อัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้า หรือที่เรียกอีกอย่างว่าอัตราการสูญเสียลูกค้า หมายถึงเปอร์เซ็นต์ของลูกค้าที่เลิกทำธุรกิจกับบริษัทในช่วงระยะเวลาที่กำหนด อัตราการเลิกใช้บริการเป็นเมตริกสำคัญที่ส่งผลโดยตรงต่อรายได้และผลกำไร ธุรกิจต่างๆ ติดตามอัตราการเลิกใช้บริการเพื่อประเมินความพยายามรักษาลูกค้าและประสิทธิภาพในการรักษาความสัมพันธ์กับลูกค้า อัตราการเลิกใช้บริการที่สูงอาจบ่งบอกว่าลูกค้าไม่พอใจในผลิตภัณฑ์หรือบริการ ในขณะที่อัตราการเลิกใช้บริการที่ต่ำอาจบ่งบอกถึงความภักดีและความพึงพอใจของลูกค้า อัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้าโดยเฉลี่ยจะแตกต่างกันไปตามอุตสาหกรรม ในปี 2022 อัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้าเฉลี่ยอยู่ที่ 13% สำหรับธุรกิจให้บริการระบบซอฟต์แวร์ (SaaS)

หากต้องการทำความเข้าใจอัตราการเลิกใช้บริการของธุรกิจ คุณต้องทราบว่าคุณรักษาหรือสูญเสียลูกค้าไปกี่รายในช่วงเวลาที่กำหนด และเหตุใดคุณจึงสูญเสียลูกค้าเหล่านั้นไป โมเดลอัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้าสามารถช่วยให้คุณสร้างกลยุทธ์การรักษาลูกค้าแบบองค์รวมที่แก้ไขปัญหาเบื้องหลังอัตราการเลิกใช้บริการของคุณได้ ด้านล่างเราจะอธิบายสิ่งที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับโมเดลการเลิกใช้บริการประเภทต่างๆ วิธีเลือกและสร้างโมเดลที่เหมาะกับธุรกิจของคุณ รวมถึงสิ่งที่คุณต้องทํากับข้อมูลที่ได้รับจากโมเดลดังกล่าว

บทความนี้ให้ข้อมูลอะไรบ้าง

• วิธีคํานวณอัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้า
  
• ทําไมอัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้าจึงสําคัญมาก
  
• ตัวทำนายที่สำคัญสำหรับอัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้า
  
• ประเภทโมเดลการเลิกใช้บริการของลูกค้า
  
• วิธีสร้างโมเดลการเลิกใช้บริการของลูกค้า
  
• วิธีใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อลดการเลิกใช้บริการของลูกค้า
  
• วิธีการวัดประสิทธิภาพของโมเดลการเลิกใช้บริการของลูกค้า
  
• แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการลดอัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้า
  

วิธีคํานวณอัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้า

หากต้องการคำนวณอัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้า ให้หารจำนวนลูกค้าที่สูญเสียไปในช่วงระยะเวลาที่กำหนดด้วยจำนวนลูกค้าทั้งหมดในช่วงเริ่มต้นของระยะเวลาดังกล่าว นี่คือสูตรพื้นฐานสําหรับการคํานวณอัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้า

(จํานวนลูกค้าที่สูญเสียไประหว่างรอบการชําระเงิน / จํานวนลูกค้าทั้งหมดเมื่อเริ่มรอบการชําระเงิน) × 100 = อัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้า

เมื่อต้องการใช้สูตรนี้ ให้ทําตามขั้นตอนต่อไปนี้

• กําหนดช่วงเวลาที่คุณต้องการคํานวณอัตราการเลิกใช้บริการ (เช่น หนึ่งเดือน หนึ่งไตรมาส หนึ่งปี)

• ระบุจํานวนลูกค้าทั้งหมดที่คุณมีเมื่อเริ่มรอบการชําระเงินนี้

• นับจํานวนลูกค้าที่เลิกใช้บริการของคุณในช่วงเวลานี้

• หารจํานวนลูกค้าที่สูญเสียไปด้วยจํานวนลูกค้าทั้งหมดเมื่อเริ่มรอบการชําระเงิน

• คูณผลลัพธ์ด้วย 100 เพื่อแปลงเป็นเปอร์เซ็นต์

เปอร์เซ็นต์นี้แสดงอัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้า ซึ่งก็คืออัตราที่ลูกค้าเลิกมีความสัมพันธ์กับบริษัทภายในกรอบเวลาที่กําหนด

ทําไมอัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้าจึงสําคัญมาก

อัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้าอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อรายได้ กำไร และชื่อเสียงของธุรกิจ อัตราการเลิกใช้บริการจะส่งผลต่อการดําเนินธุรกิจอย่างไร

• ต้นทุนการได้ลูกค้าใหม่: โดยทั่วไปแล้วการหาลูกค้าใหม่จะมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าการรักษาลูกค้าปัจจุบัน เมื่อลูกค้าเลิกใช้บริการ ธุรกิจจะต้องลงทุนกับความพยายามด้านการตลาดและการขายมากขึ้นเพื่อหาลูกค้าใหม่ ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูง

• รายรับที่สูญเสียไป: การสูญเสียลูกค้าทําให้เกิดการสูญเสียรายได้ ซึ่งส่งผลกระทบโดยตรงต่อสถานภาพทางการเงินของธุรกิจ

• ลูกค้าในระยะยาวน้อยลง: ลูกค้าระยะยาวมีแนวโน้มที่จะซื้อมากขึ้นตามกาลเวลา ดังนั้นการให้บริการจึงมีค่าใช้จ่ายน้อยลง และอาจซื้อผลิตภัณฑ์หรือบริการที่มีส่วนต่างกําไรสูงกว่าด้วย อัตราการเลิกใช้บริการที่สูงขึ้นหมายถึงลูกค้าในระยะยาวน้อยลงและอาจทําให้ความสามารถในการสร้างผลกําไรลดลง

• ชื่อเสียงของแบรนด์: อัตราการเลิกใช้บริการสูงอาจเป็นสัญญาณถึงความไม่พอใจของลูกค้า ซึ่งอาจเป็นอันตรายต่อชื่อเสียงของบริษัท ลูกค้าที่พึงพอใจจะมีแนวโน้มที่จะแนะนำผู้อื่นให้มาอุดหนุนธุรกิจ ในขณะที่ลูกค้าที่ไม่พอใจอาจแบ่งปันประสบการณ์เชิงลบของตนเอง ซึ่งจะส่งผลให้ผู้ที่มีโอกาสเป็นลูกค้าหมดความสนใจที่จะใช้บริการ

• การเติบโตในระยะยาว: การเติบโตอย่างยั่งยืนต้องอาศัยฐานลูกค้าที่มั่นคง อัตราการเลิกใช้บริการที่สุดอาจทำลายกลยุทธ์การเติบโตในระยะยาว ทำให้ธุรกิจขยายหรือลงทุนในโอกาสใหม่ๆ ได้ยาก

ตัวทำนายที่สำคัญสำหรับอัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้า

ตัวทำนายการเลิกใช้บริการของลูกค้าที่ตรงไปตรงมาที่สุดอย่างหนึ่งก็คือระดับความพึงพอใจของลูกค้าต่อผลิตภัณฑ์หรือบริการ ธุรกิจสามารถวัดผลสิ่งนี้ผ่านแบบสํารวจ คะแนนความพึงพอใจของลูกค้า (NPS) และกลไกการแสดงความคิดเห็น คะแนนความพึงพอใจที่ต่ำอย่างต่อเนื่องหรือข้อเสนอแนะเชิงลบอาจเป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญว่าอาจจะมีการเลิกใช้บริการ

ปัจจัยอื่นๆ ที่อาจส่งผลต่อการตัดสินใจของลูกค้าในการเลิกใช้บริการมีดังนี้

• การโต้ตอบกับฝ่ายสนับสนุนลูกค้า: ในขณะที่ลูกค้าที่มีส่วนร่วมบางรายอาจติดต่อฝ่ายสนับสนุนเพื่อเพิ่มมูลค่าสูงสุด คำขอการสนับสนุนยังสามารถบ่งชี้ถึงปัญหาหรือความไม่พอใจได้อีกด้วย การวิเคราะห์ลักษณะและผลลัพธ์ของการโต้ตอบเหล่านี้สามารถคาดการณ์การเลิกใช้บริการได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากปัญหายังไม่ได้รับการแก้ไขอย่างเหมาะสม

• การใช้งานผลิตภัณฑ์หรือบริการ: การติดตามว่าลูกค้าใช้ผลิตภัณฑ์หรือบริการอย่างไรและบ่อยเพียงใดสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับระดับการมีส่วนร่วมของลูกค้าแก่ธุรกิจได้ การใช้งานที่ต่ำหรือลดลงอาจเป็นสัญญาณว่าลูกค้ากำลังสูญเสียความสนใจหรือไม่ได้รับคุณค่า ซึ่งอาจนำไปสู่การเลิกใช้บริการได้

• ปัญหาการเรียกเก็บเงินและการชําระเงิน: ปัญหาการเรียกเก็บเงินที่เกิดขึ้นบ่อยครั้งหรือปัญหาการชำระเงินอาจทำให้ลูกค้าหงุดหงิดและเลิกใช้บริการ การติดตามเหตุการณ์เหล่านี้และการแก้ไขปัญหาสามารถเผยให้เห็นสัญญาณเตือนล่วงหน้าว่าลูกค้ามีความเสี่ยงที่จะเลิกใช้บริการ

• การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมการซื้อ: การเปลี่ยนแปลงกะทันหันในรูปแบบการซื้อตามปกติของลูกค้า เช่น การลดขนาดคำสั่งซื้อหรือความถี่ของคำสั่งซื้อ อาจเป็นสัญญาณของความไม่พอใจหรือความต้องการที่เปลี่ยนไป ซึ่งอาจนำไปสู่การเลิกใช้บริการได้

• ความคิดเห็นและข้อร้องเรียนของลูกค้า: ข้อเสนอแนะหรือข้อร้องเรียนโดยตรงเป็นตัวบ่งชี้ที่สำคัญของการเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดขึ้น ลูกค้าที่สละเวลาแสดงความไม่พอใจหรือข้อกังวลอาจพิจารณาการเลิกใช้บริการหากปัญหาของพวกเขาไม่ได้รับการแก้ไข

• การมีส่วนร่วมกับการสื่อสารด้านการตลาด: การลดลงของการมีส่วนร่วมของลูกค้ากับอีเมล จดหมายข่าว โปรโมชัน หรือการสื่อสารทางการตลาดอื่นๆ อาจบ่งชี้ถึงความสนใจที่ลดลงหรือความเกี่ยวข้อง ซึ่งอาจนำไปสู่การเลิกใช้บริการ

• ปัจจัยการด้านตลาดและการแข่งขัน: การเปลี่ยนแปลงในตลาดและการดําเนินงานของคู่แข่งอาจส่งผลต่อการเลิกใช้บริการ ตัวอย่างเช่น หากคู่แข่งออกผลิตภัณฑ์ใหม่หรือเสนอบริการที่คล้ายคลึงกันในราคาที่ต่ำกว่า อาจส่งผลให้การเลิกใช้บริการเพิ่มขึ้น

• การต่ออายุสัญญาและการสมัครใช้บริการ: สําหรับธุรกิจที่มีโมเดลแบบชำระเงินตามรอบบิลหรือตามสัญญา ระยะเวลาต่ออายุที่ใกล้ครบกําหนดคือเวลาสําคัญในการประเมินความเสี่ยงการเลิกใช้บริการ เมื่อลูกค้าประเมินว่าจะต่ออายุหรือไม่ ก็มีโอกาสที่จะเลิกใช้บริการ

• ปัจจัยทางประชากรศาสตร์และจิตวิทยา: บางครั้ง การเปลี่ยนแปลงในโปรไฟล์ประชากรของลูกค้าหรือการเปลี่ยนแปลงในค่านิยมและความชอบของพวกเขาจะสามารถทำนายการเปลี่ยนแปลงได้ ตัวอย่างเช่น การเปลี่ยนแปลงสถานะทางการเงิน การย้ายถิ่นฐาน หรือวิถีชีวิต อาจส่งผลต่อการตัดสินใจที่จะใช้ผลิตภัณฑ์หรือบริการนั้นๆ ต่อไป

ประเภทโมเดลการเลิกใช้บริการของลูกค้า

แบบจำลองการเลิกใช้บริการของลูกค้าจะถูกแบ่งประเภทตามปัจจัยหลายประการ เช่น ประเภทของอัลกอริทึม การจัดการเวลา และระดับรายละเอียดการคาดการณ์ ต่อไปนี้เป็นคําอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับประเภทโมเดลการเลิกใช้บริการของลูกค้า

• โมเดลการเลิกใช้บริการแบบคาดการณ์: โมเดลเหล่านี้นำข้อมูลในอดีตมาคาดการณ์โอกาสที่ลูกค้าจะเลิกใช้บริการในอนาคต โดยมักใช้อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงในการระบุรูปแบบและตัวทํานายการเลิกใช้บริการ ดังที่ระบุไว้ด้านล่าง

• การถดถอยโลจิสติก: นี่คือแบบจำลองทางสถิติที่ประมาณความน่าจะเป็นของผลลัพธ์แบบไบนารี (เช่น ยกเลิกบริการ/ไม่ยกเลิกบริการ) โดยอ้างอิงจากตัวแปรอิสระหนึ่งตัวหรือมากกว่า วิธ๊นี้ใช้กันอย่างแพร่หลายเพราะความเรียบง่ายและความสามารถในการตีความ

• แผนภูมิการตัดสินใจ: โมเดลเหล่านี้ใช้กราฟที่มีรูปร่างคล้ายต้นไม้เกี่ยวกับการตัดสินใจและผลที่อาจเกิดขึ้น เป็นวิธีที่ง่ายต่อการตีความแต่ก็มีแนวโน้มที่จะตรงกับชุดข้อมูลการฝึกมากเกินไป

• การเทรนโมเดลที่เหมือนกันหลายๆ ครั้ง (Random Forest): วิธีการที่ใช้ต้นไม้ตัดสินใจหลายต้นเพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการทำนายและการควบคุมไม่ให้ตรงกับชุดข้อมูลการฝึกมากเกินไป วิธีนี้ครอบคลุมมากกว่าต้นไม้ตัดสินใจต้นเดียวและมักให้ความแม่นยำสูง

• โมเดล Gradient Boosting Machine (GBM): GBM เป็นเทคนิคการสร้างต้นไม้แบบเป็นกลุ่ม โดยต้นไม้ใหม่แต่ละต้นจะแก้ไขข้อผิดพลาดที่เกิดจากต้นไม้ที่ได้รับการฝึกฝนมาก่อนหน้านี้ GBM เช่น XGBoost และ LightGBM มีประสิทธิภาพสูงสําหรับการคาดเดาการเลิกใช้บริการแต่อาจปรับแต่งได้ยาก

• โครงข่ายประสาทเทียม: โครงข่ายประสาทเทียมคือโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่สามารถตรวจหาความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้นที่ซับซ้อนผ่านชั้นของโหนดหรือ "เซลล์ประสาท" วิธีนี้อาจมีประสิทธิผลอย่างมาก โดยเฉพาะกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ตีความได้ยากกว่าโมเดลที่ง่ายกว่า

• โมเดลการเลิกใช้บริการเชิงพรรณนา: โมเดลเหล่านี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมการเลิกใช้บริการ แต่ไม่ได้ทำนายอัตราในอนาคต วิธีนี้ช่วยระบุแนวโน้ม รูปแบบ และเหตุผลเบื้องหลังการเปลี่ยนแปลง โดยมักใช้เทคนิคการจัดกลุ่มหรือการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก

• โมเดลการเลิกใช้บริการแบบอนุกรมเวลา: โมเดลเหล่านี้ดูว่าอัตราการเลิกใช้บริการเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งอาจมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่มีรูปแบบตามฤดูกาลที่ชัดเจนหรือธุรกิจที่พยายามวัดผลกระทบของเหตุการณ์เฉพาะในแต่ละช่วงเวลา

• โมเดลแบบแบ่งกลุ่มประชากรตามรุ่น: โมเดลเหล่านี้วิเคราะห์อัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้าในกลุ่มประชากรต่างๆ กลุ่มอาจได้รับการกำหนดตามวันที่ลูกค้าสมัคร ผลิตภัณฑ์ที่ซื้อครั้งแรก หรือเหตุการณ์สำคัญอื่นๆ วิธีนี้ช่วยระบุว่ากลุ่มประชากรตามรุ่นบางกลุ่มมีแนวโน้มที่จะเลิกใช้บริการมากกว่ากลุ่มอื่นๆ หรือไม่

• โมเดลวิเคราะห์การอยู่รอด: โมเดลเหล่านี้เรียกอีกอย่างว่าโมเดลระยะเวลาในการดำเนินเหตุการณ์ โดยจะวัดเวลาที่เหตุการณ์ (การเลิกใช้บริการ) เกิดขึ้น ซึ่งจะมีประโยชน์อย่างยิ่งในการคาดคะเนว่าลูกค้าจะเลิกใช้บริการเมื่อใด

• โมเดลการเลิกใช้บริการแบบเรียลไทม์: โมเดลเหล่านี้จะสร้างการคาดการณ์ทันทีตามการโต้ตอบของผู้ใช้แบบเรียลไทม์ โดยจะต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลที่แข็งแกร่งและใช้ในสถานการณ์ที่ธุรกิจสามารถดําเนินได้การทันทีเพื่อป้องกันการเลิกใช้บริการ

• โมเดลไฮบริด: โมเดลเหล่านี้รวมองค์ประกอบจากโมเดลประเภทต่างๆ เพื่อใช้ประโยชน์จากข้อดีและกลบข้อด้อย ตัวอย่างเช่น โมเดลไฮบริดอาจใช้การผสมผสานของโมเดลเชิงทำนายสำหรับโอกาสในการเลิกใช้บริการและการวิเคราะห์การอยู่รอดเพื่อกำหนดเวลา

การเลือกประเภทโมเดลที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับบริบททางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง ลักษณะความสัมพันธ์ของลูกค้า ข้อมูลที่มี และผลลัพธ์ที่ต้องการของการสร้างโมเดล การทดลองใช้โมเดลหลายๆ แบบเพื่อพิจารณาว่าโมเดลใดให้ข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและดำเนินการได้จริงมากที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะเจาะจงถือเป็นการดำเนินการที่มีประโยชน์

วิธีสร้างโมเดลการเลิกใช้บริการของลูกค้า

การสร้างแบบจำลองการสูญเสียลูกค้าเป็นกระบวนการหลายขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ว่าคุณนิยามการเลิกใช้บริการของลูกค้าอย่างไร ข้อมูลของคุณแสดงอะไรให้คุณเห็นบ้าง และโมเดลใดที่เป็นประโยชน์ที่สุดสำหรับธุรกิจของคุณ ต่อไปนี้คือคําแนะนําโดยละเอียดเกี่ยวกับการสร้างโมเดลการเลิกใช้บริการซึ่งตรงกับความต้องการทางธุรกิจของคุณ

• คําจํากัดความของการเลิกใช้บริการ: ธุรกิจต่างๆ มีคําจํากัดความของการเลิกใช้บริการที่แตกต่างกัน สําหรับบริการแบบชำระเงินตามรอบบิล การเลิกใช้บริการอาจเป็นการที่ลูกค้าที่ยกเลิกการสมัครใช้บริการ สําหรับแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ อาจเป็นการที่ลูกค้าไม่ได้ซื้อสินค้าภายในระยะเวลาที่กําหนด

• การรวบรวมข้อมูล: รวบรวมข้อมูลในอดีตซึ่งรวมทั้งข้อมูลของผู้ที่เลิกใช้บริการและไม่ได้เลิกใช้บริการ ชุดข้อมูลของคุณควรมีคุณสมบัติหลายอย่าง เช่น ข้อมูลประชากรของลูกค้า ประวัติธุรกรรม ข้อมูลการใช้งานผลิตภัณฑ์ การโต้ตอบกับลูกค้า และข้อมูลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องซึ่งอาจส่งผลต่อการเลิกใช้บริการ

• การจัดเตรียมข้อมูล: จัดระเบียบข้อมูล (จัดการค่าที่ขาดหายไป ลบรายการซ้ํา ฯลฯ) แล้วแปลงเป็นรูปแบบที่เหมาะสมสําหรับการสร้างโมเดล ซึ่งอาจรวมถึงการเข้ารหัสตัวแปรเชิงหมวดหมู่ การทำให้ค่าตัวเลขปกติ หรือการสร้างกรอบเวลาสำหรับฟีเจอร์เชิงทำนาย

• การพัฒนาคุณสมบัติ: พัฒนาคุณสมบัติที่ตรวจสอบจับพฤติกรรมและลักษณะเฉพาะของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งอาจประกอบด้วยการรวบรวมข้อมูลธุรกรรมให้เป็นเมตริกที่มีความหมาย การคำนวณความถี่การใช้งาน หรือการอนุมานคุณลักษณะเชิงลึกอื่นๆ จากข้อมูลดิบ

• การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสํารวจ (EDA): ก่อนสร้างโมเดลของคุณ ให้ดําเนินการ EDA เพื่อค้นหารูปแบบในข้อมูลของคุณ ค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างคุณสมบัติและการเปลี่ยนแปลง ระบุค่าที่ผิดปกติ และทำความเข้าใจการกระจายของตัวแปรสำคัญ

• การเลือกอัลกอริทึม: เลือกอัลกอริทึมของแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อคาดการณ์การเลิกใช้บริการ การถดถอยแบบโลจิสติก ต้นไม้ตัดสินใจ, การเทรนโมเดลที่เหมือนกันหลายๆ ครั้ง, Gradient Boosting Machine และเครือข่ายประสาทเป็นตัวเลือกที่พบได้บ่อย ตัวเลือกของโมเดลขึ้นอยู่กับขนาดของชุดข้อมูล ความสําคัญของคุณสมบัติ และความจําเป็นในการแปลความหมาย

• การฝึกฝนและการทดสอบ: แบ่งข้อมูลของคุณออกเป็นชุดการฝึกฝนและการทดสอบเพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดล ชุดการฝึกฝนใช้สําหรับการฝึกฝนโมเดลในขณะที่ชุดทดสอบจะใช้เพื่อประเมินพลังการทำนายข้อมูลที่มองไม่เห็น

• การตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล: ใช้เมตริกต่างๆ เช่น ความถูกต้อง ความแม่นยำ การทบทวน คะแนน F1 และพื้นที่ใต้เส้นโค้ง ROC (AUC-ROC) เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดล มุ่งเน้นไปที่เมตริกที่มีผลกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของคุณ ตัวอย่างเช่น หากต้นทุนของผลบวกปลอมสูง คุณอาจต้องการเพิ่มความแม่นยำให้สูงสุด

• การปรับโมเดล: ปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน พิจารณาใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การค้นหาแบบกริด การค้นหาแบบสุ่ม หรือ การเพิ่มประสิทธิภาพแบบเบย์เซียน เพื่อค้นหาชุดไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุด

• การวิเคราะห์คุณสมบัติ: ดูว่าคุณสมบัติใดบ้างที่มีอิทธิพลมากที่สุดในการทํานายการเลิกใช้บริการเพื่อแนะนํากลยุทธ์การรักษาลูกค้า

• การใช้งาน: นําโมเดลไปใช้ในสภาพแวดล้อมที่ใช้งานจริง เพื่อทำการคาดการณ์อย่างต่อเนื่อง ซึ่งอาจจะเกี่ยวข้องกับการเชื่อมต่อโมเดลนี้เข้ากับระบบธุรกิจของคุณ หรือการตั้งค่ากระบวนการเป็นกลุ่มเพื่อให้คะแนนลูกค้าเป็นระยะๆ

วิธีใช้การวิเคราะห์ตามการคาดการณ์เพื่อลดการเลิกใช้บริการของลูกค้า

ข้อมูลเชิงลึกที่ดําเนินการได้และกลยุทธ์ด้านการแทรกแซง

• ใช้การคาดการณ์ของโมเดลเพื่อพัฒนากลยุทธ์การรักษาลูกค้าแบบกําหนดเป้าหมาย ตัวอย่างเช่น พิจารณาเสนอลูกค้าที่คุณระบุว่ามีความเสี่ยงสูงให้ได้รับโปรโมชันส่วนบุคคลเพื่อป้องกันการยกเลิกบริการ การบริการลูกค้าเชิงรุก หรือสิ่งจูงใจอื่นๆ เพื่อรักษาลูกค้าไว้

• จัดกลุ่มลูกค้าที่มีความเสี่ยงสูงตามลักษณะหรือเหตุผลของการเลิกใช้บริการที่เหมาะสมให้สอดคล้องกัน

การติดตามตรวจสอบและวงจรความคิดเห็น

• ตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลอย่างต่อเนื่อง ปรับเปลี่ยนและฝึกฝนโมเดลใหม่ตามความจำเป็นเพื่อตอบสนองต่อรูปแบบที่เปลี่ยนแปลงไปในพฤติกรรมของลูกค้าหรือการดำเนินธุรกิจ

• สร้างกลไกการป้อนกลับเพื่อบันทึกผลลัพธ์ของความพยายามในการรักษา และติดตามประสิทธิผลของกลยุทธ์การรักษาของคุณเป็นประจำ ใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับปรุงโมเดลแบบคาดการณ์และกลยุทธ์การแทรกแซงให้ดียิ่งขึ้น

การทํางานร่วมกันและการผสานการทํางานในองค์กร

• แบ่งปันสิ่งที่เรียนรู้และคำแนะนำจากกระบวนการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ระหว่างแผนกต่างๆ ที่เกี่ยวข้องเพื่อสร้างกลยุทธ์การรักษาพนักงานที่สอดประสานกัน

• บูรณาการข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลลงในกระบวนการตัดสินใจเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าโดยตรงและลดอัตราการเลิกใช้บริการ

วิธีวัดประสิทธิภาพของโมเดลการเลิกใช้บริการของลูกค้า

คุณควรวัดประสิทธิภาพโมเดลการเลิกใช้บริการของลูกค้าเพื่อให้มั่นใจว่าจะไม่ทําการตัดสินใจทางธุรกิจโดยอิงตามการคาดการณ์ที่ผิดพลาด เมตริกต่อไปนี้จะประเมินได้ว่าโมเดลการเลิกใช้บริการของคุณมีประสิทธิภาพมากเพียงใด

• ความถูกต้องแม่นยำ นี่คือเปอร์เซ็นต์ของผลทำนายทั้งหมดที่โมเดลทำได้ถูกต้อง แม้ความถูกต้องจะเป็นจุดเริ่มต้น แต่ไม่ได้ให้ภาพที่สมบูรณ์เสมอไป โดยเฉพาะในกรณีที่ผู้เลิกใช้บริการและผู้ไม่ได้เลิกใช้บริการมีความไม่สมดุลกัน

• ความแม่นยํา: ในจำนวนลูกค้าที่โมเดลคาดการณ์ว่าจะเลิกใช้บริการ มีกี่รายที่เลิกใช้บริการจริง การประเมินเมตริกนี้มีความสำคัญ เนื่องจากต้นทุนของผลบวกปลอม (การคาดการณ์การเลิกใช้บริการของลูกค้าที่ไม่ได้เกิดขึ้น) อาจสูง

• การทบทวน: จากลูกค้าทั้งหมดที่เลิกใช้บริการ มีกี่คนที่โมเดลระบุได้ถูกต้อง สิ่งนี้มีความสำคัญหากคุณต้องการบันทึกข้อมูลกรณีที่เกิดการเลิกใช้บริการจริงให้ได้มากที่สุด แม้ว่าจะหมายถึงการยอมให้มีผลลัพธ์บวกลวงอยู่บ้างก็ตาม

• คะแนน F1: เมตริกนี้รวมความแม่นยำและการทบทวนเข้าเป็นตัวเลขเดียวเพื่อมุมมองที่สมดุล

• พื้นที่ใต้เส้นโค้ง ROC (AUC-ROC): เส้นโค้ง ROC จะแสดงอัตราผลบวกที่แท้จริงเทียบกับอัตราผลบวกลวงตามเกณฑ์ต่างๆ AUC วัดพื้นที่สองมิติทั้งหมดภายใต้เส้นโค้ง ROC ทั้งหมด โมเดลที่มีการคาดการณ์ที่สมบูรณ์แบบมี AUC ที่ 1.0 ในขณะที่โมเดลที่เดาสุ่มจะมี AUC อยู่ที่ 0.5

• เมทริกซ์ความสับสน: นี่คือตารางที่แสดงจำนวนผลบวกจริง ผลบวกลวง ผลลบจริง และผลลบลวง โดยจะช่วยให้คุณเห็นประเภทของข้อผิดพลาดที่โมเดลของคุณกําลังทํา

• การยกขึ้น: เมตริกนี้แสดงให้เห็นว่าโมเดลนี้ดีกว่าในแง่ของการคาดการณ์อัตราการเปลี่ยนแปลงเมื่อเปรียบเทียบกับการคาดเดาแบบสุ่มมากเพียงใด การยกขึ้นที่มากกว่า 1 บ่งชี้ว่าโมเดลดีกว่าการเดาแบบสุ่ม

• ผลกระทบทางธุรกิจ: การทดสอบประสิทธิภาพของโมเดลอย่างแท้จริงคือการวัดผลกระทบต่อเมตริกธุรกิจ คุณสามารถลดอัตราการเลิกใช้บริการโดยทําตามการคาดการณ์ของโมเดลได้สำเร็จหรือไม่ กลยุทธ์การรักษาลูกค้าได้รับข้อมูลจากข้อมูลเชิงลึกของโมเดลที่นำไปสู่การเพิ่มขึ้นของมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า (LTV) หรือความพึงพอใจของลูกค้าที่เพิ่มขึ้นหรือไม่ หากต้องการประเมินผลกระทบต่อธุรกิจ คุณสามารถทำการทดลองที่มีการควบคุม (เช่น การทดสอบ A/B) เพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่มีและไม่มีการแทรกแซงตามที่แนะนำโดยโมเดลการเลิกใช้บริการของลูกค้า การสังเกตการเปลี่ยนแปลงอัตราการเลิกใช้บริการ คะแนนความพึงพอใจของลูกค้า และความสามารถในการทํากําไรเมื่อเวลาผ่านไปจะช่วยยืนยันคุณค่าที่แท้จริงของโมเดลได้

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อลดการเลิกใช้บริการของลูกค้า

• การแบ่งกลุ่มตามพฤติกรรมที่คาดการณ์: ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าในอนาคตโดยอิงตามการโต้ตอบที่ผ่านมา รูปแบบการซื้อ และข้อมูลการมีส่วนร่วม วิธีนี้ทำให้คุณสามารถคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าและเข้าไปแทรกแซงก่อนที่จะยกเลิกการใช้บริการ ซึ่งจะทำให้สามารถดำเนินกลยุทธ์การรักษาลูกค้าได้ตรงเป้าหมายและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

• เทคนิคการปรับแต่งขั้นสูง: ใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงและ AI เพื่อสร้างประสบการณ์ส่วนบุคคลที่ทำให้ลูกค้าแต่ละรายรู้สึกมีคุณค่าและเข้าอกเข้าใจ โดยอาจเป็นการสร้างเนื้อหาแบบไดนามิกในการสื่อสาร และประสบการณ์ของผู้ใช้ที่ปรับแต่งตามแต่ละรายบนแพลตฟอร์มดิจิทัล

• การปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า: จับคู่และวิเคราะห์เส้นทางของลูกค้าทั้งหมดเพื่อระบุจุดสัมผัสหลักและจุดที่อาจมีปัญหา ซึ่งจะช่วยให้คุณปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ให้ง่ายขึ้น ขจัดอุปสรรค และดำเนินการให้แน่ใจว่าการโต้ตอบทุกรายการจะเพิ่มคุณค่าและเพิ่มความพึงพอใจ

• การแทรกแซงการเลิกใช้บริการเชิงรุก: ใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เพื่อระบุลูกค้าที่มีความเสี่ยงที่จะเลิกใช้บริการและเริ่มต้นกลยุทธ์การมีส่วนร่วมในเชิงรุก ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อเสนอส่วนบุคคลอัตโนมัติ การติดต่อแบบตัวต่อตัวจากทีมงานฝ่ายความสำเร็จของลูกค้า หรือการเข้าถึงเนื้อหาหรือการสนับสนุนพิเศษ

• การติดตามการรับรู้คุณค่า: ติดตามประสิทธิภาพของการที่ลูกค้าจะบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการด้วยผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณ พัฒนาเมตริกด้านการรับรู้คุณค่าและเข้ามาแทรกแซงหากลูกค้าไม่บรรลุเกณฑ์มาตรฐานเหล่านี้ นําเสนอคําแนะนํา การสนับสนุน หรือแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อช่วยให้ลูกค้าสัมผัสถึงคุณค่าทั้งหมดของการลงทุน

• การสร้างชุมชน: สร้างความรู้สึกเป็นชุมชนระหว่างลูกค้าของคุณผ่านทางฟอรัมพิเศษ กลุ่มผู้ใช้ หรือแพลตฟอร์มโซเชียล การมีส่วนร่วมกับบุคคลอื่นๆ สามารถเพิ่มความสนใจในผลิตภัณฑ์ สร้างช่องทางการสนับสนุนเพิ่มเติม และสร้างความภักดีของลูกค้า

• โปรแกรมรางวัลสะสมขั้นสูง: ขยายขอบเขตจากโปรแกรมรางวัลสะสมที่อิงตามธุรกรรม และหันมาใช้โปรแกรมที่ให้รางวัลสำหรับการมีส่วนร่วม การสนับสนุน หรือการสร้างสรรค์ร่วมกัน กระตุ้นให้ลูกค้ามีส่วนร่วมในการเสนอไอเดีย แชร์ความคิดเห็น หรือเข้าร่วมการทดสอบเบต้า และให้รางวัลแก่พวกเขาด้วยสิทธิประโยชน์หรือการชื่นชมยอมรับ

• การปรับปรุงบริการด้วย AI: นําเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้งาน เช่น แชทบ็อตหรือการสนับสนุนแบบคาดคะเนเพื่อให้ความช่วยเหลือลูกค้าได้ทันทีตลอด 24 ชั่วโมง เครื่องมือเหล่านี้ยังระบุได้ด้วยว่าจําเป็นต้องมีการแทรกแซงโดยมนุษย์เมื่อใด และส่งต่อปัญหาที่ซับซ้อนให้กับเจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์

• การพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล: ใช้ความคิดเห็นของลูกค้าและข้อมูลการใช้งานเพื่อขับเคลื่อนการพัฒนาผลิตภัณฑ์ การจับคู่แผนงานผลิตภัณฑ์กับความต้องการและความชอบของลูกค้าจะช่วยเพิ่มความพึงพอใจและลดโอกาสที่จะเลิกใช้บริการเนื่องจากปัญหาด้านความเหมาะสมของผลิตภัณฑ์กับตลาด

• การจัดการบัญชีเชิงกลยุทธ์: จัดการลูกค้า B2B หรือลูกค้าที่มีมูลค่าสูงอย่างมีกลยุทธ์ พัฒนาความสัมพันธ์ที่ลึกซึ้งและเรียนรู้เกี่ยวกับเป้าหมายทางธุรกิจของพวกเขา ปรับเปลี่ยนบริการหรือผลิตภัณฑ์ของคุณเพื่อสนับสนุนความสําเร็จของลูกค้ากลุ่มเหล่านั้น