Churn-Prognose für einen Telko-Anbieter

Wie ein mittelgroßer Telko Churn-Risiko früh erkannte – und vor dem Abgang handelte

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Herausforderung

Ein mittelgroßer Telko verlor Abonnent:innen an Wettbewerber. Wenn Retention-Teams das Signal sahen—Beschwerden, Downgrades oder Port-out—war es oft zu spät, die Beziehung zu retten. Das Management wollte ein prädiktives Churn-Modell, um früher mit gezielten Angeboten und Outreach zu intervenieren.

Aufgabe: ein Churn-Modell aus Usage-, Billing- und Supportdaten (optional Survey) bauen, Kund:innen nach Risiko scoren und Empfehlungen liefern, wie Scores in Kampagnen und Kapazitätsplanung genutzt werden.

Vorgehen

Wir entwickelten ein Churn-Prediction-Modell aus historischem Verhalten und Outcomes: Nutzung, Tenure, Billing, Supportkontakte sowie—wo verfügbar—NPS/Zufriedenheit. Wir trainierten und validierten das Modell, erzeugten Risiko-Scores und Segmente und beschrieben, wie Scores in Retention-Workflows integriert und der Lift gemessen wird.

Lösung

Ein Churn-Score + Playbook.

Wir konsolidierten 18 Monate Kundendaten, definierten ein Churn-Outcome-Fenster und bauten ein Modell, das Kund:innen nach Abwanderungswahrscheinlichkeit rankt. Den Lift validierten wir über eine Holdout-Periode und segmentierten die Base in Risiko-Tiers. Ergebnis: Score-Logik, Refresh-Cadence und ein Retention-Playbook: wen zuerst kontaktieren, welche Hebel nutzen und wie Save Rates getrackt werden. Timeline: 8 Wochen.

Nächster Schritt

Sehen Sie, wie Intellimark Churn prognostiziert – und wie Sie handeln, bevor Kund:innen gehen.

Kontakt

Ergebnis

Der Telko konnte Retention nach Risiko priorisieren:

Kennzahlen / Ergebnisse

−22% weniger freiwilliger Churn im höchsten Risiko-Segment nach 6 Monaten

Churn-Score monatlich aktualisiert und von Retention & Care genutzt

3 Risiko-Tiers mit klaren Aktionsregeln

Save-Rate-Tracking für Kampagnen etabliert

Fin.

Churn ist teuer, wenn man ihn erst im Nachhinein erkennt. Sie konnten ihn kommen sehen.

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