อัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้าหรือที่เรียกว่าการสูญเสียลูกค้าหมายถึงเปอร์เซ็นต์ของลูกค้าที่หยุดทำธุรกิจกับบริษัทในช่วงเวลาที่กำหนด อัตราการเลิกใช้บริการเป็นตัวชี้วัดสำคัญที่ส่งผลโดยตรงต่อรายรับและความสามารถในการทำกำไร ธุรกิจต่างๆ ติดตามอัตราการเลิกใช้บริการเพื่อประเมินความพยายามในการรักษาลูกค้าและดูว่าตนรักษาความสัมพันธ์กับลูกค้าได้ดีเพียงใด อัตราการเลิกใช้บริการที่สูงอาจบ่งชี้ว่าลูกค้าไม่พอใจในสินค้าหรือบริการ ขณะที่อัตราการเลิกใช้บริการที่ต่ำอาจหมายถึงความภักดีและความพึงพอใจของลูกค้า อัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้าโดยเฉลี่ยแตกต่างกันไปในแต่ละอุตสาหกรรม ในปี 2022 ค่ามัธยฐานของอัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้าอยู่ที่ 13% สำหรับธุรกิจ Software-as-a-Service (SaaS) ของเอกชน

หากต้องการทำความเข้าใจการเลิกใช้บริการในธุรกิจของคุณ คุณจำเป็นต้องทราบจำนวนลูกค้าที่คุณรักษาไว้หรือสูญเสียไปในช่วงเวลาที่กำหนด รวมถึงสาเหตุที่คุณสูญเสียลูกค้าไป โมเดลการเลิกใช้บริการของลูกค้าจะช่วยให้คุณสร้างกลยุทธ์การรักษาลูกค้าแบบองค์รวมที่จัดการกับปัญหาเบื้องหลังการเลิกใช้บริการได้ ด้านล่างนี้เราจะกล่าวถึงสิ่งที่คุณควรทราบเกี่ยวกับโมเดลการเลิกใช้บริการประเภทต่างๆ วิธีการเลือกและสร้างโมเดลที่เหมาะสมกับธุรกิจของคุณ รวมถึงสิ่งที่จะต้องทำกับข้อมูลที่คุณได้รับจากโมเดลดังกล่าว

เนื้อหาหลักในบทความ

• โมเดลคาดการณ์การเลิกใช้บริการคืออะไร
  
• เหตุใดจึงต้องคาดการณ์การเลิกใช้บริการของลูกค้า
  
• ปัจจัยสำคัญที่ใช้คาดการณ์การเลิกใช้บริการของลูกค้า
  
• การเลิกใช้บริการของลูกค้า 4 ประเภท
  
• ประเภทของโมเดลการเลิกใช้บริการของลูกค้า
  
• วิธีสร้างโมเดลการเลิกใช้บริการของลูกค้าสำหรับธุรกิจของคุณ
  
• วิธีใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อลดการเลิกใช้บริการของลูกค้า
  
• กรณีการใช้งานหลักสำหรับโมเดลคาดการณ์การเลิกใช้บริการ
  
• วิธีวัดประสิทธิภาพของโมเดลการเลิกใช้บริการของลูกค้า
  
• Stripe Billing ช่วยอะไรได้บ้าง
  
• คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการสร้างโมเดลการเลิกใช้บริการของลูกค้า
  

โมเดลคาดการณ์การเลิกใช้บริการคืออะไร

โมเดลคาดการณ์การเลิกใช้บริการเป็นเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งประเมินแนวโน้มที่ลูกค้าแต่ละรายจะหยุดทำธุรกิจกับบริษัทภายในระยะเวลาที่กำหนด โมเดลนี้จะใช้ข้อมูลในอดีตของลูกค้าที่เลิกใช้บริการและลูกค้าที่ยังคงใช้บริการอยู่เพื่อระบุรูปแบบและปัจจัยเสี่ยงต่างๆ เช่น การใช้งานที่ลดลง การร้องเรียนเกี่ยวกับการสนับสนุน หรือปัญหาในการเรียกเก็บเงิน และจะนำข้อมูลเหล่านี้ไปใช้กับลูกค้าปัจจุบันเพื่อแจ้งเตือนว่าลูกค้ารายใดมีความเสี่ยงที่จะเลิกใช้บริการมากที่สุด

ซึ่งต่างจากอัตราการเลิกใช้บริการทั่วไปที่จะรายงานสิ่งที่เกิดขึ้นไปแล้วในภาพรวม โดยโมเดลคาดการณ์การเลิกใช้บริการจะคาดการณ์ล่วงหน้าและให้คะแนนลูกค้าแต่ละราย จึงช่วยให้ธุรกิจมีโอกาสดำเนินการแก้ไขก่อนที่ลูกค้าเหล่านั้นจะเลิกใช้บริการ โดยทั่วไปแล้วโมเดลเหล่านี้จะสร้างขึ้นโดยใช้อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิง เช่น การถดถอยโลจิสติก แผนผังการตัดสินใจ และ Gradient Boosting ที่ได้รับการฝึกสอนจากคุณสมบัติของลูกค้า เช่น ข้อมูลประชากร ประวัติการซื้อ ระดับการมีส่วนร่วม และการโต้ตอบกับบริการ

ผลลัพธ์ที่ได้มักจะเป็นความน่าจะเป็นของการเลิกใช้บริการหรือคะแนนความเสี่ยงต่อลูกค้าแต่ละราย ซึ่งธุรกิจอาจนำไปใช้เพื่อจัดลำดับความสำคัญในการรักษาลูกค้า กำหนดเป้าหมายกลุ่มที่มีความเสี่ยงด้วยข้อเสนอที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล และจัดสรรทรัพยากรให้กับลูกค้าที่มีแนวโน้มว่าจะรักษาไว้ได้มากที่สุด

เหตุใดจึงต้องคาดการณ์การเลิกใช้บริการของลูกค้า

อัตราการเลิกใช้บริการอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อรายรับ ความสามารถในการทำกำไร และชื่อเสียงของธุรกิจ ต่อไปนี้คือผลกระทบของอัตราการเลิกใช้บริการที่มีต่อการดำเนินธุรกิจ

• ต้นทุนการหาลูกค้าใหม่: โดยทั่วไปแล้ว การหาลูกค้าใหม่จะมีต้นทุนสูงกว่าการรักษาลูกค้าเดิมไว้ โมเดลการคาดการณ์การเลิกใช้บริการที่เชื่อถือได้จะช่วยชดเชยต้นทุนส่วนนี้โดยการแจ้งเตือนลูกค้าที่มีความเสี่ยงได้ตั้งแต่เนิ่นๆ เพื่อให้ธุรกิจนำงบประมาณสำหรับการรักษาลูกค้าไปใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดแทนที่จะต้องรับภาระต้นทุนในการหาลูกค้าใหม่อยู่ซ้ำๆ

• การสูญเสียรายรับ: การสูญเสียลูกค้าจะทำให้ขาดรายได้โดยตรง ซึ่งส่งผลกระทบต่อสถานะทางการเงินของธุรกิจในทันที สำหรับธุรกิจที่ให้บริการแบบสมัครใช้งานโดยเฉพาะ ผลกระทบนี้จะแสดงให้เห็นอย่างรวดเร็วในรายรับตามแบบแผนล่วงหน้าต่อเดือน (MRR) โดยลูกค้าทุกรายที่เลิกใช้บริการจะทำให้รายได้ขั้นต่ำนี้ลดลงเรื่อยๆ และหากยังคงเกิดเหตุการณ์เช่นนี้กับลูกค้าจำนวนมาก ก็อาจส่งผลให้ธุรกิจไม่มีฐานรายรับที่มั่นคงในการต่อยอดให้เติบโต

• ลูกค้าในระยะยาวลดลง: ลูกค้าในระยะยาวมีแนวโน้มที่จะซื้อสินค้าและบริการมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป จึงทำให้มีต้นทุนในการให้บริการลดลง นอกจากนี้ลูกค้าอาจซื้อผลิตภัณฑ์หรือบริการที่มีอัตรากำไรสูงกว่าด้วย อัตราการเลิกใช้บริการที่สูงขึ้นหมายความว่าลูกค้าในระยะยาวเหล่านี้จะลดลง ซึ่งอาจนำไปสู่ผลกำไรที่ลดลงตามไปด้วย

• ชื่อเสียงของแบรนด์: อัตราการเลิกใช้บริการที่สูงอาจเป็นสัญญาณบ่งชี้ถึงความไม่พึงพอใจของลูกค้า ซึ่งอาจทำให้บริษัทเสียชื่อเสียงได้ ลูกค้าที่พึงพอใจมีแนวโน้มที่จะแนะนำธุรกิจให้ผู้อื่นรู้จักมากกว่า ในขณะที่ลูกค้าที่ไม่พึงพอใจอาจบอกต่อประสบการณ์เชิงลบของตน ซึ่งจะเป็นการขัดขวางไม่ให้ผู้ที่อาจมาเป็นลูกค้าในอนาคตเข้ามาใช้บริการ

• การเติบโตในระยะยาว: การเติบโตอย่างยั่งยืนจำเป็นต้องมีฐานลูกค้าที่มั่นคง การคาดการณ์การเลิกใช้บริการล่วงหน้าจะช่วยให้ธุรกิจมีโอกาสเข้าไปจัดการในขณะที่ยังสามารถรักษาความสัมพันธ์กับลูกค้าไว้ได้ แทนที่จะต้องมาแก้ไขหลังจากที่สูญเสียรายรับไปแล้ว อัตราการเลิกใช้บริการที่สูงอาจบั่นทอนกลยุทธ์การเติบโตในระยะยาว ซึ่งจะทำให้ธุรกิจขยายตัวหรือลงทุนในโอกาสใหม่ๆ ได้ยากขึ้น กรณีเช่นนี้มักเกิดขึ้นกับบริษัทที่พยายามขยายธุรกิจ หากไม่มีวิธีในการคาดการณ์และลดการเลิกใช้บริการ การเติบโตของจำนวนลูกค้าใหม่ก็อาจถูกหักล้างด้วยการสูญเสียลูกค้าเดิม ซึ่งจะทำให้การสร้างการเติบโตอย่างยั่งยืนทำได้ยากยิ่งขึ้น

ตัวทำนายที่สำคัญสำหรับอัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้า

ตัวทำนายการเลิกใช้บริการของลูกค้าที่ตรงไปตรงมาที่สุดอย่างหนึ่งก็คือระดับความพึงพอใจของลูกค้าต่อผลิตภัณฑ์หรือบริการ ธุรกิจสามารถวัดผลสิ่งนี้ผ่านแบบสํารวจ คะแนนความพึงพอใจของลูกค้า (NPS) และกลไกการแสดงความคิดเห็น คะแนนความพึงพอใจที่ต่ำอย่างต่อเนื่องหรือข้อเสนอแนะเชิงลบอาจเป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญว่าอาจจะมีการเลิกใช้บริการ

ปัจจัยอื่นๆ ที่อาจส่งผลต่อการตัดสินใจของลูกค้าในการเลิกใช้บริการมีดังนี้

• การโต้ตอบกับฝ่ายสนับสนุนลูกค้า: แม้ว่าลูกค้าที่มีส่วนร่วมบางรายอาจติดต่อฝ่ายสนับสนุนเพื่อเพิ่มมูลค่าสูงสุด แต่คำขอรับการสนับสนุนอาจบ่งบอกถึงปัญหาหรือความไม่พอใจได้เช่นกัน การวิเคราะห์ลักษณะและผลลัพธ์ของการโต้ตอบเหล่านี้อาจคาดการณ์การเลิกใช้งานได้ โดยเฉพาะหากไม่สามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างน่าพอใจ

• การใช้งานผลิตภัณฑ์หรือบริการ: การติดตามว่าลูกค้าใช้ผลิตภัณฑ์หรือบริการอย่างไรและบ่อยเพียงใดสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกแก่ธุรกิจเกี่ยวกับระดับการมีส่วนร่วมของลูกค้า การใช้งานที่ต่ำหรือลดลงอาจเป็นสัญญาณว่าลูกค้ากำลังหมดความสนใจหรือไม่พบมูลค่าในผลิตภัณฑ์หรือบริการ ซึ่งอาจนำไปสู่การเลิกใช้งานได้

• ปัญหาการเรียกเก็บเงินและการชำระเงิน: ปัญหาการเรียกเก็บเงินที่เกิดขึ้นบ่อยครั้งหรือปัญหาเกี่ยวกับการชำระเงินอาจทำให้ลูกค้าเกิดความหงุดหงิดและเลิกใช้งานได้ การติดตามเหตุการณ์เหล่านี้และการแก้ไขปัญหาอาจเผยให้เห็นสัญญาณเตือนล่วงหน้าว่าลูกค้ามีความเสี่ยงที่จะยกเลิกบริการ

• การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมการซื้อ: การเปลี่ยนแปลงอย่างกะทันหันในรูปแบบการซื้อปกติของลูกค้า เช่น ขนาดของคำสั่งซื้อหรือความถี่ที่ลดลง อาจเป็นสัญญาณบ่งบอกถึงความไม่พอใจหรือความต้องการที่เปลี่ยนไป ซึ่งมีโอกาสนำไปสู่การเลิกใช้งาน

• ความคิดเห็นและข้อร้องเรียนของลูกค้า: ความคิดเห็นหรือข้อร้องเรียนโดยตรงเป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญถึงโอกาสที่จะเลิกใช้งาน ลูกค้าที่สละเวลาเพื่อแสดงความไม่พอใจหรือข้อกังวลอาจพิจารณายกเลิกบริการหากปัญหาไม่ได้รับการแก้ไข

• การมีส่วนร่วมกับการสื่อสารการตลาด: การมีส่วนร่วมของลูกค้าที่ลดลงสำหรับอีเมล จดหมายข่าว โปรโมชัน หรือการสื่อสารการตลาดอื่นๆ อาจบ่งบอกถึงความสนใจหรือความเกี่ยวข้องที่ลดน้อยลง ซึ่งอาจเกิดขึ้นก่อนการเลิกใช้งาน

• ปัจจัยด้านตลาดและการแข่งขัน: การเปลี่ยนแปลงในตลาดและการดำเนินการของคู่แข่งอาจมีผลต่อการเลิกใช้งาน เช่น หากคู่แข่งออกผลิตภัณฑ์ใหม่หรือให้บริการที่คล้ายคลึงกันในราคาที่ถูกกว่า ก็อาจส่งผลให้มีอัตราการเลิกใช้งานเพิ่มขึ้น

• การต่ออายุสัญญาและการสมัครใช้บริการ: สำหรับธุรกิจที่มีโมเดลการสมัครใช้บริการหรือแบบอิงตามสัญญา ระยะเวลาการต่ออายุที่ใกล้เข้ามาคือช่วงเวลาสำคัญในการประเมินความเสี่ยงของการเลิกใช้งาน เมื่อลูกค้าประเมินว่าจะต่ออายุหรือไม่ ก็มีโอกาสที่จะเกิดการเลิกใช้งานได้

• ปัจจัยด้านประชากรศาสตร์และจิตวิทยา: บางครั้งการเปลี่ยนแปลงโปรไฟล์ทางประชากรศาสตร์ของลูกค้า หรือความเปลี่ยนแปลงด้านค่านิยมและความชอบอาจช่วยคาดการณ์การเลิกใช้งานได้ เช่น การเปลี่ยนแปลงสถานะทางการเงิน การย้ายที่อยู่ หรือไลฟ์สไตล์อาจมีผลต่อการตัดสินใจในการใช้ผลิตภัณฑ์หรือบริการนั้นๆ ต่อไป

การเลิกใช้บริการของลูกค้า 4 ประเภท

การเลิกใช้บริการไม่ได้เกิดขึ้นจากเหตุผลเดียวกันเสมอไป ประเภทที่ควรทราบมีดังนี้

การเลิกใช้บริการโดยตั้งใจ

ลูกค้าตัดสินใจยกเลิกหรือหยุดใช้ผลิตภัณฑ์หรือบริการอย่างชัดเจน ซึ่งมักเกิดจากความไม่พึงพอใจ การมีทางเลือกที่ดีกว่า หรือความต้องการที่ไม่ได้รับการตอบสนอง นี่คือประเภทของการเลิกใช้บริการที่โมเดลจำนวนมากให้ความสำคัญในการคาดการณ์ เนื่องจากมักจะป้องกันได้หากมีการจัดการอย่างเหมาะสม

การเลิกใช้บริการโดยไม่ตั้งใจ

ลูกค้าไม่ได้ตั้งใจที่จะเลิกใช้บริการ แต่ไม่สามารถเข้าถึงได้อีกต่อไป ซึ่งมักเกิดจากการชำระเงินไม่สำเร็จ บัตรเครดิตหมดอายุ หรือข้อผิดพลาดในการเรียกเก็บเงิน การเลิกใช้บริการประเภทนี้มักจะได้รับการแก้ไขผ่านระบบการลองชำระเงินใหม่อีกครั้งและการแจ้งเตือนการเรียกเก็บเงินที่ดีขึ้น แทนที่จะเป็นมาตรการสื่อสารเพื่อรักษาลูกค้าไว้

การเลิกใช้บริการโดยตั้งใจ

ประเภทย่อยของการเลิกใช้บริการด้วยความสมัครใจ โดยที่ลูกค้าเลือกที่จะเลิกใช้บริการอย่างตั้งใจ เนื่องจากผลิตภัณฑ์ไม่ตอบโจทย์ความต้องการ งบประมาณ หรือเป้าหมายของตนอีกต่อไป ซึ่งอาจรวมถึงการลดระดับการใช้งานไปใช้บริการของคู่แข่ง หรือการตัดสินใจว่าบริการนั้นมีค่าใช้จ่ายที่ไม่คุ้มค่า

การเลิกใช้บริการโดยไม่ตั้งใจ

เป็นการเลิกใช้บริการด้วยความสมัครใจเช่นกัน แต่เกิดจากสถานการณ์ที่ไม่ได้เกิดจากความไม่พึงพอใจของลูกค้าโดยตรง เช่น การเปลี่ยนแปลงในการดำเนินชีวิต ปัญหาทางการเงิน หรือการย้ายที่อยู่ ลูกค้าเหล่านี้อาจยังคงพึงพอใจในผลิตภัณฑ์ แต่เลิกใช้บริการด้วยเหตุผลที่ไม่เกี่ยวข้องกับคุณภาพของผลิตภัณฑ์

ประเภทโมเดลการเลิกใช้บริการของลูกค้า

แบบจำลองการเลิกใช้บริการของลูกค้าจะถูกแบ่งประเภทตามปัจจัยหลายประการ เช่น ประเภทของอัลกอริทึม การจัดการเวลา และระดับรายละเอียดการคาดการณ์ ต่อไปนี้เป็นคําอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับประเภทโมเดลการเลิกใช้บริการของลูกค้า

• โมเดลคาดการณ์การเลิกใช้บริการ: โมเดลเหล่านี้จะใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์แนวโน้มที่ลูกค้าจะเลิกใช้บริการในอนาคต โดยทั่วไปจะใช้อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อระบุรูปแบบและตัวแปรที่ใช้คาดการณ์การเลิกใช้บริการ ดังรายละเอียดด้านล่างนี้

• การถดถอยโลจิสติก: นี่คือโมเดลทางสถิติที่ใช้ประมาณค่าความน่าจะเป็นของผลลัพธ์แบบทวิภาค (เช่น เลิกใช้บริการ/ไม่เลิกใช้บริการ) โดยอิงจากตัวแปรอิสระตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป ซึ่งเป็นที่นิยมใช้อย่างแพร่หลายเนื่องจากมีความเรียบง่ายและสามารถตีความได้

• โครงสร้างต้นไม้ตัดสินใจ: โมเดลเหล่านี้จะใช้กราฟของลักษณะการตัดสินใจที่เป็นโครงสร้างแบบต้นไม้และผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ ซึ่งตีความได้ง่ายแต่มักเกิดปัญหาการเรียนรู้มากเกินไป (Overfitting)

• ป่าสุ่ม (Random forests): วิธีการแบบรวมกลุ่ม (Ensemble) ที่ใช้โครงสร้างต้นไม้ตัดสินใจหลายชุดเพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการคาดการณ์และควบคุมการเรียนรู้มากเกินไป โดยป่าสุ่มจะครอบคลุมมากกว่าโครงสร้างต้นไม้ตัดสินใจเพียงชุดเดียวและมักจะให้ความแม่นยำสูง

• Gradient Boosting Machines (GBMs): GBMs คือเทคนิคการรวมกลุ่ม (Ensemble) ที่จะสร้างโครงสร้างต้นไม้ตามลำดับ โดยโครงสร้างต้นไม้ใหม่แต่ละชุดจะแก้ไขข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นจากโครงสร้างต้นไม้ชุดก่อนหน้าที่ผ่านการฝึกแล้ว GBMs เช่น XGBoost และ LightGBM เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการคาดการณ์การเลิกใช้บริการ แต่อาจมีความซับซ้อนในการปรับแต่ง

• โครงข่ายประสาทเทียม: โครงข่ายประสาทเทียมเป็นโมเดลดีปเลิร์นนิงที่สามารถจับความสัมพันธ์แบบไม่เชิงเส้นที่ซับซ้อนได้ผ่านโหนดหรือ "นิวรอน" (Neurons) หลายชั้น โมเดลนี้อาจมีประสิทธิภาพสูงมาก โดยเฉพาะเมื่อใช้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แต่จะตีความได้ยากกว่าโมเดลที่เรียบง่ายกว่า

• โมเดลเชิงพรรณนาด้านการเลิกใช้บริการ: แทนที่จะคาดการณ์การเลิกใช้บริการในอนาคต โมเดลเหล่านี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมการเลิกใช้บริการในอดีต ซึ่งช่วยในการระบุแนวโน้ม รูปแบบ และเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังการเลิกใช้บริการ โดยมักจะใช้เทคนิคการจัดกลุ่ม หรือการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (Principal Component Analysis)

• โมเดลอนุกรมเวลาด้านการเลิกใช้บริการ: โมเดลเหล่านี้จะพิจารณาว่าอัตราการเลิกใช้บริการเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งจะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่มีรูปแบบอิงตามฤดูกาลอย่างชัดเจน หรือธุรกิจที่พยายามประเมินผลกระทบจากเหตุการณ์ใดเหตุการณ์หนึ่งเมื่อเวลาผ่านไป

• โมเดลตามรุ่น (Cohort): โมเดลเหล่านี้จะวิเคราะห์อัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้าแต่ละรุ่น โดยอาจกำหนดรุ่นจากวันที่ลูกค้าสมัครใช้งาน ผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าซื้อเป็นครั้งแรก หรือเหตุการณ์สำคัญอื่นๆ ซึ่งจะช่วยให้ทราบว่าลูกค้าบางรุ่นมีแนวโน้มที่จะเลิกใช้บริการมากกว่ารุ่นอื่นๆ หรือไม่

• โมเดลวิเคราะห์การอยู่รอด: เรียกอีกอย่างหนึ่งว่าโมเดลระยะเวลาจนกว่าจะเกิดเหตุการณ์ (Time-to-event) โดยโมเดลเหล่านี้จะวัดระยะเวลาที่ใช้จนกว่าจะเกิดเหตุการณ์หนึ่งขึ้น (การเลิกใช้บริการ) ซึ่งจะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในการคาดการณ์เวลาที่ลูกค้าจะเลิกใช้บริการ

• โมเดลการเลิกใช้บริการแบบเรียลไทม์: โมเดลเหล่านี้จะสร้างการคาดการณ์ในทันทีโดยอิงจากการโต้ตอบของผู้ใช้แบบเรียลไทม์ ซึ่งจำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลที่แข็งแกร่ง และใช้ในสถานการณ์ที่ธุรกิจสามารถดำเนินการป้องกันการเลิกใช้บริการได้ในทันที

• โมเดลแบบไฮบริด: โมเดลเหล่านี้จะรวมองค์ประกอบจากโมเดลประเภทต่างๆ เข้าด้วยกันเพื่อดึงจุดแข็งมาใช้และลดจุดอ่อนให้น้อยลง ตัวอย่างเช่น โมเดลแบบไฮบริดอาจใช้การผสมผสานระหว่างโมเดลคาดการณ์สำหรับประเมินแนวโน้มที่จะเลิกใช้บริการ ร่วมกับการวิเคราะห์การอยู่รอดเพื่อดูเรื่องของช่วงเวลา

การเลือกประเภทโมเดลที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับบริบททางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง ลักษณะความสัมพันธ์ของลูกค้า ข้อมูลที่มี และผลลัพธ์ที่ต้องการของการสร้างโมเดล การทดลองใช้โมเดลหลายๆ แบบเพื่อพิจารณาว่าโมเดลใดให้ข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและดำเนินการได้จริงมากที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะเจาะจงถือเป็นการดำเนินการที่มีประโยชน์

วิธีสร้างโมเดลคาดการณ์การเลิกใช้งานของลูกค้าสำหรับธุรกิจของคุณ

การสร้างแบบจำลองการสูญเสียลูกค้าเป็นกระบวนการหลายขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ว่าคุณนิยามการเลิกใช้บริการของลูกค้าอย่างไร ข้อมูลของคุณแสดงอะไรให้คุณเห็นบ้าง และโมเดลใดที่เป็นประโยชน์ที่สุดสำหรับธุรกิจของคุณ ต่อไปนี้คือคําแนะนําโดยละเอียดเกี่ยวกับการสร้างโมเดลการเลิกใช้บริการซึ่งตรงกับความต้องการทางธุรกิจของคุณ

• คำจำกัดความของการเลิกใช้งาน: แต่ละธุรกิจจะมีคำจำกัดความของการเลิกใช้งานที่แตกต่างกันไป สำหรับบริการแบบสมัครใช้บริการ การเลิกใช้งานอาจหมายถึงลูกค้าที่ยกเลิกการสมัครใช้บริการ สำหรับแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ อาจหมายถึงลูกค้าที่ไม่ได้สั่งซื้อสินค้าในช่วงเวลาที่กำหนด

• การรวบรวมข้อมูล: รวบรวมข้อมูลย้อนหลังที่มีทั้งผู้ที่เลิกใช้งานและผู้ที่ไม่ได้เลิกใช้งาน ชุดข้อมูลของคุณควรประกอบด้วยฟีเจอร์ต่างๆ เช่น ข้อมูลประชากรของลูกค้า ประวัติการทำธุรกรรม ข้อมูลการใช้งานผลิตภัณฑ์ การโต้ตอบกับฝ่ายบริการลูกค้า และข้อมูลที่เกี่ยวข้องอื่นๆ ซึ่งอาจมีผลต่อการเลิกใช้งาน

• การเตรียมข้อมูล: ล้างข้อมูล (จัดการกับค่าที่หายไป ลบข้อมูลที่ซ้ำกัน เป็นต้น) และแปลงให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการสร้างโมเดล ซึ่งอาจครอบคลุมถึงการเข้ารหัสตัวแปรเชิงกลุ่ม การปรับค่าตัวเลขให้เป็นมาตรฐาน หรือการสร้างกรอบเวลาสำหรับฟีเจอร์การคาดการณ์

• การพัฒนาฟีเจอร์: พัฒนาฟีเจอร์ที่สามารถบันทึกพฤติกรรมและลักษณะของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยอาจรวมถึงการรวบรวมข้อมูลธุรกรรมให้เป็นเมทริกซ์ที่มีความหมาย การคำนวณความถี่ในการใช้งาน หรือการดึงแอตทริบิวต์เชิงลึกอื่นๆ จากข้อมูลดิบ

• การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA): ก่อนที่จะสร้างโมเดล ให้ดำเนินการ EDA เพื่อค้นหารูปแบบในข้อมูลของคุณ ดูความสัมพันธ์ระหว่างฟีเจอร์กับการเลิกใช้งาน ระบุค่าผิดปกติ และทำความเข้าใจการกระจายตัวของตัวแปรหลัก

• การเลือกอัลกอริทึม: เลือกอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อคาดการณ์การเลิกใช้งาน ตัวเลือกที่พบบ่อยได้แก่ Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting Machine และ Neural Network การเลือกโมเดลจะขึ้นอยู่กับขนาดของชุดข้อมูล ความสำคัญของฟีเจอร์ และความต้องการในการตีความ

• การฝึกและทดสอบ: แบ่งข้อมูลออกเป็นชุดข้อมูลสำหรับฝึกและสำหรับทดสอบเพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดล ชุดข้อมูลสำหรับฝึกจะใช้เพื่อฝึกโมเดล ในขณะที่ชุดข้อมูลสำหรับทดสอบจะใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพการคาดการณ์กับข้อมูลที่ยังไม่เคยพบมาก่อน

• Model validation: ใช้เมตริกต่างๆ เช่น accuracy, precision, recall, F1-score และ Area under the ROC curve (AUC-ROC) เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดล ให้ความสำคัญกับเมตริกที่มีผลต่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของคุณ เช่น หากต้นทุนของผลบวกลวงมีมูลค่าสูง คุณอาจต้องการเพิ่มค่า precision ให้ได้มากที่สุด

• การปรับแต่งโมเดล: ปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ ลองพิจารณาใช้เทคนิคต่างๆ เช่น Grid Search, Random Search หรือการเพิ่มประสิทธิภาพแบบเบย์ (Bayesian Optimization) เพื่อค้นหาชุดไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุด

• การวิเคราะห์ฟีเจอร์: ดูข้อมูลเกี่ยวกับฟีเจอร์ที่มีอิทธิพลต่อการคาดการณ์การเลิกใช้งานมากที่สุด เพื่อเป็นแนวทางสำหรับกลยุทธ์การรักษาลูกค้าของคุณ

• การปรับใช้: ปรับใช้โมเดลในสภาพแวดล้อมการทำงานจริงเพื่อให้คาดการณ์ได้อย่างต่อเนื่อง ซึ่งอาจรวมถึงการผสานการทำงานของโมเดลเข้ากับระบบธุรกิจของคุณ หรือการตั้งค่าขั้นตอนแบบกลุ่มเพื่อให้คะแนนลูกค้าเป็นระยะ

วิธีใช้การวิเคราะห์ตามการคาดการณ์เพื่อลดการเลิกใช้บริการของลูกค้า

ข้อมูลเชิงลึกที่ดําเนินการได้และกลยุทธ์ด้านการแทรกแซง

• ใช้การคาดการณ์ของโมเดลเพื่อพัฒนากลยุทธ์การรักษาลูกค้าที่ตรงเป้าหมาย ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาเสนอโปรโมชันที่เหมาะกับแต่ละบุคคล บริการลูกค้าเชิงรุก หรือมอบสิทธิประโยชน์อื่นๆ ให้กับลูกค้าที่คุณระบุว่ามีความเสี่ยงสูงที่จะเลิกใช้บริการ เพื่อรักษาลูกค้าเหล่านั้นไว้

• จัดกลุ่มลูกค้าที่มีความเสี่ยงสูงตามลักษณะเฉพาะของลูกค้า หรือเหตุผลที่อาจทำให้เลิกใช้บริการ และปรับเปลี่ยนวิธีการจัดการให้เหมาะสม

การติดตามตรวจสอบและวงจรความคิดเห็น

• ติดตามประสิทธิภาพของโมเดลอย่างต่อเนื่อง ปรับแต่งและฝึกฝนระบบของโมเดลใหม่ตามความจำเป็นเพื่อตอบสนองต่อรูปแบบที่เปลี่ยนแปลงไปในพฤติกรรมของลูกค้าหรือการดำเนินธุรกิจ

• สร้างกลไกการรับฟังความคิดเห็นเพื่อประเมินผลลัพธ์ของความพยายามในการรักษาลูกค้า และติดตามประสิทธิภาพของกลยุทธ์การรักษาลูกค้าอย่างสม่ำเสมอ รวมทั้งใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับปรุงโมเดลคาดการณ์และกลยุทธ์ในการจัดการให้ดียิ่งขึ้น

การทํางานร่วมกันและการผสานการทํางานในองค์กร

• แชร์สิ่งที่ได้เรียนรู้และคำแนะนำจากกระบวนการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ให้กับแผนกต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง เพื่อสร้างกลยุทธ์การรักษาลูกค้าที่สอดคล้องไปในทิศทางเดียวกัน

• นำข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมาผสานรวมเข้ากับกระบวนการตัดสินใจ เพื่อตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้าในเชิงรุก และลดการเลิกใช้บริการ

กรณีการใช้งานยอดนิยมสำหรับโมเดลคาดการณ์การเลิกใช้งาน

การคาดการณ์การเลิกใช้งานมีประโยชน์ในแทบทุกอุตสาหกรรมที่มีความสัมพันธ์กับลูกค้าประจำหรือลูกค้าที่กลับมาซื้อซ้ำ แต่จะมีประโยชน์อย่างยิ่งในภาคส่วนที่การหาลูกค้ามีต้นทุนสูงหรือรายรับขึ้นอยู่กับการมีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่อง

วิธีวัดประสิทธิภาพของโมเดลการเลิกใช้บริการของลูกค้า

การวัดประสิทธิผลของโมเดลคาดการณ์การเลิกใช้งานของลูกค้านั้นเป็นสิ่งสำคัญ เพื่อให้แน่ใจว่าคุณจะไม่ตัดสินใจทางธุรกิจโดยอิงจากการคาดการณ์ที่ผิดพลาด เมตริกต่อไปนี้จะช่วยให้คุณประเมินได้ว่าโมเดลการเลิกใช้งานของคุณมีประสิทธิภาพดีเพียงใด

• Accuracy: นี่คือเปอร์เซ็นต์ของการคาดการณ์ทั้งหมดที่โมเดลทำได้อย่างถูกต้อง แม้ว่า Accuracy จะเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี แต่ก็ไม่ได้ให้ภาพรวมที่สมบูรณ์เสมอไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากจำนวนผู้ที่เลิกใช้งานและผู้ที่ไม่ได้เลิกใช้งานนั้นไม่สมดุลกัน

• Precision: ในบรรดาลูกค้าที่โมเดลคาดการณ์ว่าจะเลิกใช้งาน มีลูกค้าที่เลิกใช้งานจริงกี่ราย การประเมินเมตริกนี้มีความสำคัญ เนื่องจากต้นทุนของผลบวกลวง (คาดการณ์ว่าจะเลิกใช้งานแต่ไม่ได้เกิดขึ้นจริง) อาจมีมูลค่าสูง

• Recall: จากลูกค้าทั้งหมดที่เลิกใช้งาน โมเดลระบุได้อย่างถูกต้องกี่ราย สิ่งนี้มีความสำคัญหากคุณต้องการตรวจจับกรณีที่มีการเลิกใช้งานจริงให้ได้มากที่สุด แม้ว่าจะต้องยอมรับผลบวกลวงที่เกิดขึ้นบ้างก็ตาม

• F1-score: เมตริกนี้จะรวม precision และ recall เข้าด้วยกันเป็นตัวเลขเดียวเพื่อมุมมองที่สมดุล

• Area under the ROC curve (AUC-ROC): เส้นโค้ง ROC จะพล็อตอัตราผลบวกจริงเทียบกับอัตราผลบวกลวงที่การตั้งค่าเกณฑ์จำกัดต่างๆ AUC จะวัดพื้นที่สองมิติทั้งหมดใต้เส้นโค้ง ROC ทั้งเส้น โมเดลที่มีการคาดการณ์สมบูรณ์แบบจะมีค่า AUC เท่ากับ 1.0 ในขณะที่โมเดลที่ทำการคาดเดาแบบสุ่มจะมีค่า AUC เท่ากับ 0.5

• Confusion Matrix: นี่คือตารางที่แสดงจำนวนผลบวกจริง ผลบวกลวง ผลลบจริง และผลลบลวง ซึ่งช่วยให้คุณเห็นประเภทของข้อผิดพลาดที่โมเดลของคุณกำลังสร้างขึ้น

• Lift: เมตริกนี้แสดงให้เห็นว่าโมเดลมีความสามารถในการคาดการณ์การเลิกใช้งานได้ดีกว่าการเดาแบบสุ่มมากเพียงใด ค่า Lift ที่มากกว่า 1 บ่งบอกว่าโมเดลนั้นดีกว่าการเดาแบบสุ่ม

• ผลกระทบทางธุรกิจ: การทดสอบประสิทธิภาพของโมเดลที่แท้จริงคือผลกระทบที่มีต่อเมตริกทางธุรกิจ คุณสามารถลดอัตราการเลิกใช้งานได้ด้วยการดำเนินการตามการคาดการณ์ของโมเดลหรือไม่ กลยุทธ์การรักษาลูกค้าที่ได้รับข้อมูลอ้างอิงจากข้อมูลเชิงลึกของโมเดลนั้นนำไปสู่มูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า (LTV) ที่เพิ่มขึ้น หรือช่วยปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้าหรือไม่ หากต้องการประเมินผลกระทบทางธุรกิจ คุณสามารถทำการทดลองแบบควบคุม (เช่น การทดสอบ A/B) เพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์ระหว่างกรณีที่มีและไม่มีการแทรกแซงตามที่โมเดลการเลิกใช้งานแนะนำ การสังเกตการเปลี่ยนแปลงของอัตราการเลิกใช้งาน คะแนนความพึงพอใจของลูกค้า และความสามารถในการทำกำไรเมื่อเวลาผ่านไปจะช่วยยืนยันมูลค่าที่แท้จริงของโมเดลได้

Stripe Billing ช่วยเหลือคุณได้อย่างไร

Stripe Billing ช่วยให้คุณเรียกเก็บเงินและจัดการลูกค้าได้ในทุกแบบที่ต้องการ ตั้งแต่การเรียกเก็บเงินแบบตามรอบไปจนถึงการเรียกเก็บเงินตามการใช้งาน และสัญญาการเจรจาการขาย คุณสามารถเรียกเก็บและรักษารายรับได้มากขึ้น ใช้วิธีอัตโนมัติกับขั้นตอนการจัดการรายรับ ตลอดจนรับการชำระเงินได้ทั่วโลก

Stripe Billing ช่วยคุณทำสิ่งต่อไปนี้ได้

• เสนอการกำหนดราคาที่ยืดหยุ่น: เปิดตัวอย่างรวดเร็วด้วยโมเดลการกำหนดราคาตามการใช้งานและแบบผสมในตัว รวมถึงค่าธรรมเนียมคงที่บวกส่วนเกิน เครดิต และอีกมากมาย นอกจากนี้ยังมีระบบรองรับคูปอง การทดลองใช้ฟรี การคิดตามสัดส่วน และส่วนเสริมในตัว
  
• ทดลองและพัฒนาค่าบริการไปเรื่อยๆ: ตอบสนองต่อความต้องการของผู้ใช้ได้เร็วขึ้นด้วยเครื่องมือที่ไม่ต้องเขียนโค้ดเพื่อปรับอัตราตามการใช้งาน จัดการค่าบริการตามกลุ่มประชากร และให้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจด้านค่าบริการด้วยการวิเคราะห์การใช้งานและการใช้จ่ายอย่างละเอียด
  
• ปรับค่าบริการให้เข้ากับคุณค่าที่ลูกค้าได้รับ: วัดและเรียกเก็บค่าบริการตามมิติการใช้งานที่ให้ผลกระทบมากที่สุด และกำหนดค่าบริการให้สอดคล้องกับคุณค่าที่ลูกค้าได้รับโดยตรง
  
• เพิ่มรายรับและลดการเลิกใช้บริการ: ปรับปรุงการหักยอดรายรับและลดการเลิกใช้บริการโดยไม่ตั้งใจด้วย Smart Retries ที่ขับเคลื่อนด้วย AI และระบบอัตโนมัติสำหรับเวิร์กโฟลว์การกู้คืน เครื่องมือกู้คืนของ Stripe ช่วยให้ผู้ใช้กู้คืนรายรับได้กว่า 6.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2024.
  
• เพิ่มประสิทธิภาพ: ใช้โซลูชันด้านภาษี การรายงานรายรับ และข้อมูลของ Stripe เพิ่มเติม เพื่อรวมระบบรายรับหลายระบบให้เป็นหนึ่งเดียว พร้อมผสานการทำงานกับซอฟต์แวร์ภายนอกได้อย่างง่ายดาย
  

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Stripe Billing หรือเริ่มใช้งานเลยวันนี้

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการสร้างโมเดลคาดการณ์การเลิกใช้งานของลูกค้า