Het voorspellen en beperken van het klantverloop kan een ingewikkeld proces voor ondernemingen zijn. Een 'goed' klantverloop hangt van allerlei factoren af, van de leeftijd van een onderneming tot de branche. Zelfs grote, algemeen erkende ondernemingen hebben te maken met fluctuaties in het klantverloop. Het klantverloop van Netflix was bijvoorbeeld 3,3% in maart 2022, meer dan een vol procentpunt hoger dan het klantverloop van maart 2021. Hieronder bekijken we hoe ondernemingen een klantverloopvoorspellingsstrategie kunnen creëren en beheren die voor hen werkt.

Wat staat er in dit artikel?

• Wat is klantverloop?
  
• Soorten klantverloop
  
• De invloed van klantverloop op ondernemingen
  
• Modelleringstechnieken voor het voorspellen van klantverloop
  
• Data-integratie en -beheer bij het voorspellen van klantverloop
  
• Uitdagingen bij het voorspellen van klantverloop
  
• Hoe maak je een strategie voor het voorspellen van klantverloop?
  

Wat is klantverloop?

'Klantverloop' is het percentage klanten dat de producten of diensten van een onderneming gedurende een bepaalde periode niet meer gebruikt. Dit concept is belangrijk voor ondernemingen omdat het van invloed is op hun omzet en inzicht biedt in de klanttevredenheid en -loyaliteit. Een hoog klantverloop kan er bijvoorbeeld op wijzen dat er problemen zijn met het product, de dienst of de algehele klantervaring. Het is belangrijk voor ondernemingen om middelen te investeren in het verminderen van klantverloop, omdat het behouden van bestaande klanten kosteneffectiever is dan het werven van nieuwe.

Soorten klantverloop

Er zijn verschillende soorten klantverloop. Denk bijvoorbeeld aan het volgende:

• Vrijwillig klantverloop
  Van vrijwillig klantverloop is sprake wanneer klanten actief besluiten een dienst of product niet meer te gebruiken. Er zijn verschillende redenen voor vrijwillig klantverloop. Een klant kan ontevreden zijn over de service, een beter alternatief vinden of diens behoeften kunnen veranderen.

• Onvrijwillig klantverloop
  Onvrijwillig klantverloop ontstaat omdat betalingen mislukken, creditcards verlopen en andere logistieke problemen, niet omdat de klanten ervoor hebben gekozen te vertrekken. Ondernemingen kunnen dit soort klantverloop aanpakken door betere betaalsystemen of interventies van de klantenservice.

• Actief klantverloop
  Actief klantverloop verwijst naar klanten die hun dienst of abonnement opzeggen. Meestal communiceren ze hun beslissing aan de onderneming via een annuleringsproces.

• Passief klantverloop
  Er is sprake van passief klantverloop wanneer de abonnementen eindigen en niet worden verlengd, vaak zonder enige actieve communicatie of expliciete opzegging. Dit komt vaak voor bij abonnementsmodellen.

• Omzetverloop
  Dit verwijst naar het verlies aan inkomsten dat optreedt wanneer klanten hun abonnementen downgraden of minder van een product of dienst kopen, in plaats van helemaal te vertrekken.

• Klantverloop
  Dit is de algemene term voor klantverloop, die verwijst naar het verlies van klanten of abonnees zelf, in plaats van de inkomsten die ze vertegenwoordigen.

De invloed van klantverloop op ondernemingen

Klantverloop kan van invloed zijn op alle aspecten van een onderneming, van omzet tot productontwikkeling en marketing. De wereldwijde markt voor klantsuccesmanagement, een markt die zich richt op het precies bieden van klanten wat ze willen of nodig hebben (en een sleutelfactor bij het verminderen van klantverloop) werd in 2022 gewaardeerd op $ 1,45 miljard dollar, volgens Straits Research. En er wordt voorspeld dat het tot 2031 zal groeien met een samengesteld jaarlijks groeipercentage van bijna 25%. Deze groei laat zien hoe belangrijk het voor ondernemingen is om klantverloop tot een minimum te beperken.

Klantverloop kan gevolgen hebben voor vele onderdelen van een onderneming, waaronder:

• Inkomsten
  Klantverloop heeft een directe impact op de omzet van een onderneming. Het verlies van klanten betekent een daling van de inkomsten, met name voor abonnementsmodellen. Klantverloop kan een nog grotere impact hebben op de omzet van kleinere of nieuwere ondernemingen, omdat elke klant een groter deel van de totale omzet vertegenwoordigt.

• Productontwikkeling
  Een hoog klantverloop kan duiden op problemen met een product of dienst. Ondernemingen kunnen de redenen achter het vertrek van klanten analyseren om gebieden te identificeren die verbeterd of aangepast moeten worden.

• Kosten voor klantenwerving
  Het werven van nieuwe klanten ter vervanging van klanten die verloren zijn gegaan door klantverloop, vereist aanzienlijke investeringen in marketing- en verkoopinspanningen. Deze kosten kunnen snel escaleren, wat het handhaven van de winstgevendheid uitdagender maakt.

• Reputatie van het merk
  Frequent klantverloop kan de reputatie van een onderneming negatief beïnvloeden en potentiële klanten afschrikken.

• Moreel van de werknemers
  Een hoog klantverloop kan ook van invloed zijn op het moreel, de prestaties en de betrokkenheid van werknemers, vooral voor werknemers die direct betrokken zijn bij klantenservice en klantbehoud.

• Marktinzichten
  Klantverloop biedt ook waardevolle inzichten in markttrends en klantvoorkeuren. Ondernemingen kunnen deze informatie gebruiken om strategieën aan te passen, producten aan te passen en beter aan de behoeften van de klant te voldoen.

• Algehele bedrijfsgroei
  Klantverloop kan van invloed zijn op het algehele groeitraject van een onderneming in de loop van de tijd. Duurzaam klantbehoud is essentieel voor een gestage groei en uitbreiding, terwijl een hoog klantverloop het vermogen van een onderneming om effectief op te schalen en langetermijndoelen te bereiken.

Modelleringstechnieken voor het voorspellen van klantverloop

Er zijn meerdere modelleringstechnieken die ondernemingen kunnen gebruiken om klantverloop te voorspellen. Denk bijvoorbeeld aan het volgende:

Logistieke regressie

Logistieke regressie is een statistische techniek die ondernemingen kunnen gebruiken om binaire uitkomsten te voorspellen, zoals of een klant zal vertrekken of blijven. Deze modelleringstechniek maakt gebruik van verschillende voorspellers, zoals demografie, aankoopgeschiedenis en klantinteracties, om te voorspellen of een klant zal vertrekken.

• Hoe logistieke regressie werkt
  Logistieke regressie maakt gebruik van historische gegevens over klanten, inclusief degenen die hebben opgezegd en degenen die dat niet hebben gedaan, en onderzoekt een reeks variabelen die van invloed kunnen zijn op hun beslissing om te vertrekken. Het model berekent de kans op klantverloop per variabele en geeft zo inzicht in welke factoren het meest voorspellend zijn voor klantverlies. Een hoog positief bedrag voor de variabele 'aantal serviceklachten' suggereert bijvoorbeeld dat een hoger aantal klachten sterk samenhangt met een hoger klantverloop.

• Wanneer gebruik je deze techniek?
  Deze techniek is geschikt voor ondernemingen die over een grote hoeveelheid klantgegevens beschikken en die actief zijn in sectoren waar klantbehoud van cruciaal belang is, zoals telecom, financiële diensten, abonnementsdiensten en e-commerce. Deze sectoren hebben vaak duidelijke, binaire uitkomsten (zoals het al dan niet verlengen van een abonnement door een klant), waardoor logistieke regressie een geschikte keuze is voor hun behoeften op het gebied van voorspellende modellering.

• Voordelen van logistieke regressie
  In vergelijking met andere methoden is logistieke regressie eenvoudig te implementeren en te leren. Dit model biedt ondernemingen voorspellingen en bruikbare inzichten. Als het model bijvoorbeeld wijst op een specifiek serviceprobleem dat klantverloop veroorzaakt, kan een onderneming haar inspanningen richten op het oplossen van dat probleem.

• Uitdagingen van logistieke regressie
  Logistieke regressie veronderstelt een lineair verband tussen de onafhankelijke variabelen en de logkansen (of de waarschijnlijkheid dat een bepaalde uitkomst zich voordoet), wat niet altijd het geval is in levensechte scenario's. Het kan problemen ondervinden met complexe relaties in gegevens, zoals interacties tussen variabelen. Wanneer de gegevens onevenwichtig zijn (bijvoorbeeld als er veel meer klanten zijn die niet vertrekken), kan het model bevooroordeeld raken in de richting van het voorspellen van de meerderheidsklasse, wat de effectiviteit ervan vermindert.

De conclusie: Logistieke regressie is een goede keuze voor de modellering van klantverloop in scenario's met een eenvoudige binaire uitkomst en een schat aan klantgegevens. Het is vooral waardevol voor ondernemingen die klantverloop willen voorspellen en tegelijkertijd het 'waarom' erachter willen begrijpen.

Beslisbomen

Beslisbomen zijn een andere populaire methode om klantverloop te modelleren. Deze techniek werkt goed in scenario's waarin beslissingen kunnen worden opgesplitst in een reeks binaire keuzes, waardoor het ideaal is om inzicht te krijgen in de complexe paden die leiden tot klantverloop. Beslisbomen brengen deze paden in kaart in een boomachtige structuur op basis van verschillende klantkenmerken en gedragingen, zoals gebruikspatronen, serviceniveaus en feedback van klanten.

• Hoe beslisbomen werken
  De beslisboommethode is intuïtief en gebruiksvriendelijk. Het splitst de dataset op in kleinere subsets op basis van verschillende criteria, waardoor een boom ontstaat met beslissingsknooppunten en bladknooppunten. Elk knooppunt in de structuur vertegenwoordigt een test op een kenmerk (zoals de gebruiksfrequentie van de service) en elke tak vertegenwoordigt het resultaat van die test, die leidt tot het volgende knooppunt of een blad dat de uiteindelijke beslissing geeft (klantverloop of geen klantverloop). Een beslisboom kan klanten bijvoorbeeld opsplitsen op basis van leeftijd, en vervolgens elke groep verder verdelen op basis van bestedingspatroon. Door elke progressieve stap zal het klantensegment specifieker worden, waardoor het model de waarschijnlijkheid van klantverloop voor die groep kan voorspellen.

• Wanneer gebruik je beslisbomen?
  Beslisbomen zijn zeer effectief voor ondernemingen met diverse klantenbestanden waarvoor allerlei factoren van invloed zijn op het klantverloop, zoals retail, telecommunicatie en bankieren. Deze methode is handig in situaties waarin het belangrijk is om de specifieke beslissingspaden te kennen die bij klanten tot klantverloop leiden, omdat het ondernemingen opties biedt voor gerichte interventies.

• Voordelen van beslisbomen
  Een van de belangrijkste voordelen van beslisbomen is hun eenvoud. De duidelijke visuele weergave maakt het gemakkelijk om de factoren die tot klantverloop leiden te begrijpen en te communiceren. Deze duidelijkheid is van onschatbare waarde voor strategische planning en het implementeren van gerichte retentiestrategieën. Beslisbomen zijn geschikt voor zowel numerieke als categorische gegevens, waardoor ze een goede keuze zijn voor verschillende soorten klantgegevens.

• Uitdagingen bij het gebruik van beslisbomen
  Hoewel ze nuttig zijn in verschillende omgevingen, brengen beslisbomen uitdagingen met zich mee. Ze kunnen te ingewikkeld worden als ze te veel niet-gerelateerde patronen in de trainingsgegevens vastleggen, wat kan leiden tot een slechte generalisatie van nieuwe gegevens. Dit staat bekend als 'overfitting', waarbij het model precies aansluit op de trainingsgegevens, maar nieuwe gegevens niet nauwkeurig kan interpreteren, waardoor de 'ruis' (onnodige informatie) van de gegevens wordt vastgelegd in plaats van de onderliggende patronen. Beslisbomen kunnen worstelen met taken die het vastleggen van lineaire relaties vereisen, waarvoor logistieke regressie misschien beter geschikt is.

De conclusie: Beslisbomen zijn een waardevol instrument voor het modelleren van klantverloop, vooral in scenario's waarin het belangrijk is om de specifieke paden van klantbeslissingen te ontleden. De visuele eenvoud van het model en het vermogen om verschillende gegevenstypen te verwerken, maken het een populaire keuze. Beslisbomen hebben beperkingen, zoals gevoeligheid voor overfitting en gevoeligheid voor gegevenswijzigingen. Maar hun sterke punten in het identificeren en visualiseren van de factoren die tot klantverloop leiden, maken ze tot een nuttig hulpmiddel voor veel ondernemingen.

Neurale netwerken

Neurale netwerken, een vorm van machine-learning, vertegenwoordigen een meer geavanceerde strategie op het gebied van klantverloopvoorspellingsmodellen. In tegenstelling tot traditionele lineaire modellen kunnen neurale netwerken complexe, niet-lineaire relaties binnen gegevens vastleggen. Ze zijn zeer geschikt om de complexiteit van klantgedrag en klantverloop aan te pakken, aangezien de factoren die van invloed zijn op de beslissing van een klant om te vertrekken veelzijdig en met elkaar verweven kunnen zijn.

• Hoe neurale netwerken werken
  Neurale netwerken bootsen de structuur en functie van het menselijk brein na. Ze bestaan uit lagen van onderling verbonden knooppunten, of 'neuronen', die invoergegevens op een hiërarchische manier verwerken. Elk neuron past een berekening toe op zijn invoer en geeft het resultaat door aan de volgende laag. In de context van het voorspellen van klantverloop neemt een neuraal netwerk klantgegevens als invoer, verwerkt het deze door de lagen heen en voert een waarschijnlijkheid van klantverloop uit. Neurale netwerken leren van gegevens via een proces dat training wordt genoemd. Ze passen de gewichten van verbindingen tussen neuronen aan op basis van de patronen die worden waargenomen in de trainingsgegevens, die bestaan uit bekende uitkomsten (bijv. klanten die hebben opgezegd en degenen die dat niet hebben gedaan). Deze training stelt het netwerk in staat om steeds nauwkeurigere voorspellingen te doen over nieuwe, ongeziene gegevens.

• Wanneer gebruik je deze techniek?
  Neurale netwerken zijn vooral nuttig in scenario's waarin de gegevens complexe patronen vertonen die eenvoudigere modellen mogelijk over het hoofd zien. Sectoren met een enorme hoeveelheid gegevens over klantinteracties, zoals telecom, streamingdiensten en online detailhandel kunnen neurale netwerken gebruiken om diepgaand inzicht te krijgen in het gedrag van klanten. Deze modellen blinken uit in situaties waarin klantinteracties en -voorkeuren gevarieerd en genuanceerd zijn, en niet in binaire uitkomsten vervallen.

• Voordelen van neurale netwerken
  De kracht van neurale netwerken ligt in hun vermogen om complexe, niet-lineaire relaties in data te modelleren. Hun vermogen om subtiele patronen in grote datasets te herkennen, kan leiden tot nauwkeurigere en genuanceerdere voorspellingen van het klantverloop.

• Uitdagingen van neurale netwerken
  Een van de grootste uitdagingen met neurale netwerken is hun 'black box'-karakter. Vaak is het moeilijk om precies te interpreteren hoe of waarom een neuraal netwerk tot een bepaalde voorspelling is gekomen, wat een nadeel kan zijn voor ondernemingen die op zoek zijn naar transparantie en bruikbare inzichten. Neurale netwerken hebben ook een aanzienlijke hoeveelheid gegevens nodig om effectief te trainen en kunnen rekenintensief zijn, waarvoor meer middelen en expertise nodig zijn dan sommige andere methoden.

De conclusie: Neurale netwerken zijn in staat om de complexiteit en nuance van klantgedrag aan te pakken op manieren die eenvoudigere modellen niet kunnen. Ze zijn vooral waardevol in omgevingen met veel gegevens, waar het bestuderen van subtiele patronen de sleutel is tot het voorspellen van klantverloop. Hoewel ze uitdagingen met zich meebrengen, zoals interpreteerbaarheid en vereiste middelen, maakt hun potentieel voor nauwkeurige en genuanceerde voorspellingen ze tot een waardevol instrument voor ondernemingen die zich richten op het verminderen van klantverloop.

Gecombineerde methode

Gecombineerde methoden zijn een krachtig hulpmiddel bij het voorspellen van modellering en zijn bijzonder effectief bij het voorspellen van klantverloop. Gecombineerde methoden koppelen meerdere voorspellende modellen om de nauwkeurigheid van voorspellingen te verbeteren, waardoor ze bedreven zijn in het anticiperen op klantverloop.

• Hoe gecombineerde methoden werken
  Gecombineerde methoden werken volgens het principe dat een groep modellen, die samenwerken, betere resultaten kan bereiken dan een enkel model dat alleen werkt. Bij deze methoden worden verschillende modellen getraind met dezelfde gegevens en worden hun voorspellingen vervolgens samengevoegd, meestal door middel van tactieken als bagging, boosting of stacking. Bij het voorspellen van klantverloop kunnen gecombineerde methoden bestaan uit een mix van verschillende soorten modellen, zoals beslisbomen, neurale netwerken en logistieke regressiemodellen. Al deze modellen voorspellen onafhankelijk van elkaar het klantverloop. Vervolgens worden deze voorspellingen gecombineerd via processen als stemmen of gemiddelde waarden om tot een definitieve, nauwkeurigere voorspelling te komen.

• Wanneer gebruik je deze techniek?
  Gecombineerde methoden zijn vooral nuttig in scenario's waarin geen enkel model bevredigende voorspellingen geeft of waar de gegevens ingewikkeld en divers zijn. Ze zijn ideaal voor branches met complexe gedragspatronen van klanten, zoals de financiële wereld, telecommunicatie en e-commerce, waarbij het nauwkeurig voorspellen van klantverloop vereist dat een breed spectrum aan klantinteracties en -gedrag wordt vastgelegd.

• Voordelen van gecombineerde methoden
  Het belangrijkste voordeel van gecombineerde methoden is hun verbeterde nauwkeurigheid en volledigheid in vergelijking met individuele modellen. Door de sterke punten van meerdere modellen te combineren, kunnen ze de kans op overfitting verkleinen (wanneer een model resultaten oplevert die te veel 'ruis' bevatten) en zijn ze over het algemeen beter in het verwerken van gevarieerde en ingewikkelde datasets. Dit leidt tot betrouwbaardere en stabielere voorspellingen.

• Uitdagingen van gecombineerde methoden
  Een uitdaging bij gecombineerde methoden is hun verhoogde verfijning en rekenkosten. Er zijn meer resources en tijd nodig voor training en implementatie dan voor de implementatie van één model. Net als neurale netwerken kunnen gecombineerde methoden moeilijker te interpreteren zijn, waardoor het moeilijk is om de specifieke redenen achter een bepaalde voorspelling vast te stellen.

De conclusie: Gecombineerde methoden zijn een geavanceerde techniek voor het voorspellen van klantverloop en kunnen de nauwkeurigheid verbeteren door de sterke punten van meerdere voorspellende modellen te combineren. Ze zijn geschikt voor ingewikkelde data-omgevingen en voor ondernemingen die een uitgebreide strategie nodig hebben om klantverloop aan te pakken. Hoewel ze uitdagingen met zich meebrengen op het gebied van complexiteit en benodigde middelen, maakt hun vermogen om nauwkeurigere en stabielere voorspellingen te doen ze een waardevolle strategie voor ondernemingen die het klantverloop tot een minimum willen beperken.

Data-integratie en -beheer bij het voorspellen van klantverloop

Dit is wat je moet weten over het gebruik van klantgegevens om je inspanningen voor het voorspellen van klantverloop kracht bij te zetten:

Het belang van hoogwaardige gegevensverzameling en -integratie

De basis van elk klantverloopvoorspellingsmodel zijn de gegevens die het gebruikt, dus het is essentieel om uitgebreide en nauwkeurige gegevens te verzamelen. Dit houdt in dat er voldoende informatie moet worden verzameld en dat ervoor moet worden gezorgd dat de gegevens relevant en up-to-date zijn. Integratie is net zo belangrijk, omdat het gaat om het combineren van gegevens uit verschillende bronnen in één coherente database, wat nodig is om een holistisch beeld van je klanten te creëren.

Gegevensbronnen verkennen

De voorspelling van klantverloop kan worden ondersteund door een breed scala aan gegevensbronnen. Denk bijvoorbeeld aan het volgende:

• Transactiegegevens
  Transactiegegevens omvatten aankoopgeschiedenis, betaalmethoden en gebruikspatronen van producten of diensten. Dergelijke gegevens geven direct inzicht in het gedrag en de voorkeuren van klanten.

• Interacties met de klant
  Vastgelegde interacties met de klantenservice, feedback en klachten zijn van onschatbare waarde. Ze bieden een venster op klanttevredenheid en mogelijke pijnpunten.

• Sociale media
  Het analyseren van activiteiten op sociale media kan de publieke perceptie en het sentiment over je merk aan het licht brengen. Het kan ook trends en verwachtingen van klanten benadrukken.

Technieken voor het opschonen en voorbewerken van gegevens

Nadat je de gegevens hebt verzamelz, moeten deze worden opgeschoond en voorbewerkt. Dit betekent het verwijderen van fouten, inconsistenties en irrelevante informatie. Technieken zoals normalisatie, het beheer van ontbrekende waarden en de detectie van uitzonderingen kunnen helpen bij deze belangrijke stap, waarmee wordt geverifieerd of de gegevens die zijn ingevoerd in de voorspellende model is van de hoogste kwaliteit.

Bescherming van de privacy van gegevens

Gegevensprivacy is een substantiële en voortdurende zorg. Ondernemingen moeten voldoen aan de regelgeving inzake gegevensbescherming, zoals de algemene verordening gegevensbescherming van de Europese Unie en uitgebreide beveiligingsmaatregelen implementeren. Praktijken zoals het anonimiseren van gevoelige informatie en het verkrijgen van expliciete toestemming voor gegevensgebruik helpen de privacy te beschermen en vertrouwen bij je klanten op te bouwen.

Problemen bij het voorspellen van klantverloop

Het voorspellen van klantverloop is een grootschalige onderneming die een aantal uitdagingen met zich mee kan brengen, waaronder:

• Datakwaliteit en -volume
  De gegevens die worden gebruikt bij het voorspellen van klantverloop moeten van hoge kwaliteit en kwantiteit toereikend zijn. Slechte kwaliteit of schaarse gegevens kunnen leiden tot onnauwkeurige voorspellingen.

• Problemen bij de gegevensintegratie
  Bij het samenbrengen van gegevens uit verschillende bronnen kan elke bron zijn eigen indeling of structuur hebben, waardoor het ingewikkeld wordt om ze samen te voegen tot een uniforme gegevensset die klaar is voor analyse.

• Veranderend klantgedrag
  De voorkeuren en het gedrag van klanten kunnen snel veranderen, waardoor het moeilijk is om op de hoogte te blijven. Wat vorig jaar werkte bij het voorspellen van klantverloop, werkt vandaag misschien niet meer.

• Naleving van privacy en regelgeving
  Het gebruik van klantgegevens voor voorspellingen met respect voor de privacy van klanten en het naleven van verschillende gegevensbeschermingswetten kan een delicaat evenwicht zijn voor ondernemingen.

• Identificeren van relevante variabelen
  Bepalen welke datapunten relevant zijn voor het voorspellen van klantverloop kan een tijdrovend project zijn.

• Nauwkeurigheid van het model en overfitting
  Het bouwen van een model dat klantverloop nauwkeurig voorspelt zonder zich te veel aan te passen aan de trainingsgegevens is een complexe taak.

• Operationaliseren van voorspellende inzichten
  Een andere uitdaging is het omzetten van voorspellende inzichten in bruikbare strategieën. Het voorspellen van klantverloop is slechts de eerste stap. Het gaat erom die informatie effectief te gebruiken om klanten te behouden.

• Gelijke tred houden met technologische vooruitgang
  Gegevensanalyse evolueert voortdurend, waardoor het overweldigend kan zijn om up-to-date te blijven met technieken en theorieën.

Een strategie voor het voorspellen van klantverloop opstellen

Geen enkel klantverloopvoorspellingsmodel is geschikt voor elke onderneming. Hoe kies je een model en strategie voor het voorspellen van klantverloop die de realiteit en nuances van je onderneming weerspiegelen? Hier lees je hoe je dit proces aanpakt:

• Leer je onderneming en klanten kennen
  Ontwikkel een grondige kennis van je onderneming en klanten. Wat zorgt ervoor dat je klanten bij de onderneming blijven en wat zou hen kunnen afschrikken?

• Kies de juiste gegevens
  Bepaal welke typen gegevens het meest relevant zijn voor je onderneming en klantgedrag. Denk hierbij aan transactiegeschiedenis, interacties met de klantenservice of activiteiten op social media. Zorg ervoor dat de gegevens toegankelijk en bruikbaar zijn.

• Betrek je team erbij
  Vraag input van teams binnen je organisatie, zoals verkoop, klantenservice en IT. Hun inzichten kunnen je helpen meer te weten te komen over verschillende aspecten van klantinteracties en technische haalbaarheid.

• Selecteer een geschikt model
  Er is geen pasklaar model voor het voorspellen van klantverloop. Je keuze moet afhangen van de aard van je onderneming en het type gegevens dat je hebt. Onderzoek je opties nauwkeurig en bepaal wat voor jou het beste werkt.

• Bereid je gegevens voor en schoon ze op
  Voordat je je gegevens kunt gebruiken, moet je ze opschonen en ordenen.

• Bouw en test het model
  Zodra je gegevens klaar zijn, bouw je het voorspellende model. Test het grondig om de nauwkeurigheid en effectiviteit ervan te verifiëren.

• Werk je model regelmatig bij en verfijn het
  Het gedrag van klanten en de marktomstandigheden veranderen in de loop van de tijd. Het regelmatig updaten en verfijnen van je model is noodzakelijk om het relevant en effectief te houden.

• Zet inzichten om in actie
  De laatste stap is om de inzichten uit je klantverloopvoorspellingsmodel te gebruiken om je bedrijfsstrategieën te onderbouwen. Dit kan gaan om het aanpassen van je marketingstrategie, het verbeteren van de klantenservice of het aanbrengen van wijzigingen aan je product.