
Communications, Media & Telecom - Wahrscheinlichkeitsvorhersage für die Kundenabwanderung
Communications, Media & Telecom
Mit Unterstützung von synvert entwickelte ein Telekommunikationsunternehmen eine Pipeline, die Azure und Python nutzt, um die Gründe und den Zeitpunkt der Kundenabwanderung vorherzusagen. Dies führte zu verbesserten und gezielten Marketingkampagnen und einer 20% höheren Wahrscheinlichkeit, echte Abwanderer zu identifizieren. synvert optimierte ein Klassifikationsmodell, um die Treiber der Abwanderung zu berichten und tägliche Vorhersagen für umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.
Ausgangslage
Der Kunde hatte mit einer hohen Fluktuation zu kämpfen, da viele seiner Kunden nach dem ersten Jahr ihren Vertrag kündigen wollten.
Die Herausforderung bestand darin, die Gründe und den Zeitpunkt der Kündigung vorherzusagen.
Die Architektur
Open-Source- und Big-Data-Technologien (Azure, Python) ermöglichten die Entwicklung der Pipeline, die die vorhergesagten Ergebnisse in einer zusätzlichen Datenbank speichert.
Unternehmen können dort die Ergebnisse abfragen. Die Pipeline ist mit Azure Data Factory entwickelt und das Projekt ist in der Scrum-Methodik umgesetzt worden.
synvert Vorteile
Das gesteigerte Verständnis der Ursachen für die Abwanderung führt zu verbesserten und gezielten Marketingkampagnen.
Bei einem zuvor festgelegten Ziel können nun echte Abwanderer mit 20% höherer Wahrscheinlichkeit identifiziert werden.
Services von synvert
synvert hat ein Klassifikationsmodell basierend auf spezifischen Kundendaten optimiert.
Nach mehreren Iterationen und durch kontinuierliche fachliche und technische Validierung kann das Modell die wichtigsten Treiber der Abwanderung benennen und tägliche Vorhersagen liefern, sodass das Unternehmen nun Maßnahmen bei spezifischen Kunden ergreifen kann.