Churn Prediction für eine Subscription App

Dieser Anwendungsfall zeigt, wie sich die Churn Prediction speziell in Bezug auf eine Subscription App einsetzen lässt. Wie wir dies mittels Machine Learning gelöst haben und welche Herausforderungen bestehen, lesen Sie in diesem Use Case. 

Problem

Je intensiver eine App genutzt wird, desto größer ist die Bereitschaft, Geld für das Produkt auszugeben. Sobald aber eine AbonnentIn nicht mehr regelmäßig in der App aktiv ist, besteht sogar ein hohes Risiko, dass sie ihr Abonnement kündigt. Um Verkäufe zu steigern und Kündigungen vorzubeugen, muss das Unternehmen solche Risiko-Abonnenten identifizieren. Dann kann es Engagement-Maßnahmen einleiten.  

Lösung

In Mobile Apps kann die Interaktion der Nutzer mit dem Produkt auf granularer Ebene erfasst werden. Wir haben auf Hunderte verschiedener In-App-Events von Zehntausenden Nutzern zugegriffen und mittels Machine Learning ein Modell erstellt. Dieses Modell erzeugt für jeden Nutzer einen individuellen Prognose-Score. Damit konnten wir für jeden Einzelnen das Risiko bewerten, dass er inaktiv wird – jeden Tag neu. Der Score wurde und wird zur Selektion von Marketing-Maßnahmen verwendet, die das Customer Engagement gezielt steigern. 

Abgrenzung der Zielvariable "Inaktivität" für eine Subscription-App. Churn Modeling
Abgrenzung der Zielvariable „Inaktivität“ für eine Subscription-App.

Ergebnis

Durch die gezielten Marketing-Maßnahmen konnte die App-Nutzung der kontaktierten Kunden deutlich erhöht werden. Die Bindung der Zielgruppe an die App wurde gestärkt und die Churn-Quote der zahlenden Abonnenten stark verringert. 

Ihr Kontakt: Laurenz Wuttke

Unternehmen sitzen auf einem ungenutzten Berg von Kundendaten. Wir von datasolut entwickeln KI, die Ihr Marketing optimiert. Damit Sie dem richtigen Kunden zur richtigen Zeit das richtige Angebot machen können.

Laurenz Wuttke

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