Churn Analyse: diese 9 Tipps kehren die Kundenabwanderung um

Die Churn-Analyse ist der erste Schritt, die Abwanderung von Kunden (Churn) zu minimieren. Churn betrifft vor allem Geschäftsmodelle, welche auf Abonnements und Verträgen basieren. Dies sind Abonnements im Bereich Telekommunikation, Musik- & Video-Streaming sowie Energieversorgung. Die Churn-Analyse und die Verhinderung der Abwanderung sind umso wichtiger, als das Gewinnen den Kunden bereits einen Invest darstellte. Wandert der Kunde zu früh ab, kann der erwartete Customer-Lifetime-Value oft nicht erwirtschaftet werden. Der Saldo der Geschäftsbeziehung wird negativ. Sinnvoller ist es da, einmal gewonnenen Kunden langfristig zu binden. In diesem Artikel möchte ich Ihnen zeigen, wie Sie mit einer Churn-Analyse wertvolle Einblicke in das Abwanderungsverhalten Ihrer Kunden gewinnen können, um gezielt dagegen vorzugehen. Hier die Definition einfach erklärt:

Was ist eine Churn Analyse?

Die Churn Analyse hat mehrere Teilaufgabe. Diese sogenannte Abwanderungsanalyse untersucht das des Kundenverhalten in folgenden Punkte:

• 1. Kundenabwanderung

  Dies ist der quantitative Anteil der Churn-Analyse. Hier geht es um die Churn-Rate, also um die Frage “Wie viele Kunden wandern ab?”. Die Churn-Rate wird dabei mit der Zahl der neugewonnenen Kunden verglichen.

• 2. Abwanderungsgründe

  Was bewegt die Kunden zur Abwanderung? Die Analyse der Gründe ist die Grundlage für die Identifizierung von Verbesserungspotenzialen. Die Betrachtungen zielen auf das Erlebnis der abwandernden Kunden im Unternehmen ab. Doch auch die Beobachtung des Wettbewerbs ist anzuraten, da Kunden bei vergleichbaren Produkten oft leichtes Opfer von niederpreisigen Angeboten des Wettbewerbs werden.

• 3. Erarbeiten von Verbesserungspotenzialen

  Die Verbesserungspotenziale werden in der Regel dort ermittelt, wo sich Abwanderungsgründe fassen lassen. Neben den oben genannten Gründen kann man mit folgenden Ansatzpunkten Quick-Wins generieren:

  • Emotionale Kundenbeziehung: Der Kunde möchte sich bei der Nutzung des Dienstes wohlfühlen. Dies betrifft auch und vor allem die emotionale Beziehung mit den Serviceteams. Je lösungsorientierter Serviceteams vorgehen und je mehr sie auf eine angenehme Kommunikation mit den Kunden achten, umso wertvoller wird der Nutzer die Kundenbeziehung empfinden. Und so lange dieser Zustand anhält, wird das Abwanderungsrisiko eher niedrig bleiben.
  • Dienstqualität: Wird der Dienst in gleichbleibend hoher Qualität erbracht? Taucht der Nutzer wiederholt in negative Erlebnisse, steigt die Abwanderungsgefahr erheblich.
  • Wettbewerb: Bei vergleichbaren Produkten und Diensten verbleibt dem Wettbewerb meist nur ein preislich attraktiveres Angebot, um neue Kunden (ab-)zuwerben. Zufriedene Kunden sind gegen Preisangebote durchaus immun. Nur wenn Unzufriedenheit auftaucht, werden Nutzer wechselbereit und befassen sich mit Wettbewerbsangeboten. Schließlich ist jeder Wechsel mit emotionalem und Arbeitsaufwand verbunden.

9 Tipps für eine Churn-Analyse, die zur Kundenbindung führt

• 1. Erkennen Sie Abwanderungstypen

  Oft sind es bestimmte Typen von Nutzern und Kunden, welche verstärkt abwandern. Es ist hier auch denkbar, dass das Produktangebot zur Lebensituation von bestimmten Nutzertypen weniger gut passt. Je früher Sie dies erkennen, umso eher können Sie eventuell für diesen Abwanderungstyp eine Produktvariante erschaffen, die gerade ihn besonders stark bindet. Auch dies kann ein Ergebnis der Churn-Analyse sein.

  Mein erster Tipp für die Churn Analyse ist eine Analyse der Kundentypen. Schauen Sie sich genau an, welche Kundenprofile und Kundentypen eine erhöhte Kundenabwanderung aufzeigen. Andersherum können Sie natürlich auch Kundenprofile identifizieren, die Ihr Produkt oder Dienst besonders intensiv nutzen, um somit diese Kundenprofile gezielt zu gewinnen.

  Welche Daten sollte man hierzu analysieren? Beginnen Sie bei der Produktnutzung: Nutzt der Kunde alle Features oder nur ausgewählte? Erfolgt die Produktnutzung gleichmäßig oder mit räumlichen oder zeitlichen Schwerpunkten?

  Welche Produktvarianten nutzt der Kunde? Prüfen Sie, ob diese Variante wirklich zu seinem Bedürfnis passt. Führt ein Tipp an den Kunden mit einer anderen Produktvariante zu einer Verbesserung der Qualitätswahrnehmung, ist der Kunde zufrieden und stark gebunden.

• 2. Analysieren Sie Abwanderungsgründe

  Wird der Kunde bei seiner Kündigung des Vertrags nach Beweggründen gefragt, so können Sie die abgegebenen Antworten aus der Datenbank ziehen lassen. Gibt es Häufungen bei Antworten? Korrelieren diese mit Eigenschaften des Kunden?

  Wenn Sie hier keine Ergebnisse zeitigen können, kann es daran liegen, dass die wählbaren Antworten nicht auf die Situation des Nutzers passen. Hinterfragen Sie daher die möglichen Antworten und überlegen Sie Verbesserungen. Bieten Sie ein Freitextfeld an, dieses kann Antworten aufnehmen, welche mit den wählbaren Antworten nicht abgebildet werden können.

  Wenn Sie die Churn-Analyse mit Künstlicher Intelligenz bzw. Machine Learning fortführen, bietet sich eine freie Texteingabe ebenfalls an. Hier kann die KI helfen, zu Insights zu generieren.

• 3. Analysieren Sie die Abonnementtypen

  Wenn Sie prüfen, ob manche Abonnementtypen besonders von Churn betroffen sind, können Erkenntnisse dazu führen, gerade diesen Nutzern ein besonderes Angebot zukommen zu lassen. Eventuell trifft ein bestimmter Abonnementtyp nicht (mehr) das Bedürfnis der Nutzer. So senken Sie die Churn-Rate.

  Betrachten Sie auch, welche Abonnementtypen von Neukunden abgeschlossen werden. Eventuell ist ein Trendwechsel erkennbar. Dann könnte es sinnvoll sein, Bestandkunden einen Wechsel zum neuen Trend-Abonnement zu offerieren. Damit kommen Sie der Abwanderung zuvor.

• 4. Analysieren Sie den Kundenlebenszyklus

  In der Churn-Analyse und in der Kundenpflege unterscheidet man die Lebenszyklen einer Kundenbeziehung:

  1. Früher Churn (Early Churn)
     Abwanderung schon kurz nach Beginn der Vertragsbeziehung. Hier kann sich oft noch keine emotionale Beziehung zum Unternehmen aufgebaut haben.
  2. Mittelfristiger Churn (Mid-term Churn)
     Diese Abwanderer haben bereits einige Erfahrungen mit Unternehmen, Produkt und Service gesammelt. Es ist der Punkt, an dem man die Beziehung festigen könnte, doch der Nutzer wählt den Bruch.
  3. Langfristiger Churn (Long-term Churn)
     Eine lange Kundenbeziehung deutet auf Wohlfühlen mit Produkt und Service hin. Umso verwunderlicher ist die Abwanderung. Hier liegt die Vermutung nahe, dass eine völlig unerwartete Veränderung eintrat. Etwa ein Ereignis im Nutzerumfeld, das nichts mit Produkt und Unternehmen zu tun hat. Oder ein Missgeschick in Service oder Produktbereitstellung.

  Prüfen Sie daher, wie die Abwanderung sich in die Kundenlebenszyklus-Phasen verteilt. Unterscheiden sich die Kündigungsgründe? Eventuell fällt es leicht in einem oder mehreren der Segmente eine Verbesserung herbeizuführen.

• 5. Option: die Kohorten Analyse

  Die Kohorten-Analyse gibt Ihnen mehr Freiheiten. Teilen Sie Ihren Kundenstamm nach weiteren Merkmalen ein, kombinieren Sie die Merkmale. Jede Kombination von Merkmalen definiert eine Kohorte. Betrachten Sie dann die Kohorten bzgl. ihrer Abwanderung. Merkmale können sein:

  • Vertragsdatum
    Abschluss im Frühjahr, zum Schulbeginn, in der Ferienzeit oder schlicht nach Monat) – Monats-Kohorten
  • Vertriebskanal
    Über welchen Kanal erfolgte der Vertragsabschluss? Liegt es an der Vertriebsperson? Erreicht der Vertriebskanal eher ein ungünstiges Klientel? Gelangen Kunden via Social-Media-Kampagnen, Ad-Kampagnen, Direktvertrieb, Affiliate-Kampagnen oder simpel über Googles Suchergebnisse zu Ihnen?
  • Kundenwert
    Steht die Ertragssituation des Kunden für einen Kündigungsgrund?
  • Customer Lifetime Value
    Besteht eine Korrelation mit dieser Einschätzung?
  • Alter
    Sind Produkt und Dienst nur für eine bestimmte Lebensphase geeignet? Ändern sich mit dem Alter Nutzungsgewohnheiten?
  • Landsmannschaft
    Überzeichnet: Ist das deutsche Nutzerhandbuch für den französischen Kunden wenig ausreichend?
  • Region
    Die Lebenssituation kann sich in verschiedenen Bundesländern unterschiedlich entwickeln. Dies kann Einfluss auf die Bedürfnisse haben.
  • Urbanisierung
    Unterscheidet sich das Kündigungsverhalten nach Ballungszentrum/Land?

  Die Kohorten-Analyse ist als flexible Analysenform oftmals erhellend bei der Churn- und Abwanderungsanalyse und zeigt Trends und Muster auf. Oft werden mit der Kohorten-Analyse Schwächen des Produkts, technische Probleme im Service aber auch eine schwammige Ansprache der Zielgruppenerkannt. Sie ist ein gutes Instrument um Kundenabwanderung in Kundenbindung zu transformieren.

• 6. Erkennen Sie Kunden, aber auch Kanäle mit hoher Kundenbindung

  Weist eine Kohorte eine besonders hohe Kundenbindung auf, forcieren Sie diese Kohorte. Dies kann bedeuten, den betreffenden Kanal stärker zu bewerben. Dies kann bedeuten, die gleichen Produkte an ähnliche Kunden zu offerieren. Wenn Sie noch während der laufenden Analyse eine Kohorte mit niedriger Churn-Rate erkennen, können Sie vorausschauend, dieses Segment mit einem zusätzlichen Budget zu pushen – und die Analyse dann in Ruhe zu Ende zu bringen.

• 7. Beobachten Sie den Wettbewerb

  In Branchen, in denen sich Produkte oft nur marginal differenzieren, kann ein plötzliches Angebot des Wettbewerbs zu einer Abwanderung führen. Je früher Sie diese Veränderung erkennen, desto wirksamer können Sie gegensteuern – und frühzeitig Auswirkungen im Kundenstamm monitoren und erkennen.

  Wenn Sie per KI-Agent ein Monitoring-Tool etablieren, das den Auftritt des Wettbewerbs in einem Dashboard darstellt, werden Sie frühzeitig informiert und können reagieren.

• 8. Wieso wechselte der Kunde zu Ihnen?

  Wer zufriedener Kunde ist, gibt sicher bereitwillig Auskunft. Befragen Sie eine repräsentative Gruppe der Kunden. Erfahren Sie so, was Kunden bei Ihnen besser finden und was ein Abwanderungsgrund war. So können Sie bei der Abwanderung vorbauen. So können Sie den Antwortenkatalog im Kündigungsformular verbessern. So können Sie Ihre Vorzüge zunehmend besser verstehen lernen und infolgedessen auch besser kommunizieren.

• 9. Was hätte den Kunden von der Abwanderung abgehalten?

  Befragen Sie die gleiche Kundengruppe, um zu erfahren, was die Abwanderung unterbunden hätte. So erhalten Sie ein Repertoire an Gegenmaßnahmen, die auch bei den eigenen Abwanderern gut einschlagen dürfte.

KI-basierte Churn-Analyse

Eine KI-basierte Churn-Analyse (Kündigungsanalyse) ist ein Prozess, der maschinelles Lernen und Datenanalyse verwendet, um vorherzusagen, welche Kunden voraussichtlich abspringen werden. Der Ablauf einer solchen Analyse lässt sich in mehrere Schritte unterteilen:

• 1. Datensammlung und Vorbereitung

  Der erste Schritt besteht darin, relevante Kundendaten zu sammeln. Dazu gehören:

  • Demografische Daten (Alter, Geschlecht, Standort)
  • Verhaltensdaten (Nutzungsfrequenz, gekaufte Produkte/Dienstleistungen, Vertragslaufzeit)
  • Interaktionsdaten (Supportanfragen, Website-Nutzungsverhalten)
  • Finanzdaten (Zahlungsverhalten, Kosten)

  Diese Daten müssen dann bereinigt und vorbereitet werden, um Lücken zu schließen und unnötige oder redundante Informationen zu entfernen.

• 2. Feature Engineering

  In diesem Schritt werden neue aussagekräftige Merkmale (Features) aus den vorhandenen Daten erstellt. Beispielsweise kann die Nutzungshäufigkeit eines Services oder die Anzahl der Supportanfragen als Feature definiert werden. Ziel ist es, die Variablen zu identifizieren, die am stärksten mit Kundenabwanderung korrelieren.

  3. Modellauswahl und Training

  Hier werden maschinelle Lernmodelle verwendet, um Muster in den Daten zu erkennen. Typische Modelle, die für die Churn-Analyse verwendet werden, sind:

  • Logistische Regression: Ein einfaches, interpretiertes Modell, das gut funktioniert, wenn die Datenlinearity aufweisen.
  • Random Forest oder Entscheidungsbäume: Diese Modelle sind in der Lage, komplexe, nicht-lineare Beziehungen zu erfassen.
  • Neuronale Netze: Werden für besonders große und komplexe Datensätze verwendet, da sie Muster erkennen können, die für andere Modelle schwer zugänglich sind.

  Der Algorithmus wird auf historischen Daten trainiert, wobei ihm Kundenmerkmale und das bekannte Ergebnis (ob der Kunde abgewandert ist oder nicht) zur Verfügung gestellt werden.

• 4. Modellvalidierung und Optimierung

  Nachdem das Modell trainiert ist, wird es mit einem Teil der Daten validiert, die nicht für das Training verwendet wurden. Das Ziel ist es zu überprüfen, wie genau das Modell zukünftige Kundenabwanderungen vorhersagen kann. Hier können auch Techniken wie Kreuzvalidierung oder Hyperparameter-Optimierung eingesetzt werden, um die Genauigkeit des Modells zu verbessern.

• 5. Vorhersage

  Sobald das Modell validiert und optimiert ist, kann es verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit eines Kundenabgangs (Churn Prediction) für jeden aktuellen Kunden zu berechnen. Kunden mit einer hohen Abwanderungswahrscheinlichkeit können dann gezielt durch Maßnahmen wie Sonderangebote oder personalisierte Kampagnen angesprochen werden.

• 6. Erklärung und Interpretation

  Es ist wichtig, das Modell nicht nur als „Black Box“ zu betrachten. Viele maschinelle Lernmodelle bieten Erklärungswerkzeuge (z. B. SHAP-Werte oder Feature Importance), die aufzeigen, welche Faktoren am stärksten zur Vorhersage beitragen.

• 7. Maßnahmen und Monitoring

  Basierend auf den Vorhersagen können Unternehmen Strategien entwickeln, um die Abwanderung zu reduzieren. Dazu gehört

  • die Anpassung von Kundenbindungsmaßnahmen,
  • die Optimierung des Kundenservice und
  • gezielte Marketingkampagnen.

  Anschließend wird der Erfolg dieser Maßnahmen durch fortlaufendes Monitoring bewertet.

Eine KI-basierte Churn-Analyse kann somit nicht nur dabei helfen, zukünftige Kundenabgänge vorherzusagen, sondern auch wertvolle Einsichten liefern, um proaktive Schritte zu unternehmen, bevor Kunden tatsächlich abspringen.