„Churn“ prognozavimas yra rinkodaros technika, kuria siekiama anksti nustatyti tuos vartotojus, kurie turi didelę tikimybę nustoti būti įmonės klientais.
Atsisakymas yra nepakeičiama priemonė komercinėje bendrovių politikoje, nes tai leidžia laiku nustatyti, kurie yra vartotojai, kurie artimiausiu metu galėtų nustoti pirkti prekes ir paslaugas. Šios priemonės tikslas - sugebėti nustatyti apleidimo priežastis, kad kampanijos, skatinimo priemonės ir kitos išlaikymo priemonės neleistų jo išvengti.
Churn prognozavimo kilmė
Daugelio pramonės šakų klientai gali nuspręsti nustoti pirkti iš tam tikro gamintojo dėl įvairių priežasčių, tokių kaip: geresnio konkurso pasiūlymo radimas, nusivylimas paslaugų kokybe, noras išbandyti kitas alternatyvas, trumpalaikis negebėjimas mokėti (nedarbas ar kitos priežastis) ir kt.
Prarasti klientus yra rimta įmonių problema, nes naujų klientų pritraukimas dažnai yra labai brangus. Iš tiesų, išlaikyti klientą kainuoja nuo 5 iki 15 kartų mažiau, nei gauti naują. Kad galėtų efektyviai valdyti savo išteklius, įmonės turi žinoti, kiek procentų klientų yra linkę atsisakyti ir kaip sustabdyti pasitraukimą.
Štai kodėl buvo sukurtas analizės įrankis, kurio pagrindinis tikslas yra nustatyti klientus, kurie potencialiai paliks įmonę, ir šio atsisakymo priežastis. Tai yra apleidimo prognozės kilmė.
Atmetimo prognozavimo tikslas
Spartaus prognozavimo tikslas yra sugebėti identifikuoti klientus, kurie gali palikti verslą ir tiesiogiai atakuoti sukrėtimo priežastis. Tai leis efektyviau naudoti išteklius ir geriau prognozuoti gyvenimą rinkoje.
Atmetimo prognozavimo metodai
Atmetimo prognozavimas dažniausiai grindžiamas apklausomis ir ekonometriniais modeliais, kurie leistų nustatyti galimas metimo priežastis ir jas įtakojančius veiksnius.
Tada siūlomas intervencijos modelis, kuriuo būtų siekiama atspindėti, kaip tam tikra politika ar priemonė veikia atsisakymo tikimybę.
Taigi, pavyzdžiui, sukrėtimo prognozavimo modelis gali būti pagrįstas istoriniais 10 metų klientų pokyčių duomenimis. Galimos priežastys gali būti: informacijos trūkumas, nuolatinis kainų didėjimas, žemos kokybės suvokimas, geresnių pasiūlymų konkurentų patekimas, prasti santykiai su klientu ir kt.
Tuo tarpu intervencijos modelyje bus pasiūlytos priemonės, leidžiančios sumažinti palikimo priežastis. Pavyzdžiui, jei viena iš priežasčių yra prasta paslaugos kokybė, politika būtų gerinti operatorių dėmesį, sekti klientus, atsakyti į skundus per trumpesnį laiką ir pan.