Data Science Logic

Święta tą po to, by dzielić się wszystkim, co najlepsze 🐰🥚

Pysznymi potrawami oraz tym, co wyjątkowo ważne: czasem. A im więcej się dzielimy, tym więcej dostajemy.

I takiej obfitości życzymy! Spokojnego czasu, odpoczynku i chwil z bliskimi w wiosennej atmosferze 🌼

Loyalty Point, Bluecloud Interactive, LVL UP MEDIA

W zależności od branży koszt pozyskania nowego klienta może być od 5 do nawet 25 razy wyższy niż koszt utrzymania klienta. Dodatkowo poprawa wskaźnika retencji o zaledwie 5% może przełożyć się nawet na 25-procentowy wzrost zysków. Radzenie sobie z migracją klientów jest zatem jednym z najważniejszych wyzwań stojących obecnie przed firmami.

Odchodzenie klientów to jednak zjawisko nieuniknione. Część z klientów przeprowadza się poza obszar działania firmy, inni przestają być grupą docelową i nie potrzebują już dłużej naszego produktu. Są jednak klienci, którzy rezygnują, wybierając ofertę konkurencji.

Czy istnieje możliwość przewidzenia ryzyka odejścia konkretnego klienta z odpowiednią trafnością i wyprzedzeniem? Czy można zidentyfikować konkretne czynniki, wpływające na ryzyko utraty klienta?

W kolejnej odsłonie cyklu „We Love Data So Let’s Date” na łamach MMPprzedstawiamy model antychurnowy. Dobrze przeprowadzona analiza pozwala określić, w którym momencie wzrost ryzyka jest największy i kiedy trzeba podjąć zdecydowane działania. Po więcej szczegółów zapraszam do artykułu!

Jak przy pomocy analizy danych walczyć z utratą klientów Model predykcyjny pomaga zidentyfikować najważniejsze czynniki wpływające na zagrożenie odejściem klienta - dowodzi Daniel Szulc, head of Data Science Logic.