Wir sind ein Teil der SKOPOS GROUP für zeitgemäße Marktforschung.
Eine breit aufgestellte Unternehmensgruppe, die alle zeitgemäßen Marktforschungs-Dienstleistungen unter einem Dach vereint. Digital und innovativ. Von national bis international. Von Kunden-Befragung über UX-Research bis Insight-Community. Von Mitarbeiter-Befragung über Mystery-Shopping bis Customer-Experience und Data Science decken wir alle relevanten Themen und Methoden ab.
Mit unserer Churn-Analyse, die sich sowohl im B2C- als auch im B2B-Kontext anwenden lässt, bieten wir die Möglichkeit, individuell die Wahrscheinlichkeit einer Kündigung zu berechnen. So kannst Du Maßnahmen ergreifen, um Kund:innen frühzeitig wieder für Dein Unternehmen zu gewinnen. Oder Du nutzt die Kündigungswahrscheinlichkeit, um Kundenwerte (Customer Lifetime Value bzw. CLV) zu bestimmen.
Wir helfen Dir dabei frühzeitig festzustellen inwieweit sich die Bedarfslage Deiner Kund:innen verändert und welche Maßnahmen daraus abgeleitet werden sollen, um damit in Zukunft die Kundenabwanderung in Deinem Unternehmen gezielt zu steuern.
Mit errechneten Kündigungswahrscheinlichkeiten (auch Churn Rate genannt), lassen sich Kund:innen identifizieren, die möglicherweise bald durch eine Vertragskündigung abwandern. Damit können diese Kund:innen gezielt angesprochen und durch geeignete Aktionen oder Angebote wieder an Dein Unternehmen gebunden werden. Durch die Analyse erhältst Du tiefere Einblicke in die Bindung Deiner Kund:innen, sorgst für langfristigere Kundenbeziehungen mit Mehrwert und bist dem Markt einen Schritt voraus.
Die Entwicklung einer zuverlässigen und aussagekräftigen Churn Rate ist jedoch kein Selbstläufer und wird von vielen Unternehmen gerade in seiner Komplexität und Aussagekraft unterschätzt. Vorhersagen müssen unterschiedliche Customer Journeys und eine Vielzahl an Datenpunkten berücksichtigen. Die Datenfusion und die anschließenden Modellberechnungen stellen viele Unternehmen vor eine große Herausforderung.
Was wir hier als Churn Rates oder Kündigungswahrscheinlichkeiten beschreiben, kann auch aus einer anderen Perspektive betrachtet werden: Welche Kund:innen sind besonders eng an Dein Unternehmen gebunden (Customer Loyalty Index)? Wie wahrscheinlich ist es, dass Dein Kunde oder Deine Kundin innerhalb der nächsten drei Monate nochmals bestellt (Repeat Order Probability)?
Auch können die individuellen Werte zu Analysezwecken oder als KPI aggregiert werden: Wie hoch ist die Churn Rate in einzelnen Kundensegmenten? Wie entwickeln sich Wiederbestellwahrscheinlichkeiten im zeitlichen Verlauf? Wie wirken sich Kampagnen auf Kündigungswahrscheinlichkeiten aus?
Du siehst: Mit unserem Ansatz für Kündigungswahrscheinlichkeiten, lässt sich eine Vielzahl von Fragen beantworten. Doch wie gehen wir bei SKOPOS ELEMENTS bei der Beantwortung dieser Fragen vor? Das erfährst Du hier!
Dann schreib uns hier und wir sorgen gemeinsam dafür, wertvolle Kund:innen zu halten und an Dein Unternehmen zu binden.
Unser hochmotiviertes Team freut sich, von Dir und Deiner Fragestellung zu hören.
Wenn es um die Entwicklung einer aussagekräftigen Churn Rate geht, ergeben sich in der Regel fünf Schritte, die wir gemeinsam mit unseren Kund:innen angehen. Wie diese aussehen wollen wir Dir gerne etwas näher zeigen und Dir im Folgenden jeden Schritt vorstellen.
Unser Kick-Off-Workshop ist, wie bei fast allen Projekten, der Auftakt der Zusammenarbeit, auch um offene Fragen zu besprechen. Solche Fragen könnten zum Beispiel diese sein:
Ziele:
Für jede Analyse kommen anderen Daten in Frage. Dreh- und Angelpunkt sind meistens Kundendaten aus Deinem CRM-System. Doch es lohnt immer, noch weitere Daten zu berücksichtigen: So können Daten aus eigenen eCommerce- oder Kundensupport-Tools noch wertvolle Informationen liefern, um die Kündigungswahrscheinlichkeiten zu bestimmen. Aber auch extern zugekaufte Daten, wie mikrogeographische Daten zu Deinen Kund:innen oder Firmeninformationen im B2B-Bereich können hilfreich sein.
Auch Daten aus CX- oder Kundenzufriedenheitsbefragungen können wertvolle Insights liefern, die wir im Rahmen der Berechnung berücksichtigen können. Voraussetzung ist, dass diese Befragungsdaten personalisiert sind und Deinen Kund:innen zugeordnet werden können.
Du möchtest mehr über das Thema CX-Management erfahren und suchst nach einer passenden Beratung? Dann schau mal bei unseren Kolleg:innen von SKOPOS CONNECT vorbei. Das Team stellt Dein Experience Management auf professionelle Beine, identifiziert Touchpoints und misst so die Zufriedenheit Deiner Kund:innen.
Im Rahmen des Data Reviews besprechen wir mit Dir einerseits die verschiedenen Datenquellen und diskutieren mögliche Ergänzungen. Andererseits setzen wir uns mit Deinen Daten im Detail auseinander, um ein tiefes Verständnis der Daten zu gewinnen.
Wir führen außerdem erste explorative Analysen durch: Welche Zusammenhänge gibt es in Deinen Kundendaten? Gibt es auffällige Muster, die uns zeigen in welche Richtung die analytische Reise gehen kann? Für viele unserer Auftraggeber:innen stecken hier bereits wichtige Insights drin, die Du intern präsentieren kannst. Auch lassen sich Personas aus diesen ersten Analysen ableiten: Wie sieht der typische Kündiger oder die typische Kündigerin aus? Wie unterscheiden sich Einmalbesteller:innen von wiederkehrenden Kund:innen?
Ziele:
Stehen uns Daten aus unterschiedlichen Quellen und Systemen zur Verfügung, müssen diese im ersten Schritt integriert werden. Im Idealfall verbinden wir die Daten über eindeutige Kunden-IDs, die in allen Systemen vorliegen. In der Realität ist das allerdings nicht immer gegeben. Hier schauen wir uns an, über welche Schnitte und gemeinsame Merkmale die Daten fusioniert werden können.
Aus den zusammengeführten Daten extrahieren wir Zahlenwerte, die in einem statistischen Modell verwendet werden können. Das heißt beispielsweise, dass wir aus einzelnen Kundenkontaktpunkten Werte ableiten.
Zentral für die Entwicklung einer Churn Rate ist die Frage „Was ist eine Kündigung?“. Denn je nach Branche und Produkt kann die Antwort unterschiedlich ausfallen. Wir benötigen in den Daten allerdings ein eindeutiges Ja-/Nein-Kriterium anhand dessen wir bestimmen können, ob ein Kunde oder eine Kundin eine aktive Beziehung zu Deinem Unternehmen unterhält oder nicht. In vielen Projekten ist dies eine wichtige, sowie inhaltliche und technische Diskussion auch zwischen unterschiedlichen Abteilungen: Nicht immer haben zum Beispiel Marketing- und Buchhaltungsabteilungen den gleichen Blick auf diese Frage.
Die Modellentwicklung im nächsten Schritt erfolgt iterativ, das heißt, es werden immer wieder Anpassungen vorgenommen. Das bedeutet auch, dass wir häufig im laufenden Projekt über die Datenquellen und mögliche Fragezeichen sprechen werden.
Ziele:
Nachdem wir einen vollständigen Datensatz haben, den wir strukturell und inhaltlich verstehen, widmen wir uns ganz der Analyse. Deren Kern ist die Entwicklung eines Vorhersagemodells für die individuelle Kündigung. Hierbei fließen zunächst alle Daten in die Modellentwicklung ein, die wir im vorherigen Schritt als relevant identifiziert haben.
Im Rahmen der Modellierung nehmen wir außerdem verschiedene Algorithmen und Modell-Arten unter die Lupe, um die Vorhersagegenauigkeit zu optimieren. Neben Methoden der klassischen Statistik prüfen wir auch modernste Machine-Learning-Methoden. Welcher Ansatz am vielversprechendsten ist, hängt von verschiedenen Faktoren ab und kann nicht pauschal beantwortet werden. Daher nutzen wir unsere Erfahrung und die explorativen Analysen, um uns für ein Vorgehen zu entscheiden. Natürlich nutzen wir auch Methoden wie Kreuzvalidierung, um unsere Arbeit zu überprüfen und eine hohe Validität unserer Analysen sicherzustellen.
Ziele:
Je nach den definierten Projektzielen kann der Outcome unserer Analyse unterschiedlich sein:
Die Antwort: Eine aktuelle Kündigungswahrscheinlichkeit gibt Marketing und Vertrieb konkrete Ansatzpunkte, um ihre Handlungen und die Kommunikation darauf auszurichten, Kund:innen zu halten, Beziehungen auszubauen und damit dem Markt einen Schritt voraus zu sein. Und das sehr differenziert: Statt Gießkannenprinzip können gezielt besonders gebundene Kund:innen und potenzielle kündigende Kund:innen mit unterschiedlichen Inhalten angesprochen werden, um nicht nur die Churn Rate niedrig zu halten, sondern auch Cross- und Up-Selling-Potenziale zu realisieren.
Dann freuen wir uns auf Deine Kontaktaufnahme!
Unser hochmotiviertes Team freut sich, von Dir und Deiner Fragestellung zu hören.
