Churn prediction: verlaag klantenverloop dankzij historische data 

Zoals de naam het zegt, voorspelt churn prediction hoeveel klanten in de toekomst een verhoogde kans hebben om af te haken. Dat klinkt misschien als een negatief verhaal, maar het heeft ook een positieve kant. 

Als je erin slaagt churn prediction op de juiste manier toe te passen, kan het een fantastische manier zijn om loyaliteit op te bouwen met de klanten die wél blijven en om dat aantal klanten omhoog te trekken. De inzichten van churn prediction zorgen ervoor dat je weet welke klantsegmenten je welke focus moet geven en welk gedrag je wil voorkomen.  

Daarnaast helpt churn prediction — net als andere vormen van data modelling — om tijd, geld, en energie te besparen. Dat doe je door het model in je bergen data te laten graven, in plaats van het manueel te doen. 

Het resultaat: een efficiëntere organisatie die minder tijd verliest aan alledaagse taken én een objectieve manier om te weten welke klanten je het best nog wat extra in de watten legt. 

Churn prediction is met name interessant voor organisaties met een abonnementenmodel, in de brede zin van het woord. 

Daarbij hebben we het over organisaties met klanten die structureel terugkeren, zoals een streamingdienst, een verzekeraar, of een energieleverancier. Maar het kan daarnaast ook relevant zijn voor e-commercespelers en non-profitorganisaties die rekenen op terugkerende bijdrages. 

Met churn prediction kunnen die organisaties voorspellen wie het grootste risico heeft om hun ‘abonnement’ te verlaten — en de nodige stappen nemen om die mensen als klant of lid bij zich te houden.