Применение ML-моделей для выявления клиентов с высокой вероятностью прекратить пользоваться услугой или продуктом (отвалиться). Позволяет бизнесу proactively (упреждающе) запускать программы удержания для самых ценных клиентов.
Пример: AI-модель в сервисе подписки показывает, что пользователи, которые перестали открывать еженедельную рассылку и снизили активность в приложении на 70% за месяц, с вероятностью 85% отменят подписку в следующем цикле. Этим пользователям предлагается персональный бонус.
Прогнозирование оттока (Churn Prediction) — это применение методов машинного обучения и статистики для идентификации клиентов, которые с высокой вероятностью прекратят пользоваться услугой, отказаться от подписки или перестанут покупать товары компании в будущем. Основная цель – дать бизнесу возможность заблаговременно принять меры для удержания этих клиентов.
Процесс включает сбор и анализ исторических данных о поведении клиентов (история покупок, данные об использовании продукта, взаимодействие со службой поддержки, демографические данные), их структурирование и создание признаков. Затем на основе этих данных обучаются модели машинного обучения (например, логистическая регрессия, случайный лес, градиентный бустинг или нейронные сети), которые выявляют паттерны, предшествующие оттоку. Эти модели присваивают каждому клиенту 'скор' или вероятность оттока.
Результаты прогнозирования позволяют компаниям сегментировать клиентов по степени риска, разрабатывать таргетированные стратегии удержания (специальные предложения, персонализированные кампании, улучшение сервиса) и оптимизировать распределение ресурсов, фокусируясь на наиболее уязвимых группах. Это критически важно для телекоммуникационных компаний, SaaS-провайдеров, банков и компаний электронной коммерции, где стоимость привлечения нового клиента значительно выше стоимости удержания существующего.