Prädiktive Zufriedenheit
Zufriedenheitswerte sagten dem Team erst nach Abschluss der Umfrage, wie die Kunden empfanden, oft zu spät zum Eingreifen. Wir bauten ein Modell, das die Zufriedenheit aus Verhaltenssignalen prognostiziert und die Warnung um rund sechs Wochen nach vorne verlagert.
Auf einen Blick
Kunde
Abonnementdienstleister
Branche
Analytics
Projekt
Predictive Modeling
Zeitrahmen
14 Wochen
Die Herausforderung
Zu spät erfahren, um zu handeln
Die Zufriedenheit wurde über eine vierteljährliche Beziehungsumfrage mit einer Rücklaufquote unter einem Drittel gemessen, sodass das Bild sowohl spät als auch lückenhaft war. Bis ein Wert sank, hatten die dahinterstehenden Kunden oft bereits die Nutzung eingeschränkt oder ein Kündigungsgespräch begonnen. Das Customer-Success-Team reagierte auf Abwanderung, statt ihr zuvorzukommen, und hatte keine Möglichkeit, zu priorisieren, welchen von Hunderten Kunden es zuerst anrufen sollte.
Unser Vorgehen
Was wir getan haben
- 01
Zieldefinition
Wir definierten gemeinsam mit Success und Finance, was „gefährdet“ in Umsatzbegriffen bedeutet, nicht nur einen niedrigen Wert.
- 02
Signalentdeckung
Wir analysierten zwei Jahre Produktnutzung, Support-Tickets und Abrechnungsereignisse, um die Verhaltensweisen zu finden, die einem Zufriedenheitsabfall vorausgehen.
- 03
Modellaufbau
Wir trainierten und kreuzvalidierten ein Modell, das das Zufriedenheitsrisiko jedes Kunden kontinuierlich bewertet, nicht vierteljährlich.
- 04
Frühwarn-Feed
Wir spielten priorisierte gefährdete Kunden in den CSM-Workflow ein, jeweils mit den Gründen hinter der Bewertung.
- 05
Closed-Loop-Validierung
Wir führten die Ergebnisse der Interventionen in das Modell zurück, sodass seine Genauigkeit mit der Zeit zunimmt.
Die Ergebnisse
0.89
Modell-AUC auf zurückgehaltenen Kunden
82%
der abgewanderten Kunden markiert, bevor sie gingen
6 Wo
frühere Warnung als die vierteljährliche Umfrage
−31%
geringere Abwanderung unter markierten Kunden nach dem Rollout
1,400+
kontinuierlich bewertete Kunden, täglich
Weitere Fallstudien
Alle Fallstudien →Marktforschung
MRI-Systemeinführung
Markt-, Konzept- und Preistests, die die Launch-Strategie bestimmten, bevor das erste Gerät ausgeliefert war.
Öffentlicher Sektor
Stimme der Bürger
Strukturiertes Zuhören, das aus Bürgerfeedback klare, priorisierte Service-Schwerpunkte machte.
Digitales Erlebnis
Creativ KS Website-Neuaufbau
Kompletter Neuaufbau und Migration des Creativ-KS-Shops auf eine schnellere, zweisprachige Website, die Besucher zu Projektanfragen macht.