Прогнозирование оттока - это маркетинговый метод, который направлен на раннее выявление тех потребителей, которые с высокой вероятностью перестают быть клиентами компании.
Прогнозирование отказов - незаменимый инструмент в коммерческой политике компаний, поскольку он позволяет вовремя определить, какие потребители могут перестать покупать товары и услуги в ближайшем будущем. Цель этого инструмента - выявить причины отказа, чтобы предотвратить его с помощью кампаний, стимулов и других мер по удержанию.
Происхождение прогноза оттока
Клиенты в большинстве отраслей могут решить прекратить закупки у определенного производителя по разным причинам, таким как: поиск лучшего предложения у конкурентов, разочарование качеством обслуживания, желание попробовать другие альтернативы, кратковременное отсутствие платежеспособности (безработица или другие причина) и т. д.
Потеря клиентов - серьезная проблема для компаний, поскольку привлечение новых клиентов часто обходится очень дорого. Действительно, удержание клиента обходится в 5-15 раз меньше, чем получение нового. Чтобы иметь возможность эффективно управлять своими ресурсами, компании должны знать, какой процент клиентов может бросить, и как остановить их уход.
Вот почему был создан инструмент анализа, специально ориентированный на определение клиентов, которые потенциально могут покинуть компанию, и причин этого ухода. Это источник предсказания отказа.
Цель прогнозирования отсева
Цель прогнозирования оттока - выявить клиентов, которые могут покинуть бизнес, и напрямую атаковать причины оттока. Это позволит более эффективно использовать ресурсы и лучше прогнозировать жизнь на рынке.
Методы прогнозирования отсева
Прогнозирование отсева обычно основывается на опросах и эконометрических моделях, которые позволяют выявить возможные причины отсева и факторы, влияющие на них.
Затем предлагается модель вмешательства, которая будет стремиться отразить, как определенная политика или мера влияет на вероятность отказа.
Таким образом, например, модель прогнозирования оттока клиентов может быть основана на исторических данных об оттоке клиентов за 10 лет. Возможные причины могут включать: недостаток информации, постоянный рост цен, восприятие низкого качества, появление конкурентов с лучшими предложениями, плохие отношения с клиентом и т. Д.
В то же время модель вмешательства предложит меры по сокращению причин отказа. Таким образом, например, если одной из причин является низкое качество обслуживания, политика будет заключаться в повышении внимания операторов, взаимодействии с клиентами, сокращении времени реагирования на жалобы и т. Д.