Weet u waarom klanten hun abonnementen opzeggen?
Welke klanten zullen waarschijnlijk hun abonnement opzeggen? Als u het antwoord op deze vraag kent, leidt dit natuurlijk tot een grotere bedrijfsefficiƫntie. In veel bedrijfssectoren is het verwerven en behouden van klanten een tijdrovend en dus kostenverslindend probleem. Machine Learning kan hier perfect bij helpen door klanten te voorspellen met een hoog risico om hun abonnement op te zeggen of door potentiƫle klanten te rangschikken op basis van hun bereidheid om zich te abonneren.
Hier kijken we naar Machine Learning-toepassingen in abonnements marketing en zoomen we in op ƩƩn specifieke techniek, de SHAP-waardebenadering, om de kracht ervan te laten zien.
Overzicht van Machine Learning in abonnements marketing
Machine Learning kan meerdere delen van de marketing trechter verbeteren, voornamelijk:
- Hogere retentiegraad
- Efficiƫnte klantenwerving
- Gepersonaliseerde marketingcampagnes.
Aangezien het veel duurder is om een āānieuwe klant te werven dan om een āābestaande klant te behouden, verdient een hoge retentiegraad de voorkeur. Bedrijven kunnen Machine Learning gebruiken om patronen van potentiĆ«le klanten te identificeren, risicovolle klanten te segmenteren en optimale stappen te definiĆ«ren om het risico op klantverloop voor individuele klanten te minimaliseren.
Aan de kant van klantacquisitie kunnen bedrijven de kenmerken van ‘de beste’ klanten analyseren en potentiĆ«le klanten met een hoge waarde identificeren. Op deze manier kan de marketingstrategie worden gestuurd om potentiĆ«le klanten met de grootste kans om zich te abonneren efficiĆ«nt te targeten.
Ten slotte kunt u door het analyseren van marketingcampagnes op individuele basis voorspellen welke marketingcampagne het meeste voordeel oplevert door gebruik te maken van gegevens over klantkenmerken. Op deze manier kan een Machine Learning-algoritme marketingcampagnes aanbevelen voor individuele klanten om bijvoorbeeld abonnementskosten, zoals basic fit opzeggen.
Black box versus onze open benadering
Concluderend kan Machine Learning hulp bieden bij abonnement marketing door het klantverloop voor de huidige klant of het abonnement percentage voor potentiĆ«le klanten te voorspellen. Hoewel dergelijke modellen kunnen worden geĆÆmplementeerd om de kansen op individuen te berekenen, bieden SHAP-waarden inzicht in het model en de gebruikte variabelen. Dit is van cruciaal belang om de ‘black box’ van Machine Learning-modellen uit te leggen en vooral om te controleren of de uitkomsten van uw model logisch zijn. We kunnen u helpen de echte belangrijkste drijfveren van de loyaliteit van uw abonnee te ontdekken.
Deze aanpak is slechts ƩƩn van alle mogelijkheden die machine learning te bieden heeft voor abonnementsmarketing. Wil je hier meer over weten of onze specifieke oplossingen, neem dan gerust contact met ons op!
No Comments