Prediksi churn adalah teknik pemasaran yang berusaha mengidentifikasi lebih awal konsumen yang memiliki probabilitas tinggi untuk berhenti menjadi pelanggan perusahaan.
Prediksi pengabaian adalah alat yang sangat diperlukan dalam kebijakan komersial perusahaan karena memungkinkan untuk mengidentifikasi pada waktunya konsumen mana yang dapat berhenti membeli barang dan jasa dalam waktu dekat. Tujuan dari alat ini adalah untuk dapat mengidentifikasi penyebab pengabaian untuk mencegahnya melalui kampanye, insentif, dan tindakan retensi lainnya.
Asal usul prediksi churn
Pelanggan di sebagian besar industri dapat memutuskan untuk berhenti membeli dari produsen tertentu karena berbagai alasan seperti: menemukan penawaran yang lebih baik dalam persaingan, kekecewaan terhadap kualitas layanan, ingin mencoba alternatif lain, kurangnya kemampuan untuk membayar (karena pengangguran atau penyebab lain), dll.
Kehilangan pelanggan adalah masalah serius bagi perusahaan karena mendapatkan pelanggan baru seringkali sangat mahal. Memang, mempertahankan biaya pelanggan antara 5 dan 15 kali lebih sedikit daripada mendapatkan yang baru. Untuk mengelola sumber daya mereka secara efisien, perusahaan harus mengetahui persentase pelanggan yang rentan ditinggalkan dan bagaimana menghentikan kepergian mereka.
Untuk alasan inilah alat analisis telah dibuat secara khusus berfokus pada penentuan klien yang berpotensi meninggalkan perusahaan dan alasan pengabaian ini. Ini adalah asal mula prediksi pengabaian.
Target prediksi putus sekolah
Tujuan dari prediksi churn adalah untuk dapat mengidentifikasi pelanggan yang mungkin akan meninggalkan perusahaan dan secara langsung menyerang penyebab churn. Ini akan memungkinkan penggunaan sumber daya yang lebih efisien dan proyeksi kehidupan pasar yang lebih besar.
Metode prediksi putus sekolah
Prediksi putus sekolah biasanya didasarkan pada survei dan caral ekonometrik yang memungkinkan kemungkinan penyebab putus sekolah dan faktor-faktor yang mempengaruhinya untuk diidentifikasi.
Kemudian caral intervensi diusulkan yang akan berusaha untuk mencerminkan bagaimana kebijakan atau ukuran tertentu mempengaruhi kemungkinan pengabaian.
Jadi, misalnya, caral prediksi churn dapat didasarkan pada data churn pelanggan historis selama 10 tahun. Kemungkinan penyebabnya dapat mencakup: kurangnya informasi, kenaikan harga yang konstan, persepsi kualitas rendah, masuknya pesaing dengan penawaran yang lebih baik, hubungan yang buruk dengan pelanggan, dll.
Model intervensi, sementara itu, akan mengusulkan langkah-langkah untuk mengurangi penyebab pengabaian. Jadi, misalnya, jika salah satu penyebabnya adalah kualitas layanan yang buruk, kebijakannya adalah meningkatkan perhatian operator, menindaklanjuti pelanggan, menanggapi keluhan dalam waktu yang lebih singkat, dll.