Churn Prediction – Asiakaspoistuman ennustaminen

#Määritelmä

Churn Prediction (poistuman ennustaminen) on analytiikka- ja koneoppimismenetelmä, jolla tunnistetaan asiakkaat, jotka ovat vaarassa lopettaa palvelun käytön.

Tavoitteena on puuttua ajoissa ja estää poistuma ennen kuin se tapahtuu.

Suomeksi: Asiakaspoistuman ennustaminen

Englanniksi: Churn Prediction, Churn Forecasting

---

#Miksi ennustaa churnia?

#Churnin kustannus

#Ennustamisen hyödyt

• Kohdenna resurssit oikein
• Puutu ajoissa
• Priorisoi interventiot
• Mittaa riskiä

---

#Churn-signaalit

#Käyttäytymissignaalit

#Asiakastiedot

#Engagement-signaalit

---

#Churn Prediction -malli

#Yksinkertainen pisteytys

Manuaalinen riskipisteytys:

Riskitasot:

• 0-30: Matala riski
• 31-60: Keskitaso
• 61+: Korkea riski

#Koneoppimismalli

Automaattinen ennustaminen:

Algoritmit:

• Logistinen regressio
• Random Forest
• Gradient Boosting
• Neural Networks

Syötteet (features):

• Käyttödata
• Asiakastiedot
• Tukihistoria
• Maksuhistoria
• Engagement-data

Tuloste:

• Churn-todennäköisyys (0-100%)
• Riskitaso
• Tärkeimmät tekijät

---

#Churn Prediction -prosessi

#Vaihe 1: Kerää data

Mitä dataa tarvitaan:

• Käyttödata (lokit, tapahtumat)
• Asiakastiedot (CRM)
• Tukidata (tiketit)
• Maksudata (laskutus)
• Palaute (NPS, CSAT)

#Vaihe 2: Määrittele churn

Mikä on churn sinun kontekstissasi:

• Tilauksen peruutus?
• Ei käyttöä X päivään?
• Downgrade?

#Vaihe 3: Rakenna malli

Valitse lähestymistapa:

• Manuaalinen pisteytys (yksinkertainen)
• Koneoppiminen (edistynyt)

#Vaihe 4: Validoi

Testaa mallin tarkkuus:

• Precision: Kuinka moni ennustettu churnaaja oikeasti churnasi?
• Recall: Kuinka moni churnaaja tunnistettiin?

#Vaihe 5: Implementoi

Ota käyttöön:

• Automaattiset hälytykset
• Dashboard
• Integraatio CS-työkaluihin

#Vaihe 6: Toimi

Reagoi ennusteisiin:

• Proaktiiviset interventiot
• Personoidut toimenpiteet
• Seuranta

---

#Interventiot riskitason mukaan

#Interventio-playbook

Korkea riski:

1. Soita 24h sisällä
2. Selvitä syy
3. Tarjoa ratkaisu
4. Seuraa viikon päästä

Keskitaso riski:

1. Lähetä personoitu sähköposti
2. Tarjoa koulutusta/tukea
3. Seuraa käyttöä
4. Eskaloi jos ei parannusta

---

#Churn Prediction -mittarit

---

#Churn Prediction -työkalut

---

#Churn Prediction -sudenkuopat

#1. Liian myöhäinen ennuste

Ongelma: Asiakas on jo päättänyt lähteä.

Ratkaisu: Ennusta aikaisemmin, käytä johtavia indikaattoreita.

#2. Ei toimita ennusteiden perusteella

Ongelma: Ennuste on, mutta ei interventiota.

Ratkaisu: Automaattiset hälytykset, selkeät prosessit.

#3. Väärät signaalit

Ongelma: Malli ennustaa väärin.

Ratkaisu: Validoi datalla, iteroi mallia.

#4. Liian monimutkainen

Ongelma: Kukaan ei ymmärrä mallia.

Ratkaisu: Aloita yksinkertaisesta, lisää kompleksisuutta tarpeen mukaan.

---

#Liittyvät termit

• Churn – Asiakaspoistuma
• Retention – Asiakaspysyvyys
• Customer Success – Asiakasmenestys
• Retentio – AARRR-vaihe

---

#Lue lisää

• Churn – Asiakaspoistuma
• Miten vähentää asiakaspoistumaa?
• Retentio (Retention)