{"id":1094,"date":"2024-10-28T08:00:16","date_gmt":"2024-10-28T07:00:16","guid":{"rendered":"https:\/\/development-by.schwarzer.de\/blog\/?p=1094"},"modified":"2024-11-01T12:53:43","modified_gmt":"2024-11-01T11:53:43","slug":"churn-analyse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/development-by.schwarzer.de\/blog\/churn-analyse\/","title":{"rendered":"Churn Analyse: diese 9 Tipps kehren die Kundenabwanderung um"},"content":{"rendered":"<p><!-- <ezTOC> -->Die <strong>Churn-Analyse<\/strong> ist der erste Schritt, die Abwanderung von Kunden (<a href=\"\/blog\/churn\/\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">Churn<\/a>) zu minimieren. Churn betrifft vor allem Gesch\u00e4ftsmodelle, welche auf Abonnements und Vertr\u00e4gen basieren. Dies sind Abonnements im Bereich <strong>Telekommunikation<\/strong>, <strong>Musik- &#038; Video-Streaming<\/strong> sowie <strong>Energieversorgung<\/strong>. Die Churn-Analyse und die <strong>Verhinderung der Abwanderung<\/strong> sind umso wichtiger, als das Gewinnen den Kunden bereits einen Invest darstellte. Wandert der Kunde zu fr\u00fch ab, kann der erwartete Customer-Lifetime-Value oft nicht erwirtschaftet werden. Der Saldo der Gesch\u00e4ftsbeziehung wird negativ. Sinnvoller ist es da, einmal gewonnenen Kunden <strong>langfristig zu binden<\/strong>. In diesem Artikel m\u00f6chte ich Ihnen zeigen, wie Sie mit einer Churn-Analyse wertvolle Einblicke in das Abwanderungsverhalten Ihrer Kunden gewinnen k\u00f6nnen, um gezielt dagegen vorzugehen. Hier die <strong>Definition<\/strong> einfach erkl\u00e4rt:<br \/>\n<!--more--><\/p>\n<h2>Was ist eine Churn Analyse?<\/h2>\n<p>Die Churn Analyse hat mehrere Teilaufgabe. Diese sogenannte Abwanderungsanalyse untersucht das des Kundenverhalten in folgenden Punkte:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<h3>1. Kundenabwanderung<\/h3>\n<p>Dies ist der quantitative Anteil der Churn-Analyse. Hier geht es um die <a href=\"\/blog\/churn-rate\/\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">Churn-Rate<\/a>, also um die Frage <strong>&#8220;Wie viele Kunden wandern ab?&#8221;<\/strong>. Die Churn-Rate wird dabei mit der Zahl der neugewonnenen Kunden verglichen. <\/li>\n<li>\n<h3>2. Abwanderungsgr\u00fcnde<\/h3>\n<p>Was bewegt die Kunden zur Abwanderung? Die Analyse der Gr\u00fcnde ist die Grundlage f\u00fcr 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.<\/li>\n<li>\n<h3>3. Erarbeiten von Verbesserungspotenzialen<\/h3>\n<p>Die Verbesserungspotenziale werden in der Regel dort ermittelt, wo sich Abwanderungsgr\u00fcnde fassen lassen. Neben den oben genannten Gr\u00fcnden kann man mit folgenden Ansatzpunkten Quick-Wins generieren:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Emotionale Kundenbeziehung<\/strong>: Der Kunde m\u00f6chte sich bei der Nutzung des Dienstes wohlf\u00fchlen. Dies betrifft auch und vor allem die emotionale Beziehung mit den Serviceteams. Je l\u00f6sungsorientierter 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 anh\u00e4lt, wird das Abwanderungsrisiko eher niedrig bleiben.<\/li>\n<li><strong>Dienstqualit\u00e4t<\/strong>: Wird der Dienst in gleichbleibend hoher Qualit\u00e4t erbracht? Taucht der Nutzer wiederholt in negative Erlebnisse, steigt die Abwanderungsgefahr erheblich. <\/li>\n<li><strong>Wettbewerb<\/strong>: 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. Schlie\u00dflich ist jeder Wechsel mit emotionalem und Arbeitsaufwand verbunden.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>9 Tipps f\u00fcr eine Churn-Analyse, die zur Kundenbindung f\u00fchrt<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<h3>1. Erkennen Sie Abwanderungstypen<\/h3>\n<p>Oft sind es bestimmte Typen von Nutzern und Kunden, welche verst\u00e4rkt abwandern. Es ist hier auch denkbar, dass das <strong>Produktangebot zur Lebensituation<\/strong> von bestimmten Nutzertypen weniger gut passt. Je fr\u00fcher Sie dies erkennen, umso eher k\u00f6nnen Sie eventuell <strong>f\u00fcr diesen Abwanderungstyp eine Produktvariante<\/strong> erschaffen, die gerade ihn besonders stark bindet. Auch dies kann ein Ergebnis der Churn-Analyse sein. <\/p>\n<p>Mein erster Tipp f\u00fcr die Churn Analyse ist eine Analyse der Kundentypen. Schauen Sie sich genau an, welche Kundenprofile und Kundentypen eine erh\u00f6hte Kundenabwanderung aufzeigen. Andersherum k\u00f6nnen Sie nat\u00fcrlich auch Kundenprofile identifizieren, die Ihr Produkt oder Dienst besonders intensiv nutzen, um somit diese Kundenprofile gezielt zu gewinnen.<\/p>\n<p>Welche Daten sollte man hierzu analysieren? Beginnen Sie bei der <strong>Produktnutzung<\/strong>: Nutzt der Kunde alle Features oder nur ausgew\u00e4hlte? Erfolgt die Produktnutzung gleichm\u00e4\u00dfig oder mit r\u00e4umlichen oder zeitlichen Schwerpunkten?<\/p>\n<p>Welche Produktvarianten nutzt der Kunde? Pr\u00fcfen Sie, ob diese Variante wirklich zu seinem Bed\u00fcrfnis passt. F\u00fchrt ein Tipp an den Kunden mit einer anderen Produktvariante zu einer Verbesserung der Qualit\u00e4tswahrnehmung, ist der Kunde zufrieden und stark gebunden.<\/li>\n<li>\n<h3>2. Analysieren Sie Abwanderungsgr\u00fcnde<\/h3>\n<p>Wird der Kunde bei seiner K\u00fcndigung des Vertrags nach <strong>Beweggr\u00fcnden<\/strong> gefragt, so k\u00f6nnen Sie die abgegebenen Antworten aus der Datenbank ziehen lassen. Gibt es H\u00e4ufungen bei Antworten? Korrelieren diese mit Eigenschaften des Kunden?<\/p>\n<p>Wenn Sie hier keine Ergebnisse zeitigen k\u00f6nnen, kann es daran liegen, dass die w\u00e4hlbaren Antworten nicht auf die Situation des Nutzers passen. Hinterfragen Sie daher die m\u00f6glichen Antworten und \u00fcberlegen Sie Verbesserungen. Bieten Sie ein <strong>Freitextfeld<\/strong> an, dieses kann Antworten aufnehmen, welche mit den w\u00e4hlbaren Antworten nicht abgebildet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Wenn Sie die <strong>Churn-Analyse mit K\u00fcnstlicher Intelligenz bzw. Machine Learning<\/strong> fortf\u00fchren, bietet sich eine freie Texteingabe ebenfalls an. Hier kann die KI helfen, zu Insights zu generieren.\n<\/li>\n<li>\n<h3>3. Analysieren Sie die Abonnementtypen<\/h3>\n<p>Wenn Sie pr\u00fcfen, ob manche <strong>Abonnementtypen<\/strong> besonders von Churn betroffen sind, k\u00f6nnen Erkenntnisse dazu f\u00fchren, gerade diesen Nutzern ein besonderes Angebot zukommen zu lassen. Eventuell trifft ein bestimmter Abonnementtyp nicht (mehr) das Bed\u00fcrfnis der Nutzer. So senken Sie die Churn-Rate.<\/p>\n<p>Betrachten Sie auch, welche Abonnementtypen von Neukunden abgeschlossen werden. Eventuell ist ein <strong>Trendwechsel erkennbar<\/strong>. Dann k\u00f6nnte es sinnvoll sein, Bestandkunden einen Wechsel zum neuen Trend-Abonnement zu offerieren. Damit kommen Sie der Abwanderung zuvor.<\/li>\n<li>\n<h3>4. Analysieren Sie den Kundenlebenszyklus<\/h3>\n<p>In der Churn-Analyse und in der Kundenpflege unterscheidet man die <strong>Lebenszyklen einer Kundenbeziehung<\/strong>:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Fr\u00fcher Churn (Early Churn)<\/strong><br \/>\nAbwanderung schon kurz nach Beginn der Vertragsbeziehung. Hier kann sich oft noch keine emotionale Beziehung zum Unternehmen aufgebaut haben.<\/li>\n<li><strong>Mittelfristiger Churn (Mid-term Churn)<\/strong><br \/>\nDiese Abwanderer haben bereits einige Erfahrungen mit Unternehmen, Produkt und Service gesammelt. Es ist der Punkt, an dem man die Beziehung festigen k\u00f6nnte, doch der Nutzer w\u00e4hlt den Bruch.<\/li>\n<li><strong>Langfristiger Churn (Long-term Churn)<\/strong><br \/>\nEine lange Kundenbeziehung deutet auf Wohlf\u00fchlen mit Produkt und Service hin. Umso verwunderlicher ist die Abwanderung. Hier liegt die Vermutung nahe, dass eine v\u00f6llig unerwartete Ver\u00e4nderung eintrat. Etwa ein Ereignis im Nutzerumfeld, das nichts mit Produkt und Unternehmen zu tun hat. Oder ein Missgeschick in Service oder Produktbereitstellung.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Pr\u00fcfen Sie daher, wie die Abwanderung sich in die <strong>Kundenlebenszyklus-Phasen<\/strong> verteilt. Unterscheiden sich die K\u00fcndigungsgr\u00fcnde? Eventuell f\u00e4llt es leicht in einem oder mehreren der Segmente eine Verbesserung herbeizuf\u00fchren.<\/li>\n<li>\n<h3>5. Option: die Kohorten Analyse<\/h3>\n<p>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 k\u00f6nnen sein:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Vertragsdatum<\/strong><br \/>\nAbschluss im Fr\u00fchjahr, zum Schulbeginn, in der Ferienzeit oder schlicht nach Monat) &#8211; Monats-Kohorten<\/li>\n<li><strong>Vertriebskanal<\/strong><br \/>\n\u00dcber welchen Kanal erfolgte der Vertragsabschluss? Liegt es an der Vertriebsperson? Erreicht der Vertriebskanal eher ein ung\u00fcnstiges Klientel? Gelangen Kunden via Social-Media-Kampagnen, Ad-Kampagnen, Direktvertrieb, Affiliate-Kampagnen oder simpel \u00fcber Googles Suchergebnisse zu Ihnen?<\/li>\n<li><strong>Kundenwert<\/strong><br \/>\nSteht die Ertragssituation des Kunden f\u00fcr einen K\u00fcndigungsgrund?<\/li>\n<li><strong>Customer Lifetime Value<\/strong><br \/>\nBesteht eine Korrelation mit dieser Einsch\u00e4tzung?<\/li>\n<li><strong>Alter<\/strong><br \/>\nSind Produkt und Dienst nur f\u00fcr eine bestimmte Lebensphase geeignet? \u00c4ndern sich mit dem Alter Nutzungsgewohnheiten?<\/li>\n<li><strong>Landsmannschaft<\/strong><br \/>\n\u00dcberzeichnet: Ist das deutsche Nutzerhandbuch f\u00fcr den franz\u00f6sischen Kunden wenig ausreichend?<\/li>\n<li><strong>Region<\/strong><br \/>\nDie Lebenssituation kann sich in verschiedenen Bundesl\u00e4ndern unterschiedlich entwickeln. Dies kann Einfluss auf die Bed\u00fcrfnisse haben.<\/li>\n<li><strong>Urbanisierung<\/strong><br \/>\nUnterscheidet sich das K\u00fcndigungsverhalten nach Ballungszentrum\/Land?<\/li>\n<\/ul>\n<p>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 Schw\u00e4chen des Produkts, technische Probleme im Service aber auch eine schwammige Ansprache der Zielgruppenerkannt. Sie ist ein gutes Instrument um Kundenabwanderung in Kundenbindung zu transformieren.<\/li>\n<li>\n<h3>6. Erkennen Sie Kunden, aber auch Kan\u00e4le mit hoher Kundenbindung<\/h3>\n<p>Weist eine Kohorte <strong>eine besonders hohe Kundenbindung<\/strong> auf, forcieren Sie diese Kohorte. Dies kann bedeuten, den betreffenden Kanal st\u00e4rker zu bewerben. Dies kann bedeuten, die gleichen Produkte an \u00e4hnliche Kunden zu offerieren. Wenn Sie noch w\u00e4hrend der laufenden Analyse eine Kohorte mit niedriger Churn-Rate erkennen, k\u00f6nnen Sie vorausschauend, dieses Segment <strong>mit einem zus\u00e4tzlichen Budget zu pushen<\/strong> &#8211; und die Analyse dann in Ruhe zu Ende zu bringen. <\/li>\n<li>\n<h3>7. Beobachten Sie den Wettbewerb<\/h3>\n<p>In Branchen, in denen sich Produkte oft nur marginal differenzieren, kann ein <strong>pl\u00f6tzliches Angebot des Wettbewerbs<\/strong> zu einer Abwanderung f\u00fchren. Je fr\u00fcher Sie diese Ver\u00e4nderung erkennen, desto wirksamer k\u00f6nnen Sie gegensteuern &#8211; und fr\u00fchzeitig Auswirkungen im Kundenstamm monitoren und erkennen.<\/p>\n<p>Wenn Sie per <strong>KI-Agent ein Monitoring-Tool<\/strong> etablieren, das den Auftritt des Wettbewerbs in einem Dashboard darstellt, werden Sie fr\u00fchzeitig informiert und k\u00f6nnen reagieren.<\/li>\n<li>\n<h3>8. Wieso wechselte der Kunde zu Ihnen?<\/h3>\n<p>Wer zufriedener Kunde ist, gibt sicher bereitwillig Auskunft. Befragen Sie eine repr\u00e4sentative Gruppe der Kunden. Erfahren Sie so, was Kunden bei Ihnen besser finden und was ein Abwanderungsgrund war. So k\u00f6nnen Sie <strong>bei der Abwanderung vorbauen<\/strong>. So k\u00f6nnen Sie den <strong>Antwortenkatalog im K\u00fcndigungsformular<\/strong> verbessern. So k\u00f6nnen Sie Ihre Vorz\u00fcge zunehmend besser verstehen lernen und infolgedessen auch besser kommunizieren.<\/li>\n<li>\n<h3>9. Was h\u00e4tte den Kunden von der Abwanderung abgehalten?<\/h3>\n<p>Befragen Sie die gleiche Kundengruppe, um zu erfahren, <strong>was die Abwanderung unterbunden h\u00e4tte<\/strong>. So erhalten Sie ein <strong>Repertoire an Gegenma\u00dfnahmen<\/strong>, die auch bei den eigenen Abwanderern gut einschlagen d\u00fcrfte.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>KI-basierte Churn-Analyse<\/h2>\n<p>Eine KI-basierte Churn-Analyse (K\u00fcndigungsanalyse) ist ein Prozess, der maschinelles Lernen und Datenanalyse verwendet, um vorherzusagen, welche Kunden voraussichtlich abspringen werden. Der Ablauf einer solchen Analyse l\u00e4sst sich in mehrere Schritte unterteilen:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<h3>1. Datensammlung und Vorbereitung<\/h3>\n<p>Der erste Schritt besteht darin, relevante Kundendaten zu sammeln. Dazu geh\u00f6ren:<\/p>\n<ul>\n<li>Demografische Daten (Alter, Geschlecht, Standort)<\/li>\n<li>Verhaltensdaten (Nutzungsfrequenz, gekaufte Produkte\/Dienstleistungen, Vertragslaufzeit)<\/li>\n<li>Interaktionsdaten (Supportanfragen, Website-Nutzungsverhalten)<\/li>\n<li>Finanzdaten (Zahlungsverhalten, Kosten)<\/li>\n<\/ul>\n<p>Diese Daten m\u00fcssen dann bereinigt und vorbereitet werden, um L\u00fccken zu schlie\u00dfen und unn\u00f6tige oder redundante Informationen zu entfernen.<\/li>\n<li>\n<h3>2. Feature Engineering<\/h3>\n<p>In diesem Schritt werden neue <strong>aussagekr\u00e4ftige Merkmale<\/strong> (Features) aus den vorhandenen Daten erstellt. Beispielsweise kann die Nutzungsh\u00e4ufigkeit eines Services oder die Anzahl der Supportanfragen als Feature definiert werden. Ziel ist es, die Variablen zu identifizieren, die am st\u00e4rksten mit Kundenabwanderung korrelieren.<\/p>\n<h3>3. Modellauswahl und Training<\/h3>\n<p>Hier werden maschinelle Lernmodelle verwendet, um Muster in den Daten zu erkennen. Typische Modelle, die f\u00fcr die Churn-Analyse verwendet werden, sind:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Logistische Regression<\/strong>: Ein einfaches, interpretiertes Modell, das gut funktioniert, wenn die Datenlinearity aufweisen.<\/li>\n<li><strong>Random Forest oder Entscheidungsb\u00e4ume<\/strong>: Diese Modelle sind in der Lage, komplexe, nicht-lineare Beziehungen zu erfassen.<\/li>\n<li><strong>Neuronale Netze<\/strong>: Werden f\u00fcr besonders gro\u00dfe und komplexe Datens\u00e4tze verwendet, da sie Muster erkennen k\u00f6nnen, die f\u00fcr andere Modelle schwer zug\u00e4nglich sind.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Der Algorithmus wird auf <strong>historischen Daten<\/strong> trainiert, wobei ihm Kundenmerkmale und das bekannte Ergebnis (ob der Kunde abgewandert ist oder nicht) zur Verf\u00fcgung gestellt werden.<\/li>\n<li>\n<h3>4. Modellvalidierung und Optimierung<\/h3>\n<p>Nachdem das Modell trainiert ist, wird es mit einem Teil der Daten validiert, die <strong>nicht f\u00fcr das Training verwendet<\/strong> wurden. Das Ziel ist es zu \u00fcberpr\u00fcfen, wie genau das Modell zuk\u00fcnftige Kundenabwanderungen vorhersagen kann. Hier k\u00f6nnen auch Techniken wie Kreuzvalidierung oder Hyperparameter-Optimierung eingesetzt werden, um die Genauigkeit des Modells zu verbessern.<\/li>\n<li>\n<h3>5. Vorhersage<\/h3>\n<p>Sobald das Modell validiert und optimiert ist, kann es verwendet werden, um die <strong>Wahrscheinlichkeit eines Kundenabgangs<\/strong> (Churn Prediction) f\u00fcr jeden aktuellen Kunden zu berechnen. Kunden mit einer hohen Abwanderungswahrscheinlichkeit k\u00f6nnen dann gezielt durch Ma\u00dfnahmen wie Sonderangebote oder personalisierte Kampagnen angesprochen werden.<\/li>\n<li>\n<h3>6. Erkl\u00e4rung und Interpretation<\/h3>\n<p>Es ist wichtig, das Modell nicht nur als \u201eBlack Box\u201c zu betrachten. Viele maschinelle Lernmodelle bieten <strong>Erkl\u00e4rungswerkzeuge<\/strong> (z. B. <strong>SHAP-Werte<\/strong> oder <strong>Feature Importance<\/strong>), die aufzeigen, welche Faktoren am st\u00e4rksten zur Vorhersage beitragen.<\/li>\n<li>\n<h3>7. Ma\u00dfnahmen und Monitoring<\/h3>\n<p>Basierend auf den Vorhersagen k\u00f6nnen Unternehmen Strategien entwickeln, um die Abwanderung zu reduzieren. Dazu geh\u00f6rt <\/p>\n<ul>\n<li>die Anpassung von Kundenbindungsma\u00dfnahmen, <\/li>\n<li>die Optimierung des Kundenservice und <\/li>\n<li>gezielte Marketingkampagnen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Anschlie\u00dfend wird der Erfolg dieser Ma\u00dfnahmen durch fortlaufendes Monitoring bewertet.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Eine KI-basierte Churn-Analyse kann somit nicht nur dabei helfen, zuk\u00fcnftige Kundenabg\u00e4nge vorherzusagen, sondern auch wertvolle Einsichten liefern, um proaktive Schritte zu unternehmen, bevor Kunden tats\u00e4chlich abspringen.<!-- <\/ezTOC> --><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Churn-Analyse ist der erste Schritt, die Abwanderung von Kunden (Churn) zu minimieren. 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