Vorhersage der Kundenabwanderung

Unser Kunde, eine Versicherungsgesellschaft mit grosser Kundenbasis, sieht erhebliches Potenzial in der aktiven Vermeidung von Kundenabwanderung. Mit laufenden Prämienzahlungen und vielfältigen Möglichkeiten zum Upselling oder zur Generierung neuer Leads durch Empfehlungen sind Bestandskunden ein wichtiger Umsatztreiber. Ein neues Modell soll Wechselstimmungen der Kunden ermitteln, um daraus Rückschlüsse auf die Kundenzufriedenheit zu ziehen.

Umsetzung

Zur Modellierung der Storno-Prognose analysierte ZENAI die historischen Kundendaten über alle Kommunikationskanäle und sämtliche Informationen aus dem gesamten Lebenszyklus der Kundenbeziehung. Eine konsolidierte Sicht auf die Kundendaten im Verlauf der Zeit bildet die Trainingsbasis des Machine Learning Modells zur Abwanderungsprognose. Dabei werden die Beweggründe für die Abwanderung mit systematischem Feedback erfasst. Mit dieser täglich aktualisierten Datenbasis für die Storno-Prävention können gezielte Massnahmen entwickelt werden, um andere Kunden in denselben Segmenten aktiver zu betreuen und ihre Abwanderung erfolgreich zu vermeiden.

Resultat

Unser Kunde arbeitet heute mit einem proaktiven und optimierten Bestandsmanagement, welches die Kundenbindung deutlich erhöht und einen stabilen Kundenstamm sichert.