Ortalama bir işletme, her ay müşterilerinin %5,6'sını müşteri kaybı nedeniyle kaybeder. Bu, çoğu işletme gibiyseniz, yalnızca başa baş noktasını korumak için müşterilerinizin yarısını her yıl yeniden kazanmanız gerektiği anlamına gelir.
Ancak yeni müşteriler bulmak tek seçeneğiniz değil; bu bir rahatlama, çünkü yeni müşteriler kazanmanın maliyeti mevcut müşterileri elde tutmaktan beş kat daha fazladır. Müşterilerin neden ayrıldığını belirleyip kalmaları için onları teşvik ederek bütçenizi aşmadan şirketinizin büyümesini hızlandırabilirsiniz.
Müşterilerinizin neden kaybolduğuna dair muhtemelen bir veya iki tahmininiz vardır. Belki fiyatlandırmanızın tam olarak doğru olmadığına ya da müşteri desteğinizin yeterince kişiselleştirilmediğine dair içgüdüsel bir düşünceniz vardır. Ancak doğru bir karar vermek için verilere ihtiyacınız var.
Müşteri kaybı tahmini tam da bu noktada devreye girer.
Müşteri Kaybı Tahmini Nedir?
Müşteri kaybını tahmin etmek, geçmişte müşterilerin ayrılmasına neyin neden olduğunu belirlemek için işletmenizin genelindeki verileri dikkatle incelemek anlamına gelir. Bu verileri analiz ederek gelecekte kaybetme olasılığınızın en yüksek olduğu müşterileri tahmin edebilirsiniz. Ardından, onların kalmasını sağlamak için çabalarınızı bu müşterilere odaklayabilirsiniz.
Tüm bunların temelinde harika bir müşteri kaybı tahmin modeli oluşturmak yatar.
Müşteri kaybı tahmini ilk bakışta basit görünür. İşletmenizden ayrılan müşteri sayısını azaltmak istiyorsanız, neden diğer işletmelerin en iyi müşteri elde tutma uygulamalarını kopyalamayasınız?
Ya da daha iyisi, neden müşterilerinize ayrılma nedenlerini öğrenmek için anket yapmayasınız?
Özellikle kaynaklarınız kısıtlıysa veya henüz ciddi bir müşteri kaybı sorununuz yoksa bunların her ikisi de iyi başlangıç noktalarıdır.
Ancak gerçek şu ki müşteri kaybı bundan daha karmaşık olabilir. Her işletme farklı olduğundan, başka bir işletmede işe yarayan müşteri kaybını önleme yöntemlerini olduğu gibi kopyalayıp uygulayamazsınız. Sizin için neyin geçerli olduğunu bulmak üzere kendi verilerinizi derinlemesine incelemeniz gerekir.
Örneğin, tüm müşteri kayıpları aynı değildir. Müşteri kayıplarının %71'i gönüllü olsa da %29'u gönülsüzdür; yani müşteriler memnuniyetsizlikten ziyade ödeme sorunları nedeniyle ayrılıyor olabilir.
Müşteri kaybı tahmin modelleri, müşterilerinizin geçmişte tam olarak neden kaybolduğunu bulmak için verileri tarar. Müşteri verilerindeki eğilimlere bakarak şunları yapabilirsiniz:
- Müşteri kaybı açısından en önemli risk faktörlerini belirlemek
- Mevcut müşteriler arasında müşteri kaybı riski yüksek olanları belirlemek
Ardından, tahmin modelinize dayanarak müşteri kaybı riski en yüksek olan müşterileri elde tutmak için hedefe yönelik adımlar atabilirsiniz.
Müşteri Kaybı Tahmin Modelleri Nasıl Çalışır?
Sayılarla aranız iyi değilse, müşteri kaybı tahmin modellerini daha fazla müşteriyi nasıl elde tutacağınız konusunda sihirli bir yanıt veren kristal küreler olarak görmek cazip gelebilir.
Ancak bu modellerin nasıl çalıştığını bilmiyorsanız, onları işletmenize özel olarak uyarlamak zordur. En azından temel noktaları anlamak önemlidir; özellikle de kendi modelinizi oluşturacaksanız.
Arka planda neler olup bittiği hakkında bilmeniz gerekenler şunlardır.
1. Geçmiş Verileri Analiz Etme
Müşteri kaybı tahmin modelleri, geçmiş müşteri verilerini analiz eder. Bu süreç; demografik bilgiler, kullanım alışkanlıkları, faturalandırma geçmişi, müşteri destek etkileşimleri ve daha fazlası gibi çeşitli veri türlerinin incelenmesini içerir.
Model, bu verilerdeki eğilimleri ve kalıpları inceleyerek müşteri kaybı davranışıyla bağlantılı olabilecek faktörleri belirleyebilir.
Örneğin model, daha yüksek müşteri kaybı oranları ile müşterilerin oluşturduğu hizmet taleplerinin sayısındaki artış arasında bir ilişki keşfedebilir. Ya da belirli bir yaş grubunun veya bölgenin daha yüksek müşteri kaybı oranlarına sahip olduğunu tespit edebilir. Bu bilgiler daha sonra müşteriyi elde tutma çalışmalarınızda kullanılabilir.
2. Makine Öğrenimini Uygulama
Geçmiş veriler analiz edildikten sonra, müşteri kaybı tahmin modelini eğitmek için makine öğrenimi algoritmaları kullanılır. Lojistik regresyon, karar ağaçları veya derin öğrenme modelleri gibi algoritmalar, her müşterinin kaybolma olasılığını tahmin etmek için kullanılabilir.
Algoritma verilerden öğrendikçe, ayrılma riski taşıyan müşterileri belirleme konusunda giderek daha isabetli hale gelir.
3. Güncel Verileri Entegre Etme
Unutmayın, müşterilerinizin %5'inin her ay kaybolması muhtemeldir. Bu, müşteri tabanınızın yapısının ve müşterilerinizin davranışlarının hızla değiştiği anlamına gelir. Güncelliğini korumak için müşteri kaybı modelinizin sürekli olarak yeni verileri sisteme dahil etmesi gerekir.
Have an account? Log In
4. Değerlendirin ve İyileştirin
Doğruluğu korumak için müşteri kaybı modellerinin izlenmesi ve iyileştirilmesi gerekir. Modelin ne kadar iyi çalıştığını ölçmek için doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skoru gibi temel metrikler kullanılabilir. Bu metriklere dayanarak parametreleri ayarlayarak, farklı algoritmaları deneyerek veya ek özellikler dâhil ederek modeli iyileştirebilirsiniz.
Bu yinelemeli süreç, modelin etkinliğini artırmaya yardımcı olur.
Müşteri Kaybı Tahmininin İşletmelerdeki Kullanım Alanları
Müşteri kaybı tahmini, işletmenizde karar almak için kullanabileceğiniz çok çeşitli veriler sunar. Şimdi bu süreçten elde edilen güçlü iş içgörülerine ilişkin üç örneğe bakalım.
Risk Altındaki Müşterileri Belirleme
Müşteri kaybı tahmin modellerinin sunduğu en değerli içgörülerden biri, risk altındaki müşterilerin erkenden belirlenmesidir. İşletmeler, müşteri kaybının uyarı işaretlerini tespit ederek, bu müşteriler ayrılmaya karar vermeden önce ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde elde tutma çalışmalarını uyarlayabilir.
İşte bir örnek:
Bir spor salonu, müşteri kaybı tahmin modeli çalıştırarak spor salonuna ziyaretlerini azaltan üyelerin yüksek müşteri kaybı riski taşıdığını tespit edebilir.
(Gayet anlaşılır: hepimizin başına geldi.)
Spor salonu yöneticisi, tahmin modelinden elde edilen bilgilerle müşteri kaybı riski taşıyan üyelerle iletişime geçerek onları gelmekten alıkoyan şeyin ne olduğunu ve spor salonunun kullanımlarını artırmalarını teşvik etmek için neler yapabileceğini anlayabilir.
Müşteri Kaybına Yol Açan Etkenleri Analiz Etme
Müşteri kaybı tahmin modelleri, işletmenizdeki müşteri kaybının altında yatan nedenleri keşfetmenize ve müşteri sorunlarını gidermek için ürününüzü uyarlamanıza da yardımcı olabilir.
Örneğin, hizmet olarak yazılım (SaaS) sunan bir şirket, müşteri kaybının başlıca nedenlerinden birinin, müşteriler için yeterince ilgi çekici olmayan işe alıştırma deneyimi olduğunu tespit edebilir. Buna karşılık şirket, daha kapsamlı bir işe alıştırma süreci oluşturabilir, bilgi tabanını geliştirebilir veya müşteri başarısı uzmanlarının müşterilere işe alıştırma süreci boyunca birebir rehberlik etmesini sağlayabilir.
İş Stratejilerini Değerlendirme
Müşteri kaybı tahminini işletmenizde uyguladığınızda, bu yaklaşım doğal olarak iş stratejinize de nüfuz eder.
Örneğin, bir telekomünikasyon şirketi müşteri kaybının büyük bölümünün çok sayıda müşteri destek talebi gönderen müşterilerden kaynaklandığını tespit edebilir. Bu durumda veriler, telekomünikasyon şirketine müşteri destek ekibini güçlendirmenin kazandıran bir strateji olduğunu gösteriyor olabilir.
Ya da yıllık plan kullanan müşteriler, aylık plan kullanan müşterilere kıyasla çok daha düşük bir oranda müşteri kaybediyorsa, müşterileri teşvik etmek için yıllık planlardaki indiriminizi artırmayı veya aylık planları tamamen kaldırmayı düşünebilirsiniz.
Müşteri kaybı tahminini kullanarak, bu kararların işletmenizin sağlığını artırma olasılığının yüksek olduğuna daha fazla güven duyarak iş modelinizde önemli değişiklikler yapabilirsiniz.
Vaka Çalışması: Bir Müzik Yayını Hizmetinde Müşteri Kaybını Tahmin Etme
Bunun uygulamada nasıl göründüğünü anlamak için gerçek dünyadan bir örneğe bakalım.
Bir pazarlama analitiği şirketi olan Perceptive Analytics, KKBOX adlı bir müzik yayını hizmetinden alınan 11 yıllık veriler üzerinde bir müşteri kaybı tahmini vaka çalışması gerçekleştirdi. Veri kümesi, demografik üye verilerini, işlemsel verileri ve uygulama içindeki günlük kullanıcı etkinliğini içeriyordu.
Analitik şirketi, hangi müşterilerin müşteri kaybı yaşayacağını %96 doğrulukla tahmin eden bir model oluşturdu. Müşteri kaybı verisi analizini gerçekleştirdikten sonra şaşırtıcı bir şey keşfettiler:
Kullanıcı etkinliğinin müşteri kaybıyla neredeyse hiçbir bağlantısı yoktu.
Sezgilere aykırı, değil mi?
Daha az etkin olan kullanıcıların daha az değer elde edeceğini ve bu nedenle etkin kullanıcılara kıyasla müşteri kaybı yaşama olasılıklarının daha yüksek olacağını düşünürsünüz. Ancak bu durumda veriler bunu göstermedi.
Bunun yerine, müşteri kaybının temel etkenleri şunlardı:
- Fiyat: Daha yüksek fiyatlı planları kullananların müşteri kaybı yaşama olasılığı daha yüksekti.
- Kaynak: Bir kaynaktan kaydolan kullanıcıların müşteri kaybı yaşama olasılığı, diğer kaynaklardan kaydolanlara kıyasla daha yüksekti.
- Otomatik Yenileme: Faturalandırmalarının otomatik olarak yenilenmesini seçen kullanıcıların müşteri kaybı yaşama olasılığı daha düşüktü.
Bunun bir işletme olarak size sağladığı netliği düşünün.
Bu durumda fiyat, faturalandırma ve müşteri kazanımı olan müşteri kaybı sorunlarınızın tam olarak ne olduğuna odaklanarak, elde tutma oranını hızlı bir şekilde iyileştirme şansınızı büyük ölçüde artırabilirsiniz.
Müşteri Kaybı Tahmin Modeli Oluşturma
Yani müşteri kaybı tahmin modelinizi oluşturmakla ilgileniyorsunuz. Bir sonraki bölümde size yardımcı olacak araçlara göz atacağız. Ancak öncelikle sürecin nasıl işlediğini anlamak önemlidir.
1. Adım: Verileri Toplama ve Hazırlama
Herhangi bir müşteri kaybı tahmin modelinin temelini veriler oluşturur. Müşteri demografik bilgileri, kullanım alışkanlıkları, faturalandırma bilgileri ve müşteri hizmetleriyle yapılan etkileşimler gibi ilgili veri kaynaklarını belirleyerek başlayın.
Veri hazırlama işlemini tamamladıktan sonra verileri temizleyin ve ön işleme tabi tutun. Bu işlem eksik değerlerin ele alınmasını, aykırı değerlerin kaldırılmasını ve biçimlerin standartlaştırılmasını gerektirebilir.
Evet, doğru—bu, sürecin zahmetli kısmıdır.
Ancak dayanın; çünkü işler birazdan ilginçleşecek.
Verilerinizi hazırladıktan sonra işletmenizle ilgili özel özellikler oluşturmak isteyeceksiniz. Örneğin, kullanım sıklığı ve platformunuzda geçirilen süre gibi ölçümleri birleştirerek bir "müşteri etkileşim puanı" oluşturabilirsiniz.
2. Adım: Doğru Modeli Seçme
Verileriniz hazır olduğuna göre doğru tahmin modelini seçme zamanı geldi. Yaygın seçenekler arasında lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele ormanlar ve sinir ağları bulunur.
Her modelin kendine özgü avantajları ve dezavantajları vardır. Örneğin lojistik regresyon basit ve yorumlanması kolaydır, ancak karmaşık verilerle başa çıkmakta zorlanabilir. Öte yandan sinir ağları karmaşıklığı iyi yönetebilir, ancak kontrol edilmesi daha zor olabilir.
Kullanım durumunuz için hangisinin en iyi sonucu verdiğini görmek amacıyla birden fazla modeli test etmeyi de düşünebilirsiniz.
3. Adım: Modeli Eğitme ve Test Etme
Bir model seçtikten sonra verilerinizi eğitim ve test kümelerine ayırın. Eğitim kümesini kullanarak modeli eğitin ve ardından test kümesi üzerindeki performansını değerlendirin.
Bir modelin eğitim verileriniz üzerinde iyi sonuç vermesinin, yeni verilerle doğru performans göstereceği anlamına gelmediğini unutmayın. Performansını en iyi duruma getirmek için modelinizin parametrelerinde ince ayar yapmanız veya kullandığınız özellikleri değiştirmeniz gerekebilir.
4. Adım: Modeli Uygulama ve İzleme
Modelinize ince ayar yaptıktan sonra onu işletmenize entegre etmeniz gerekir.
Örneğin bu, müşteri kaybı tahminleri oluşturmak ve risk altındaki müşteriler için elde tutma kampanyalarını tetiklemek üzere iş akışları ve otomasyonlar oluşturmayı gerektirebilir.
Ayrıca modelinizin zaman içindeki performansını izlemek ve onu yeni verilerle güncel tutmak isteyeceksiniz. Sürekli iyileştirme yaklaşımını kullanarak müşteri tabanınız ve işletmeniz geliştikçe modelinizin doğru ve güncel kalmasını sağlayabilirsiniz.
Müşteri Kaybı Tahmin Modelleri Oluşturma Araçları
Müşteri kaybı tahmin modelleri oluşturmak; veri toplama, analiz, görselleştirme ve model eğitimi ile değerlendirme süreçlerine yardımcı olabilecek doğru araçlarla daha kolay hale gelir.
Müşteri zekâsı platformunuzda veya CRM sisteminizde bazı müşteri kaybı tahmin araçları yerleşik olarak bulunabilir, ancak bulunmuyorsa süreci kolaylaştırmak için şu araçlardan birini değerlendirebilirsiniz:
- RapidMiner: RapidMiner, müşteri kaybı tahmin modelleri oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek için sezgisel bir görsel arayüze sahip güçlü bir veri bilimi platformudur. Platform, verileri kolayca ön işlemenize, makine öğrenimi modelleri geliştirmenize ve bu modellerin performansını değerlendirmenize olanak tanır.
- Python: Bir veri bilimcisiyseniz, veri işleme, özellik mühendisliği ve makine öğrenimi modeli eğitimi için çok yönlü bir programlama dili olan Python'da muhtemelen kendi müşteri kaybı tahmin modelinizi oluşturacaksınız.
- Tableau: Tableau, Fortune 500 şirketleri arasında popüler olan bir veri görselleştirme aracıdır. Tableau, müşteri kaybıyla ilgili ölçümleri ve eğilimleri görselleştirmek ve müşteri kaybı tahmin modelinizin performansını izlemek için özellikle yararlı olabilir.
- Microsoft Azure Machine Learning: Azure Machine Learning, kullanıcıların çeşitli algoritmaları kullanarak müşteri kaybı tahmin modelleri oluşturmasına, eğitmesine ve dağıtmasına ve bu modelleri mevcut uygulamalara ve hizmetlere kolayca entegre etmesine olanak tanır. Microsoft platformlarıyla çalışmaya alışkınsanız Azure Machine Learning Studio'nun tanıdık yapısını takdir edeceksiniz.
- Google Cloud AI Platform: Azure gibi Google Cloud'un avantajı da uçtan uca bir çözüm olması ve verilerinizi barındırabilmesidir. Kullanıcı dostu arayüzü ve diğer Google Cloud hizmetleriyle sorunsuz entegrasyonu sayesinde yapay zekânın gücünden yararlanmak isteyen işletmeler için kullanışlı bir seçenektir.
Müşteri Kaybı Tahmin Modellerini Değerlendirmek için Temel Ölçümler
Müşteri kaybı tahmin modellerinde kullanılacak ölçümler, çoğu kişi için örneğin müşteri hizmetleri ölçümleri kadar tanıdık değildir. Bunun yerine, müşteri kaybı tahmini ele alınırken kesinlik ve F1 skoru gibi daha veri odaklı ölçümlerle karşılaşırsınız.
Her biri, modelin ne kadar iyi çalıştığının farklı yönlerini ölçmek üzere tasarlanmıştır:
Doğruluk
Doğruluk, modelin ne sıklıkla doğru tahminlerde bulunduğunu gösterir. Yararlıdır, ancak özellikle müşteri kaybı yaşamayan müşterilerin sayısı müşteri kaybı yaşayanlardan çok daha fazlaysa her zaman yeterli değildir.
Kesinlik
Kesinlik, modelin müşteri kaybı yaşayacak müşterileri doğru tahmin etme ve yanlış pozitiflerden kaçınma konusunda ne kadar başarılı olduğunu gösterir. Ancak modelin müşteri kaybı yaşayacak tüm müşterileri ne kadar iyi belirlediğini göstermez.
More Articles
Geri Çağırma (Duyarlılık)
Geri çağırma, modelin daha fazla yanlış pozitif üretse bile müşteri kaybı yaşayacak tüm müşterileri bulma konusundaki başarısını ölçer. İyi performans gösteren bir model için kesinlik ile geri çağırma arasındaki denge önemlidir.
F1 Skoru
Tıpkı otomobil yarışlarında olduğu gibi, yüksek bir F1 skoru iyi şeylerin gerçekleştiği anlamına gelir.
F1 skoru, kesinlik ile geri çağırmayı birleştirerek modelin performansına ilişkin dengeli bir görünüm sunar. Yüksek bir F1 skoru, modelin çok fazla yanlış pozitif üretmeden müşteri kaybı yaşayacak müşterileri belirleme konusunda başarılı olduğu anlamına gelir.
Müşteri Kaybı Tahmin Modellerini İyileştirmek için Ölçümleri Kullanma
Bu ölçümlerin nasıl kullanılacağına dair bir örnek:
Modelinizin geri çağırma değeri düşükse müşteri kaybı yaşama olasılığı bulunan tüm müşterileri tespit edemiyor olabilir. Bu durumda performansını iyileştirmek için farklı algoritmalar deneyebilir veya modelin parametrelerini ayarlayabilirsiniz.
Müşteri kaybı tahmin modelinizin geri çağırma değeri yüksek, ancak kesinliği düşükse model birçok müşteriyi müşteri kaybı yaşayacak kişiler olarak belirliyor, ancak yüksek oranda yanlış pozitif üretiyor demektir. Bu durum, müşteri kaybı riski taşımayan müşteriler için kaynakları boşa harcamanıza neden olabilir. Bunu düzeltmek için modelin parametrelerini ayarlayabilir, kesinliğe öncelik veren algoritmaları deneyebilir veya özellik mühendisliği üzerinde çalışabilirsiniz.
Bu ölçümleri sürekli olarak izlemek ve değerlendirmek, modelinizi hassas biçimde ayarlamanıza ve müşteri kaybını doğru şekilde tahmin etme becerisini geliştirmenize yardımcı olabilir; bu da nihayetinde müşteri bağlılığının artmasını sağlar.
Müşteri Kaybı Tahminiyle Müşteri Bağlılığında Ustalaşma
Kullanıcılarınıza anketler uygulayarak veya müşteri duyarlılığı puanlarınızı izleyerek müşteri kaybınızı analiz ediyorsanız bu harika bir başlangıçtır.
Ancak müşterilerin size anlattıklarını dinleyerek elde edebileceğiniz içgörünün bir sınırı vardır; özellikle de karar alma süreciniz verilere değil anketlere dayanıyorsa. Aylarca veya yıllarca müşteri kaybını azaltmaya yönelik yanlış hedeflerin peşinden gidebilirsiniz.
Müşteri kaybınızla gerçekte neler olduğunu ortaya çıkarmaya hazır olduğunuzda bir müşteri kaybı tahmin modeline ihtiyacınız olacaktır. Bu model, risk altındaki müşterileri erkenden belirlemenize, müşteriyi elde tutma çalışmalarınızı özelleştirmenize ve nihayetinde müşteri memnuniyetinizi artırmanıza yardımcı olur.
Veri modelleme konusunda deneyimli değilseniz, işi sizin için kolaylaştıracak araçları belirlediğinizden emin olun veya daha da iyisi, modelinizi mükemmelleştirmenize yardımcı olabilecek bir veri bilimciyle birlikte çalışın. Dikkatli bir yaklaşım ve sürekli iyileştirmeyle, müşteri kaybı tahmin modeliniz güçlü bir varlığa dönüşebilir, müşteri elde tutmayı ve iş başarısını yıllar boyunca destekleyebilir.
Müşteri deneyimini iyileştirmenin daha fazla yoluyla mı ilgileniyorsunuz? Bültenimize abone olma ve en yeni müşteri deneyimi ipuçlarını alma fırsatını kaçırmayın.
