Die Vorhersage und Minderung der Kundenabwanderung ist für Unternehmen mitunter ein komplizierter Prozess. Eine „gute“ Abwanderungsquote hängt von vielen Faktoren ab, vom Alter eines Unternehmens bis hin zu seiner Branche. Selbst bei großen, renommierten Unternehmen gibt es Schwankungen bei der Kundenabwanderung. Die Abwanderungsquote von Netflix lag beispielsweise im März 2022 bei 3,3 % – mehr als ein voller Prozentpunkt höher als die Abwanderungsquote im März 2021. Im Folgenden erfahren Sie, wie Unternehmen eine für sie geeignete Strategie zur Vorhersage der Kundenabwanderung entwickeln und verwalten können.

Worum geht es in diesem Artikel?

• Was ist Abwanderung?
  
• Arten der Abwanderung
  
• Wie sich Abwanderung auf Unternehmen auswirkt
  
• Prognoseverfahren für die Abwanderung
  
• Datenintegration und -verwaltung bei der Abwanderungsvorhersage
  
• Herausforderungen bei der Abwanderungsvorhersage
  
• So entwickeln Sie eine Strategie für die Abwanderungsvorhersage
  

Was ist Abwanderung?

Die „Abwanderung“ gibt den Prozentsatz der Kundinnen und Kunden an, die ihre Nutzung der Produkte oder Dienstleistungen eines Unternehmens im Laufe eines bestimmten Zeitraums einstellen. Dieses Konzept ist für Unternehmen wichtig, da es sich auf ihren Umsatz auswirkt und Einblicke in die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung bietet. Eine hohe Abwanderungsquote kann zum Beispiel darauf hindeuten, dass es Probleme mit dem Produkt, der Dienstleistung oder der allgemeinen Kundenerfahrung gibt. Für Unternehmen ist es wichtig, Ressourcen in die Senkung der Abwanderungsquote zu investieren, da die Bindung der bestehenden Kundschaft kostengünstiger ist als die Gewinnung von Neukundinnen und -kunden.

Arten der Abwanderung

Es gibt mehrere Arten von Abwanderung. Dazu gehören:

• Gewollte Abwanderung
  Gewollte Abwanderung liegt vor, wenn die Kundinnen und Kunden sich aktiv dafür entscheiden, eine Dienstleistung oder ein Produkt nicht mehr zu nutzen. Bei der gewollten Abwanderung kommen mehrere Umstände zum Tragen. So kann die Kundin oder der Kunde beispielsweise mit der Dienstleistung unzufrieden sein, eine bessere Alternative finden oder geänderte Anforderungen haben.

• Ungewollte Abwanderung
  Die ungewollte Abwanderung ist auf Zahlungsausfälle, abgelaufene Kreditkarten und andere logistische Probleme zurückzuführen – und nicht auf die Entscheidung der Kundinnen und Kunden, den Anbieter zu verlassen. Dieser Art von Abwanderung können Unternehmen durch bessere Zahlungssysteme oder Maßnahmen im Bereich des Kundenservice entgegenwirken.

• Aktive Abwanderung
  Die aktive Abwanderung bezieht sich auf die Kundschaft, die eine Dienstleistung oder ein Abonnement kündigt. In der Regel teilen diese Kundinnen und Kunden dem Unternehmen ihre Entscheidung durch eine Stornierung bzw. Kündigung mit.

• Passive Abwanderung
  Passive Abwanderung liegt vor, wenn ein Abonnement ausläuft und nicht verlängert wird, oft ohne aktive Kommunikation oder ausdrückliche Kündigung. Das kommt bei Modellen auf Abonnementbasis häufig vor.

• Umsatzabwanderung
  Der Begriff „Umsatzabwanderung“ bezieht sich auf Umsatzverluste, die entstehen, wenn Kundinnen und Kunden ihr Abonnement herabstufen oder weniger von einem Produkt oder einer Dienstleistung kaufen, anstatt ganz zu kündigen.

• Kundenabwanderung
  Das ist der allgemeine Begriff für Abwanderung. Er bezieht sich auf den Verlust von Kundinnen und Kunden oder Abonnentinnen und Abonnenten und nicht auf den Umsatz, den sie repräsentieren.

Wie sich Abwanderung auf Unternehmen auswirkt

Kundenabwanderung kann sich auf alle Aspekte eines Unternehmens auswirken, vom Umsatz über die Produktentwicklung bis hin zum Marketing. Laut Straits Research wurde der weltweite Markt für das „Customer Success Management“, ein Bereich, der sich darauf konzentriert, Kundinnen und Kunden genau das zu bieten, was sie wollen oder brauchen, und der ein Schlüsselfaktor bei der Reduzierung der Kundenabwanderung ist, im Jahr 2022 auf 1,45 Mrd. USD geschätzt. Bis 2031 wird eine jährliche Wachstumsrate von fast 25 % prognostiziert. Dieses Wachstum zeigt, wie wichtig die Reduzierung der Kundenabwanderung für Unternehmen ist.

Die Abwanderung kann sich auf viele Bereiche eines Unternehmens auswirken. Dazu gehören:

• Umsatz
  Die Kundenabwanderung hat unmittelbare Auswirkungen auf den Umsatz eines Unternehmens. Der Verlust von Kundschaft bedeutet einen Rückgang des Einkommens, insbesondere bei Modellen auf Abonnementbasis. Bei kleineren oder jüngeren Unternehmen kann sich die Abwanderung sogar noch stärker auf den Umsatz auswirken, da die einzelnen Kundinnen und Kunden einen größeren Anteil am Gesamtumsatz ausmachen.

• Produktentwicklung
  Hohe Abwanderungsquoten können auf Probleme mit einem Produkt oder einer Dienstleistung hindeuten. Unternehmen können die Gründe für die Kundenabwanderung analysieren, um die Bereiche zu ermitteln, die verbessert oder überarbeitet werden müssen.

• Kundenakquisekosten (Customer Acquisition Costs, CAC)
  Die Gewinnung von Neukundinnen und -kunden als Ersatz für die durch Abwanderung verlorene Kundschaft erfordert beträchtliche Investitionen in Marketing- und Vertriebsmaßnahmen. Diese Kosten können sich schnell vervielfachen, wodurch die Wahrung der Rentabilität erschwert wird.

• Reputation der Marke
  Eine häufige Kundenfluktuation kann sich negativ auf den Ruf eines Unternehmens auswirken und potenzielle neue Kundschaft abschrecken.

• Arbeitsmoral
  Hohe Abwanderungsquoten können sich auch auf die Arbeitsmoral, die Leistung und das Engagement der Mitarbeitenden auswirken – insbesondere derjenigen, die direkt mit Kundenservice und Kundenbindung zu tun haben.

• Einblicke in den Markt
  Die Abwanderung bietet auch wertvolle Einblicke in Markttrends und Kundenpräferenzen. Auf Grundlage dieser Informationen können Unternehmen ihre Strategien anpassen, ihre Produkte optimieren und den Kundenanforderungen besser gerecht werden.

• Allgemeines Unternehmenswachstum
  Die Kundenabwanderung kann sich langfristig auf den gesamten Wachstumspfad eines Unternehmens auswirken. Eine dauerhafte Kundenbindung ist der Schlüssel zu stetigem Wachstum und Expansion. Hohe Abwanderungsquoten hingegen beeinträchtigen möglicherweise die Fähigkeit eines Unternehmens, effektiv zu skalieren und langfristige Ziele zu erreichen.

Prognoseverfahren für die Abwanderung

Es gibt mehrere Modellierungstechniken, die Unternehmen als Grundlage für die Abwanderungsvorhersage verwenden können. Dazu gehören:

Logistische Regression

Die logistische Regression ist ein Statistikverfahren, mit dem Unternehmen binäre Ergebnisse vorhersagen können, z. B. ob eine Kundin oder ein Kunde abwandern oder bleiben wird. Diese Modellierungstechnik verwendet eine Vielzahl von Indikatoren, wie z. B. demografische Daten, Kaufhistorie und Kundeninteraktionen, um vorherzusagen, ob es zu einer Kundenabwanderung kommt.

• So funktioniert die logistische Regression
  Die logistische Regression verwendet historische Daten über die Kundschaft, also sowohl über abgewanderte als auch über nicht abgewanderte Kundinnen und Kunden, und untersucht eine Reihe von Variablen, die die Entscheidung, das Unternehmen zu verlassen, beeinflussen könnten. Das Modell berechnet für jede Variable die Abwanderungswahrscheinlichkeit und gibt Aufschluss darüber, welche Faktoren den Kundenverlust am ehesten vorhersagen. Ein hoher positiver Wert für die Variable „Anzahl der Servicebeschwerden“ deutet beispielsweise darauf hin, dass eine höhere Anzahl von Beschwerden stark mit einer höheren Abwanderungswahrscheinlichkeit verbunden ist.

• Wann wird diese Technik eingesetzt?
  Die Technik eignet sich gut für Unternehmen, die über eine große Menge an Kundendaten verfügen und in Branchen tätig sind, in denen die Kundenbindung von zentraler Bedeutung ist. Dazu gehören z. B. Telekommunikation, Finanzen, Abonnementdienste und der E-Commerce. In diesen Branchen gibt es oft eindeutige, binäre Ergebnisse (z. B. ob eine Kundin oder ein Kunde ein Abonnement verlängert oder nicht), sodass sich die logistische Regression für die Anforderungen dieser Unternehmen an die Prognose eignet.

• Vorteile der logistischen Regression
  Im Vergleich zu anderen Methoden ist die logistische Regression einfach zu implementieren und zu erlernen. Das Modell liefert den Unternehmen Vorhersagen und umsetzbare Einblicke. Weist das Modell beispielsweise auf ein bestimmtes Serviceproblem hin, das die Kundenabwanderung vorantreibt, kann das Unternehmen seine Bemühungen auf die Behebung dieses Problems konzentrieren.

• Herausforderungen der logistischen Regression
  Die logistische Regression geht von einer linearen Beziehung zwischen den unabhängigen Variablen und der logarithmischen Wahrscheinlichkeit aus – also der Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Ergebnis eintritt –, was in der Praxis nicht immer der Fall ist. Die Methode hat mitunter Probleme mit komplexen Beziehungen im Datenmaterial, z. B. mit Wechselwirkungen zwischen Variablen. Sind die Daten unausgewogen (z. B. wenn es viel mehr Kundinnen und Kunden gibt, die nicht abgewandert sind, als solche, die abgewandert sind), neigt das Modell möglicherweise zur Vorhersage der Mehrheitsgruppe und ist damit weniger wirksam.

Fazit: Die logistische Regression ist eine gute Wahl für die Modellierung der Kundenabwanderung in Szenarien mit einem einfachen binären Ergebnis und umfangreichen Kundendaten. Sie ist besonders wertvoll für Unternehmen, die die Kundenabwanderung vorhersagen und gleichzeitig die Gründe dafür nachvollziehen möchten.

Entscheidungsbäume

Entscheidungsbäume sind eine weitere beliebte Methode zur Modellierung der Kundenabwanderung. Diese Technik eignet sich gut für Szenarien, in denen Entscheidungen in eine Reihe von binären Optionen unterteilt werden können, und ist daher ideal für das Erfassen der komplexen Pfade, die zur Kundenabwanderung führen. Entscheidungsbäume bilden diese Pfade in einer baumartigen Struktur ab, die auf verschiedenen Merkmalen und Verhaltensweisen der Kundschaft basiert, z. B. Nutzungsmuster, Servicelevel und Kundenfeedback.

• So funktionieren Entscheidungsbäume
  Entscheidungsbäume sind intuitiv und nutzerfreundlich. Sie unterteilen den Datensatz auf der Grundlage verschiedener Kriterien in kleinere Teilmengen. Daraus entsteht ein Baum mit Entscheidungsknoten und Blattknoten. Jeder Knoten im Baum stellt einen Test für ein Attribut dar (z. B. wie oft die Dienstleistung genutzt wird), jeder Zweig stellt das Ergebnis dieses Tests dar und führt zum nächsten Knoten oder einem Blatt, das die endgültige Entscheidung (Abwanderung oder keine Abwanderung) angibt. Ein Entscheidungsbaum kann die Kundschaft z. B. nach Alter aufteilen und dann die einzelnen Gruppen weiter nach ihrem Ausgabeverhalten untergliedern. Mit jedem weiteren Schritt wird das Kundensegment spezifischer, wodurch das Modell die Abwanderungswahrscheinlichkeit für die jeweilige Gruppe vorhersagen kann.

• Wann werden Entscheidungsbäume verwendet?
  Entscheidungsbäume eignen sich sehr gut für Unternehmen mit unterschiedlichen Kundenstämmen, bei denen eine Vielzahl von Faktoren die Abwanderung beeinflussen, z. B. im Einzelhandel, in der Telekommunikation und im Bankwesen. Das Verfahren ist hilfreich in Situationen, in denen es wichtig ist, die spezifischen Entscheidungswege zu kennen, die zur Abwanderung der Kundschaft führen, weil es den Unternehmen Optionen für gezielte Interventionen bietet.

• Vorteile von Entscheidungsbäumen
  Ein wesentlicher Vorteil von Entscheidungsbäumen ist ihre Unkompliziertheit. Durch ihre klare visuelle Darstellung lassen sich die Faktoren, die zur Abwanderung führen, leicht nachvollziehen und vermitteln. Diese Klarheit ist von unschätzbarem Wert für die strategische Planung und die Umsetzung gezielter Kundenbindungsstrategien. Entscheidungsbäume können sowohl mit numerischen als auch mit kategorialen Daten umgehen und eignen sich daher für unterschiedliche Arten von Kundendaten.

• Herausforderungen bei der Verwendung von Entscheidungsbäumen
  Obwohl sie in einer Vielzahl von Situationen nützlich sind, haben Entscheidungsbäume auch ihre Tücken. Wenn sie zu viele unzusammenhängende Muster in den Trainingsdaten erfassen, werden sie oft zu kompliziert, was zu einer schlechten Generalisierung neuer Daten führen kann. Dies wird als „Überanpassung“ bezeichnet: Das Modell repräsentiert seine Trainingsdaten zwar präzise, kann aber neue Daten nicht genau interpretieren – und erfasst somit „Rauschen“ (unnötige Informationen) anstelle der eigentlichen Muster. Entscheidungsbäume haben mitunter Schwierigkeiten bei Aufgaben, die die Erfassung linearer Beziehungen erfordern, wofür die logistische Regression möglicherweise besser geeignet ist.

Fazit: Entscheidungsbäume sind ein wertvolles Instrument zur Modellierung der Abwanderung, insbesondere in Szenarien, in denen es wichtig ist, die einzelnen Pfade der Kundenentscheidungen zu analysieren. Die visuelle Unkompliziertheit des Modells und seine Fähigkeit, unterschiedliche Datentypen zu verarbeiten, machen es zu einem beliebten Tool. Entscheidungsbäume haben zwar ihre Grenzen, wie z. B. die Anfälligkeit für Überanpassung und die Empfindlichkeit gegenüber Datenänderungen, doch dank ihrer Stärken bei der Ermittlung und Visualisierung der Faktoren, die zur Abwanderung führen, sind sie für viele Unternehmen ein nützliches Instrument.

Neuronale Netzwerke

Neuronale Netzwerke, eine Form des maschinellen Lernens, stellen eine fortschrittlichere Strategie im Bereich der Modelle zur Abwanderungsvorhersage dar. Im Gegensatz zu herkömmlichen linearen Modellen können neuronale Netzwerke komplexe, nichtlineare Beziehungen in Daten erfassen. Sie eignen sich gut, um die Komplexität des Kundenverhaltens und der Kundenabwanderung zu erfassen, denn die Faktoren, die die Entscheidung einer Kundin oder eines Kunden, das Unternehmen zu verlassen, beeinflussen, können vielschichtig und miteinander verwoben sein.

• So funktionieren neuronale Netzwerke
  Neuronale Netzwerke ahmen die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns nach. Sie bestehen aus Schichten miteinander verbundener Knoten oder „Neuronen“, die Eingabedaten auf hierarchische Weise verarbeiten. Jedes Neuron berechnet seine Eingaben und gibt das Ergebnis an die nächste Schicht weiter. Bei der Abwanderungsvorhersage nimmt ein neuronales Netzwerk die Kundendaten als Eingabe, verarbeitet sie durch seine Schichten und gibt dann eine Wahrscheinlichkeit der Abwanderung aus. Neuronale Netzwerke werden anhand von Daten geschult. Dieser Prozess wird als Training bezeichnet. Sie passen die Gewichtung der Verbindungen zwischen den Neuronen anhand der in den Trainingsdaten beobachteten Muster an, die aus bekannten Ergebnissen bestehen (z. B. Kundinnen und Kunden, die abgewandert sind, und Kundinnen und Kunden, die nicht abgewandert sind). Dank dieses Trainings kann das Netzwerk immer genauere Vorhersagen über neue, bisher unbekannte Daten treffen.

• Wann wird diese Technik eingesetzt?
  Neuronale Netzwerke sind insbesondere in Szenarien von Vorteil, in denen die Daten komplexe Muster aufweisen, die einfacheren Modellen entgehen könnten. Branchen mit umfangreichen Daten zur Kundeninteraktion – wie Telekommunikation, Streaming-Dienste und E‑Commerce – können dank neuronaler Netzwerke tiefgreifende Erkenntnisse über das Kundenverhalten gewinnen. Diese Modelle eignen sich hervorragend für Situationen, in denen Kundeninteraktionen und -präferenzen vielfältig und nuanciert sind und sich nicht in binäre Ergebnisse aufteilen lassen.

• Vorteile von neuronalen Netzwerken
  Die Stärke neuronaler Netzwerke liegt in ihrer Fähigkeit, komplexe, nicht lineare Beziehungen in Daten zu modellieren. Ihre Fähigkeit, subtile Muster in großen Datensätzen zu erkennen, kann zu genaueren und differenzierteren Prognosen bezüglich der Kundenabwanderung führen.

• Herausforderungen bei neuronalen Netzwerken
  Eine der größten Problematiken bei neuronalen Netzwerken ist ihr „Blackbox“-Charakter. Oft ist es schwierig, genau zu interpretieren, wie oder warum ein neuronales Netzwerk zu einer bestimmten Vorhersage gekommen ist. Das kann ein Nachteil für Unternehmen sein, die Transparenz und umsetzbare Erkenntnisse brauchen. Außerdem benötigen neuronale Netzwerke eine beträchtliche Menge an Daten, damit sie effizient trainiert werden können, und sind oft rechenintensiv, was mehr Ressourcen und Fachwissen erfordert als manch andere Methode.

Fazit: Neuronale Netzwerke sind in der Lage, die Komplexität und die Nuancen des Kundenverhaltens besser zu erfassen, als einfachere Modelle dies können. Sie sind besonders in datenreichen Umgebungen wertvoll, in denen das Erkennen von subtilen Mustern der Schlüssel zur Vorhersage der Kundenabwanderung ist. Zwar sind sie mit Herausforderungen verbunden, wie z. B. Interpretierbarkeit und Ressourcenbedarf, doch ihr Potenzial für genaue und differenzierte Vorhersagen macht sie zu einem wertvollen Instrument für Unternehmen, die die Kundenabwanderung verringern wollen.

Ensemblemethoden

Ensemblemethoden sind ein leistungsfähiges Instrument der prädiktiven Modellierung und besonders effektiv bei der Vorhersage der Kundenabwanderung. Ensemblemethoden kombinieren mehrere Vorhersagemodelle, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern, und eignen sich daher besonders gut zur Prognose der Kundenabwanderung.

• So funktionieren Ensemblemethoden
  Ensemblemethoden beruhen auf dem Gedanken, dass eine Gruppe von Modellen, die zusammenarbeiten, bessere Ergebnisse erzielen kann als ein einzelnes, allein arbeitendes Modell. Bei diesen Methoden werden verschiedene Modelle auf Basis derselben Daten trainiert und dann ihre Vorhersagen zusammengefasst – in der Regel durch Bagging-, Boosting- oder Stacking-Techniken. Bei der Abwanderungsvorhersage können Ensemblemethoden die Kombination verschiedener Modelltypen beinhalten, wie z. B. Entscheidungsbäume, neuronale Netzwerke und logistische Regressionsmodelle. Jedes Modell sagt die Kundenabwanderung unabhängig voneinander voraus und dann werden diese Vorhersagen durch Prozesse wie Abstimmung oder Mittelwertbildung kombiniert, um eine endgültige, genauere Vorhersage zu treffen.

• Wann wird diese Technik eingesetzt?
  Ensemblemethoden sind besonders in Szenarien hilfreich, in denen ein einzelnes Modell keine zufriedenstellenden Vorhersagen liefert oder in denen die Daten komplex und vielschichtig sind. Sie eignen sich hervorragend für Branchen mit komplexen Kundenverhaltensmustern, wie z. B. Finanzwesen, Telekommunikation und E-Commerce, in denen eine genaue Vorhersage der Kundenabwanderung die Erfassung eines breiten Spektrums von Kundeninteraktionen und -verhaltensweisen erfordert.

• Vorteile von Ensemblemethoden
  Der Hauptvorteil von Ensemblemethoden liegt in ihrer höheren Genauigkeit und Vollständigkeit im Vergleich zu Einzelmodellen. Indem die Stärken mehrerer Modelle kombiniert werden, kann die Wahrscheinlichkeit einer Überanpassung (wenn ein Modell zu „verrauschte“ Ergebnisse liefert) verringert werden, und sie können im Allgemeinen besser mit unterschiedlichen und komplizierten Datensätzen umgehen. Das führt zu zuverlässigeren und stabileren Vorhersagen.

• Herausforderungen bei Ensemblemethoden
  Eine Problematik der Ensemblemethoden liegt in ihrem hohen Entwicklungsgrad und den höheren Rechenkosten. Sie erfordern mehr Ressourcen und Zeit für das Training und den Einsatz als ein einzelnes Modell. Wie neuronale Netzwerke sind auch Ensemblemethoden unter Umständen schwieriger zu interpretieren, was die Ermittlung der spezifischen Gründe für eine bestimmte Vorhersage erschwert.

Fazit: Ensemblemethoden sind eine ausgefeilte Technik für die Abwanderungsprognose und können die Genauigkeit verbessern, indem sie die Stärken mehrerer Prognosemodelle miteinander kombinieren. Sie eignen sich für komplizierte Datenstrukturen und für Unternehmen, die eine umfassende Strategie für den Umgang mit der Kundenabwanderung benötigen. Sie stellen zwar eine Herausforderung in Bezug auf Komplexität und Ressourcenbedarf dar, aber ihre Fähigkeit, genauere und stabilere Vorhersagen zu liefern, macht sie zu einer wertvollen Strategie für Unternehmen, die die Kundenabwanderung minimieren wollen.

Datenintegration und -verwaltung bei der Abwanderungsvorhersage

Im Folgenden erfahren Sie, was Sie über die Nutzung von Kundendaten zur Vorhersage der Kundenabwanderung wissen müssen:

Die Bedeutung der Erhebung und Integration von hochwertigen Daten

Die Grundlage eines jeden Modells zur Abwanderungsvorhersage sind die Daten, die es verwendet. Daher ist die Erfassung umfassender und präziser Daten entscheidend. Dazu gehört das Zusammentragen umfangreicher Informationen und die Sicherstellung, dass die Daten maßgeblich und aktuell sind. Ebenso wichtig ist die Integration, d. h. die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen in einer einzigen, kohärenten Datenbank, die für die Erstellung eines ganzheitlichen Bildes Ihrer Kundschaft erforderlich ist.

Erschließung von Datenquellen

Eine Vielzahl von Datenquellen kann die Abwanderungsvorhersage unterstützen. Dazu gehören:

• Transaktionsdaten
  Zu den Transaktionsdaten gehören die Kaufhistorie, die Zahlungsmethoden sowie die Nutzungsmuster von Produkten und Dienstleistungen. Diese Daten geben einen direkten Einblick in das Verhalten und die Präferenzen der Kundschaft.

• Interaktionen mit der Kundschaft
  Aufzeichnungen von Interaktionen mit dem Kundenservice, Feedback und Beschwerden sind von unschätzbarem Wert. Sie geben Aufschluss über die Kundenzufriedenheit und etwaige Problembereiche.

• Social Media
  Die Analyse der Aktivitäten im Bereich Social Media kann Aufschluss über die öffentliche Wahrnehmung und die Stimmung in Bezug auf Ihre Marke geben. Außerdem zeigt sie Trends und Kundenerwartungen auf.

Techniken zur Bereinigung und Vorverarbeitung von Daten

Nach der Erfassung der Daten müssen diese bereinigt und aufbereitet werden. Hierbei werden Fehler, Inkonsistenzen und irrelevante Informationen entfernt. Techniken wie die Normalisierung, die Verwaltung fehlender Werte und die Ausreißererkennung können bei diesem wichtigen Schritt helfen, der sicherstellt, dass die in das Vorhersagemodell eingegebenen Daten von höchster Qualität sind.

Wahrung des Datenschutzes

Der Datenschutz ist ein wichtiges und ständiges Anliegen. Die Unternehmen müssen Datenschutzbestimmungen wie die Datenschutz-Grundverordnung der Europäischen Union einhalten und umfassende Sicherheitsmaßnahmen ergreifen. Maßnahmen wie die Anonymisierung vertraulicher Informationen und die Einholung der ausdrücklichen Zustimmung zur Datennutzung tragen dazu bei, die Privatsphäre zu schützen und gleichzeitig das Vertrauen Ihrer Kundschaft zu stärken.

Herausforderungen bei der Abwanderungsvorhersage

Die Abwanderungsvorhersage ist ein umfangreiches Unterfangen, das eine Reihe von Herausforderungen mit sich bringen kann:

• Datenqualität und -volumen
  Die für die Abwanderungsvorhersage verwendeten Daten müssen von hoher Qualität und in ausreichender Menge vorhanden sein. Schlechte Qualität oder spärliche Daten können zu ungenauen Vorhersagen führen.

• Schwierigkeit der Datenintegration
  Bei der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen hat oft jede Quelle ihr eigenes Format oder ihre eigene Struktur, was die Zusammenführung zu einem einheitlichen Datensatz, der analysiert werden kann, erschwert.

• Wandel im Kundenverhalten
  Die Präferenzen und das Verhalten der Kundschaft können sich schnell ändern, was es schwierig macht, auf dem Laufenden zu bleiben. Was letztes Jahr noch zur Vorhersage der Kundenabwanderung funktioniert hat, gilt heute vielleicht schon nicht mehr.

• Datenschutz und aufsichtsrechtliche Compliance
  Die Verwendung von Kundendaten für Vorhersagen bei gleichzeitiger Wahrung der Datensicherheit und Einhaltung verschiedener Datenschutzgesetze ist für Unternehmen oft ein schmaler Grat.

• Bestimmung der maßgeblichen Variablen
  Die Entscheidung, welche Datenpunkte für die Vorhersage der Abwanderung relevant sind, kann sich als zeitaufwendig erweisen.

• Modellgenauigkeit und Überanpassung
  Die Erstellung eines Modells, das die Abwanderung ohne Überanpassung an die Trainingsdaten genau vorhersagt, ist eine komplexe Aufgabe.

• Operationalisierung prädiktiver Erkenntnisse
  Eine weitere Herausforderung ist die Umsetzung prognostischer Erkenntnisse in umsetzbare Strategien. Die Vorhersage der Abwanderung ist nur der erste Schritt – wichtig ist die effektive Nutzung dieser Informationen, um die Kundschaft zu binden.

• Schritthalten mit technologischen Neuerungen
  Weil sich der Bereich der Datenanalyse ständig weiterentwickelt, ist es mitunter schwierig, sich über Techniken und Theorien auf dem Laufenden zu halten.

So entwickeln Sie eine Strategie für die Abwanderungsvorhersage

Ein Modell zur Vorhersage der Kundenabwanderung, das perfekt für jedes Unternehmen geeignet ist, gibt es nicht. Wie wählen Sie also ein Modell und eine Strategie für die Abwanderungsvorhersage aus, die den Gegebenheiten und Nuancen Ihres Unternehmens gerecht werden? Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie diesen Prozess angehen können:

• Lernen Sie Ihr Unternehmen und Ihre Kundschaft kennen
  Machen Sie sich ein umfassendes Bild von Ihrem Unternehmen und Ihrer Kundschaft. Was bringt Ihre Kundinnen und Kunden dazu, bei Ihrem Unternehmen zu bleiben, und was könnte sie abschrecken?

• Wählen Sie die richtigen Daten
  Ermitteln Sie die Datenarten, die für Ihr Unternehmen und das Verhalten Ihrer Kundschaft am wichtigsten sind. Dazu können Transaktionsverläufe, Interaktionen mit dem Kundenservice oder Aktivitäten im Social-Media-Bereich gehören. Stellen Sie sicher, dass die Daten zugänglich und nutzbar sind.

• Involvieren Sie Ihr Team
  Bitten Sie die Teams in Ihrem Unternehmen, z. B. Vertrieb, Kundenservice und IT, um Input. Mithilfe ihrer Erkenntnisse können Sie mehr über verschiedene Aspekte der Kundeninteraktionen und der technischen Machbarkeit erfahren.

• Wählen Sie ein geeignetes Modell
  Es gibt kein Einheitsmodell für die Abwanderungsvorhersage. Ihre Wahl sollte von der Art Ihres Unternehmens und der Art der Daten abhängen, über die Sie verfügen. Prüfen Sie Ihre Optionen sorgfältig und legen Sie fest, was für Sie am besten geeignet ist.

• Bereiten Sie Ihre Daten auf und bereinigen Sie sie
  Bevor Sie Ihre Daten verwenden können, müssen sie bereinigt und organisiert werden.

• Erstellen und testen Sie das Modell
  Sobald Ihre Daten fertig sind, erstellen Sie Ihr Vorhersagemodell. Testen Sie es gründlich, um seine Genauigkeit und Wirksamkeit zu überprüfen.

• Aktualisieren und optimieren Sie Ihr Modell regelmäßig
  Das Kundenverhalten und die Marktbedingungen ändern sich stetig. Eine regelmäßige Aktualisierung und Optimierung Ihres Modells ist notwendig, damit es auch weiterhin sachdienlich und effektiv bleibt.

• Setzen Sie die Erkenntnisse in Handlungen um
  Der letzte Schritt besteht darin, die Erkenntnisse aus Ihrem Modell zur Vorhersage der Kundenabwanderung für Ihre Geschäftsstrategien zu nutzen. Dies kann bedeuten, dass Sie Ihre Marketingstrategie anpassen, den Kundenservice verbessern oder Änderungen an Ihrem Produkt vornehmen.