Att förutse och minska kundbortfall kan vara en invecklad process för företag. En "bra" kundbortfall beror på många faktorer, från ett företags ålder till dess bransch. Även stora, allmänt erkända företag har fluktuationer i omsättningen. Till exempel uppgick Netflix kundbortfall till 3,3 % i mars 2022 – mer än en hel procentenhet högre jämfört med mars 2021. Nedan tittar vi på hur företag kan skapa och hantera en strategi för att förutsäga kundbortfall som fungerar för dem.

Vad innehåller den här artikeln?

• Vad är kundbortfall?
  
• Typer av kundbortfall
  
• Så påverkar kundbortfall företag
  
• Modelleringstekniker för förutsägelse av kundbortfall
  
• Dataintegration och hantering av förutsägelse om kundbortfall
  
• Utmaningar med att förutsäga kundbortfall
  
• Så skapar man en strategi för att förutsäga kundbortfall
  

Vad är kundbortfall?

Kundbortfall avser den procentandel av kunderna som slutar använda ett företags produkter eller tjänster under en viss tidsperiod. Detta begrepp är viktigt för företag eftersom det påverkar deras intäkter och ger insikter om kundnöjdhet och -lojalitet. Ett högt kundbortfall kan till exempel tyda på att det finns problem med produkten, tjänsten eller den övergripande kundupplevelsen. Det är viktigt för företag att investera resurser för att minska kundbortfallet eftersom det är mer kostnadseffektivt att behålla befintliga kunder än att skaffa nya.

Typer av kundbortfall

Det finns flera typer av kundbortfall. Några exempel:

• Frivillig kundbortfall
  Frivilligt kundbortfall uppstår när kunder fattar ett aktivt beslut att sluta använda en tjänst eller produkt. Det finns en mängd olika orsaker till frivilligt kundbortfall. En kund kan vara missnöjd med tjänsten, de kan ha hittat ett bättre alternativ eller deras behov kan ha förändrats.

• Ofrivilligt kundbortfall
  Ofrivilligt kundbortfall uppstår på grund av misslyckade betalningar, utgångna kreditkort och andra logistiska problem – inte på att kunderna har valt att lämna. Företag kan hantera den här typen av kundbortfall med hjälp av bättre betalningssystem eller kundtjänståtgärder.

• Aktivt kundbortfall
  Aktivt kundbortfall avser kunder som säger upp sin tjänst eller sina abonnemang. Vanligtvis kommunicerar de sitt beslut till företaget genom en uppsägningsprocess.

• Passiv kundbortfall
  Passivt kundbortfall inträffar när kundernas abonnemang upphör och förnyas inte, ofta utan någon aktiv kommunikation eller uttrycklig uppsägning. Detta är vanligt i abonnemangsbaserade modeller.

• Intäktsbortfall
  Detta avser den förlust av intäkter som uppstår när kunder nedgraderar sina planer eller köper mindre av en produkt eller tjänst, snarare än att lämna helt.

• Kundbortfall
  Detta är den övergripande termen för kundbortfall, vilket syftar på förlusten av kunder eller abonnenter, snarare än de intäkter de representerar.

Så påverkas företag av kundbortfall

Kundbortfall kan påverka alla aspekter av ett företag, från intäkter till produktutveckling och marknadsföring. Den globala marknaden för hantering av kundframgång, ett område som fokuserar på att ge kunderna exakt vad de vill ha eller behöver – och en nyckelfaktor för att minska kundbortfall – värderades till 1,45 miljarder dollar 2022, enligt Straits Research. Och den förutspås växa med en sammansatt årlig tillväxttakt på nästan 25 % fram till 2031. Denna tillväxt återspeglar hur viktigt det är för företag att minimera kundbortfallet.

Kundbortfall kan påverka många delar av ett företag, bland annat:

• Intäkter
  Kundbortfall har en omedelbar inverkan på ett företags intäkter. Att förlora kunder innebär minskade intäkter, särskilt för abonnemangsbaserade modeller. Kundbortfall kan ha en ännu större inverkan på intäkterna för mindre eller nya företag, eftersom varje kund står för en större andel av de totala intäkterna.

• Produktutveckling
  Ett högt kundbortfall kan vara ett tecken på problem med en produkt eller tjänst. Företag kan analysera orsakerna till att kunder lämnar för att identifiera områden som behöver förbättras eller ses över.

• Kostnader för att värva kunder
  Att skaffa nya kunder för att ersätta dem som förlorats på grund av kundbortfall kräver betydande investeringar i marknadsförings- och försäljningsinsatser. Dessa kostnader kan eskalera snabbt, vilket gör det svårare att upprätthålla lönsamheten.

• Varumärkets anseende
  En hög kundomsättning kan påverka ett företags anseende negativt och avskräcka potentiella kunder.

• Personalens anda
  Högt kundbortfall kan också påverka personalens anda, resultat och engagemang – särskilt för de anställda som är direkt involverade i kundservice och kundlojalitet.

• Insikter om marknaden
  Kundbortfall ger också värdefulla insikter om marknadstrender och kundpreferenser. Företag kan använda denna information för att anpassa strategier, justera produkter och bättre möta kundernas behov.

• Övergripande affärstillväxt
  Kundbortfall kan påverka ett företags övergripande tillväxt över tid. Att behålla kunder är nyckeln till stadig tillväxt och expansion, samtidigt som högt kundbortfall kan hindra ett företags förmåga att expandera effektivt och uppnå långsiktiga mål.

Modelleringstekniker för förutsägelse av kundbortfall

Det finns flera modelleringstekniker som företag kan använda för att förutsäga kundbortfall. Några exempel:

Logistisk regression

Logistisk regression är en statistisk teknik som företag kan använda för att förutsäga binära resultat, till exempel om en kund kommer att lämna eller stanna. Den här modelleringstekniken använder en mängd olika prediktorer, till exempel demografi, köphistorik och kundinteraktioner, för att förutsäga om en kund kommer att försvinna.

• Hur logistisk regression fungerar
  Logistisk regression använder historiska data om kunder, inklusive de som lämnade och de som inte gjorde det, och undersöker en rad variabler som kan påverka deras beslut att lämna. Modellen beräknar oddsen för kundbortfall för varje variabel, vilket ger insikter om vilka faktorer som är mest prediktiva för kundförlust. Till exempel skulle ett högt positivt värde för variabeln "antal serviceklagomål" tyda på att ett högre antal klagomål är starkt kopplat till högre risk för kundbortfall.

• När ska du använda den här tekniken?
  Den här tekniken passar bra för företag som har en stor mängd kunddata och som är verksamma inom sektorer där det är viktigt att behålla kunderna, t.ex. telekom, finans, abonnemangstjänster och e-handel. Dessa branscher har ofta tydliga, binära resultat (till exempel om en kund förnyar ett abonnemang eller inte), vilket gör logistisk regression till ett lämpligt val för deras behov av förutsägelsemodellering.

• Fördelar med logistisk regression
  Jämfört med andra metoder är logistisk regression lätt att implementera och lära sig. Denna modell ger företag förutsägelser och användbara insikter. Om modellen till exempel pekar på att ett visst serviceproblem leder till kundbortfall kan ett företag fokusera sina ansträngningar på att åtgärda problemet.

• Utmaningar med logistisk regression
  Logistisk regression förutsätter en linjär relation mellan de oberoende variablerna och de logistiska oddsen – eller sannolikheten för att ett visst resultat kommer att inträffa – vilket inte alltid är fallet i verkliga scenarier. Det kan ta itu med komplexa relationer i data, till exempel interaktioner mellan variabler. När data är obalanserade (till exempel om det finns många fler som väljer att lämna än att stanna) kan modellen ha en tendens att förutsäga det som majoriteten gör, vilket minskar dess effektivitet.

Slutsats: Logistisk regression är ett bra val för kundbortfallsmodellering i scenarier med ett enkelt binärt resultat och en mängd kunddata. Det är särskilt värdefullt för företag som vill förutsäga kundbortfall samtidigt som de förstår skälet till att detta händer.

Beslutsträd

Beslutsträd är en annan populär metod för att modellera kundbortfall. Den här tekniken fungerar bra i scenarier där beslut kan delas upp i en serie binära val, vilket gör att den är bra för att förstå de komplexa vägar som leder till kundbortfall. Beslutsträd kartlägger dessa vägar i en trädliknande struktur baserad på olika kundattribut och beteenden, till exempel användningsmönster, servicenivåer och kundfeedback.

• Hur beslutsträd fungerar
  Beslutsträdsmetoden är intuitiv och användarvänlig. Den delar upp datan i mindre delmängder baserat på olika kriterier, vilket skapar ett träd med beslutsnoder och lövnoder. Varje nod i trädet representerar ett test på ett attribut (till exempel frekvensen för tjänstanvändning) och varje gren representerar resultatet av testet, vilket leder till nästa nod eller ett löv som ger det slutliga beslutet (kundbortfall eller inget kundbortfall). Ett beslutsträd kan till exempel dela upp kunder baserat på ålder och sedan dela upp varje grupp ytterligare baserat på utgiftsvanor. Genom varje progressivt steg blir kundsegmentet mer och mer specifikt, vilket gör att modellen kan förutsäga sannolikheten för kundbortfall för den gruppen.

• När du ska använda beslutsträd
  Beslutsträd är mycket effektiva för företag med olika kundbaser där flera olika faktorer påverkar kundbortfallet, till exempel detaljhandel, telekommunikation och bankverksamhet. Den här metoden är användbar i situationer där det är viktigt att känna till de specifika beslutsvägar som leder till att kunderna försvinner, eftersom den ger företag alternativ för riktade insatser.

• Fördelar med beslutsträd
  En av de största fördelarna med beslutsträd är att de är enkla. Deras tydliga visuella representation gör det enkelt att förstå och kommunicera de faktorer som leder till kundbortfall. Denna tydlighet är ovärderlig för strategisk planering och implementering av riktade retentionsstrategier. Beslutsträd hanterar både numeriska och kategoriska data väl, vilket gör dem till ett bra val för olika typer av kunddata.

• Utmaningar med att använda beslutsträd
  Även om de är användbara i en mängd olika miljöer har beslutsträd sina utmaningar. De kan bli alltför invecklade om de omfattar för många orelaterade mönster i träningsdata, vilket kan leda till dålig generalisering av nya data. Detta kallas "överanpassning", där modellen passar sina träningsdata exakt, men den inte kan tolka nya data korrekt, vilket innebär att onödig information samlas in i stället för de underliggande mönstren. Beslutsträd kan ha svårt med uppgifter som kräver att du samlar in linjära relationer, för vilka logistisk regression kan passa bättre.

Slutsats: Beslutsträd är ett värdefullt instrument för modellering av kundbortfall, särskilt i scenarier där det är viktigt att dela upp de specifika vägarna för kundbeslut. Modellens visuella enkelhet och förmåga att hantera olika datatyper gör den till ett populärt val. Även om beslutsträd har begränsningar, t.ex. känslighet för överanpassning och känslighet för dataförändringar, gör deras styrkor när det gäller att identifiera och visualisera de faktorer som leder till kundbortfall dem till ett användbart verktyg för många företag.

Neurala nätverk

Neurala nätverk, en typ av maskininlärning som representerar en mer avancerad strategi inom området för kundbortfallsmodeller. Till skillnad från traditionella linjära modeller kan neurala nätverk samla in komplexa, icke-linjära relationer i data. De är väl lämpade för att hantera komplexiteten i kundbeteende och -bortfall, eftersom de faktorer som påverkar kundernas beslut att lämna kan vara mångfacetterade och sammanflätade.

• Hur neurala nätverk fungerar
  Neurala nätverk efterliknar den mänskliga hjärnans struktur och funktion. De består av lager av sammankopplade noder, eller "neuroner", som bearbetar indata på ett hierarkiskt sätt. Varje neuron tillämpar en beräkning på sina indata och skickar resultatet till nästa lager. I samband med förutsägelse av kundbortfall skulle ett neuralt nätverk ta kunddata som indata, bearbeta dem genom sina lager och mata ut en sannolikhet för bortfall. Neurala nätverk lär sig av data genom en process som kallas träning. De justerar vikten av kopplingar mellan neuroner baserat på de mönster som observerats i träningsdata, som består av kända resultat (t.ex. kunder som lämnat och de som valt att stanna). Denna träning gör det möjligt för nätverket att göra allt mer exakta förutsägelser om nya, osedda data.

• När ska du använda den här tekniken?
  Neurala nätverk är särskilt fördelaktiga i scenarier där data uppvisar komplexa mönster som enklare modeller kan missa. Branscher med omfattande kundinteraktionsdata – till exempel telekom, streamingtjänster och e-handel – kan utnyttja neurala nätverk för att få djupa insikter om kundernas beteende. Dessa modeller utmärker sig i situationer där kundernas interaktioner och preferenser är varierade och nyanserade och inte kan delas in i binära resultat.

• Fördelar med neurala nätverk
  Styrkan hos neurala nätverk ligger i deras förmåga att modellera komplexa, icke-linjära relationer i data. Deras förmåga att identifiera subtila mönster i stora datamängder kan leda till mer exakta och nyanserade förutsägelser om kundbortfall.

• Utmaningar med neurala nätverk
  En av de största utmaningarna med neurala nätverk är deras "svarta låda"-natur. Ofta är det svårt att tolka exakt hur eller varför ett neuralt nätverk har kommit fram till en viss förutsägelse, vilket kan vara en nackdel för företag som söker transparens och användbara insikter. Neurala nätverk kräver också en betydande mängd data för att tränas effektivt och kan vara beräkningsintensiva, vilket gör att de kräver mer resurser och expertis än andra metoder.

Slutsats: Neurala nätverk kan hantera komplexiteten och nyanserna i kundernas beteende på ett sätt som enklare modeller inte kan. De är särskilt värdefulla i datarika miljöer där inlärning av subtila mönster är nyckeln till att förutsäga kundbortfall. Även om de har sina utmaningar, såsom tolkningsbarhet och resurskrav, gör deras potential för korrekta och nyanserade förutsägelser dem till ett värdefullt instrument för företag som fokuserar på att minska kundbortfallet.

Ensemble-metoden

Ensemble-metoder är kraftfulla verktyg inom prediktiv modellering och är särskilt effektiva vid förutsägelse av kundbortfall. Ensemblemetoder kombinerar flera prediktiva modeller för att förbättra noggrannheten, vilket gör dem skickliga på att förutse kundbortfall.

• Hur ensemblemetoder fungerar
  Ensemblemetoder fungerar enligt principen att en grupp modeller, som arbetar tillsammans, kan uppnå bättre resultat än någon enskild modell som arbetar ensam. Dessa metoder innebär att samma data tränas på olika modeller och sedan aggregeras som förutsägelser – vanligtvis genom tekniker för bagging, boosting eller stacking. Vid förutsägelse av kundbortfall kan ensemblemetoder innebära att man kombinerar olika typer av modeller, till exempel beslutsträd, neurala nätverk och logistiska regressionsmodeller. Var och en av dessa modeller förutsäger kundbortfall oberoende av varandra, och kombinerar därefter dessa förutsägelser genom processer som röstning eller medelvärdesberäkning för att skapa en slutgiltig, mer exakt förutsägelse.

• När ska du använda den här tekniken?
  Ensemblemetoder är särskilt användbara i scenarier där ingen enskild modell ger tillfredsställande förutsägelser eller där data är invecklade och olika. De passar mycket bra för branscher med komplexa kundbeteendemönster, som finans, telekommunikation och e-handel – där en korrekt förutsägelse av kundbortfall kräver att man använder sig av ett brett spektrum av kundinteraktioner och kundbeteenden.

• Fördelar med ensemblemetoder
  Den främsta fördelen med ensemblemetoder är deras förbättrade noggrannhet och fullständighet jämfört med enskilda modeller. Genom att kombinera styrkorna hos flera modeller kan de minska sannolikheten för överanpassning (när en modell ger resultat som inte är tillräckligt noggranna) och är i allmänhet bättre på att hantera varierade och intrikata datamängder. Detta leder till mer tillförlitliga och stabila förutsägelser.

• Utmaningar med ensemblemetoder
  En utmaning med ensemblemetoder är deras ökade sofistikering och beräkningskostnad. De kräver mer resurser och tid för att tränas och sättas i drift jämfört med en enskild modell. Precis som neurala nätverk kan ensemblemetoder vara svårare att tolka, vilket gör det svårt att fastställa de specifika orsakerna bakom en viss förutsägelse.

Slutsats: Ensemblemetoder är en sofistikerad teknik för förutsägelse av kundbortfall, och de kan förbättra noggrannheten genom att kombinera styrkorna hos flera prediktiva modeller. De är lämpliga för intrikata datamiljöer och för företag som kräver en omfattande strategi för att hantera kundbortfall. Även om de innebär utmaningar när det gäller komplexitet och resurskrav, gör deras förmåga att leverera mer exakta och stabila förutsägelser dem till en värdefull strategi för företag som vill minimera kundbortfallet.

Dataintegration och -hantering i kundbortfall

Så här kan du använda kunddata i arbetet med att förutsäga kundbortfall:

Vikten av datainsamling och -integration av hög kvalitet

Grunden för alla modeller för förutsägelse av kundbortfall är de data som används, så det är viktigt att samla in omfattande och korrekta data. Det handlar om att samla in mycket information och se till att uppgifterna är relevanta och uppdaterade. Integration är lika viktigt, eftersom det handlar om att kombinera data från olika källor till en enda, sammanhängande databas – vilket är nödvändigt för att skapa en helhetsbild av dina kunder.

Utforska datakällor

En mängd olika datakällor kan ge information om förutsägelse av kundbortfall. Några exempel:

• Transaktionsdata
  Transaktionsdata inkluderar köphistorik, betalningsmetoder och användningsmönster för produkter eller tjänster. Sådan data ger direkt insikt i kundernas beteende och preferenser.

• Interaktioner med kunder
  Register över kundtjänstinteraktioner, feedback och klagomål är ovärderliga. De ger en inblick i kundnöjdhet och potentiella smärtpunkter.

• Sociala medier
  Genom att analysera aktiviteten i sociala medier kan du avslöja allmänhetens uppfattning och känslor om ditt varumärke. Det kan också lyfta fram trender och kundernas förväntningar.

Tekniker för datasållning och förbehandling

När du har samlat in data måste de sållas och förbehandlas. Detta innebär att ta bort fel, icke enhetlig och irrelevant information. Tekniker som normalisering, hantering av saknade värden och identifiering av avvikande värden kan hjälpa till med det här viktiga steget – som verifierar att de data som matas in i modellen är av högsta kvalitet.

Skydd av personuppgifter

Dataintegritet är ett stort och pågående problem. Företag måste följa dataskyddsbestämmelser som EU:s allmänna dataskyddsförordning och implementera omfattande säkerhetsåtgärder. Metoder som att anonymisera känslig information och få uttryckligt samtycke till dataanvändning hjälper till att skydda integriteten samtidigt som du skapar förtroende hos dina kunder.

Utmaningar med att förutse kundbortfall

Förutsägelse av kundbortfall är ett storskaligt åtagande som kan innebära ett antal utmaningar, bland annat:

• Datakvalitet och -volym
  De data som används för att förutsäga kundbortfall måste vara av hög kvalitet och vara tillräcklig i kvantitet. Dålig kvalitet eller enstaka data kan leda till felaktiga förutsägelser.

• Svårighet med dataintegration
  När du sammanför data från olika källor kan varje källa ha sitt eget format eller sin egen struktur, vilket gör det komplicerat att förena dem till en enhetlig datauppsättning som är redo för analys.

• Förändrade kundbeteenden
  Kundernas preferenser och beteenden kan förändras snabbt, vilket gör det svårt att hålla sig uppdaterad. Det som fungerade för att förutsäga kundbortfall förra året kanske inte fungerar idag.

• Integritet och regelefterlevnad
  Att använda kunddata för förutsägelser samtidigt som man respekterar kundernas integritet – och följer en mängd olika dataskyddslagar – kan vara en svår balansgång för företag.

• Identifiera relevanta variabler
  Att avgöra vilka datapunkter som är relevanta för att förutsäga kundbortfall kan vara ett tidskrävande projekt.

• Modellens noggrannhet och överanpassning
  Att skapa en modell som förutsäger kundbortfall korrekt utan att överanpassa till träningsdata är en komplex uppgift.

• Operationalisera prediktiva insikter
  En annan utmaning är att omvandla prediktiva insikter till handlingsbara strategier. Att förutse kundbortfall är bara det första steget – att använda den informationen på ett effektivt sätt för att behålla kunder är det som räknas.

• Hålla jämna steg med tekniska framsteg
  Området dataanalys utvecklas ständigt, vilket kan göra det överväldigande att hålla sig uppdaterad med tekniker och teorier.

Så här skapar du en strategi för att förutsäga kundbortfall

Ingen enskild modell för förutsägelse av kundbortfall passar perfekt för alla företag. Så hur ska man välja du en modell och en strategi för att förutsäga kundbortfall som återspeglar verkligheten och nyanserna i ditt företag? Så här går du tillväga för att genomföra den här processen:

• Lär känna ditt företag och dina kunder
  Utveckla en grundlig kunskap om ditt företag och dina kunder. Vad får dina kunder att stanna kvar hos företaget och vad kan få dem att lämna?

• Välj rätt data
  Identifiera de typer av data som är mest relevanta för ditt företag och ditt kundbeteende. Detta kan inkludera transaktionshistorik, kundtjänstinteraktioner eller aktivitet i sociala medier. Se till att alla data är tillgängliga och användbara.

• Involvera ditt team
  Be om input från team inom din organisation, till exempel försäljning, kundtjänst och IT. Deras insikter kan hjälpa dig att lära dig om olika aspekter av kundinteraktioner och teknisk genomförbarhet.

• Välj en lämplig modell
  Det finns ingen modell för att förutsäga kundbortfall som passar alla. Ditt val bör bero på vilken typ av verksamhet du har och vilken typ av data du har. Undersök dina alternativ noga och bestäm vad som kan fungera bäst för dig.

• Förbered och sålla dina data
  Innan du kan använda dina data måste de sållas och organiseras.

• Skapa och testa modellen
  När dina data är klara kan du skapa din förutsägelsemodell. Testa den noggrant för att verifiera dess noggrannhet och effektivitet.

• Uppdatera och förfina din modell regelbundet
  Kundbeteenden och marknadsförutsättningar förändras över tid. Det är nödvändigt att uppdatera och förfina din modell regelbundet för att hålla den relevant och effektiv.

• Omvandla insikter till handling
  Det sista steget är att använda insikterna från din modell för förutsägelse av kundbortfall för att fatta beslut om dina affärsstrategier. Det kan handla om att justera din marknadsföringsstrategi, förbättra kundservicen eller göra ändringar i din produkt.