفظ مسیر رشد خود جذب کنید، حتی اگر نرخ جذب مشتری شما ثابت بماند.
چگونه از ریزش مشتری حداکثر جلوگیری را بکنیم؟
- مشتریانی با ریسک ریزش بالا را شناسایی کنید: ریزش به دلایل مختلفی رخ می‌دهد. برای درک بهتر اینکه چرا یک مشتری سرگردان شده است، داشتن تقسیم بندی مناسب مشتری بسیار مهم است. احتمال ریزش کاربر به نمایه کلی آنها، رفتار مشتری هنگام استفاده از محصول شما و نیازهای آنها بستگی دارد. نیازهای مشتری ممکن است در طول دوره اشتراک آنها تغییر کند. همه ریزش‌ها در چند ماه اول اتفاق نمی‌افتد.
- مشتریان را قبل از اینکه سرگردان شوند درگیر کنید: با استفاده صحیح، پیش‌بینی ریزش می‌تواند یک دارایی مهم در دریافت تصویر واضح‌تر از تجربه مشتریان شما با محصول شما باشد. اگرچه گستره عوامل بالقوه پشت ریزش می‌تواند پیچیده باشد، توقف ریزش اغلب حول یک رویکرد مناسب برای بهبود تجربه مشتری می‌چرخد. پیش‌بینی ریزش به شما این فرصت را می‌دهد که تجربه مشتری را قبل از اینکه برای همیشه ترک کنند، بهبود ببخشید.
- بینش کسب و کار را در روندهای ریزش مشتری بیابید: پیش‌بینی ریزش نه تنها برای جلوگیری از ریزش قریب‌الوقوع مفید است، بلکه می‌تواند بینش‌های تجاری ارزشمندی را در اختیار تیم شما قرار دهد. در جنبه توسعه کسب و کار، گرایش‌های ریزش می‌تواند به بازاریابان کمک کند تا شخصیت‌های مشتری را برای هدف قرار دادن بخش بازار با پیام‌رسانی بهتر و افزایش جذب مشتری بسازند.