İş yapmanın en gerçekçi yanı, müşterilerin herhangi bir sebeple artık sizi tercih etmemesidir. Şirketinizin başarılı olması veya ürünleriniz, hizmetleriniz ne kadar alakalı olduğu fark etmeksizin, müşteri kaybı yaşamak her zaman olağandır. Bu nedenle şirketler, müşterilerini kaybetme riskiyle aktif bir şekilde başa çıkmak için müşteri sadakati ve sadakat programlarına sahiptir. Telekomdan SaaS şirketlerine ve tüketici ürünlerine kadar herhangi bir endüstri veya ürün segmentinde kayıp yönetiminin karlılık üzerinde doğrudan etkisi vardır.
Aradığınız kaynaklara ve hangi sektörde faaliyet gösterdiğinize bağlı olarak, yeni bir müşteri çekmek için reklam ya da kampanya yapmanız gerektiği için mevcut müşterileri korumak daha az maliyet gerektirir. Ancak müşterilerin şirketinizi artık neden tercih etmediğini anlamak, sürdürülebilir bir iş kurmak kayıp yaşamanızı önler ve olanları da telafi edebilir. Bu nedenle Customer churn analizi (müşteri kaybı analizi) oldukça önemlidir. Şirketinizde müşteri memnuniyeti açısından neleri doğru, neleri yanlış yaptığınızı anlamanıza yardımcı olur. Gelin customer churn analizi nedir, nasıl yapılır, faydaları nelerdir konularına birlikte göz atalım.
Customer churn rate (müşteri kaybı oranı), belirli bir süre içinde bir şirketle ilişkisini sonlandıran müşterilerin yüzdesini yansıtan bir iş ölçümüdür. Bu zaman dilimi, sektöre ve ürüne bağlı olarak aylık, üç aylık veya yıllık olarak ölçülebilir. Aboneliğe dayalı şirketler (mobil servis sağlayıcıları, SaaS ve içerik platformları gibi) genellikle kaybı daha kısa süreler üzerinden ölçer.
Customer churn, aynı zamanda şirketin sağlığının bir göstergesidir. Müşterilerin ayrılmalarının birkaç nedeni olsa da, en yaygın nedenlerden bazıları kötü hizmet veya ürün kalitesi, fiyat ve durgunluk gibi diğer makroekonomik faktörlerdir.
Kaybı tahmin etme yeteneği, onu önlemenin anahtarıdır. Makine öğrenimi tam da burada devreye girer. Çünkü customer churn analizini ya da kaybın yüzdesini tahmin etmek için yalnızca müşteri geri bildirimlerine güvenen kuruluşlar, kayıpları etkileyen diğer değişkenleri genellikle gözden kaçırır.
Günümüzde şirketlerin elindeki veri miktarıyla olası kayıpları tahmin etmek için makine öğrenimi (ML) modelleri geliştirmek çok daha kolaydır. Yapay Zeka (AI) veya makine öğrenimi güdümlü kayıp tahmini, bugün mevcut olan diğer tüm tahmin modellerinden daha doğru sonuçlar üretir.
Customer churn analysis, müşterilerin alım sıklığı, ziyaret süreçleri ve iadeleri ile ilgili analizler yaparak müşteri kaybının önüne geçmenizi sağlayan bir yöntemler bütünüdür. Bu analiz sayesinde sizi artık tercih etmeme ihtimali olan müşterilerinizi belirleyebilir ve cezbedici fırsatlar sunarak onları daha sadık birer müşteri haline getirebilirsiniz.
Customer churn, şirketinizin müşterilerine sağladığı değerin doğrudan bir yansıması olabilir, çünkü bu kayıp yalnızca müşteri memnuniyetiyle değil, aynı zamanda şirketinizin cirosuyla da ilgilidir, ayrılan müşteriler doğal olarak paralarını da yanlarında götürürler.
Bununla birlikte customer churn, işletmenizin uzun vadeli sağlığının bir göstergesidir, kazandığınızdan daha fazla müşteri kaybederseniz veya yeni müşterileriniz siz herhangi bir pazarlama ve kayıt masrafını karşılamadan ayrılırsa, para kaybedersiniz ki bu kesinlikle sürdürülebilir bir gelişme değildir. Bu nedenle henüz kayıp yaşamadan customer churn analizi yapmanız geleceğe de yatırım yapmak anlamına gelir. Hiç müşteri kaybı yaşamadan ya da çok az sayıyla şirketinizi yönetmeye devam edebilirsiniz.
Customer churn analizi yapmak için, belirli gelişmeler hakkında içgörü oluşturmak amacıyla birden çok döneme ait verileri karşılaştırabilmek önemlidir. Bu nedenle, aşağıdaki verilerle analiz yapabilir kayıp oranını ortaya çıkarabilirsiniz:
Dolayısıyla bu formül, belirli bir süre içinde şirketinizden ayrılan müşteri sayısını toplam müşteri sayısına göre yüzde olarak ifade eder.
Analiz ise daha karmaşıktır. Çünkü müşterilerin neden alışveriş yapmayı ya da hizmet almayı bıraktığını, şirketinizde ne tür değişiklikler yapmanız gerektiğini bildirebilir. Açıkçası, tarihsel veriler bir kayıp tahmin modeli oluşturmak için bir ön koşuldur. Ancak, verilere ek olarak, kayıp tahmin modelinizi nasıl oluşturacağınızı belirleyecek birkaç başka faktör daha vardır. İşte churn analizi yapmanız için yapmanız gerekenler:
İş gerekçesini belirleyin: Bu adım, basitçe makine öğrenimi algoritmasından istediğiniz sonucu anlamaktır. Bu durumda nihai hedef:
Verileri toplayın ve temizleyin: Bir sonraki adım veri toplamadır - hangi veri kaynaklarının kayıp tahmin modelinizi besleyeceğini anlamak. Şirketler, müşteri verilerini yaşam döngüsü boyunca CRM, web analitiği, duygu analizi araçları, sosyal dinleme araçları, müşteri hizmetleri yazılımı ve daha fazlası gibi yazılımlar aracılığıyla toplar.
Veri yakalama hizmetleri oluşturmak, kayıp tahmin modeliniz için veri toplamaya başlamanın en kolay ve en etkili yollarından biridir. Veri hazırlığında büyük bir adım, tüm bu ham bilgileri yapılandırılmış verilere dönüştürmektir.
Öznitelikleri geliştirin, ayıklayın ve seçin: Öznitelikleri belirlemek, veri analizi hazırlığının kritik parçasıdır. Bir ürün veya hizmetle müşteri etkileşimi ile ilgili davranış kalıplarını temsil eden niteliklerin belirlenmesine yardımcı olur. Veri bilimcileri, kayıp olasılığını tahmin etmek için bir makine öğrenimi modelinin işleyeceği veri noktalarına ölçülebilir özellikler atar.
Bu öznitelikler müşteri demografisini, davranışını (cep telefonu örneğinde veri kullanımı, müşteri hizmetleri aramaları, uluslararası dolaşım kullanımı vb. olabilir) ve iletişim tercihleri, geçmiş satın almalar gibi bir müşteri hakkındaki diğer bilgileri açıklayan bağlamsal öznitelikleri içerebilir. Bu sayede müşteriler hakkında detaylı bir analize sahip olabilir, kampanya, indirim çekleriyle sadakati artırabilirsiniz.
Tahmine dayalı model oluşturun: Veri analistleri tipik olarak, ikili sınıflandırma, lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele orman ve diğerleri gibi çoklu yöntemler kullanarak kayıp tahminine yaklaşır.
Müşteri kaybını doğru bir şekilde tahmin etmek son derece zordur. Ancak, işaretler bazen yakından ilgilenen şirketler tarafından görülebilir. Yaklaşan customer churnün bazı güçlü göstergeleri şunlardır:
Customer churn ile mücadelede en önemli faktör, analiz yapmak ve kayıp tahmin modeli geliştirmektir. Model size yalnızca yüksek riskli müşterilerinizin kim olduğunu söylemekle kalmaz, aynı zamanda nedenlerine ilişkin içgörü sağlar. Pazarlamacılar, şirketler ve hizmet sağlayıcıları için customer churn analizi ve modeli, müşteri kaybının altında yatan nedenleri keşfetmek oldukça önemlidir.
Müşteriyi elde tutma, bir şirketin iptalin arkasındaki motivasyonları analiz etme ve tahmin etme ve daha da önemlisi buna göre hareket etme becerisine bağlıdır. Müşteri tabanınız ne kadar genişse, müşteri kaybının etkisi o kadar büyük olur. Bu nedenle customer churn analizinin en önemli getirisi, müşteri kaybının en aza indirilmesi, itibar ve mali kayıpların önlenmesidir. Customer churn analizi söz konusu olduğun önemli şeylerden biri de müşterilere ait verilerin depolanması ve doğru bir şekilde kaydedilmesidir. Çünkü dijitalleşme süreçlerinde verinin önemi sandığınızdan daha büyük olabilir. Müşterileriniz hakkında profil oluşturabiliyorsanız gelecek iş modellerinizi planlayabilir, potansiyel alıcılarınıza uygun içerikler/hizmetler sunabilirsiniz.
Dijitalleşen dünyada verinin önemi her sektör için gün geçtikçe artmaktadır. Bu nedenle sahip olduğunuz ve sürekli güncellenen verilerinizi koruma altına almak, güvenle depolamak ve kalitesini artırıp faydalanmak için Komtaş'ın sunduğu veri hizmetlerinden yararlanabilirsiniz.
MLOps, basit bir ifadeyle markanızın veri bilimi ve operasyonlarında çalışanlarınız arasındaki iletişimi ve iş birliğini geliştirmeye yönelik bir dizi uygulamadır. Makine öğrenimi, veri mühendisliği ve geliştirme etkinliklerinin bir birleşimi olarak da tanımlanır.
Large Language Models (LLMs), milyonlarca parametre ile eğitilmiş, büyük miktarda metin verisi üzerinden dil anlayışını ve üretimini gerçekleştirebilen yapay zeka modelleridir. Bu modeller, özellikle doğal dil işleme (NLP) alanında devrim niteliğinde bir adım olarak kabul edilir.
Bulut bilişim, bilgi teknolojisi altyapınızı satın almak yerine bir servis sağlayıcısından kiralamanıza olanak tanıyan bir sistemdir.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
