Che cos’è la previsione del tasso di abbandono?
Lavorare con i clienti – interpretazione artistica astratta. Credito immagine: vectorjuice tramite Freepik, licenza gratuita
La previsione del abbandono si riferisce al processo di identificazione dei clienti che probabilmente annulleranno i loro abbonamenti o smetteranno di fare affari con un’azienda in futuro. Questa analisi predittiva aiuta le aziende ad adottare misure proattive per fidelizzare i propri clienti e mitigare le potenziali perdite. La previsione del tasso di abbandono non riguarda solo la previsione del comportamento dei clienti; si tratta di comprendere i fattori che influenzano questo comportamento per sviluppare strategie di fidelizzazione efficaci.
I modelli di previsione del tasso di abbandono si basano sui dati dei clienti, che possono includere informazioni demografiche, dati comportamentali e feedback dei clienti. Analizzando i modelli presenti in questi dati, le aziende possono identificare i clienti a rischio e soddisfare le loro esigenze prima che decidano di andarsene.
In questo articolo esploreremo la previsione del tasso di abbandono in modo più approfondito, comprese le caratteristiche e le variabili utilizzate dai modelli di previsione, le tecniche statistiche e di apprendimento automatico per prevedere il tasso di abbandono, come valutare i risultati di questi modelli e le principali sfide nel campo dell’assistenza clienti. previsione dell’abbandono. Leggi questo blog approfondito per ulteriori informazioni informazioni generali sulla previsione del tasso di abbandono e come viene utilizzato nelle organizzazioni.
Caratteristiche e variabili nella previsione del tasso di abbandono
Dati demografici
I dati demografici si riferiscono ai dati statistici relativi ai clienti che consentono all’azienda di segmentarli in gruppi specifici. Ciò potrebbe includere età, sesso, posizione, livello di reddito e occupazione. Questo tipo di dati fornisce una comprensione fondamentale di chi sono i clienti.
Comprendere i tuoi clienti a livello demografico può rivelare tendenze e modelli significativi nel comportamento di abbandono. Ad esempio, un’azienda potrebbe scoprire che i clienti più giovani abbandonano a un tasso più elevato rispetto ai clienti più anziani. Queste informazioni possono aiutare le aziende ad adattare le proprie strategie di fidelizzazione dei clienti a specifici gruppi demografici.
Dati comportamentali
I dati comportamentali si riferiscono alle informazioni su come i clienti interagiscono con un prodotto o servizio. Ciò può includere la frequenza con cui utilizzano un prodotto, quanto tempo trascorrono su un sito Web, i loro modelli di acquisto e altro ancora.
I dati comportamentali possono fornire informazioni preziose sul motivo per cui i clienti potrebbero abbandonare. Ad esempio, se i clienti che utilizzano un prodotto meno frequentemente hanno maggiori probabilità di abbandonarlo, un’azienda potrebbe sviluppare strategie per incoraggiare un uso più regolare. I dati comportamentali aggiungono un livello di profondità alla nostra comprensione del tasso di abbandono dei clienti, consentendo alle aziende di affrontare i comportamenti specifici che contribuiscono al tasso di abbandono.
Feedback e valutazioni
Anche il feedback e le valutazioni dei clienti possono svolgere un ruolo fondamentale nella previsione del tasso di abbandono. Ciò include recensioni dei clienti, risposte ai sondaggi e valutazioni di un prodotto o servizio.
Feedback negativi o valutazioni basse possono essere un segnale di avvertimento di potenziale abbandono. Analizzando questi dati, le aziende possono identificare problemi o reclami comuni che portano all’insoddisfazione e all’abbandono dei clienti. Ciò consente alle aziende di affrontare questi problemi in modo proattivo e di migliorare l’esperienza del cliente.
Modelli statistici e di machine learning per la previsione del tasso di abbandono
Regressione logistica
La regressione logistica è un metodo statistico che può essere utilizzato per la previsione del tasso di abbandono. Questo modello stima la probabilità che si verifichi un evento (come l’abbandono) in base a una o più variabili predittive. È particolarmente utile quando la variabile dipendente (abbandono) è binaria.
La regressione logistica è facile da implementare e interpretare, il che la rende una scelta popolare per la previsione del tasso di abbandono. Tuttavia, presuppone una relazione lineare tra le variabili predittive e le probabilità logaritmiche del risultato, il che potrebbe non essere sempre vero.
Alberi decisionali e foreste casuali
Gli alberi decisionali e le foreste casuali sono modelli di machine learning che possono essere utilizzati anche per la previsione del tasso di abbandono. Gli alberi decisionali dividono i dati in rami in base a condizioni diverse, portando a una decisione finale (o previsione). Le foreste casuali sono un insieme di alberi decisionali, che possono migliorare l’accuratezza delle previsioni.
Questi modelli possono gestire sia dati numerici che categorici, rendendoli una scelta versatile per la previsione del tasso di abbandono. Tuttavia, possono essere soggetti a un adattamento eccessivo se non adeguatamente sintonizzati.
Supporta macchine vettoriali
Le Support Vector Machines (SVM) sono un tipo di modello di machine learning che può essere utilizzato per attività di classificazione, come la previsione del tasso di abbandono. Le SVM mirano a trovare il miglior iperpiano che separa i dati in due classi (ad esempio, abbandono o non abbandono).
Le SVM sono potenti e flessibili, ma possono essere complesse da comprendere e implementare. Richiedono inoltre un’attenta messa a punto per evitare un adattamento eccessivo.
Reti neurali
Le reti neurali sono un tipo di modello di apprendimento automatico ispirato al cervello umano. Sono costituiti da strati interconnessi di nodi, chiamati neuroni, che possono apprendere dai dati.
Le reti neurali possono gestire relazioni complesse e non lineari tra variabili, rendendole un potente strumento per la previsione dell’abbandono. Tuttavia, possono richiedere un utilizzo intensivo del calcolo e richiedere una grande quantità di dati per essere addestrati in modo efficace.
Analisi delle serie temporali
Infine, l’analisi delle serie temporali può essere utilizzata anche per la previsione del tasso di abbandono. Ciò comporta l’analisi dei dati raccolti nel tempo per identificare tendenze e modelli.
L’analisi delle serie temporali può essere particolarmente utile per prevedere il tasso di abbandono nelle aziende basate su abbonamento, dove il comportamento dei clienti può cambiare nel tempo. Tuttavia, questo metodo richiede un flusso continuo di dati con timestamp.
Previsione del tasso di abbandono: metriche di valutazione del modello
Ecco alcuni modi in cui analisti e data scientist possono valutare le prestazioni dei modelli di abbandono, confrontare i modelli possibili e selezionare quello migliore per il loro caso d’uso e i loro dati.
Precisione
L’accuratezza misura la percentuale di previsioni corrette effettuate dal modello rispetto al numero totale di previsioni. Nel contesto della previsione del tasso di abbandono, si tratterebbe della proporzione di coloro che abbandonano e non abbandonano correttamente identificati rispetto a tutti i clienti.
Sebbene questa metrica sia facile da comprendere e calcolare, può essere fuorviante, soprattutto in set di dati sbilanciati in cui la maggior parte dei clienti non abbandona. In questi casi, un modello che prevede sempre il “mancato abbandono” può comunque avere un’elevata precisione, motivo per cui dobbiamo considerare anche altri parametri.
Precisione e richiamo
Queste due metriche forniscono una valutazione più sfumata di un modello di previsione. La precisione misura la proporzione di previsioni vere positive (i veri zangole identificate correttamente) tra tutte le previsioni positive. Ci aiuta a capire quanti dei zangolatori previsti sono effettivamente zangolatori.
D’altra parte, il ricordo (noto anche come sensibilità) misura la proporzione di previsioni vere positive tra tutti i positivi effettivi. Ci aiuta a capire quanti dei veri variatori sono stati correttamente identificati dal nostro modello. Bilanciare precisione e richiamo è spesso una sfida, poiché il miglioramento dell’uno può portare alla diminuzione dell’altro. Questo è noto come compromesso tra richiamo di precisione.
Punteggio F1
Il punteggio F1 è una metrica che combina precisione e richiamo in un unico valore. È la media armonica di precisione e richiamo e fornisce un equilibrio tra questi due parametri.
Sebbene accuratezza, precisione e richiamo forniscano informazioni preziose sulle prestazioni del modello di previsione, il punteggio F1 ti aiuta a comprendere l’efficacia complessiva del tuo modello.
Affrontare le sfide nella previsione del tasso di abbandono
La previsione del tasso di abbandono non è un compito facile. Ecco le principali sfide che potresti dover affrontare durante la progettazione e l’implementazione di modelli di previsione del tasso di abbandono.
Set di dati sbilanciati
Nella maggior parte delle aziende, il numero di clienti che abbandonano è spesso significativamente inferiore rispetto a quelli che restano. Ciò si traduce in un set di dati sbilanciato, in cui la classe maggioritaria (non abbandono) supera di gran lunga la classe minoritaria (abbandono).
Gli algoritmi tradizionali di apprendimento automatico tendono ad avere una propensione verso la classe maggioritaria, causando loro scarse prestazioni nella classe minoritaria. Ciò rappresenta un ostacolo significativo nella previsione del tasso di abbandono. Per risolvere questo problema, è possibile utilizzare tecniche come il sovracampionamento della classe minoritaria, il sottocampionamento della classe maggioritaria o l’utilizzo di una combinazione di entrambi.
Overfitting vs. Underfitting
Un’altra sfida comune nella previsione del tasso di abbandono è l’adattamento eccessivo o insufficiente del modello. L’overfitting si verifica quando il modello apprende troppo bene i dati di addestramento, acquisendo rumore e valori anomali, compromettendone le prestazioni su dati invisibili. D’altra parte, l’underfitting si verifica quando il modello non riesce a catturare il modello sottostante dei dati, con conseguenti prestazioni scadenti sia sui dati di training che di test.
Per evitare queste insidie, è importante utilizzare tecniche come la convalida incrociata e la regolarizzazione e scegliere la giusta complessità per il modello.
Aggiornamento continuo dei modelli con nuovi dati
La previsione del tasso di abbandono non è un compito una tantum. Il comportamento dei clienti cambia nel tempo, così come dovrebbe cambiare il tuo modello. Ciò significa che il tuo modello di previsione del tasso di abbandono dovrebbe essere continuamente aggiornato con nuovi dati per rimanere accurato e pertinente. Questo può essere un compito impegnativo, soprattutto in un ambiente aziendale frenetico. Tuttavia, incorporare un sistema per l’aggiornamento continuo del modello è fondamentale per il successo dei tuoi sforzi di previsione del tasso di abbandono.
Conclusione
In conclusione, comprendere la previsione del tasso di abbandono è fondamentale per le aziende che desiderano migliorare le proprie strategie di fidelizzazione dei clienti. Comprendendo le metriche di valutazione e affrontando le sfide comuni, puoi creare un modello di previsione del tasso di abbandono efficace che ti aiuti a identificare i clienti a rischio e ad intraprendere le azioni necessarie per fidelizzarli.
Ricorda, prevedere l’abbandono è solo l’inizio: il vero valore deriva dall’utilizzo di queste previsioni per promuovere strategie efficaci di fidelizzazione dei clienti.
Biografia dell’autore: Gilad David Maayan
Gilad David Maayan è uno scrittore tecnologico che ha lavorato con oltre 150 aziende tecnologiche tra cui SAP, Imperva, Samsung NEXT, NetApp e Check Point, producendo contenuti tecnici e di leadership di pensiero che illustrano soluzioni tecniche per sviluppatori e leadership IT. Oggi è di testa SEO agilel’agenzia di marketing leader nel settore tecnologico.
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