Churn – die Abwanderung von Kunden – ist ein Schreckgespenst für Unternehmer. Zugleich ist sie Realität und kann den wirtschaftlichen Erfolg erheblich schmälern. Die Churn Prevention hat das Ziel, Tendenzen zur Abwanderung schon vor einer Kündigung zu erkennen und Kunden aktiv zu halten. Je nach Situation eignen sich dafür spezifische Maßnahmen. In diesem Artikel finden Sie alle relevanten Schritte zu Churn Prevention.
Lassen Sie uns direkt in das Thema Churn Prevention einsteigen.
1. Definition: Was ist Churn Prevention?
Bei B2B-Unternehmen kosten bereits 5% mehr Kundenabwanderung durchschnittlich 15% Umsatz pro Jahr. Churn Prevention ermöglicht es, gefährdete Kundenbeziehungen frühzeitig zu erkennen und durch gezielte Maßnahmen zu sichern.
1. Definition: Was ist Churn Prevention?
Churn Prevention umfasst alle Maßnahmen, die Kundenabwanderung systematisch und datengestützt verhindern – bevor eine Kündigung ausgesprochen wird. Anders als bei der Kundenrückgewinnung geht es darum, bestehende Kundenbeziehungen proaktiv zu stärken.
Hierbei macht es einen erheblichen Unterschied, wie das Verhältnis zwischen Kunde und Unternehmen aussieht.
Churn Prevention nach Geschäftsmodell:
- Vertragsgeschäft (B2B-Telekommunikation; Versicherungen): Kündigung als klares Signal (Vertragsbeendigung). Kann gut verhindert werden
- E-Commerce: kein Abonnement, daher Abwanderung nur über ausbleiben der Käufe erkennbar. Prävention erschwert
Wir wollen uns hier besonders auf das klassische Feld der Churn Prevention in einem Kontext von Verträgen oder Abonnements fokussieren. Ein Großteil der Ansätze lässt sich jedoch auch auf den Kontext des E-Commerce übertragen.
2. Warum ist Churn Prevention wichtig?
Churn Prevention ist für Unternehmen ein wichtiges Element im Kundenbeziehungsmanagement, da es dabei hilft, Kunden länger an das Unternehmen zu binden. Besonders bei Subscriptions, Abonnements und längeren Vertragsbeziehungen, bei denen hohe Akquisitionskosten für Neukunden refinanziert werden müssen, trägt Churn Prevention zum Unternehmenserfolg bei.
Es fällt leicht, die Auswirkungen von Customer Churn zu unterschätzen. Doch schon eine scheinbar geringe Änderung der Kundenabwanderung kann im Laufe der Zeit eine große Auswirkung haben.
Dazu ein Rechenbeispiel: Zwei Unternehmen starten mit einer Basis von je 10.000 Kunden. Die monatliche Churn Rate des ersten Unternehmens beträgt 2,5%, die des zweiten 1,5%. Schon nach 12 Monaten ist der Kundenstamm des zweiten Unternehmens um 13% größer als der des ersten.
Monat | Kunden bei Churn Rate 2,5% | Kunden bei Churn Rate 1,5% |
---|---|---|
0 | 10.000 | 10.000 |
1 | 9.750 | 9.850 |
2 | 9.506 | 9.702 |
3 | 9.269 | 9.557 |
4 | 9.037 | 9.413 |
5 | 8.811 | 9.272 |
6 | 8.591 | 9.133 |
7 | 8.376 | 8.996 |
8 | 8.167 | 8.861 |
9 | 7.962 | 8.728 |
10 | 7.763 | 8.597 |
11 | 7.569 | 8.468 |
12 | 7.380 | 8.341 |
Dieses Beispiel ist natürlich stark vereinfacht. In der Wirklichkeit ist der Erfolg der Neukundengewinnung ebenso wichtig für Wachstum wie eine niedrige Churn Rate.
Mit einer intensivierten Neukundengewinnung könnten Unternehmen die höhere Abwanderung ausgleichen. Der Haken: Je nach Branche ist die Neukundengewinnung um ein Vielfaches teurer als die Bindung eines Bestandskunden! Eine wirksame Churn Prevention ist also deutlich wirtschaftlicher.
Zudem generieren Kunden in vielen Branchen mit jedem weiteren Jahr höhere Profite. Eine Untersuchung von Bain&Company im Finanzsektor stellte z.B. fest, dass eine Verringerung des Customer Churn um 5% die Rentabilität der Unternehmen um 25% erhöhte.
3. Mit welchen Maßnahmen lässt sich Kundenabwanderung verhindern?
Bei Churn Prevention Maßnahmen lassen sich nach folgende Strategien unterscheiden. Die Strategien können dabei sowohl als „globaler Ansatz“ oder in gezielten Maßnahmen für einzelne Kunden umgesetzt werden.
Austrittsbarrieren
Diese Strategie beruht darauf, die Hürden (zeitlich, technisch, finanziell) für eine Abwanderung des Kunden zu erhöhen. Dies ist z.B. der Fall, wenn die Leistung als Abonnement mit fester Laufzeit und Kündigungsfrist gegeben ist.
Aber auch „weichere“ Faktoren können Austrittsbarrieren sein. Diese können darin bestehen, ein Ökosystem oder eine Plattform zu schaffen, wie es z.B. Microsoft getan hat. Will der Kunde den Anbieter eines Produktes wechseln, muss er das gesamte Ökosystem wechseln.
Ein anderes Beispiel für weiche Austrittsbarrieren wäre die personalisierte Erfahrung beim Streaming-Anbieter Netflix: Wechselt der Kunde den Anbieter, muss dieser zunächst einmal wieder den Geschmack des Kunden erlernen, bevor ein gleichwertiges Erlebnis zustande kommt.
Kompensationsstrategie
Hat ein Kunde durch den Verkauf defekter Ware einen Nachteil erlitten, ist ein Verlustausgleich über den Ersatz des Schadens hinaus ein wirksames Mittel, um dem Kunden ein positives Gefühl der Wertschätzung zu vermitteln.
Dies ist eine Kernaufgabe des Kundenservices und wird in den meisten Unternehmen bereits verfolgt. Stellt sich bei der Analyse der Churn-Ursachen heraus, dass Abwanderung durch Fehler einen hohen Anteil ausmacht, sollten Sie eine Verbesserung des Kundenservices oder eine großzügigere Kompensationspolitik in Betracht ziehen.
Wenn dies z.B. aus finanziellen Gründen nicht praktikabel ist, bietet es sich an, diese Mittel gezielt bei besonders abwanderungsgefährdeten Kunden einzusetzen. Zur Identifikation dieser Kunden später mehr – siehe Churn Prediction.
Dialogstrategie
Diese Strategie entspricht dem klassische CRM-Ansatz, eine intensive Bindung des Kunden zum Unternehmen durch direkte Kommunikation zu erreichen. Der Kontakt kann in Person, häufiger noch über Kanäle wie E-Mail oder Call-Kampagnen stattfinden und personalisierte Inhalte können die Wirkung dieser Maßnahmen potenzieren.
Sie wirkt damit besonders der Abwanderung durch Wettbewerb entgegen.
Bereits die „gewöhnlichen“ Kundenbindungsprogramme tragen so zur Churn Prevention über den gesamten Kundenstamm hinweg bei.
Gezielte Dialogmaßnahmen bei besonders abwanderungsgefährdeten Kunden sind eine Möglichkeit, das Vertrauen des Kunden zurückzugewinnen und die Vorteile der Geschäftsbeziehung hervorzuheben.
Anreizstrategie
Diese Strategie besteht darin, Kunden durch kleinere Anreize zur Fortführung der Kundenbeziehung zu bewegen. Klassisch sind das finanzielle Anreize, wie Gutscheine, Sonderaktionen, Rabatte etc., aber auch Eventeinladungen.
Genau wie Churn Prevention mittels der Dialogstrategie bildet sie eine Erweiterung des Kundenbeziehungsmanagements und kann mit den Mitteln des Marketings/CRM umgesetzt werden. Bei Kundenabwanderung aufgrund von Wettbewerb ist ein finanzieller Anreiz oft das entscheidende Element.
Die Anreizstrategie kann die effektivste aller genannten Strategien sein – falsch angewendet aber auch die schlechteste. Ein Rabatt, der sämtlichen Kunden angeboten wird, kann schnell zur finanziellen Katastrophe werden.
Bei dieser Strategie ist es deshalb entscheidend, sie gezielt auf die richtigen Kunden anzuwenden. Wie das geht, zeige ich Ihnen im nächsten Abschnitt.
4. Wie ist das Vorgehen bei der Churn Prevention?
Erfolgreiche Churn Prevention ist kein einmaliges Ereignis, sondern ein langfristiger und wiederkehrender Prozess. Der gesamte Vorgang lässt sich in die folgenden vier Schritte einteilen.
Analyse der Kundenabwanderung
Die Analyse des Abwanderungsverhaltens ist die Grundvoraussetzung für eine erfolgreiche Churn Prevention. Die notwendigen Daten liegen bereits im digitalen Schatz des Unternehmens vor. Einfache Kennzahlen können Sie daraus ohne großen Aufwand ermitteln.
Die einfachste Kennzahl ist die Churn Rate. Sie ist der Anteil der in einem Intervall abgewanderten Kunden im Verhältnis zu den Gesamtkunden zu Beginn des Beobachtungszeitraums.
Wie zuvor erläutert, ist es für erfolgreiche Churn Prevention Maßnahmen nötig, die Gründe hinter der Abwanderung zu erkennen. Mittels Korrelations- und Kohortenanalysen und tiefergehenden Methoden des Machine Learning lassen sich Muster im Abwanderungsverhalten erkennen und Gründe ableiten.
Für einen tieferen Einstieg schauen Sie sich: Churn Analyse an.
Interessant ist darüber hinaus die Untersuchung, wann die Kündigung stattfindet. In welcher Phase des Kundenlebenszyklus entscheidet sich der Kunde für die Abwanderung? Hier gibt es große Unterschiede. Ganz allgemein wird zwischen früh/early, mittel/mid und langfristig/late Churn unterschieden.
Wie die Abwanderung auf diese Phasen verteilt ist, ist sehr von Dienstleistung, Produkt, Laufzeit und Vertrag abhängig.
Digitale Produkte wie Apps zeigen zum Beispiel einen sehr frühzeitigen Absprung und verlieren bereits in den ersten Tagen oder Wochen einen Großteil der neuen Kunden.
Im Vergleich:
Bei Telekommunikationskonzernen dagegen, die langfristige Verträge über 12-24 Monate anbieten, ist eher der mittelfristige und langfristige Churn im Fokus, also die Abwanderung in späteren Kundenlebenszyklen.
Bereits aus dieser Analyse können erste Maßnahmen zur Churn Prevention folgen: Haben beispielsweise Änderungen an Produkten oder Preisen die Kündigungsrate erhöht, können diese angepasst werden.
Gibt es einen hohen Anteil von Early Churn, muss womöglich die Erfahrung für Neukunden verbessert werden. Steigt die Churn Rate zum Zeitpunkt einer Vertragsverlängerung stark an, sollten für alle Kunden zu diesem Zeitpunkt Maßnahmen getroffen werden.
Churn Prediction Score, Alarm und Monitoring
Aber nicht alle Anzeichen für eine drohende Kundenabwanderung sind so eindeutig für den menschlichen Beobachter zu erkennen – und hier kommt die Churn Prediction ins Spiel. Mittels maschinellem Lernen können auch hoch komplexe Muster im Kundenverhalten entdeckt und für die Vorhersage eines individuellen Risikoscores für jeden Kunden genutzt werden.
Diese Scores können das allgemeine Churn-Risiko beschreiben, aber auch auf bestimmte Fälle – z.B. Delinquent Churn („Kündigung durch Zahlungsausfall“) spezialisiert sein.
Wird ein Churn Prediction Modell in einem CRM-System operationalisiert, kann täglich ein aktueller Risikoscore für jeden einzelnen Kunden bereitgestellt werden. Diese Scores dienen nun als Grundlage für regelmäßig oder ad-hoc durchgeführte Maßnahmen zur Kündigerprävention.
Alternativ kann ein permanentes Monitoring der Scores eingeführt werden, sodass bei Überschreitung einer gewissen Schwelle – oder einer tatsächlichen Kündigung des Kunden – ein Alarm und aktive Kündigerprävention ausgelöst wird.
Hier finden Sie Details zu Churn Prediction.
Gezielte proaktive Kündigerprävention
Mit dieser Vorbereitung können nun gezielte Maßnahmen zur Churn Prevention getroffen werden. Die verwendete Strategie richtet sich nach dem in dem Fall relevanten Kündigungsgrund.
Die richtigen Kunden können auf Basis des Scores ermittelt werden: Bei Ausspielung eines Rabatts z.B. sollten nur die Kunden angeschrieben werden, bei denen aufgrund des hohen Churn-Risikos ein positiver Deckungsbeitrag der Aktion angenommen werden kann.
Kontinuierliche Verbesserung / Messung
Ist eine solche Churn Prevention Strategie erst einmal formuliert und als Prozess aufgesetzt, folgt der Punkt, der am wichtigsten für den langfristigen Erfolg ist:
Relevante Kennzahlen wie die Churn Rate und die Effizienz der Churn Prevention Maßnahmen müssen durchgängig erfasst und ausgewertet werden. Das ermöglicht eine kontinuierliche Anpassung und Verbesserung der Churn Prevention.
5. Churn Prevention in der Praxis: drei Beispiele
Wie sieht Kündigerprävention in der Praxis aus? Das hängt wesentlich von der Datengrundlage und dem Vertrags- oder Kundenverhältnis ab.
Ein erfolgreiches Beispiel aus der Energiewirtschaft zeigt unser Projekt mit Green Planet Energy:
Hier entwickelten wir ein KI-gestütztes Churn-Modell für 150.000 Verträge, das die Kündigungswahrscheinlichkeit für die nächsten 2 Monate vorhersagt und die Top 1% der gefährdeten Kunden mit 9,1-facher Genauigkeit identifiziert.
Für langfristige Verträge:
Die Telekommunikationsbranche ist ein gutes Beispiel für langfristige Verträge. Die Bindung an einen Anbieter erfolgt oftmals für zwei Jahre. Daraus ergibt sich ein sehr langer Zeitraum, über den das Unternehmen proaktiv tätig werden kann, um eine eventuelle Kundenabwanderung zu vermeiden. Zudem gibt es eine moderate Datengrundlage sowie Nutzungsdaten, die für die Analyse wertvoll sind.
Für Abonnements und Subscriptions:
Bei Subscription-Modellen steht eine Vielzahl aussagekräftiger Datenpunkte zur Verfügung – von Nutzungsintensität und Interaktionsmustern bis hin zu Support-Anfragen und Zahlungsverhalten. In einem Projekt konnten wir durch die Analyse von über 50 Features, wie Loginfrequenz, Feature-Nutzung und Supporttickets, Kündigungswahrscheinlichkeiten mit einer Genauigkeit von 70% vorhersagen. Entscheidend ist dabei das schnelle Handeln: Während bei klassischen Verträgen oft Monate bis zur Kündigung bleiben, müssen bei monatlich kündbaren Abos Präventionsmaßnahmen innerhalb von 24-48 Stunden greifen. Die Integration eines automatisierten Frühwarnsystems in das CRM ermöglicht dies.
Churn Prevention für Mobile-Apps:
Apps sind ein Extrembeispiel für Kundenabwanderung. Dazu einige Zahlen: Im Mittel verlieren Mobile Apps 77 % ihrer potentiellen Kunden innerhalb der ersten drei Tage. Nach 90 Tagen werden durchschnittlich nur noch 5 % der Installationen aktiv genutzt. Für den Anbieter ist es erfolgsentscheidend, die Churn Rate möglichst niedrig zu halten. Für den Anbieter ist es erfolgsentscheidend, die Churn Rate möglichst niedrig zu halten. Dafür ist schnelles Handeln auf einer eher schwachen Datengrundlage nötig.
6. Zusammenfassung: Churn Prevention auf einen Blick
Eine moderne, operationalisierte Churn Prevention Strategie beinhaltet vier Elemente: datengetriebene Analyse, Monitoring des Risikos, gezielte, automatisierte Maßnahmen und kontinuierliche Verbesserung.
Gerade in einem gesättigten Markt ist Churn Prevention ein unverzichtbares Mittel, um organisches Wachstum zu ermöglichen. Gezielte, personalisierte Maßnahmen mithilfe von datengetriebener Churn Prediction können dabei den entscheidenden Vorteil gegenüber allgemeinen Kundenbindungsmaßnahmen bringen.
Sie wollen erfolgreich Churn Prevention betreiben? Mit Unterstützung unserer Data Science Beratung können Sie die Churn Prevention erfolgreich umsetzen.
Quellenangaben:
- F. Reichheld, „Prescription for cutting costs,“ 25 Oktober 2001. [Online].
- M. Bruhn und S. Boenigk, „Kundenabwanderung als Herausforderung des Kundenbindungmanagements,“ in Handbuch Kundenbindungsmanagement, Wiesbaden, Gabler, 9. Auflage 2017.
- S. Boenigk, „Kündigungspräventionsmanagement,“ in Grundlagen des CRM, Wiesbaden, Gabler, 3. Auflage 2011.
FAQ: Die wichtigsten Fragen schnell beantwortet
Churn Prevention bezeichnet alle Maßnahmen, die dazu dienen, Kundenabwanderung frühzeitig zu erkennen und zu verhindern. Ziel ist es, Kundenbeziehungen zu stabilisieren und die Abwanderung von Bestandskunden zu reduzieren – oft durch gezielte Kommunikation, optimierte Customer Journeys oder proaktive Maßnahmen auf Basis datengetriebener Erkenntnisse.
Weil die Kosten für die Neukundengewinnung deutlich höher sind als die Kosten zur Bindung bestehender Kunden. Selbst kleine Verbesserungen der Churn Rate haben einen signifikanten Einfluss auf Umsatz und Wachstum – insbesondere bei abonnementbasierten Geschäftsmodellen oder in wettbewerbsintensiven Märkten.
Wir nutzen KI-gestützte Modelle, die auf historischen Kunden- und Nutzungsdaten basieren. Diese Modelle identifizieren Muster, die typisch für abwanderungsgefährdete Kunden sind – etwa verändertes Kaufverhalten, sinkende Interaktionen oder Nutzungseinbrüche. Auf dieser Basis berechnen wir ein individuelles Churn-Risiko pro Kunde.
Das hängt vom Geschäftsmodell ab, typischerweise fließen jedoch folgende Daten ein:
– Transaktionsdaten (Käufe, Kündigungen, Interaktionen)
– Nutzungsdaten (z. B. App-Logins, Service-Inanspruchnahme)
– Vertragsdaten (Laufzeiten, Tarife)
– CRM-Daten (Beschwerden, Supportkontakte, Kampagnenantworten)
– Externe Merkmale (z. B. Demografie, Region, Zeitreihenfaktoren)
Das hängt vom Datenreifegrad und den verfügbaren Schnittstellen ab. In typischen Projekten liefern wir innerhalb von 6–10 Wochen ein einsatzfähiges Modell. Erste Ergebnisse sind meist schon nach wenigen Wochen sichtbar, wenn Explorationsanalysen und Pilotsegmente umgesetzt werden.
Lassen Sie uns sprechen und Ihr Potenzial entdecken.
Ob und wie künstliche Intelligenz Ihnen weiterhelfen kann, können Sie in einem ersten, unverbindlichen Gespräch mit uns herausfinden.
In diesem Gespräch erfahren Sie:
- Wie Ihr Use-Case technisch am besten umgesetzt werden kann
- Wie wir maximal sicher mit Ihren Kundendaten umgehen
- Wie lange wir für die Umsetzung benötigen und wie ein konkreter Projektplan aussehen könnte