Unternehmen erleiden oft Investitionsverluste, wenn Kunden abwandern, z. B. wenn sie sich abmelden, bei einem Wettbewerber kaufen oder einen Vertrag kündigen. Es ist daher von entscheidender Bedeutung, dass Unternehmen dies frühzeitig erkennen, da die Gewinnung neuer Kunden oft mehr kostet als die Bindung bestehender Kunden.

Mit unserer Erfahrung in Projekten zum maschinellen Lernen können unsere Experten ein Modell zur Vorhersage der Kundenabwanderung entwickeln oder ein bestehendes Modell optimieren. So hat unser Data Scientist kürzlich einem unserer Kunden geholfen, indem er sein bestehendes Modell in ein intelligentes und vollständig automatisiertes Modell umgewandelt hat, das vollständig auf Amazon Web Services (AWS) läuft. Mit einem präzisen Prognosetool konnte unser Kunde sofort Maßnahmen ergreifen und die Abwanderung verhindern. Für einen besseren und klaren Überblick werden alle Vorhersageerkenntnisse in einem Power BI-Dashboard visualisiert, das die Schlüsselfaktoren aufzeigt, die zur Abwanderung beitragen könnten, wie hoch das Abwanderungsrisiko pro Kunde ist und welche davon priorisiert werden sollten. Während dieses Projekts unterstützten wir unseren Kunden mit:

Angesichts der aktuellen Marktturbulenzen wollte unser Kunde ein klares Bild der potenziellen Geschäftsrisiken haben. Das beste Szenario wäre natürlich, die Abwanderung zu verhindern, indem die Schlüsselfaktoren identifiziert werden, die den Beteiligten helfen können, sofortige Maßnahmen zu ergreifen. Das bedeutet, dass sie Einblicke in die Schlüsselfaktoren erhalten müssen, die zur Abwanderung beitragen können, wie hoch die Wahrscheinlichkeit der Kundenabwanderung ist und welcher Schlüsselfaktor vorrangig behandelt werden sollte. Um sicherzustellen, dass unser Kunde einen besseren und klaren Überblick über die Prognosen erhält, mussten alle Erkenntnisse in einem benutzerfreundlichen Power BI-Dashboard visualisiert werden.