@ideefixe
· 7 gün önce
geçmiş veriden model kurup gelecekteki davranışı tahmin etmek; ingilizcesi predictive analytics. pazarlamada hangi müşteri önümüzdeki ay churn edecek, hangi lead kapanacak (lead scoring), hangi kullanıcının müşteri yaşam boyu değeri yüksek olacak, hangi ürün kime satılır (öneri motoru), talep ne olacak (stok ve bütçe planı), hangi kampanya hangi segmentte tutar. yöntemler regresyon, karar ağaçları, gradyan artırma, sinir ağları; araçlar google analytics 4'ün tahmine dayalı kitleleri, klaviyo ve müşteri veri platformularının hazır modelleri, büyük ekiplerde kendi veri bilimi.
reaksiyondan önleme geçiş; churn tahmini olan müşteriye ayrılmadan önce ulaşmak (geri kazanma kampanyası yerine tutma), yüksek ltv olasılıklı yeni müşteriye daha yüksek teklif (teklif stratejisinde değer bazlı teklif), müşteri segmentasyonunu geçmişe değil geleceğe göre yapmak.
şartlarına gelince, yeterli ve temiz veri (birkaç yüz örnekle model olmaz), doğru hedef değişkeni, düzenli yeniden eğitim, sonucun bir aksiyona bağlanması (tahmin edilip kimseye söylenmeyen churn işe yaramaz), yanlılık ve kvkk denetimi (otomatik karar ve profilleme kuralları). küçük işletme için rfm analizi gibi basit kurallar çoğu tahminin yüzde 80'ini verir; model, ölçek büyüyünce fark yaratır.
reaksiyondan önleme geçiş; churn tahmini olan müşteriye ayrılmadan önce ulaşmak (geri kazanma kampanyası yerine tutma), yüksek ltv olasılıklı yeni müşteriye daha yüksek teklif (teklif stratejisinde değer bazlı teklif), müşteri segmentasyonunu geçmişe değil geleceğe göre yapmak.
şartlarına gelince, yeterli ve temiz veri (birkaç yüz örnekle model olmaz), doğru hedef değişkeni, düzenli yeniden eğitim, sonucun bir aksiyona bağlanması (tahmin edilip kimseye söylenmeyen churn işe yaramaz), yanlılık ve kvkk denetimi (otomatik karar ve profilleme kuralları). küçük işletme için rfm analizi gibi basit kurallar çoğu tahminin yüzde 80'ini verir; model, ölçek büyüyünce fark yaratır.