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Predictive Analysis: Churn Model
Was ist eine „Churn-Analyse“? In diesem Artikel erkläre ich kurz diese Methode. Die Churn-Analyse ist ein sehr wichtiges Anwendungsfeld für die Methoden des statistischen Modellierens, denn Neukunden gewinnen ist viel teurer als Kunden zu halten. Die Resultate einer Churn-Analyse werden häufig als Basis zum Ergreifen von Maßnahmen genutzt.
1. Churn-Analyse
Die Churn-Analyse ist ein sehr wichtiges Anwendungsfeld für die Methoden des statistischen Modellierens, denn Neukunden gewinnen ist viel teurer als Kunden zu halten. Die Resultate einer Churn-Analyse werden häufig als Basis zum Ergreifen von Maßnahmen genutzt.
2. Churn-Rate
Was ist die Churn-Rate?
„Die Churn-Rate gibt an, wie viele Kunden eines Unternehmens über einen bestimmten Zeitraum im Vergleich zum bestehenden Kundenstamm abgesprungen sind. Auch Abwanderungsrate genannt. Der Begriff Churn stammt aus dem englischen und wird aus den Wörtern „Change“ und „Turn“ gebildet. Dies kann im deutschen mit „Wechsel“, „Abkehr“ übersetzt werden. Im übertragenen Sinne beschreibt die Churn-Rate die Abwanderungsquote der bestehenden Kunden eines Unternehmens.“
3. Berechnung der Churn-Rate
Die Churn-Rate kann folgendermaßen ermittelt werden:
Innerhalb eines gewissen Zeitraumes wird beobachtet, wie viele Kunden gehen dem Unternehmen verloren, diese Anzahl wird dann in Relation zu dem noch bestehenden Kundenstamm gesetzt. So erhält ein Unternehmen eine Kennzahl, die eine Aussage darüber trifft, wie viele Kunden dem Unternehmen verloren gehen. Anhand dieser Kennzahl können dann entsprechende Maßnahmen getroffen werden.
4. Business Fragestellung
- Welche Kunden springen ab und warum tun sie dies?
- Wie können wir das Kundenverhalten vorhersagen?
- Welche Maßnahmen verringern das Churn-Risiko?
Ziel ist es in den Daten Muster/Regeln zu finden, die dem Unternehmen etwas über zukünftige Kündigungen vorhersagen
Es gibt viele verschiedene Berechnungsmethoden um dies Kennzahl zu berechnen.
Eine einfache Formel lautet:
Eine genauere Formel, die auch Neukunden in dem veranschlagten Intervall berücksichtigt ist folgende:
Eine genauere Berechnung hängt oftmals von verschiedenen Faktoren ab, so ist das Messintervall zu berücksichtigen, wenn es sich z.B. um Verträge mit Laufzeit von 12 Monaten handelt, führt die Nutzung der Gesamtkundenzahl als Basis für die Berechnung zu ungenauen Ergebnissen, da die relevanten Kunden, anhand derer eine Churn-Messung vorgenommen werden kann, nur diejenigen sind, deren Vertrag im fraglichen Monat auslaufen. In diesem Sinne empfiehlt es sich, die Messungsintervalle an den Vertragslaufzeiten zu orientieren, oder aber alternativ nur jene Kunden in die Berechnung einzuschließen, die im Rahmen der Vertragslaufzeit relevant sind.
Die verschiedenen Kündigungsgründe der Kunden sollten auch in Betracht gezogen werden, da Kunden aus unterschiedlichen Gründen kündigen:
- Aktive Abwanderung – aktiver Wechsel zur Konkurrenz, bzw. Unzufriedenheit mit Produkt
- Passive Abwanderung – Kunde vergisst Kontodaten zu aktualisieren, z.B. Kreditkarte
- Saisonale Abwanderung – Kunde war nur zu einem bestimmten Event, Kampagne, etc. aktiv (Weihnachtsgeschäft)
5.Summary
Eine Zahl zu kalkulieren und diese zu monitoren, bringt einen nicht immer weiter, wenn das Ganze nicht mit einbezogen wird. Man muss ein Verständnis aufbringen, warum Kunden abspringen und warum Sie dies in Zukunft tun werden. Diese Ursachen müssen gefunden und behoben werden, die Kennzahl kann dabei helfen.
6. Wie weiter
Möchten Sie wissen, wie Sie bei Ihnen die Modelle umsetzen können? Melden Sie sich einfach bei uns unter <email-pii>.
Wir freuen uns.