Churn Management

Churn analysieren. Kündigung vorhersagen. Kunden halten.

Kundenabwanderung kostet Unternehmen viel Umsatz

Erst, wenn es zu spät ist, merken die meisten Unternehmen, dass ihre Kunden unzufrieden sind. Und zwar dann, wenn sie kündigen oder nicht mehr kaufen. Das kostet viel Geld. Möglicherweise haben Sie das Problem schon erkannt und setzen Präventionsmaßnahmen ein, die sehr teuer sind und  vermutlich  kaum Wirkung zeigen.

Manchen Marketing Managern gelingt es, die Kundenabwanderung durch gutes Churn Management zu bremsen. Sie setzen Machine Learning ein und steigern die Profitabilität. Wie das gelingt, zeigen echte Projekte.

Durch Churn Management optimieren Sie den Customer Lifetime Value und halten mehr Kunden!

Was ist Churn Management?

Das Churn Management ist eine Teildisziplin des Customer Relationship Management und befasst sich mit der Reduktion von Kundenabwanderung. Churn Management hat die Aufgabe abwanderungsgefährdete Kunden frühzeitig zu erkennen und von der Kündigung abzuhalten.

Die Basis für das Churn Management ist der Churn Score, der mittels maschinellen Lernen ermittelt wird und die Wahrscheinlichkeit angibt, ob ein Kunde kündigt. Auf Basis des Churn Scores werden verschiedene Kündigerpräventionsmaßnahmen abgeleitet, um die abwanderungsgefährdeten Kunden weiter zu binden.

Viele Unternehmen kaufen ihre Kunden zwei Mal

Viele Unternehmen kaufen ihre Kunden sogar zwei Mal, weil sie abgewanderte Kunden erneut akquirieren. Dieser Effekt entsteht dann, wenn eine verstärkte Neukundenakquise die Kundenabwanderung wett machen soll.

Für jeden Kunden, der zum Ausgleich der Abwanderung gewonnen werden muss, steigen die Akquisitionskosten. Diese Taktik verschlingt Budget: Es kostet 5- bis 25-mal mehr, einen Neukunden zu gewinnen, als einen Bestandskunden zu einem weiteren Kauf anzuregen.

 

Die Churn Analyse zeigt: Kundenabwanderung senkt den Umsatz erheblich

Betrachten wir zwei fast identische Unternehmen: Beide Unternehmen gewinnen 25.000 Neukunden im Jahr. Unternehmen A hat eine jährliche Kundenabwanderung von 20%, Unternehmen B hat dies durch effektive Maßnahmen auf 16% gesenkt.

Wie viele der Neukunden aus dem Jahr 2020 bleiben 4 Jahre später übrig? Bei Unternehmen A noch 10.000. Bei Unternehmen B sind es über 12.448, also über 20% mehr!

Churn-Effekt nach 5 Jahren
Die Churn-Analyse zeigt den starken Effekt von nur 4% weniger Churn deutlich. Im 5. Jahr hat Unternehmen B bereits 21,6% mehr aktive Kunden.

Maßgeschneidertes Churn Management

Wie würde Ihre Welt aussehen, wenn Sie vorhersagen könnten, welcher Kunde wann kündigt? Sie könnten maßgeschneiderte Maßnahmen ergreifen, um ihn zum optimalen Zeitpunkt davon abzuhalten. Voraussetzung dafür ist natürlich, dass Sie wissen, welcher Kunde gehen will. Diese Voraussage können Sie mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz treffen.

Das gesammelte Wissen über Kunden steckt in ihren Daten. Aus diesen Daten können wir mit Hilfe von Machine Learning Prognosen errechnen, welche Kunden abwanderungsgefährdet sind. Diese Prognose nennen wir Churn Prediction.

 

Wir haben damit Erfahrung

3

Jahre Erfahrung in der KI-Entwicklung

0 +

abgeschlossene Kundenprojekte

Umsatzsteigerung um bis zu

3 %

Bis zu

+ 0 %

mehr Konvertierungen

Churn Prediction - so geht's

Churn Prediction warnt, bevor Kunden gehen wollen

Ein Churn Prediction Modell betrachtet sämtliche relevanten Informationen zum Kunden. Aus den Daten zu Demographie, Lebenszyklus, Aktivität etc. stellt das Modell für jeden Kunden einen individuellen Churn Score zur Verfügung. Dieser Churn Score bildet die prognostizierte Wahrscheinlichkeit der Abwanderung jedes einzelnen Kunden ab.

Churn Management für sinnvolle Kündigerprävention

Die Reduzierung des Churns um wenige Prozent hat langfristig dramatische Auswirkungen auf Kundenbestand und kann steigert Ihre Profitabilität enorm.

  • Errechnen Sie, welche Kunden mit welcher Wahrscheinlichkeit abwanderungsgefährdet sind.
  • Nutzen Sie die Prognose als Auslöser für individuelle Präventions- und Kundenbindungsmaßnahmen.
  • Setzen Sie das Präventionsbudget gezielt ein und steigern Sie die Profitabilität.

Interessante Beiträge zu Churn:

Die wichtigsten Fragen zu Churn Management:

Kundenabwanderung bedeutet:

  • Vertragskündigung
  • Ausbleibende Käufe
  • Kündigung eines Abonnements

Die Definition des Churn kann dabei bei jedem Unternehmen und in jedem Use Case variieren: Mal ist es eine Vertragskündigung, mal eine längere Zeit ohne Kauf. Auch der betrachtete Zeitraum kann variieren . Wollen Sie das langfristige Risiko über ein Jahr hinweg betrachten oder akute Risiken für den nächsten Monat vorhersagen? Beides ist möglich. Natürlich kann ein Unternehmen auch unterschiedliche Modelle für verschieden Kundengruppen nutzen . Entscheidend ist, dass der Churn Score regelmäßig aktualisiert wird. Dann steht er jederzeit als Indikator für Ihre Marketingmaßnahmen zur Verfügung. Wie sich Churn Prediction auf die Umsatzentwicklung auswirkt, ist belegt und eindeutig.

Ja, denn die Akquise von Neukunden ist laut verschiedensten Studien 5- bis 25-mal so teuer, wie die Erhaltung von bestehenden Kundenbeziehungen. Natürlich werden Sie einen Kompromiss eigenen müssen und Ihren Kunden ein gutes Angebot machen müssen, aber ganz gezielt und dadurch können Sie Ihre Profitabilität extrem steigern.

Ein Churn Management Projekt läuft in der Regel in folgenden Schritten ab:

  • Definition des Projektziels
  • Analyse der Datenbasis
  • Erstellung eines eines Churn Scores
  • Test des Churn Scores in der Praxis
  • Ergebnis Präsentation
  • Operationalisierung des Re-Training-Prozesses und des täglichen Scorings
  • Umsetzung von Ihren Churn Prevention Kampagnen

Die Dauer des Projekts hängt von Ihren Anforderungen ab, aber in der Regel brauchen wir ca. 3-5 Wochen für die Erstellung eines Churn Modells.

  • Wie hoch ist Ihre Churn Rate?
  • Wann gilt ein Kunde oder Vertrag als "gechurned"?
  • Welche Kundendaten können Sie bereitstellen?
  • Welche Kündigungsgründe führen Sie in Ihrer Datenbank?
  • Welches Ereignis wollen Sie vorhersagen?

Ein Churn Prediction Modell betrachtet sämtliche relevanten Informationen zum Kunden. Aus den Daten zu Demographie, Lebenszyklus, Aktivität etc. stellt das Modell für jeden Kunden einen individuellen Churn Score zur Verfügung. Der Churn Score bildet die prognostizierte Wahrscheinlichkeit der Abwanderung jedes einzelnen Kunden ab.

Es gibt verschiedene Maßnahmen, die sich in 4 grobe Gruppen aufteilen lassen:

  • Belohnungsstrategie: (Coupons, Sonderrabatte, Einladungen)
  • Verlustausgleich bei Fehlern des Unternehmens
  • Kommunikationsstrategie: Den Wert der Kundenbeziehung präsent machen und Vertrauen aufbauen
  • Kündigungsbarrieren
  •  

Dabei sollte sich die gewählte Strategie auch nach dem vermuteten Abwanderungsgrund des Kunden richten.

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