Churn: Sådan fastholder du dine Utility-kunder

SPSS Modeler har gennem tiden gjort det stadigt nemmere at arbejde med komplekse statistiske modeller og er designet, så det nedbryder processen i intuitive trin. Samtidig guider programmet brugeren fremad ved automatisk at vælge den statistiske model, der passer bedst til de aktuelle data – og selve modelberegningen sker ligeledes automatisk.

Churn

Det er langt dyrere at få nye kunder end at fastholde dem, du allerede har. Men mavefornemmelse er ikke altid nok til at forudse, hvornår kunderne forlader din virksomhed. Indlejrer du derimod din kundeindsigt i statistiske modeller, bliver du i stand til bedre at tilbyde kunderne de løsninger, der bedst og mest økonomisk fastholder dem i længere tid.

Kunne det ikke være dejligt, hvis det var muligt at forudsige, hvilke kunder der forlader dig lige om lidt, så du kunne gøre en ekstra indsats for at fastholde dem, inden det er for sent?

Hos EG har vi gjort os en lang række erfaringer med, hvordan du kan forudse netop dét ved at bruge værktøjerne i IBM SPSS Modeler.

Metoden gør det også muligt for dig at indlejre din kundeindsigt i statistiske modeller, der kan anvendes bredt i virksomheden til at realisere gevinstpotentialet og til at holde fast på kunderne i længere tid.

Den modelbaserede tilgang er potentielt et meget værdifuldt værktøj for din virksomhed, ikke mindst fordi det er væsentligt billigere at fastholde eksisterende kunder end at skaffe nye. Det er heller ikke nødvendigt at være "statistiknørd" for at gøre brug af mulighederne. Her kan du læse lidt mere om, hvordan du systematisk kan anvende modelbaserede, datadrevne beslutningsmodeller til at forudsige kundernes adfærd.

I dette whitepaper kan du læse om, hvordan datadrevet analyse gør dig i stand til at optimere kundesamarbejdet og forudsige, hvilke kunder der er ved at forlade din virksomhed. Du kan også læse mere om, hvordan du i praksis drager fordel af metodikken, og om, hvordan den kan hjælpe dig med at opnå større forståelse for dine kunders adfærd og motivationer.

Whitepaper_IBM_SPSS_Modeler.pdf

Annonce
Annonce