Churn-ennuste on markkinointitekniikka, jolla pyritään tunnistamaan varhaisessa vaiheessa ne kuluttajat, joilla on suuri todennäköisyys lakata olemasta yrityksen asiakkaita.
Hylkäämisennuste on välttämätön työkalu yritysten kauppapolitiikassa, koska sen avulla voidaan ajoissa tunnistaa ne kuluttajat, jotka voisivat lopettaa tavaroiden ja palvelujen ostamisen lähitulevaisuudessa. Tämän työkalun tarkoituksena on pystyä tunnistamaan hylkäämisen syyt sen estämiseksi kampanjoiden, kannustimien ja muiden säilyttämistoimenpiteiden avulla.
Churn-ennusteen alkuperä
Asiakkaat useimmilla toimialoilla voivat päättää lopettaa ostamisen tietyltä tuottajalta useista syistä, kuten: paremman tarjouksen löytäminen kilpailussa, pettymys palvelun laatuun, halu kokeilla muita vaihtoehtoja, hetkellinen maksukyvyttömyys (työttömyys tai muut syy) jne.
Asiakkaiden menettäminen on vakava ongelma yrityksille, koska uusien asiakkaiden saaminen on usein erittäin kallista. Asiakkaan säilyttäminen maksaa 5–15 kertaa vähemmän kuin uuden hankkiminen. Voidakseen hallita resurssejaan tehokkaasti yritysten on tiedettävä hylkäämiselle alttiiden asiakkaiden prosenttiosuus ja miten lopettaa irtautuminen.
Siksi on luotu analyysityökalu, joka keskittyy etenkin asiakkaista, jotka mahdollisesti poistuvat yrityksestä, ja syihin hylkäämiseen. Tämä on hylkäämisennusteen alkuperä.
Keskeytysennuste -tavoite
Churn-ennustamisen tavoitteena on pystyä tunnistamaan asiakkaat, jotka saattavat poistua yrityksestä ja hyökätä suoraan vaihtelun syihin. Tämä mahdollistaa resurssien tehokkaamman käytön ja paremman ennusteen elämästä markkinoilla.
Keskeyttämisen ennustusmenetelmät
Keskeytysennuste perustuu yleensä tutkimuksiin ja ekonometrisiin malleihin, joiden avulla mahdolliset keskeyttämisen syyt ja niihin vaikuttavat tekijät voidaan tunnistaa.
Sitten ehdotetaan interventiomallia, jolla pyritään heijastamaan, kuinka tietty politiikka tai toimenpide vaikuttaa hylkäämisen todennäköisyyteen.
Siten esimerkiksi vaihtumisennustemalli voi perustua 10 vuoden historiallisiin asiakastietoja koskeviin tietoihin. Mahdollisia syitä voivat olla: tiedon puute, jatkuva hinnankorotus, käsitys heikosta laadusta, kilpailijoiden pääsy parempiin tarjouksiin, huono suhde asiakkaaseen jne.
Interventiomalli puolestaan ehdottaa toimenpiteitä hylkäämisen syiden vähentämiseksi. Esimerkiksi, jos yksi syistä on palvelun heikko laatu, politiikkana olisi parantaa operaattoreiden huomiota, seurata asiakkaita, vastata valituksiin lyhyemmässä ajassa jne.