Несмотря на то, что отток клиентов признан одной из самых постоянных проблем бизнеса, большинство организаций еще не разработали подходы к смягчению последствий или не опробовали решения на основе ИИ. В современном мире, управляемом данными, традиционные подходы к снижению оттока не работают: модели поведения потребителей и сотрудников меняются слишком быстро и применимы ко все меньшим и меньшим когортам. ИИ может помочь компаниям предоставлять детальную информацию о потребителях и сотрудниках, а также применять целенаправленные тактики вмешательства в отток клиентов.

Успешные методы предотвращения оттока могут оказать существенное влияние на итоговый результат, а также на стоимость ведения бизнеса. Стоимость привлечения новых клиентов может быть в 6-7 раз выше, чем удержание существующих.¹ Что касается сотрудников, поскольку Великая отставка, по-видимому, продолжается, удержание сотрудников по-прежнему является важным операционным императивом, поскольку затраты на замену опытных и хорошо приспособленных сотрудников могут быть слишком высокими для некоторых предприятий.²

В этой среде важно, чтобы компании решали проблему оттока двумя способами. Во-первых, получите истинное представление о скорости оттока и ее причинно-следственных связях. Во-вторых, внедрите искусственный интеллект, чтобы найти идеи и методы, которые помогут создать решение для снижения оттока клиентов и сотрудников.

Как искусственный интеллект может предоставить детализированную информацию об оттоке

Анализ оттока обычно включает использование набора статистических подходов для выявления клиентов или сотрудников, которые могут уйти, и применение соответствующих мер для снижения этого риска. Однако, поскольку вмешательства традиционно применяются на высоком уровне ко всем группам, они часто недостаточно специфичны для того, чтобы отдельные лица в этих группах были эффективными.

Эти вмешательства также могут быть дорогостоящими (или просто нецелесообразными), если они осуществляются в больших количествах. Например, предложения общей скидки не всегда будут работать для клиентов, собирающихся отменить подписку. Некоторые из них могут быть заинтересованы в более конкретных предложениях, таких как пакеты или дополнительные функции или, возможно, даже определенный контент.

Одна только добровольная текучесть кадров обходится экономике США в триллион долларов в год.³

Это отсутствие деталей и наглядности является причиной того, что многие организации обращаются к ИИ, поскольку он помогает организациям отойти от общих подходов и создать детализированную тактику вмешательства, подходящую для небольших групп или даже отдельных лиц. Машинное обучение и ИИ позволяют организациям работать с невероятно большими наборами данных с высокой скоростью, обеспечивая глубокий анализ данных во всех их различных формах, чтобы найти факторы, которые предсказывают отток, и выделить людей, подвергающихся риску.

Однако хорошее решение для предотвращения оттока клиентов строится не только на прогностических моделях. У вас также должны быть четкие планы предотвращения на тот случай, когда человек будет определен как подверженный риску, и невероятно важно получить отзывы от заинтересованных сторон о функциях и шаблонах, на которые может воздействовать ваша модель, а также о том, какие меры по смягчению последствий она может реально предложить. Например, если время в пути определено как фактор риска для сотрудников, можете ли вы предложить удаленную работу любому сотруднику или только тем, кто находится в определенных местах?

Улучшите снижение оттока клиентов с помощью платформы искусственного интеллекта DataRobot

Предотвращение оттока — популярный вариант использования среди клиентов DataRobot в разных отраслях. Например, D&G, один из ведущих поставщиков страховых услуг в Великобритании, использует DataRobot для оптимизации ценообразования, чтобы определить ценовую категорию, при которой клиенты, скорее всего, будут довольны полученным гарантийным покрытием и продлением своих полисов. Существует множество других вариантов использования, ориентированных на отток, таких как прогнозирование продления подписки на СМИ или прогнозирование оттока в клинических испытаниях.

Независимо от того, выбираете ли вы экспертную консультацию по конкретным случаям использования оттока или разрабатываете свои собственные модели с нуля, вы получаете преимущества от платформы DataRobot:

Предприятия решают проблему оттока клиентов с помощью платформы искусственного интеллекта DataRobot и видят множество преимуществ.

• Добейтесь более высокой точности модели машинного обучения. Единственный способ оценить эффективность прогностической модели — оценить кумулятивный подъем — повышение точности ваших вмешательств. Для этого вам нужно: а) установить четкий базовый уровень и б) иметь возможность четко понимать улучшение, которое вы видите. И хотя это звучит очевидно, не все инструменты делают это легко. С DataRobot у вас есть доступ к готовым методам оценки для каждой модели, таким как диаграмма подъема и графики кривых ROC, которые позволяют вам проверить эффективность модели и то, как она выполняется.
• Улучшить взаимодействие с заинтересованными сторонами бизнеса. Привлечение заинтересованных сторон или экспертов в предметной области имеет решающее значение для разработки отказоустойчивого и надежного решения по предотвращению оттока клиентов. Платформа искусственного интеллекта DataRobot предлагает интуитивно понятный графический способ взаимодействия с командами, который сделает вашу стратегию предотвращения оттока сотрудников успешной.
• Понимайте влияние ваших данных с помощью графики воздействия функций, которые ранжируют все функции оттока, появляющиеся в модели, и позволяют вам и вашим экспертам легко определить, являются ли они действительными или они искусственно влияют на прогностическую способность модели. Настройка этого позволяет повысить точность.
• Достигайте детализации информации с объяснениями прогнозов, которые показывают вам причины, по которым модель предполагает, что кто-то подвергается риску, что позволяет вам сравнить ее с информацией, полученной вами из-за пределов модели. Например, если должностная роль сотрудника имеет высокий прогнозируемый рейтинг, знает ли отдел кадров о проблемах в этой команде?

Начните разрабатывать прогнозы оттока с помощью ИИ

Хотя отток клиентов — неизбежная часть ведения бизнеса, DataRobot помогает организациям создавать стратегии, которые могут быстро и эффективно трансформировать меры по снижению оттока.

DataRobot предоставляет вам инструменты, необходимые для более глубокого понимания факторов оттока, которые могут привести к разработке надежного плана борьбы с ним. Вы сможете проверять прогностические модели перед их развертыванием и использовать функции DataRobot, чтобы держать заинтересованные стороны в курсе событий.

Узнайте больше о том, как DataRobot помогает организациям.

¹ American Express, удержание клиентов и привлечение клиентов

² Компьютерный мир, Великая отставка еще не закончилась

³ Gallup, эта решаемая проблема стоит американским предприятиям 1 триллион долларов

Об авторе

Аталия Хоренштейн

Ведущий специалист по глобальному техническому продвижению продуктов, DataRobot

Аталия Хоренштейн является руководителем глобальной технической защиты продуктов в DataRobot. Она играет жизненно важную роль в качестве ведущего разработчика технической истории рынка DataRobot и тесно сотрудничает с продуктами, маркетингом и продажами. Будучи бывшим специалистом по работе с клиентами в DataRobot, Аталия работала с клиентами в различных отраслях в качестве доверенного консультанта по ИИ, решала сложные проблемы с наукой о данных и помогала им раскрыть ценность бизнеса в масштабах всей организации.

Общаясь с клиентами и партнерами или выступая на отраслевых мероприятиях, она помогает продвигать историю DataRobot и внедрять AI/ML в организации с помощью платформы DataRobot. Некоторые из ее выступлений на различные темы, такие как MLOps, прогнозирование временных рядов, спортивные проекты и примеры использования из различных вертикалей на отраслевых мероприятиях, таких как AI Summit NY, AI Summit Silicon Valley, Marketing AI Conference (MAICON), и партнерские мероприятия, такие как Snowflake. Саммит, Google Next, мастер-классы, совместные вебинары и многое другое.

Аталия имеет степень бакалавра наук в области промышленного проектирования и управления и две степени магистра — MBA и бизнес-аналитики.

Познакомьтесь с Аталией Хоренштейн