Прогноз залишення - що це таке, визначення та поняття

Прогноз відтоку - це маркетингова техніка, яка прагне на початку виявити тих споживачів, які мають велику ймовірність перестати бути споживачами компанії.

Прогноз відмови від виробництва є незамінним інструментом комерційної політики компаній, оскільки дозволяє вчасно визначити, хто є споживачами, які можуть припинити купувати товари та послуги найближчим часом. Метою цього інструменту є можливість виявити причини відмови від них, щоб запобігти цьому за допомогою кампаній, стимулів та інших заходів утримання.

Походження прогнозу відтоку

Клієнти в більшості галузей можуть вирішити припинити покупки у певного виробника з різних причин, таких як: пошук кращої пропозиції в конкурентній боротьбі, розчарування якістю послуг, бажання спробувати інші альтернативи, моментальна відсутність платоспроможності (безробіття чи інші причина) та ін.

Втрата клієнтів є серйозною проблемою для компаній, оскільки отримання нових клієнтів часто є дуже дорогим. Дійсно, утримання клієнта коштує в 5-15 разів менше, ніж отримання нового. Для того, щоб мати змогу ефективно розпоряджатися своїми ресурсами, компанії повинні знати відсоток клієнтів, сприйнятливих до відмови, і як зупинити їх вихід.

Ось чому був створений інструмент аналізу, зосереджений на визначенні клієнтів, які потенційно можуть залишити компанію, та причин такої відмови. Звідси походить прогноз залишення.

Мета прогнозування відсіву

Метою прогнозування відтоку є можливість виявити клієнтів, які можуть залишити бізнес і безпосередньо напасти на причини відтоку. Це дозволить більш ефективно використовувати ресурси та більше прогнозувати життя на ринку.

Методи прогнозування відсіву

Прогноз відсіву, як правило, базується на опитуваннях та економетричних моделях, які дозволять виявити можливі причини відсіву та фактори, що впливають на них.

Тоді пропонується модель втручання, яка має на меті відобразити, як певна політика чи захід впливає на ймовірність відмови.

Так, наприклад, модель прогнозування відтоку може базуватися на історичних даних про відплив клієнтів за 10 років. Можливі причини можуть включати: брак інформації, постійне зростання цін, сприйняття низької якості, вихід конкурентів з кращими пропозиціями, погані стосунки з клієнтом тощо.

Тим часом модель втручання запропонує заходи щодо зменшення причин відмови. Так, наприклад, якщо однією з причин є низька якість послуги, політика полягатиме у підвищенні уваги операторів, подальшій взаємодії з клієнтами, реагуванні на скарги за менший час тощо.

Популярні Пости

Хакери повинні перейти від захисту комп’ютерів до захисту світу

Експерт F-Secure був великою зіркою RootedCON, яка розраховує на іспанські та світові посилання в галузі кібербезпеки. У аудиторії з понад 1000 відвідувачів він попередив, що заражаються комп’ютери з резюме та мільйонні доходи кіберзлочинців. Все своє життя він присвятив захисту читати далі…

Справа Facebook втягує в катастрофу весь технологічний сектор

Порушення конфіденційності з метою використання даних для політики спричиняє хаос у технологічному секторі США. Ситуація в Кремнієвій долині стає дедалі більш нестабільною внаслідок декапіталізації технологічних компаній в основному індексі технологій у США. На завершення читайте більше…