Hoe bouw je in 2026 een voorspellingsmodel voor klantverloop?
Het gemiddelde bedrijf verliest maandelijks 5,6% van zijn klanten door klantverloop. Dat betekent dat je, als je net als de meeste bedrijven bent, jaarlijks de helft van je klanten vervangt om alleen maar quitte te spelen.
Maar nieuwe klanten vinden is niet je enige optie—een opluchting, want nieuwe klanten werven kost vijf keer zoveel als bestaande klanten behouden. Door vast te stellen waarom klanten vertrekken en ze aan te moedigen te blijven, kun je de groei van je bedrijf versnellen zonder je budget te overschrijden.
Waarschijnlijk heb je al een of twee vermoedens over waarom je klanten vertrekken. Misschien heb je het gevoel dat je prijzen niet helemaal juist zijn of dat je klantenservice niet persoonlijk genoeg is. Maar om een goede beslissing te nemen, heb je gegevens nodig.
Sign up to access the full article
Unlock more content to help you turn AI into leverage, design experiences that build trust, and drive business impact.
Have an account? Log In
Daar komt de voorspelling van klantverloop om de hoek kijken.
Wat is de voorspelling van klantverloop?
Het voorspellen van klantverloop draait om het kritisch bekijken van gegevens binnen je hele bedrijf om vast te stellen waardoor klanten in het verleden zijn vertrokken. Door die gegevens te analyseren, kun je voorspellen welke klanten in de toekomst waarschijnlijk zullen vertrekken. Vervolgens kun je je inspanningen richten op het behouden van die klanten.
De sleutel tot dit alles is het bouwen van een uitstekend model voor het voorspellen van klantverloop.
Op het eerste gezicht lijkt het voorspellen van klantverloop eenvoudig. Als je het aantal klanten dat je bedrijf verlaat wilt verminderen, waarom zou je dan niet gewoon de beste methoden voor klantenbehoud van andere bedrijven kopiëren?
Of—nog beter—waarom zou je je klanten niet ondervragen om erachter te komen waarom ze vertrekken?
Dat zijn beide goede uitgangspunten, vooral als je weinig middelen hebt of nog geen ernstig probleem met klantverloop hebt.
Maar de waarheid is dat klantverloop ingewikkelder kan zijn dan dat. Omdat elk bedrijf anders is, kun je de methoden om klantverloop te voorkomen die voor een ander bedrijf werken niet zomaar kopiëren en plakken. Je moet in je eigen gegevens duiken om te ontdekken wat voor jou waar is.
Niet al het klantverloop is bijvoorbeeld hetzelfde. Hoewel 71% van het klantverloop vrijwillig is, is 29% ervan onvrijwillig—wat betekent dat klanten waarschijnlijk vertrekken vanwege betalingsproblemen en niet vanwege ontevredenheid.
Modellen voor het voorspellen van klantverloop doorzoeken gegevens om precies te achterhalen waarom je klanten in het verleden zijn vertrokken. Door naar trends in de klantgegevens te kijken, kun je:
- de belangrijkste risicofactoren voor klantverloop bepalen
- de bestaande klanten identificeren die een hoog risico lopen om te vertrekken
Vervolgens kun je gerichte actie ondernemen om de klanten met het grootste risico op vertrek te behouden, op basis van je voorspellende model.
Hoe modellen voor het voorspellen van klantverloop werken
Als je niet zo goed met cijfers bent, is het verleidelijk om modellen voor het voorspellen van klantverloop te zien als een glazen bol die gewoon een magisch antwoord geeft op de vraag hoe je meer klanten kunt behouden.
Maar als je niet weet hoe deze modellen werken, is het moeilijk om ze aan te passen aan je bedrijf. Het is belangrijk om op zijn minst de basis te begrijpen—vooral als je je eigen model gaat bouwen.
Dit is wat je moet weten over wat er achter de schermen gebeurt.
1. Historische gegevens analyseren
Modellen voor het voorspellen van klantverloop analyseren historische klantgegevens. Hierbij worden verschillende soorten gegevens onderzocht, zoals demografische gegevens, gebruikspatronen, factureringsgeschiedenis, interacties met de klantenservice en meer.
Door in deze gegevens te zoeken naar trends en patronen, kan het model factoren identificeren die verband kunnen houden met gedrag rondom klantverloop.
Het model kan bijvoorbeeld een verband ontdekken tussen hogere percentages klantverloop en een toename van het aantal servicetickets dat klanten indienen. Of het kan vaststellen dat een specifieke leeftijdsgroep of regio doorgaans hogere percentages klantverloop heeft. Deze informatie kan later worden gebruikt bij je inspanningen om klanten te behouden.
2. Machinaal leren toepassen
Nadat de historische gegevens zijn geanalyseerd, worden algoritmen voor machinaal leren gebruikt om het model voor het voorspellen van klantverloop te trainen. Algoritmen zoals logistische regressie, beslisbomen of modellen voor diep leren kunnen worden gebruikt om de kans te voorspellen dat elke klant vertrekt.
Naarmate het algoritme leert van de gegevens, wordt het steeds nauwkeuriger in het aanwijzen van klanten die het risico lopen te vertrekken.
3. Nieuwe gegevens opnemen
Vergeet niet dat waarschijnlijk 5% van je klanten elke maand vertrekt. Dat betekent dat de samenstelling van je klantenbestand—en het gedrag van je klanten—snel verandert. Om relevant te blijven, moet je model voor klantverloop voortdurend nieuwe gegevens binnenhalen.
4. Evalueren en verfijnen
Om nauwkeurig te blijven, moeten churnmodellen worden gemonitord en verfijnd. Belangrijke meetwaarden zoals nauwkeurigheid, precisie, recall en de F1-score kunnen worden gebruikt om te beoordelen hoe goed het model werkt. Op basis van deze meetwaarden kun je het model verfijnen door parameters aan te passen, verschillende algoritmen uit te proberen of aanvullende kenmerken toe te voegen.
Dit iteratieve proces helpt de effectiviteit van het model te verbeteren.
Zakelijke toepassingen van churnvoorspelling
Churnvoorspelling biedt je een breed scala aan gegevens voor besluitvorming binnen je bedrijf. Laten we drie voorbeelden bekijken van krachtige bedrijfsinzichten die uit dit proces voortkomen.
Klanten met een verhoogd risico identificeren
Een van de waardevolste inzichten die churnvoorspellingsmodellen bieden, is het vroegtijdig identificeren van klanten met een verhoogd risico. Door waarschuwingssignalen van churn te detecteren, kunnen bedrijven hun retentie-inspanningen afstemmen op de behoeften van deze klanten voordat ze besluiten te vertrekken.
Hier is een voorbeeld:
Een sportschool kan een churnvoorspellingsmodel gebruiken en ontdekken dat leden die minder vaak naar de sportschool gaan een hoog churnrisico hebben.
(Heel begrijpelijk: we hebben het allemaal weleens meegemaakt.)
Met de informatie uit het voorspellingsmodel kan de sportschoolmanager contact opnemen met leden die het risico lopen af te haken, om te begrijpen wat hen ervan weerhoudt om te komen en wat de sportschool kan doen om hen aan te moedigen vaker gebruik te maken van de faciliteiten.
Churnfactoren analyseren
Churnvoorspellingsmodellen kunnen je ook helpen de onderliggende oorzaken van klantverlies binnen je bedrijf te ontdekken en je product aan te passen om pijnpunten van klanten aan te pakken.
Een bedrijf dat bijvoorbeeld software als dienst (SaaS) aanbiedt, kan ontdekken dat een belangrijke oorzaak van churn de onboardingervaring is, die niet boeiend genoeg is voor klanten. Als reactie daarop kan het bedrijf een uitgebreidere onboarding creëren, zijn kennisbank verder uitbouwen of zelfs klantensuccespecialisten klanten persoonlijk door het onboardingproces laten begeleiden.
Bedrijfsstrategieën evalueren
Zodra je churnvoorspelling toepast binnen je bedrijf, zal deze vanzelf onderdeel worden van je bedrijfsstrategie.
Een telecombedrijf kan bijvoorbeeld ontdekken dat het grootste deel van de churn afkomstig is van klanten die een groot aantal supporttickets hebben ingediend. In dat geval kan de data het telecombedrijf vertellen dat het uitbreiden van het klantenserviceteam een winnende strategie is.
Of, als klanten met jaarabonnementen veel minder vaak vertrekken dan klanten met maandabonnementen, kun je overwegen de korting op jaarabonnementen te verhogen om klanten te stimuleren of maandabonnementen helemaal af te schaffen.
Door churnvoorspelling te gebruiken, kun je aanzienlijke veranderingen aanbrengen in je bedrijfsmodel, met meer vertrouwen dat deze beslissingen waarschijnlijk de gezondheid van je bedrijf zullen verbeteren.
Casestudy: churn voorspellen bij een muziekstreamingdienst
Om te begrijpen hoe dit er in de praktijk uitziet, bekijken we een voorbeeld uit de echte wereld.
Perceptive Analytics, een bureau voor marketinganalyse, voerde een casestudy over churnvoorspelling uit op basis van 11 jaar aan gegevens van een muziekstreamingdienst genaamd KKBOX. De dataset bevatte demografische gegevens van leden, transactiegegevens en dagelijkse gebruikersactiviteit binnen de app.
Het analysebureau creëerde een model dat met een nauwkeurigheid van 96% voorspelde welke klanten zouden vertrekken. Na het uitvoeren van churngegevensanalyse ontdekten ze iets verrassends:
Gebruikersactiviteit had vrijwel geen verband met churn.
Niet bepaald intuïtief, toch?
Je zou denken dat minder actieve gebruikers minder waarde zouden ervaren en daardoor waarschijnlijker zouden vertrekken dan actieve gebruikers. Maar in dit geval lieten de gegevens dat niet zien.
In plaats daarvan waren de belangrijkste churnfactoren:
- Prijs: Gebruikers met duurdere abonnementen liepen meer kans om te vertrekken.
- Bron: Gebruikers die zich via één bepaalde bron hadden aangemeld, liepen meer kans om te vertrekken dan gebruikers die zich via andere bronnen hadden aangemeld.
- Automatische verlenging: Gebruikers die ervoor kozen hun facturering automatisch te laten verlengen, liepen minder kans om te vertrekken.
Bedenk eens hoeveel duidelijkheid dit je als bedrijf biedt.
Door je precies te richten op wat je problemen met klantverloop zijn—in dit geval prijs, facturering en klantenwerving—vergroot je de kans aanzienlijk dat je retentie snel verbetert.
Een voorspellingsmodel voor klantverloop bouwen
Dus—je bent geïnteresseerd in het bouwen van een voorspellingsmodel voor klantverloop. In het volgende gedeelte bekijken we hulpmiddelen die je daarbij helpen. Maar eerst is het belangrijk om te begrijpen hoe het proces werkt.
Stap 1: Gegevens verzamelen en voorbereiden
De basis van elk voorspellingsmodel voor klantverloop bestaat uit gegevens. Begin met het identificeren van relevante gegevensbronnen, waaronder demografische gegevens van klanten, gebruikspatronen, factureringsgegevens en interacties met de klantenservice.
Zodra je de voorbereiding van je gegevens hebt voltooid, moet je ze opschonen en voorbewerken. Dit kan inhouden dat je ontbrekende waarden verwerkt, uitschieters verwijdert en indelingen standaardiseert.
Dat klopt—dit is het vervelende deel van het proces.
Maar houd vol, want het wordt zo interessant.
Zodra je je gegevens hebt voorbereid, wil je aangepaste kenmerken maken die relevant zijn voor je bedrijf. Je kunt bijvoorbeeld een "score voor klantbetrokkenheid" maken door meetwaarden zoals gebruiksfrequentie en de tijd die op je platform wordt doorgebracht te combineren.
Stap 2: Het juiste model kiezen
Nu je gegevens klaar zijn, is het tijd om het juiste voorspellingsmodel te kiezen. Veelgebruikte opties zijn logistische regressie, beslisbomen, willekeurige bossen en neurale netwerken.
Elk model heeft voor- en nadelen. Logistische regressie is bijvoorbeeld eenvoudig en gemakkelijk te interpreteren, maar kan moeite hebben met complexe gegevens. Neurale netwerken kunnen daarentegen goed omgaan met complexiteit, maar zijn mogelijk moeilijker te beheren.
Je kunt ook overwegen meerdere modellen te testen om te zien welk model het beste werkt voor jouw gebruikssituatie.
Stap 3: Het model trainen en testen
Zodra je een model hebt gekozen, verdeel je je gegevens in trainings- en testsets. Train het model met de trainingsset en evalueer vervolgens de prestaties ervan met de testset.
Houd er rekening mee dat het feit dat een model goed presteert op je trainingsgegevens niet betekent dat het nauwkeurig zal presteren met nieuwe gegevens. Mogelijk moet je de parameters van je model verfijnen of de kenmerken die je gebruikt aanpassen om de prestaties ervan te optimaliseren.
Stap 4: Het model implementeren en monitoren
Nadat je je model hebt verfijnd, moet je het integreren in je bedrijf.
Dit kan bijvoorbeeld betekenen dat je werkstromen en geautomatiseerde processen instelt om voorspellingen van klantverloop te genereren en retentiecampagnes te activeren voor klanten die risico lopen.
Je wilt ook de prestaties van je model in de loop van de tijd volgen en het up-to-date houden met nieuwe gegevens. Door een aanpak van voortdurende verbetering te gebruiken, houd je je model nauwkeurig en relevant terwijl je klantenbestand en bedrijf zich ontwikkelen.
Hulpmiddelen voor het bouwen van voorspellingsmodellen voor klantverloop
Het bouwen van voorspellingsmodellen voor klantverloop wordt eenvoudiger met de juiste hulpmiddelen. Deze kunnen helpen bij het verzamelen, analyseren en visualiseren van gegevens, evenals bij het trainen en evalueren van modellen.
Je platform voor klantinzichten of CRM beschikt mogelijk al over ingebouwde hulpmiddelen voor het voorspellen van klantverloop. Zo niet, overweeg dan een van deze hulpmiddelen om het proces te stroomlijnen:
- RapidMiner: RapidMiner is een krachtig platform voor datawetenschap met een intuïtieve visuele interface voor het bouwen, implementeren en beheren van modellen voor de voorspelling van klantverloop. Met het platform kun je eenvoudig gegevens voorbewerken, machinelearningmodellen ontwikkelen en hun prestaties evalueren.
- Python: Als je datawetenschapper bent, bouw je waarschijnlijk je eigen model voor de voorspelling van klantverloop in Python, een veelzijdige programmeertaal voor gegevensverwerking, het creëren van kenmerken en het trainen van machinelearningmodellen.
- Tableau: Tableau is een hulpmiddel voor datavisualisatie dat populair is bij Fortune 500-bedrijven. Tableau kan bijzonder nuttig zijn voor het visualiseren van statistieken en trends rond klantverloop en voor het monitoren van de prestaties van je model voor de voorspelling van klantverloop.
- Microsoft Azure Machine Learning: Met Azure Machine Learning kunnen gebruikers modellen voor de voorspelling van klantverloop maken, trainen en implementeren met behulp van verschillende algoritmen, en deze eenvoudig integreren in bestaande applicaties en diensten. Als je gewend bent om met de platforms van Microsoft te werken, zul je de vertrouwde omgeving van Azure Machine Learning Studio waarderen.
- Google Cloud AI Platform: Net als bij Azure is het voordeel van Google Cloud dat het een totaaloplossing is en je gegevens kan hosten. Dankzij de gebruiksvriendelijke interface en naadloze integratie met andere Google Cloud-diensten is het een handige keuze voor bedrijven die de kracht van kunstmatige intelligentie willen benutten.
Belangrijke statistieken voor het beoordelen van modellen voor de voorspelling van klantverloop
De statistieken die je gebruikt voor modellen voor de voorspelling van klantverloop zijn voor de meeste mensen niet zo vertrouwd als bijvoorbeeld statistieken voor klantenservice. Bij het bespreken van voorspellingen van klantverloop krijg je in plaats daarvan te maken met meer datagestuurde statistieken, zoals recall en de F1-score.
Elk daarvan is bedoeld om verschillende aspecten te meten van hoe goed het model werkt:
Nauwkeurigheid
Nauwkeurigheid laat zien hoe vaak het model correcte voorspellingen doet. Dat is nuttig, maar niet altijd voldoende, vooral wanneer er veel meer klanten zijn die niet vertrekken dan klanten die wel vertrekken.
Precisie
Precisie laat zien hoe goed het model klanten die vertrekken correct voorspelt en fout-positieven vermijdt. Maar het laat niet zien hoe goed het model alle klanten identificeert die vertrekken.
Recall (sensitiviteit)
Recall meet hoe goed het model alle klanten vindt die vertrekken, zelfs als het meer fout-positieven oplevert. Het is belangrijk om precisie en recall in balans te brengen voor een goed presterend model.
F1-score
Net als in de autosport betekent een hoge F1-score dat er goede dingen gebeuren.
De F1-score combineert precisie en recall en geeft een evenwichtig beeld van de prestaties van het model. Een hoge F1-score betekent dat het model goed is in het identificeren van klanten die vertrekken zonder al te veel fout-positieven.
Statistieken gebruiken om modellen voor de voorspelling van klantverloop te verbeteren
Hier volgt een voorbeeld van hoe je deze statistieken kunt gebruiken:
Als je model een lage recall heeft, worden mogelijk niet alle klanten geïdentificeerd die waarschijnlijk zullen vertrekken. In dat geval kun je experimenteren met verschillende algoritmen of de parameters van het model aanpassen om de prestaties te verbeteren.
Als je model voor de voorspelling van klantverloop een hoge recall maar een lage precisie heeft, identificeert het veel klanten als klanten die zullen vertrekken, maar met een hoog percentage fout-positieven. Hierdoor kunnen middelen worden verspild aan klanten die geen risico lopen om te vertrekken. Om dit op te lossen, kun je de parameters van het model aanpassen, algoritmen proberen die prioriteit geven aan precisie of experimenteren met het creëren van kenmerken.
Door deze statistieken voortdurend bij te houden en te evalueren, kun je je model verfijnen en het vermogen ervan om klantverloop nauwkeurig te voorspellen verbeteren, wat uiteindelijk tot een hogere klantretentie leidt.
Klantenbinding beheersen met voorspellingen van klantverloop
Als je je klantverloop analyseert door je gebruikers te ondervragen of je scores voor klanttevredenheid te volgen, is dat een goed begin.
Maar er is een grens aan de inzichten die je kunt verkrijgen door te luisteren naar wat klanten je vertellen, vooral als je besluitvorming is gebaseerd op enquêtes in plaats van op gegevens. Je zou maanden of jaren de verkeerde doelen voor het verminderen van klantverloop kunnen nastreven.
Wanneer je klaar bent om te ontdekken wat er werkelijk aan de hand is met je klantverloop, heb je een model voor de voorspelling van klantverloop nodig. Dat helpt je om klanten met een risico vroegtijdig te identificeren, je retentie-inspanningen af te stemmen en uiteindelijk de klanttevredenheid te verhogen.
Als je geen ervaring hebt met het modelleren van gegevens, zorg er dan voor dat je hulpmiddelen identificeert die het werk voor je vereenvoudigen—of, nog beter, werk samen met een datawetenschapper die je kan helpen je model te verfijnen tot in de perfectie. Met een zorgvuldige aanpak en voortdurende verbetering kan je churnvoorspellingsmodel een krachtige troef worden, die jarenlang klantbehoud en zakelijk succes stimuleert.
Geïnteresseerd in meer manieren om de klantervaring te verbeteren? Mis de kans niet om je op onze nieuwsbrief te abonneren en de nieuwste CX-tips te ontvangen.
