Kundenabwanderung vorhersagen: Wie Sie ein bahnbrechendes Churn-Prediction-Modell erstellen

Hier kommt die Churn- (Abwanderungs-) Vorhersage ins Spiel.

Was ist Kunden-Churn-Vorhersage?

Die Vorhersage der Kundenabwanderung (Churn) besteht darin, Ihre Geschäftsdaten genau zu analysieren, um herauszufinden, was in der Vergangenheit dazu geführt hat, dass Kunden gegangen sind. Durch die Analyse dieser Daten können Sie voraussagen, welche Kunden in Zukunft mit hoher Wahrscheinlichkeit abwandern werden. Anschließend können Sie Ihre Bemühungen darauf konzentrieren, diese zu halten.

Der Schlüssel dabei ist, ein ausgezeichnetes Churn-Vorhersagemodell zu entwickeln.

Churn-Vorhersage klingt im ersten Moment einfach. Wenn Sie weniger Kundenverluste wollen, warum übernehmen Sie nicht einfach die besten Methoden zur Kundenbindung von anderen Unternehmen?

Oder – noch besser – warum befragen Sie nicht Ihre Kunden direkt, um herauszufinden, warum sie gehen?

Beides sind gute Ausgangspunkte, vor allem, wenn Sie wenig Ressourcen haben oder noch kein ernsthaftes Churn-Problem aufgetreten ist.

Doch die Wahrheit ist, Churn ist oft komplexer. Da jedes Unternehmen unterschiedlich ist, können Sie nicht einfach Churn-Präventionsmethoden übernehmen, die woanders funktionieren. Sie müssen Ihre eigenen Daten untersuchen, um herauszufinden, was bei Ihnen gilt.

Zum Beispiel ist nicht jede Abwanderung gleich. Während 71 % der Churn-Fälle freiwillig sind, sind 29 % unfreiwillig – das bedeutet, dass die Kunden eher wegen Zahlungsproblemen als aus Unzufriedenheit kündigen.

Churn-Vorhersagemodelle analysieren Daten, um herauszufinden, warum Kunden in der Vergangenheit abgewandert sind. Durch die Suche nach Mustern und Trends in den Kundendaten können Sie:

1. Die wichtigsten Risikofaktoren für Abwanderung bestimmen
2. Bestehende Kunden identifizieren, die ein hohes Risiko für Churn haben

Anschließend können Sie gezielte Maßnahmen ergreifen, um die am stärksten gefährdeten Kunden mithilfe Ihres Vorhersagemodells zu binden.

Wie Churn-Vorhersagemodelle funktionieren

Wenn Zahlen nicht Ihr Ding sind, könnte das Churn-Vorhersagemodell wie eine Kristallkugel wirken, die Ihnen magisch die Lösung zur Kundenbindung ausspuckt.

Doch wenn Sie nicht wissen, wie diese Modelle funktionieren, ist es schwierig, sie an Ihr Unternehmen anzupassen. Es ist wichtig, zumindest die Grundlagen zu verstehen – besonders, wenn Sie ein eigenes Modell aufbauen wollen.

Hier ist, was Sie über die Prozesse im Hintergrund wissen müssen.

1. Analyse historischer Daten

Churn-Vorhersagemodelle analysieren historische Kundendaten. Das umfasst die Auswertung verschiedener Datentypen wie Demografie, Nutzungsmuster, Abrechnungsverlauf, Kontakt mit dem Kundenservice und vieles mehr.

Indem Sie nach Trends und Mustern in diesen Daten suchen, kann das Modell Faktoren erkennen, die mit Abwanderungsverhalten zusammenhängen.

Beispielsweise könnte das Modell feststellen, dass es eine Korrelation zwischen einer erhöhten Anzahl an Service-Tickets und einer höheren Abwanderungsrate gibt. Oder dass eine bestimmte Altersgruppe oder Region häufiger abwandert. Diese Informationen können später zur Kundenbindung genutzt werden.

2. Einsatz von Machine Learning

Nachdem die historischen Daten analysiert wurden, werden maschinelle Lernalgorithmen eingesetzt, um das Churn-Vorhersagemodell zu trainieren. Algorithmen wie logistische Regression, Entscheidungsbäume oder Deep-Learning-Modelle können eingesetzt werden, um die Wahrscheinlichkeit der Abwanderung für jeden Kunden vorherzusagen.

Je mehr das Modell aus den Daten lernt, desto genauer kann es gefährdete Kunden identifizieren.

3. Integration aktueller Daten

Denken Sie daran: Wahrscheinlich verlieren Sie jeden Monat 5 % Ihrer Kunden – das bedeutet, dass sich Zusammensetzung und Verhalten Ihrer Kundschaft schnell ändern. Ihr Churn-Modell muss daher kontinuierlich mit neuen, aktuellen Daten versorgt werden.

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4. Evaluieren und Anpassen

Um präzise zu bleiben, müssen Churn-Modelle überwacht und optimiert werden. Wichtige Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall oder F1-Score können herangezogen werden, um die Leistungsfähigkeit des Modells zu messen. Basierend auf diesen Werten können Sie das Modell durch Feinabstimmung, andere Algorithmen oder zusätzliche Features optimieren.

Dieser iterative Prozess verbessert die Effektivität des Modells kontinuierlich.

Geschäftliche Anwendungsmöglichkeiten für Churn Prediction

Churn-Vorhersage liefert Ihnen eine Fülle von Entscheidungsdaten für Ihr Unternehmen. Werfen wir einen Blick auf drei Beispiele für wertvolle Geschäftseinblicke, die sich aus diesem Prozess ergeben.

Identifizierung gefährdeter Kunden

Ein besonders wertvoller Vorteil von Churn-Modellen ist das frühzeitige Erkennen von gefährdeten Kunden. Indem Sie Warnsignale für Abwanderung frühzeitig erkennen, können Sie gezielt gegensteuern und individuell auf diese Kunden eingehen, bevor sie sich zur Kündigung entschließen.

Hier ein Beispiel:

Ein Fitnessstudio identifiziert mit Hilfe eines Churn-Vorhersagemodells, dass Mitglieder, die seltener das Studio besuchen, ein höheres Abwanderungsrisiko haben.

(Völlig verständlich – das kennen wir alle!)

Mit den Erkenntnissen aus dem Vorhersagemodell kann die Studioleitung gezielt Mitglieder ansprechen, die ein erhöhtes Risiko für die Kündigung aufweisen – und herausfinden, was sie vom Besuch abhält und wie das Studio ihnen helfen kann, wieder regelmäßiger zu trainieren.

Analyse der Gründe für Churn

Churn-Vorhersagemodelle können Ihnen auch dabei helfen, die Ursachen für Kundenabwanderung in Ihrem Unternehmen aufzudecken – und Ihr Produkt entsprechend weiterzuentwickeln, um Kundenbedürfnisse besser zu bedienen.

So könnte beispielsweise ein Software-as-a-Service-Unternehmen feststellen, dass ein schlechter Onboarding-Prozess einer der Hauptgründe für Churn ist. In der Folge könnte das Unternehmen ein umfassenderes Onboarding-Konzept entwerfen, die Wissensdatenbank ausbauen oder Kundenerfolgsspezialisten einsetzen, um Kunden persönlich durch das Onboarding zu führen.

Bewertung von Geschäftsstrategien

Sobald Sie Churn Prediction für Ihr Unternehmen nutzen, werden die Erkenntnisse Ihre Strategie beeinflussen.

Zum Beispiel könnte ein Telekommunikationsunternehmen feststellen, dass die meisten Kündigungen von Kunden stammen, die viele Support-Tickets aufgegeben haben. In diesem Fall könnten die Daten darauf hindeuten, in den Kundensupport zu investieren.

Oder wenn Kunden mit Jahresabos seltener kündigen als Kunden mit Monatsabos, könnten Sie erwägen, einen höheren Rabatt auf Jahresabos zu geben – oder Monatsabos ganz abzuschaffen.

Durch den Einsatz von Churn Prediction können Sie mit größerer Zuversicht grundlegende Veränderungen an Ihrem Geschäftsmodell vornehmen, weil Sie wissen, dass diese Entscheidungen Ihre Geschäftszahlen wahrscheinlich positiv beeinflussen.

Case Study: Churn-Vorhersage bei einem Musikstreaming-Dienst

Um dies in der Praxis zu verdeutlichen, schauen wir uns ein Beispiel aus der echten Welt an.

Perceptive Analytics, ein Unternehmen für Marketing Analytics, hat eine Churn-Vorhersage-Fallstudie mit 11 Jahren Daten eines Musikstreaming-Dienstes namens KKBOX durchgeführt. Das Datenset umfasste demografische Daten, Transaktionsdaten und tägliche Nutzungsdaten in der App.

Das Analytics-Unternehmen entwickelte ein Modell, das mit einer Genauigkeit von 96 % vorhersagen konnte, welche Kunden abwandern würden. Nach der Analyse der Churn-Daten kam ein überraschendes Ergebnis heraus:

Die Benutzeraktivität hatte kaum Einfluss auf die Abwanderung.

Erstaunlich, oder?

Man würde denken, dass weniger aktive Nutzer weniger Nutzen aus dem Produkt ziehen und daher eher abwandern als aktive Nutzer. Doch in diesem Fall bestätigten die Daten das Gegenteil.

Die wichtigsten Churn-Faktoren waren stattdessen:

1. Preis: Nutzer auf höherpreisigen Tarifen waren abwanderungsgefährdeter.
2. Quelle: Nutzer, die sich über eine bestimmte Quelle angemeldet hatten, kündigten öfter als solche aus anderen Quellen.
3. Automatische Verlängerung: Nutzer, die ihre Abrechnung automatisch verlängerten, kündigten seltener.

Überlegen Sie einmal, wie viel Klarheit das Ihrem Unternehmen bringen kann.

Indem Sie sich auf genau die Ursachen Ihrer Churn-Probleme konzentrieren – in diesem Fall Preis, Abrechnung und Akquise – können Sie Ihre Kundenbindung gezielt und effektiv steigern.

Entwicklung eines Churn-Vorhersagemodells

Sie möchten also ein eigenes Churn-Vorhersagemodell bauen? Im nächsten Abschnitt stellen wir Ihnen praktische Tools vor. Doch zunächst ist es wichtig zu verstehen, wie der Prozess abläuft.

Schritt 1: Datensammlung und -aufbereitung

Die Grundlage jedes Churn-Vorhersagemodells sind Daten. Beginnen Sie damit, relevante Datenquellen zu identifizieren, darunter Kundendemografie, Nutzungsverhalten, Abrechnungsinformationen und Interaktionen mit dem Kundenservice.

Sobald Sie die Daten vorbereitet haben, bereinigen und verarbeiten Sie diese vor. Das kann das Handling fehlender Werte, das Entfernen von Ausreißern und die Standardisierung von Formaten umfassen.

Genau – dies ist der mühsame Teil des Prozesses.

Aber bleiben Sie dran, jetzt wird es spannend.

Sobald Ihre Daten vorbereitet sind, sollten Sie benutzerdefinierte Features erstellen, die für Ihr Unternehmen relevant sind. Beispielsweise könnten Sie eine „Kundenbindungsbewertung“ erstellen, indem Sie Metriken wie Nutzungsfrequenz und auf Ihrer Plattform verbrachte Zeit kombinieren.

Schritt 2: Das richtige Modell auswählen

Mit bereitgestellten Daten ist es an der Zeit, das richtige Vorhersagemodell auszuwählen. Gängige Optionen sind logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests und neuronale Netzwerke.

Jedes Modell hat seine Vor- und Nachteile. So ist logistische Regression einfach und leicht zu interpretieren, kommt aber bei komplexen Daten an Grenzen. Neuronale Netzwerke hingegen bewältigen Komplexität gut, sind aber schwerer zu handhaben.

Sie können auch verschiedene Modelle testen, um zu sehen, welches für Ihren Anwendungsfall am besten funktioniert.

Schritt 3: Modell trainieren und testen

Nach Auswahl des Modells teilen Sie Ihre Daten in Trainings- und Testdaten auf. Trainieren Sie das Modell mit den Trainingsdaten und bewerten Sie seine Leistung mit den Testdaten.

Denken Sie daran, dass ein Modell, das auf den Trainingsdaten gut abschneidet, nicht zwangsläufig mit neuen Daten präzise arbeitet. Eventuell müssen Sie die Modell-Parameter nachjustieren oder die verwendeten Features anpassen, um die Leistung zu optimieren.

Schritt 4: Modell implementieren und überwachen

Nachdem Sie Ihr Modell abgestimmt haben, müssen Sie es in Ihr Unternehmen integrieren.

Beispielsweise kann es erforderlich sein, Workflows und Automatisierungen aufzusetzen, um Churn-Vorhersagen zu generieren und Retentions-Kampagnen für gefährdete Kunden auszulösen.

Sie sollten die Leistung Ihres Modells über die Zeit hinweg beobachten und mit neuen Daten aktuell halten. Indem Sie einen Ansatz zur kontinuierlichen Verbesserung verfolgen, bleibt Ihr Modell sowohl präzise als auch relevant, während Ihre Kundschaft und Ihr Unternehmen sich weiterentwickeln.

Tools zum Erstellen von Churn Prediction Modellen

Das Erstellen von Churn-Vorhersagemodellen wird mit den richtigen Tools deutlich einfacher. Sie können etwa bei der Datensammlung, Analyse, Visualisierung sowie beim Training und der Bewertung von Modellen unterstützen.

Ihre Customer-Intelligence-Plattform oder Ihr CRM verfügen möglicherweise bereits über eingebaute Tools zur Churn-Vorhersage. Wenn nicht, ziehen Sie diese Tools in Betracht, um den Prozess zu vereinfachen:

• RapidMiner: RapidMiner ist eine leistungsstarke Data-Science-Plattform mit einer intuitiven visuellen Oberfläche zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von Churn Prediction Modellen. Die Plattform ermöglicht Ihnen eine schnelle Datenvorverarbeitung, das Entwickeln von Machine-Learning-Modellen und die Bewertung ihrer Leistung.
• Python: Wenn Sie Data Scientist sind, werden Sie Ihr Vorhersagemodell wahrscheinlich in Python entwickeln, einer vielseitigen Programmiersprache für Datenverarbeitung, Feature Engineering und das Training von Machine-Learning-Modellen.
• Tableau: Tableau ist ein Visualisierungstool, das bei Fortune-500-Unternehmen beliebt ist. Tableau ist besonders hilfreich, um churnbezogene Kennzahlen und Trends zu visualisieren und um die Leistung Ihres Churn Prediction Modells zu überwachen.
• Microsoft Azure Machine Learning: Azure Machine Learning ermöglicht es Ihnen, Churn Prediction Modelle mit verschiedenen Algorithmen zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen sowie sie einfach in bestehende Anwendungen und Services zu integrieren. Wenn Sie Microsoft-Plattformen gewohnt sind, werden Sie die vertraute Azure-Umgebung im Machine Learning Studio schätzen.
• Google Cloud AI Platform: Wie Azure ist auch Google Cloud eine End-to-End-Lösung – und kann Ihre Daten hosten. Durch die benutzerfreundliche Oberfläche und die nahtlose Integration mit anderen Google-Cloud-Diensten ist sie eine praktische Wahl für Unternehmen, die künstliche Intelligenz nutzen möchten.

Wichtige Kennzahlen zur Bewertung von Churn Prediction Modellen

Die Metriken zur Bewertung von Churn Prediction Modellen sind den meisten Menschen nicht so geläufig wie etwa Kundenservice-Kennzahlen. Im Umgang mit Churn Prediction begegnen Ihnen datengesteuerte Metriken wie Recall und F1-Score.

Jede Metrik ist dazu konzipiert, unterschiedliche Aspekte der Modellgüte zu prüfen:

Genauigkeit (Accuracy)

Die Genauigkeit zeigt, wie oft das Modell richtige Vorhersagen trifft. Sie ist nützlich, reicht jedoch nicht immer aus – vor allem, wenn es sehr viel mehr nicht-churnende als churnende Kunden gibt.

Präzision (Precision)

Die Präzision zeigt, wie gut das Modell Churner korrekt vorhersagt und Fehlalarme vermeidet. Allerdings sagt sie nichts darüber aus, wie gut alle Churner gefunden werden.

Recall (Sensitivität)

Recall misst, wie gut das Modell alle Churner findet, auch wenn dabei mehr Fehlalarme auftreten. Es ist wichtig, Präzision und Recall für ein leistungsfähiges Modell auszubalancieren.

F1-Score

Wie auch beim Motorsport bedeutet ein hoher F1-Score, dass das Modell sehr gut arbeitet.

Der F1-Score kombiniert Präzision und Recall und liefert so ein ausgewogenes Bild der Modellleistung. Ein hoher F1-Score bedeutet, dass das Modell Churner sehr gut erkennt, ohne zu viele Fehlalarme zu erzeugen.

Metriken zur Optimierung von Churn-Vorhersagemodellen nutzen

Hier ein Beispiel, wie Sie diese Metriken nutzen:

Wenn Ihr Modell einen niedrigen Recall aufweist, entgehen Ihnen möglicherweise Kunden mit hoher Absprunggefahr. In diesem Fall können Sie andere Algorithmen ausprobieren oder Modellparameter anpassen, um die Leistung zu verbessern.

Hat Ihr Churn Prediction Model hingegen hohen Recall, aber niedrige Präzision, werden zwar viele Kunden als Abwanderer identifiziert, allerdings mit hoher Fehlerrate. Das kann Ressourcen verschwenden, da nicht gefährdete Kunden angesprochen werden. Hier können Sie die Parameter anpassen, Algorithmen wählen, die auf Präzision optimiert sind, oder mit Feature Engineering experimentieren.

Durch kontinuierliches Monitoring und die Auswertung dieser Kennzahlen können Sie Ihr Modell stetig optimieren und dessen Fähigkeit verbessern, Churn präzise vorherzusagen – was letztlich zu höherer Kundenbindung führt.

Kundenbindung meistern mit Churn Prediction

Wenn Sie Ihre Churn-Rate etwa durch Nutzerbefragungen oder das Beobachten von Kundenzufriedenheitswerten analysieren, ist das ein guter Anfang.

Doch der Erkenntnisgewinn ist limitiert, wenn Sie sich ausschließlich auf das verlassen, was Ihnen Kunden erzählen – vor allem, wenn Sie sich dabei auf Umfragen statt auf Daten stützen. Sie könnten sonst monatelang an den falschen Zielen zur Churn-Reduzierung arbeiten.

Wenn Sie wirklich herausfinden möchten, was hinter Ihrer Abwanderung steckt, brauchen Sie ein Churn Prediction Modell. Das hilft Ihnen, gefährdete Kunden früh zu identifizieren, Ihre Bindungsmaßnahmen gezielt anzupassen und letztendlich die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Wenn Sie keine Erfahrung im Data Modeling haben, suchen Sie unbedingt nach Tools, die Ihre Arbeit vereinfachen – oder noch besser, arbeiten Sie mit einem Data Scientist zusammen, der Ihr Modell zur Perfektion bringt. Mit einem sorgfältigen Ansatz und kontinuierlicher Optimierung kann Ihr Churn Prediction Modell zu einer wertvollen Ressource werden, die langfristig Kundenbindung und Unternehmenserfolg steigert.

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