Kundbortfall, även kallat kundavgång, avser andelen kunder som slutar göra affärer med ett företag under en viss tidsperiod. Kundbortfall är ett viktigt mått som direkt påverkar intäkter och lönsamhet. Företag spårar kundbortfall för att mäta hur väl deras arbete för att behålla kunder går och hur väl de upprätthåller kundrelationer. Ett högt kundbortfall kan tyda på att kunderna är missnöjda med en produkt eller tjänst, medan ett lågt kundbortfall kan tyda på kundlojalitet och kundnöjdhet. Det genomsnittliga kundbortfallet varierar från bransch till bransch. Under 2022 var mediankundbortfallet 13 % för privata SaaS-företag (software-as-a-service).

För att förstå ditt företags kundbortfall måste du veta hur många kunder du behåller eller förlorar under en viss tidsperiod och varför du förlorar dem. Modeller för kundbortfall kan hjälpa dig att skapa en holistisk strategi för att behålla kunder som tar itu med problemen bakom kundbortfallet. Nedan tar vi upp allt du behöver veta om olika typer av kundbortfallsmodeller, hur du väljer och bygger rätt modell för ditt företag och vad du ska göra med informationen du får från den.

Vad innehåller den här artikeln?

• Så här beräknar du kundbortfall
  
• Varför kundbortfall är så viktigt
  
• Viktiga prediktorer för kundbortfall
  
• Typer av kundbortfallsmodeller
  
• Så här bygger du en kundbortfallsmodell
  
• Så här använder du prediktiv analys för att minska kundbortfall
  
• Så här mäter man effektiviteten hos kundbortfallsmodeller
  
• Bästa praxis för att minska kundbortfall
  

Så här beräknar du kundbortfall

För att beräkna kundbortfall, dividerar du antalet kunder som förlorats under en viss tidsperiod med det totala antalet kunder i början av samma period. Här är en grundläggande formel för att beräkna kundbortfall.

(Antal förlorade kunder under perioden/Totalt antal kunder i början av perioden) × 100 = Kundbortfall

Följ dessa steg för att tillämpa den här formeln:

• Bestäm för vilken tidsperiod du vill beräkna kundbortfall (t.ex. en månad, ett kvartal, ett år).

• Identifiera det totala antalet kunder du hade i början av denna period.

• Räkna antalet kunder som har lämnat eller slutat göra affärer med dig under denna period.

• Dividera antalet förlorade kunder med det totala antalet kunder i början av perioden.

• Multiplicera resultatet med 100 för att omvandla det till en procentsats.

Denna procentsats återspeglar ditt kundbortfall: den frekvens med vilken kunder avbryter sin relation med ett företag inom den angivna tidsramen.

Varför kundbortfall är så viktigt

Kundbortfall kan ha stor inverkan på ett företags intäkter, lönsamhet och anseende. Så här påverkar kundbortfallet affärsverksamheten.

• Kundanskaffningskostnader: Generellt sett är det dyrare att skaffa nya kunder än att behålla befintliga. När kunder lämnar måste företag investera mer i marknadsförings- och försäljningsinsatser för att ersätta dem, vilket kan vara kostsamt.

• Förlorade intäkter: Att förlora kunder skapar en direkt inkomstförlust, vilket omedelbart påverkar företagets ekonomiska hälsa.

• Färre långvariga kunder: Långvariga kunder tenderar att köpa mer över tid och kan därför bli billigare att betjäna. De kan också köpa produkter eller tjänster med högre marginal. Ett högre kundbortfall innebär färre av dessa långvariga kunder och kan leda till lägre lönsamhet.

• Varumärkets anseende: Ett högt kundbortfall kan vara ett tecken på missnöje hos kunderna, vilket kan skada ett företags anseende. Nöjda kunder är mer benägna att rekommendera andra till företaget, medan missnöjda kunder kan dela med sig av sina negativa erfarenheter, vilket avskräcker potentiella kunder.

• Långsiktig tillväxt: Hållbar tillväxt kräver en stabil kundbas. Ett högt kundbortfall kan undergräva långsiktiga tillväxtstrategier, vilket gör det svårt för företag att expandera eller investera i nya möjligheter.

Viktiga prediktorer för kundbortfall

En av de okomplicerade prediktorerna för kundbortfall är hur nöjda kunder är med en produkt eller tjänst. Företag kan mäta detta genom undersökningar, Net Promoter Scores (NPS) och feedbackmekanismer. Konsekvent låga nöjdhetspoäng eller negativ feedback kan vara en stark indikator på potentiellt kundbortfall.

Andra faktorer som kan påverka en kunds beslut att lämna ett företag inkluderar:

• Kundsupportinteraktioner: Även om vissa engagerade kunder kontaktar supporttjänsten för att maximera värdet, kan supportförfrågningar också tyda på problem eller missnöje. Genom att analysera karaktären och resultatet av dessa interaktioner kan man förutsäga kundbortfall, särskilt om problemen inte löses på ett tillfredsställande sätt.

• Produkt- eller tjänstanvändning: Genom att övervaka hur och hur ofta kunder använder en produkt eller tjänst kan företag få insikter om kundernas engagemangsnivåer. Låg eller minskande användning kan vara ett tecken på att en kund håller på att tappa intresset eller inte hittar värdet, vilket kan leda till kundbortfall.

• Fakturerings- och betalningsproblem: Frekventa faktureringsproblem eller problem med betalningar kan leda till frustration och kundbortfall. Genom att spåra dessa incidenter och deras lösningar kan du upptäcka tidiga varningstecken på att kunder riskerar att lämna.

• Förändringar i köpbeteende: En plötslig förändring i en kunds vanliga köpmönster, t.ex. en minskning av orderstorleken eller -frekvensen, kan vara ett tecken på missnöje eller förändrade behov, vilket kan leda till kundbortfall.

• Kundfeedback och klagomål: Direkt feedback eller klagomål är viktiga indikatorer på potentiellt kundbortfall. Kunder som tar sig tid att uttrycka missnöje eller oro kan överväga att lämna om deras problem inte åtgärdas.

• Engagemang i marknadskommunikation: En nedgång i kundernas engagemang i e-post, nyhetsbrev, kampanjer eller annan marknadsföringskommunikation kan tyda på avtagande intresse eller relevans, vilket kan föregå kundbortfall.

• Marknads- och konkurrensfaktorer: Förändringar på marknaden och konkurrenternas agerande kan påverka kundbortfallet. Om en konkurrent till exempel kommer ut med en ny produkt eller erbjuder en liknande tjänst till ett lägre värde kan detta leda till ett ökat kundbortfall.

• Förnyelse av kontrakt och abonnemang: För företag med en abonnemangs- eller kontraktsbaserad modell är en kommande förnyelseperiod ett viktigt tillfälle att bedöma kundbortfallsrisken. När kunder utvärderar om de ska förnya eller inte finns det en risk för kundbortfall.

• Demografiska och psykografiska faktorer: Ibland kan förändringar i en kunds demografiska profil eller en förändring i deras värderingar och preferenser förutsäga kundbortfall. Till exempel kan en förändring i ekonomisk status, flytt eller livsstil påverka deras beslut att fortsätta använda en viss produkt eller tjänst.

Typer av kundbortfallsmodeller

Kundbortfallsmodeller kategoriseras baserat på en mängd olika faktorer, till exempel typen av algoritm, hur den behandlar tid och nivå av förutsägelse. Här följer en detaljerad förklaring av de olika typerna av kundbortfallsmodeller.

• Predikativa kundbortfallsmodeller: Dessa modeller använder historiska data för att förutsäga sannolikheten för att en kund kommer att lämna i framtiden. De använder vanligtvis maskininlärningsalgoritmer för att identifiera mönster och indikatorer på kundbortfall, som beskrivs nedan.

• Logistisk regression: Det här är en statistisk modell som beräknar sannolikheten för ett binärt utfall (t.ex. kundbortfall/inget kundbortfall) baserat på en eller flera oberoende variabler. Den används ofta för sin enkelhet och tolkningsbarhet.

• Beslutsträd: Dessa modeller använder ett trädliknande schema över beslut och deras möjliga konsekvenser. De är lätta att tolka men är benägna att överanpassas.

• Slumpmässiga skogar: En ensemblemetod som använder flera beslutsträd för att förbättra noggrannheten i förutsägelserna och kontrollera överanpassning. Slumpmässiga skogar är mer omfattande än ett enda beslutsträd och ger ofta hög noggrannhet.

• Gradientförstärkande maskiner (GBM): GBM är en ensembleteknik som bygger träd sekventiellt, där varje nytt träd korrigerar fel som gjorts av de tidigare tränade träden. GBM:er, som XGBoost och LightGBM, är kraftfulla verktyg för förutsägelse av kundbortfall men kan vara komplexa att justera.

• Neurala nätverk: Neurala nätverk är djupinlärningsmodeller som kan fånga komplexa icke-linjära relationer genom lager av noder eller "neuroner". De kan vara mycket effektiva, särskilt med stora datamängder, men är svårare att tolka än enklare modeller.

• Beskrivande kundbortfallsmodeller: I stället för att förutsäga framtida kundbortfall ger dessa modeller insikter om tidigare kundbortfallsbeteende. De hjälper till att identifiera trender, mönster och orsaker bakom kundbortfall, ofta med hjälp av klustringstekniker eller analys av huvudkomponenter.

• Tidsseriemodeller över kundbortfall: Dessa modeller tittar på hur kundbortfallet utvecklas över tid. De kan vara särskilt användbara för företag med starka säsongsmönster eller de som försöker mäta effekterna av specifika händelser över tid.

• Kohortbaserade modeller: Dessa modeller analyserar kundbortfallet för olika kundkohorter. En kohort kan definieras utifrån det datum då kunderna registrerade sig, produkten de först köpte eller någon annan större händelse. Detta hjälper till att identifiera om vissa kohorter är mer benägna att drabbas av kundbortfall än andra.

• Överlevnadsanalysmodeller: Dessa modeller, som även kallas tid-till-händelse-modeller, mäter den tid det tar för en händelse (kundbortfall) att inträffa. De är särskilt användbara för att förutsäga när en kund kommer att försvinna.

• Modeller för kundbortfall i realtid: Dessa modeller genererar omedelbara förutsägelser baserat på användarinteraktioner i realtid. De kräver en stark datainfrastruktur och används i scenarier där företag kan vidta omedelbara åtgärder för att förhindra kundbortfall.

• Hybridmodeller: Dessa modeller kombinerar element från olika typer av modeller för att använda deras styrkor och minska svagheter. En hybridmodell kan till exempel använda en kombination av en förutsägelsemodell för kundbortfallssannolikhet och en överlevnadsanalys för timing.

Att välja rätt modelltyp beror på den specifika affärskontexten, kundrelationens karaktär, tillgängliga data och det önskade resultatet av modelleringsarbetet. Det är ofta fördelaktigt att experimentera med flera modeller för att avgöra vilken som ger de mest exakta och användbara insikterna för ett visst användningsfall.

Så här bygger du en kundbortfallsmodell

Att skapa en kundbortfallsmodell är en process i flera steg som innebär att analysera hur du definierar kundbortfall, vad dina data visar dig och vilken modell som är mest användbar för ditt företag. Här är en detaljerad guide för att skapa en kundbortfallsmodell som uppfyller ditt företags behov.

• Definition av kundbortfall: Olika företag har olika definitioner av kundbortfall. För en abonnemangstjänst kan kundbortfall vara en kund som säger upp sitt abonnemang. För en e-handelsplattform kan det vara en kund som inte har gjort ett köp under en viss tidsperiod.

• Insamling av uppgifter: Samla in historiska data som omfattar både kunder som har lämnat och sådana som stannat kvar. Din datauppsättning bör innehålla en mängd olika funktioner, t.ex. kunddemografi, transaktionshistorik, produktanvändningsdata, kundtjänstinteraktioner och andra relevanta data som kan påverka kundbortfallet.

• Förberedelse av data: Rensa data (hantera saknade värden, ta bort dubbletter etc.) och omvandla dem till ett format som lämpar sig för modellering. Detta kan omfatta kodning av kategoriska variabler, normalisering av numeriska värden eller skapande av tidsfönster för förutsägelsefunktioner.

• Utveckling av funktioner: Utveckla funktioner som effektivt fångar dina kunders beteende och egenskaper. Detta kan inkludera att aggregera transaktionsdata till meningsfulla mätvärden, beräkna användningsfrekvens eller härleda andra insiktsfulla attribut från rådata.

• Explorativ dataanalys (EDA): Innan du skapar din modell ska du utföra EDA för att hitta mönstren i dina data. Leta efter korrelationer mellan funktioner och kundbortfall, identifiera extremvärden och förstå fördelningen av nyckelvariabler.

• Val av algoritm: Välj en maskininlärningsalgoritm för att förutsäga kundbortfall. Logistisk regression, beslutsträd, slumpmässiga skogar, gradientförstärkande maskiner och neurala nätverk är vanliga val. Valet av modell beror på datauppsättningens storlek, funktionsprioritet och behov av tolkning.

• Utbildning och testning: Dela upp dina data i tränings- och testuppsättningar för att utvärdera modellens prestanda. Träningsuppsättningen används för att träna modellen, medan testuppsättningen används för att utvärdera dess förutsägelsekraft på osedda data.

• Validering av modell: Använd mått som noggrannhet, precision, träffsäkerhet, F1-poäng och area under ROC-kurvan (AUC-ROC) för att utvärdera modellens prestanda. Fokusera på de mätvärden som påverkar dina affärsmål. Om kostnaden för falska positiva identifieringar till exempel är hög kanske du vill maximera precisionen.

• Modellinställning: Justera modellens hyperparametrar för att förbättra dess prestanda. Överväg att använda tekniker som rutnätssökning, slumpmässig sökning eller Bayesiansk optimering för att hitta den optimala uppsättningen hyperparametrar.

• Funktionsanalys: Lär dig vilka funktioner som är mest inflytelserika när det gäller att förutsäga kundbortfall för att vägleda dina strategier för att behålla kunder.

• Implementering: Implementera modellen i en produktionsmiljö där den kan ge kontinuerliga förutsägelser. Det kan handla om att integrera modellen i dina affärssystem eller att konfigurera en batchprocess för att regelbundet poängsätta kunder.

Så här använder du prediktiv analys för att minska kundbortfall

Praktiska insikter och interventionsstrategier

• Använd modellens förutsägelser för att utveckla riktade retentionsstrategier. Överväg till exempel att erbjuda kunder som du har identifierat som högriskkunder för kundbortfall personaliserade kampanjer, proaktiv kundservice eller andra incitament för att behålla dem.

• Segmentera högriskkunder baserat på deras egenskaper eller orsaker till potentiellt kundbortfall och skräddarsy interventioner därefter.

Övervaknings- och återkopplingsslinga

• Övervaka modellens prestanda kontinuerligt. Justera och träna om modellen efter behov för att svara på förändrade mönster i kundbeteende eller affärsverksamhet.

• Upprätta återkopplingsmekanismer för att fånga upp resultaten av retentionsinsatser och övervaka regelbundet effektiviteten av dina retentionsstrategier. Använd dessa data för att ytterligare förfina den prediktiva modellen och interventionsstrategierna.

Samarbete och organisatorisk integration

• Dela lärdomar och rekommendationer från den prediktiva analysprocessen mellan relevanta avdelningar för att skapa en sammanhängande retentionsstrategi.

• Integrera datadrivna insikter i beslutsprocesser för att proaktivt tillgodose kundernas behov och minska kundbortfallet.

Så här mäter man effektiviteten hos kundbortfallsmodeller

Det är viktigt att mäta hur effektiva dina kundbortfallsmodeller är för att säkerställa att du inte fattar affärsbeslut baserat på falska förutsägelser. Följande mått kan utvärdera hur bra dina kundbortfallsmodeller presterar.

• Noggrannhet: Det här är procentandelen av de totala förutsägelserna som modellen prickade rätt. Även om noggrannhet är en utgångspunkt ger det inte alltid en fullständig bild, särskilt om antalet personer som lämnar och stannar är obalanserat.

• Precision: Av de kunder som modellen förutspådde skulle lämna, hur många gjorde det egentligen? Det är viktigt att utvärdera det här måttet eftersom kostnaden för falska positiva identifieringar (förutsäga kundbortfall när det inte inträffar) kan vara hög.

• Träffsäkerhet: Av alla kunder som lämnade, hur många identifierade modellen korrekt? Detta är viktigt om du vill samla in så många sanna kundbortfall som möjligt, även om det innebär att du måste tolerera vissa falska positiva identifieringar.

• F1-poäng: Det här måttet kombinerar precision och träffsäkerhet i ett nummer för en balanserad bild.

• Arean under ROC-kurvan (AUC-ROC): ROC-kurvan plottar den sanna positiva frekvensen mot den falska positiva frekvensen vid olika tröskelinställningar. AUC mäter hela det tvådimensionella området under hela ROC-kurvan. En modell med perfekta förutsägelser har en AUC på 1,0, medan en modell som gör slumpmässiga gissningar har en AUC på 0,5.

• Felmatris: Det här är en tabell som visar antalet sanna positiva identifieringar, falska positiva identifieringar, sanna negativa identifieringar och falska negativa identifieringar. Den hjälper dig att se vilka typer av fel din modell gör.

• Lyft: Det här måttet visar hur mycket bättre modellen är på att förutsäga kundbortfall jämfört med slumpmässig gissning. Ett lyft som är större än 1 anger att modellen är bättre än slumpmässig gissning.

• Inverkan på verksamheten: Det verkliga testet av modellens effektivitet är dess inverkan på affärsmått. Kan du minska kundbortfallet genom att agera på modellens förutsägelser? Bygger strategierna för kundretention på modellens insikter och leder dem till ökat kundlivstidsvärde (LTV) eller ökad kundnöjdhet? För att utvärdera affärseffekten kan du köra kontrollerade experiment (till exempel A/B-testning) för att jämföra resultaten med och utan de åtgärder som föreslås av kundbortfallsmodellen. Att observera förändringar i kundbortfall, kundnöjdhetspoäng och lönsamhet över tid hjälper till att fastställa modellens verkliga värde.

Bästa praxis för att minska kundbortfall

• Prediktiv beteendesegmentering: Använd maskininlärning för att förutsäga framtida kundbeteende baserat på tidigare interaktioner, köpmönster och engagemangsdata. Detta gör att du kan förutse kundernas behov och ingripa innan en kundbortfallssignal registreras, och därigenom implementera mer riktade och effektiva retentionsstrategier.

• Avancerade personaliseringstekniker: Använd avancerad analysverktyg och AI för att skapa personaliserade upplevelser som får varje kund att känna sig uppskattad och förstådd. Detta kan inkludera personliga produktrekommendationer, dynamiskt innehåll i kommunikation och skräddarsydda användarupplevelser på digitala plattformar.

• Förbättringar av kundupplevelsen: Kartlägg och analysera hela kundresan för att identifiera viktiga kontaktpunkter och potentiella friktionspunkter, vilket hjälper dig att förenkla användarupplevelsen, ta bort hinder och se till att varje interaktion tillför värde och förbättrar tillfredsställelsen.

• Proaktiva åtgärder mot kundbortfall: Använd analyser i realtid för att identifiera kunder som riskerar att lämna och initiera proaktiva engagemangsstrategier. Det kan handla om automatiserade utlösare för personliga erbjudanden, uppsökande av enskilda kunder från kundframgångsteam eller tillgång till exklusivt innehåll eller support.

• Spårning av värderealisering: Övervaka hur effektivt kunderna uppnår sina önskade resultat med din produkt eller tjänst. Utveckla indikatorer för värderealisering och ingrip om kunderna inte uppnår dessa riktmärken. Erbjud vägledning, support eller ytterligare resurser för att hjälpa kunderna att se det fulla värdet av sin investering.

• Gemenskapsbyggande: Skapa en känsla av gemenskap bland dina kunder genom exklusiva forum, användargrupper eller sociala plattformar. Att samarbeta med likasinnade kan öka kundlojaliteten för en produkten, generera ytterligare supportkanaler och bygga upp kundlojalitet.

• Avancerade lojalitetsprogram: Gå bortom lojalitetsprogram baserade på transaktioner och anamma sådana som belönar engagemang, opinionsbildning eller samskapande. Uppmuntra kunderna att bidra med idéer, dela feedback eller delta i betatester och belöna dem med exklusiva förmåner eller erkännanden.

• Förbättringar med AI-tjänster: Implementera AI-drivna verktyg som chatbots eller prediktiv support för omedelbar, kundsupport dygnet runt. Dessa verktyg kan också identifiera när mänskligt ingripande är nödvändigt och eskalera komplexa problem till kundtjänstmedarbetare.

• Datadriven produktutveckling: Använd kundfeedback och användningsdata för att driva produktutvecklingen. Genom att matcha din produktplanering med kundernas behov och preferenser kan du öka nöjdheten och minska sannolikheten för kundbortfall på grund av produkt-marknadsanpassningsproblem.

• Strategisk kontohantering: Hantera B2B- eller kunder med högt värde strategiskt, utveckla djupa relationer och lär dig mer om deras affärsmål. Anpassa dina tjänster eller produkter för att stödja deras framgång.