简而言之,当用户或客户(可以随时终止与您的业务的关系)离开您的网站或销售漏斗时,就会发生非订阅流失。这些类型的客户可能会逐渐减少他们的购买频率,或者他们可能会突然再也不会再购买。

几乎每个行业的公司都面临着这种类型的流失问题,因为它会影响业务的增长的稳定,即使该业务正迅速获得客户。有前瞻的公司正通过建立准确预测客户流失的预测模型来解决这个问题。然后,他们采取行动,围绕预防措施建立有针对性的营销活动,或通过改变产品来改变流失。

DataFocus的高级数据分析师将通过七个步骤,来阐述公司如何部署预测分析来识别潜在的“流失用户”,然后采取短期营销活动的步骤重新与他们互动

1.了解业务

您的具体业务将如何定义客户流失?这一步骤至关重要,定义一个过长的流失期可能会产生具有人为低流失率的预测模型,无法捕获足够多的人并且无法实现预测建模的目的。但是定义一个过短的流失期会使营销团队难以评估流失预防活动,因为无法区分有机行为(没有干预就会回来的用户或客户)和有效的活动。

预先进行基本分析(聚类)以决定在流失分析中甚至应该考虑哪些用户也是一个好主意。例如,如果某人仅使用过一次产品或服务,那么他们之后会被视为一种流失者吗?或者是否有一些最低阈值,在此之后应考虑用户并将其包含在流失分析中?

2.获取您的数据

预测客户流失所需的基本数据仅仅是某种维度的客户特征识别以及该客户上次交互的日期/时间。这些数据虽然不是非常详细,但可以让您构建模型来预测基本级别的流失。

但是,实际情况是建议并高度鼓励在此最小数据集之上添加其他数据。包含的数据越多,流失预测就越好,因此如果可用,还包括数据集中的内容,如关于用户的静态人口统计信息,特定类型的用户操作的详细信息等。来源越多越好。

3.探索和准备数据

请记住,此过程的这一步骤最多可占项目总时间的80%。将数据转换为可用格式,花时间确保您了解数据中所有不同变量的含义,然后再继续清理不同的拼写或可能缺少数据以确保一切均匀。彻底的探索和清洁将在后续步骤中节省时间和确保精准,特别是在需要预测时。

4.丰富您的数据

如果您正在使用更高级的数据集,而不仅仅是客户识别和上次交互的日期/时间(正如所提到的,强烈建议更好地进行预测),现在是时候丰富这些数据并将其加入以使其下降要点。例如,如果您有一个数据集,其中包含客户标识和上次交互的日期/时间,另一个数据集包含客户标识和人口统计信息,则您需要将这些数据集合到一组数据中。

5.获得预测

在构建预测模型时,必须要小心它实际上会学到你想要的东西。例如,流失建模项目的一个常见缺陷是在过去和未来事件中训练您的模型。为避免这种常见错误,您需要将自己置于将模型部署到生产环境中的位置:您可以使用哪些数据?您希望什么时候预测:下周,下个月?

预测过程的一个重要部分是预测建模和特征工程之间的交互和迭代。在第4步中,您丰富了数据和生成的功能。现在是时候看看你添加的功能对你的模型是否真的有价值。首先尝试保持功能集相对较小,然后运行模型以评估性能。一点一点地继续添加功能并评估它们对模型准确性的影响。

6.可视化

现在您已经通过挖掘,清理和丰富数据来探索和了解您的数据,现在是时候进行可视化了。可视化是该过程中的一个重要步骤,因为它为最终用户提供了一种方法,为了让营销团队或产品团队快速轻松地使用数据。

7.迭代和部署

数据科学与业务之间相互作用最强的地方即是共同确定模型是否真正有效。特别是,确保模型足够通用,这意味着使用非特定时间段的培训,验证和测试集或某种类型的客户。例如,您不希望根据可能存在价格变化的时间段或导致流失率与平常不同的其他因素的数据集进行培训或测试。

一旦你有一个好的流失预测模型,这个工作只完成了一半。最后(也许是最重要的)步骤是根据您的预测采取行动。许多企业犯了一个错误,就是把那些得分最高(即最有可能流失)的人瞄准并瞄准他们,但往往是得分较低的客户可以从“淘汰”中拯救出来。通常,短期的营销活动(特别是提供特殊优惠或折扣的营销活动)是重新吸引预测的流失者的最有效方式。

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