Predictive Churn Rate (pCR)
Maşın öyrənməsi modelləri vasitəsilə, mövcud müştərilərin davranış analizlərinə əsasən növbəti dövrdə abunəliyi ləğv etmə ehtimalının proqnozlaşdırılması.
pCR = (Yüksək Riskli Müştərilərin Sayı / Ümumi Aktiv Müştərilərin Sayı) * 100Ətraflı İzah
Ənənəvi Churn Rate keçmişə baxan bir metrikdir - sizə artıq getmiş müştərilərin sayını göstərir. Predictive Churn Rate (pCR) isə gələcəyə baxır. Müştərinin tətbiqə daxil olma tezliyinin azalması, dəstək komandasına yazılan şikayətlər və ya ödəniş kartının vaxtının bitməsi kimi siqnalları analiz edərək, kimin gedəcəyini öncədən təxmin edir.
pCR startaplara müştəri hələ getməmişdən öncə müdaxilə etmək şansı verir. Məsələn, sistem bir müştərinin pCR riskini 80% olaraq təyin etdikdə, müştəri xidmətləri avtomatik olaraq ona xüsusi endirim və ya kömək təklif edə bilər.
Bu metrik müştəri saxlama (retention) xərclərini kəskin şəkildə azaldır, çünki siz bütün müştərilərə deyil, yalnız həqiqətən getmək riski olan hədəf qrupuna fokuslanırsınız.
Bir SaaS startapının 10,000 aktiv müştərisi var. AI modeli istifadəçi davranışlarını (məsələn, son 2 həftədə daxil olmamaq) analiz edərək 400 müştərinin getmə riskinin 90%-dən çox olduğunu müəyyən edir. Hesablama: pCR = (400 / 10,000) * 100 = 4%. Şirkət növbəti ay 4%-lik potensial itki ilə qarşı-qarşıyadır və dərhal qoruyucu kampaniyaya başlayır.