Zo bouw je een goed churnvoorspellingsmodel

Klanten vasthouden is essentieel voor duurzame groei, vooral voor organisaties met een abonnementsmodel. Een churnvoorspellingsmodel geeft inzichten waar je mee aan de slag kunt, door te voorspellen welke klanten de grootste kans hebben om te vertrekken.

Bij Crystalloids hebben we bedrijven met voorspellende modellen op maat geholpen hun retentiestrategie te verbeteren. Hieronder lees je hoe we dat doen, en hoe jij dat ook kunt.

Wat is een churnvoorspellingsmodel, en waarom heb je er een nodig?

Een churnvoorspellingsmodel gebruikt machine learning om klantdata te analyseren en patronen te vinden die op mogelijk vertrek wijzen. Wie op die inzichten handelt, kan klanten behouden voordat ze weggaan. De voordelen zijn duidelijk:

• Vroeg ingrijpen: je benadert klanten met een verhoogd risico voordat ze vertrekken.
• Meer rendement: bestaande klanten behouden is vaak goedkoper dan nieuwe klanten werven.
• Inzicht krijgen: je begrijpt waar ontevredenheid bij klanten vandaan komt, zodat je je aanbod en de klantervaring kunt verbeteren.

Een churnvoorspellingsmodel bouwen, stap voor stap

1. Breng je data samen

De eerste stap is data uit verschillende bronnen verzamelen en samenvoegen, zoals transactiegegevens, engagementmetrics en klantfeedback. Een Customer Data Platform (CDP) kan dat eenvoudiger maken; lees hier meer over de voordelen ervan voor marketing.

Tools als Google BigQuery zijn sterk in het samenbrengen van data, beheren grote datasets efficiënt en zijn te koppelen aan machine learning-platforms. Ze maken het eenvoudig om data uit verschillende bronnen, zoals systemen voor abonnementsbeheer, engagementplatforms en analysetools, op één centrale plek samen te brengen. In dat samenhangende beeld vind je betekenisvolle patronen in klantgedrag, zodat je een machine learning-model kunt maken dat churn goed voorspelt.

2. Bepaal de belangrijkste churnindicatoren

Churnindicatoren zijn gedragingen of patronen die erop wijzen dat een klant misschien vertrekt, zoals inactiviteit, overstappen naar een lichter abonnement of vaak klagen.

Als we churnmodellen bouwen, analyseren we een breed scala aan mogelijke factoren en verfijnen we die door te testen.

Bij één klant brachten we de churnindicatoren bijvoorbeeld terug van 40 naar 12 cruciale variabelen, zoals afmeldingen voor e-mail en periodes van inactiviteit, die sterk met churn samenhingen.

Door je op deze metrics te richten, zorg je voor een nauwkeurig model, en kun je vertrokken klanten herkennen voor latere analyse en om ze opnieuw te benaderen. Lees meer over first-party data inzetten voor een sterke omnichannelaanpak.

3. Train en valideer het model

Is de data voorbereid, dan is de volgende stap het churnmodel trainen met machine learning. Daarbij leer je het model met historische data patronen herkennen die met churn samenhangen.

We trainden bijvoorbeeld een model op data van januari tot en met september en vergeleken de voorspellingen daarna met de werkelijke data van oktober tot en met december. Met die validatie op echte data konden we het model bijstellen en ervoor zorgen dat het churn bij klanten met een hoog risico betrouwbaar kan voorspellen. Dat draagt uiteindelijk bij aan een hogere klanttevredenheid, omdat je op tijd kunt ingrijpen.

4. Visualiseer en interpreteer de resultaten

Om churnvoorspellingen bruikbaar te maken, moet je de resultaten overzichtelijk en gebruiksvriendelijk presenteren. Met gratis tools zoals Looker Studio maak je dashboards die marketing- en customer success-teams heldere inzichten geven.

Zijn visualisatietools als Looker Studio niet beschikbaar, dan kun je de resultaten bijvoorbeeld rechtstreeks vanuit BigQuery naar een CRM-systeem streamen. Zo zien teams de inzichten in hun bestaande workflows en kunnen ze op tijd in actie komen.

Andere mogelijkheden zijn eenvoudige rapportagetools of webapplicaties op maat die de churnvoorspellingen tonen. De keuze hangt af van de systemen en middelen van de klant, maar het doel is altijd dat de inzichten makkelijk te gebruiken zijn en effect hebben.

5. Doe iets met de inzichten

De echte waarde van een churnmodel zit in wat je met de inzichten doet. Als je weet welke klanten risico lopen, kun je je richten op persoonlijke acties om ze te behouden. Campagnes die ongebruikte functies of updates onder de aandacht brengen, kunnen inactieve klanten terughalen, terwijl trouwe klanten die tekenen van vertrek vertonen misschien een persoonlijk aanbod of een exclusieve korting waarderen.

Als customer success-teams zelf contact opnemen, kunnen ze problemen aanpakken voordat die groter worden, en bouwen ze sterkere relaties op. Door workflows in je CRM te automatiseren, verloopt dat werk efficiënt, van het versturen van e-mails op maat tot het toewijzen van opvolgacties.

Door je te richten op klanten met een hogere Lifetime Value (LTV) kun je je inspanningen nog gerichter inzetten, zodat je middelen gaan naar de mensen die op de lange termijn het meest aan je bedrijf bijdragen. Lees hoe je elk contactmoment verbetert met Next Best Action.

Door je strategie doorlopend te monitoren en bij te stellen, blijven je acties effectief, blijven klanten betrokken en daalt de churn op termijn.

6. Houd het model actueel

Klantgedrag verandert, dus je churnmodel moet relevant blijven. Door de data-updates en het hertrainen van het model te automatiseren, blijven de inzichten kloppen.

Wij richten churnmodellen zo in dat ze periodiek worden ververst, maandelijks of met een andere gewenste frequentie, zodat klanten steeds een bijgewerkte lijst krijgen van klanten met een hoog risico. Zo kun je je retentiestrategie doorlopend verbeteren en groeit het model mee met je organisatie.

Conclusie

Een churnvoorspellingsmodel is meer dan een technisch hulpmiddel: het is een sterke strategie om te groeien en klantrelaties te versterken. Door data samen te brengen, de belangrijkste churnindicatoren te bepalen en op de inzichten te handelen, kunnen bedrijven churn verminderen en klanten voor lange tijd aan zich binden.

Bij Crystalloids zijn we gespecialiseerd in het bouwen van modellen die data omzetten in inzichten waar je mee aan de slag kunt. Wil je je retentie verbeteren en churn goed voorspellen? Neem contact met ons op!