التنبؤ بخسارة الاشتراك

توقع ما إذا كان العميل معرضًا للخطر بسبب عدم استخدامه لمنتجات الاشتراك أو الخدمات الدورية الخاصة بشركتك. تتضمن بيانات الاشتراك الاشتراكات النشطة وغير النشطة لكل عميل، لذلك يمكن أن تكون هناك إدخالات متعددة لكل معرف عميل. للعثور على مخاطر الخسارة بالنسبة للعملاء الذين لا يقومون بعمليات شراء مجدولة، استخدم نموذج خسارة المعاملات.

يجب أن يكون لديك معرفة بالأعمال لفهم تأثير الخسارة على أعمالك. على سبيل المثال، يمكن لشركة ذات أحداث سنوية أن تحدد معدل التراجع الذي يتم قياسه بالسنوات، في حين أن الأعمال التجارية التي تلبي المبيعات الأسبوعية قد تقيس معدل التراجع خلال أشهر. نحن ندعم تعريفات الخسارة المعتمدة على الوقت، ما يعني أنه يتم اعتبار خسارة العميل بعد انتهاء اشتراكه بفترة من الوقت.

على سبيل المثال، تقدم شركة Contoso خدمة القهوة الشهرية. إنهم يريدون معرفة العملاء الذين قد يتساءلون عن تجديد الخدمة حتى يتمكنوا من تقديم خصم. من خلال نموذج إلغاء الاشتراك، تستطيع شركة Contoso معرفة العملاء الذين قد لا يجددون الخدمة في العام المقبل ومدى حجم هذا العدد.

تلميح

جرّب التنبؤ بخسارة الاشتراك باستخدام عينة بيانات: دليل عينة التنبؤ بخسارة الاشتراك‬.

المتطلبات

• أذونات المساهم على الأقل.
• ما لا يقل عن 1000 ملف تعريف للعملاء ضمن نافذة التنبؤ المطلوبة.
• معرف العميل، معرف فريد لمطابقة الاشتراكات مع عملائك.
• بيانات الاشتراك لضعف النافذة الزمنية المحددة على الأقل. يفضل أن يكون من عامين إلى ثلاثة من بيانات الاشتراك. يجب أن يتضمن محفوظات الاشتراطات ما يلي:
  • معرف الاشتراك: معرف فريد للاشتراك.
  • تاريخ انتهاء الاشتراك: تاريخ انتهاء صلاحية الاشتراك للعميل.
  • تاريخ بدء الاشتراك: تاريخ بدء الاشتراك للعميل.
  • تاريخ الحركة: تاريخ حدوث تغيير في الاشتراك. على سبيل المثال، قيام أحد العملاء بشراء اشتراك أو إلغائه.
  • هو اشتراك متكرر: حقل منطقي بقية صواب/خطأ يحدد ما إذا كان الاشتراك سيتجدد باستخدام نفس معرف الاشتراك دون تدخل العميل أم لا.
  • تكرار الحدوث (بالشهور): بالنسبة إلى الاشتراكات المتكررة، الشهر الذي سيتم تجديد الاشتراك فيه. على سبيل المثال، الاشتراك السنوي الذي يتجدد تلقائيًا لعميل كل عام لسنة أخرى يكون بالقيمة 12.
  • مبلغ الاشتراك: مبلغ العملة الذي يدفعه العميل لتجديد الاشتراك. ويمكن أن يساعد في تحديد أنماط للمستويات المختلفة من الاشتراكات.
• ستحتاج إلى وجود سجلين على الأقل من سجلات الأنشطة لنسبة 50% من العملاء الذين ترغب في حساب خسارتهم. يجب على أنشطة العميل أن تتضمن:
  • المفتاح الأساسي: معرف فريد لنشاط. على سبيل المثال، زيارة موقع ويب أو سجل استخدام يظهر العميل الذي عرض إحدى الحلقات التلفزيونية.
  • الطابع الزمني: تاريخ ووقت الحدث المحدد بواسطة المفتاح الأساسي.
  • الحدث: اسم الحدث الذي تريد استخدامه. على سبيل المثال، قد يكون حقل مسمى "UserAction" في خدمة بث الفيديو بالقيمة "تمت مشاهدته".
  • التفاصيل: معلومات مفصلة حول الحدث. على سبيل المثال، قد يكون حقل مسمى "ShowTitle" في خدمة بث الفيديو بالقيمة "فيديو شاهده العميل".
• أقل من 20% من القيم المفقودة في حقل البيانات للجدول الذي تم توفيره.

إنشاء توقع خسارة الاشتراك

حدد حفظ المسودة في أي وقت لحفظ التنبؤ كمسودة. تظهر مسودة التنبؤ في علامة التبويب التنبؤات الخاصة بي.

1. انتقل إلى الرؤى>‏‫التنبؤات.

2. على علامة التبويب إنشاء، حدد استخدام النموذج على الإطار المتجانب نموذج خسارة العملاء.

3. حدد الاشتراك لنوع الخسارة، ثم حدد الشروع في العمل.

4. أدخل اسمًا لهذا النموذج واسم جدول الإخراج لتمييزهما عن النماذج أو الجداول الأخرى.

5. حدد التالي.

تحديد خسارة العميل

1. أدخل عدد الأيام منذ انتهاء الاشتراك الذي تعتبر فيه شركتك أن العميل بالحالة "تمت خسارته". وعادة ما ترتبط هذه الفترة بأنشطة الأعمال مثل العروض أو مجهودات التسويق الأخرى التي تحاول منع خسارة العميل.

2. أدخل عدد الأيام للبحث في المستقبل للتنبؤ بالخسارة‬. على سبيل المثال، يمكنك التنبؤ بخسارة عملائك على مدى التسعين (90) يومًا القادمة للتماشي مع جهودك التسويقية لاستبقاء العملاء. قد يزيد خطر حدوث مخاطرة خلال فترات زمنية أطول أو أقصر من صعوبة التعامل مع العوامل التي قد تكون في ملف تعريف مخاطرتك، وذلك وفقا لمتطلبات العمل الخاصة بك.

3. حدد التالي.

إضافة البيانات المطلوبة

1. حدد إضافة بيانات لخيار محفوظات الاشتراكات‬.

2. حدد نوع النشاط الدلالي اشتراك الذي يحتوي على معلومات محفوظات الاشتراكات المطلوبة. إذا لم يتم إعداد النشاط، فحدد هنا وقم بانشائها.

3. أسفل الأنشطة، إذا تم تعيين سمات النشاط من الناحية الدلالية عند إنشاء النشاط، فاختر السمات المعينة أو الجدول المعين الذي ترغب في أن تركز عليه عملية الحساب. إذا لم يحدث التعيين الدلالي، فحدد تحرير وارسم خريطة لبياناتك.

   

4. حدد التالي وراجع السمات المطلوبة لهذا النموذج.

5. حدد حفظ..

6. حدد إضافة بيانات لخيار أنشطة العميل.

7. حدد نوع النشاط الدلالي الذي يوفر معلومات نشاط العميل. إذا لم يتم إعداد النشاط، فحدد هنا وقم بانشائها.

8. أسفل الأنشطة، إذا تم تعيين سمات النشاط من الناحية الدلالية عند إنشاء النشاط، فاختر السمات المعينة أو الجدول المعين الذي ترغب في أن تركز عليه عملية الحساب. إذا لم يحدث التعيين الدلالي، فحدد تحرير وارسم خريطة لبياناتك.

9. حدد التالي وراجع السمات المطلوبة لهذا النموذج.

10. حدد حفظ..

11. أضف المزيد من الأنشطة أو حدد التالي.

تعيين جدول التحديث

1. اختر التكرار لإعادة تدريب نموذجك. يعد هذا الاعداد ضروريًا لتحديث دقه التنبؤات مع استيعاب البيانات الجديدة. يمكن لمعظم شركات الأعمال إجراء الاحتفاظ مرة واحدة في الشهر والحصول على دقة جيدة للتنبؤ الخاص بها.

2. حدد التالي.

مراجعة تكوين النموذج وتشغيله

تعرض خطوة المراجعة والتشغيل ملخصًا للتكوين وتوفر فرصة إجراء تغييرات قبل إنشاء التنبؤ.

1. حدد تحرير في أي من الخطوات للمراجعة وإجراء أي تغييرات.

2. إذا كنت راضيًا عن اختياراتك، فاختر حفظ وتشغيل لبدء تشغيل النموذج. حدِّد تم. تظهر علامة التبويب التنبؤات الخاصة بي أثناء إنشاء التنبؤات. قد تستغرق العملية عدة ساعات للاكتمال وذلك وفقًا لكمية البيانات المستخدمة في التنبؤ.

تلميح

هناك حالة للمهام والعمليات. تعتمد معظم العمليات على عمليات المتابعة الأخرى، مثل مصادر البيانات والبيانات التي يتم تحديثها.

حدد الحالة لفتح جزء تفاصيل التقدم واعرض تقدم المهمة. لإلغاء الوظيفة، حدد إلغاء الوظيفة في أسفل الجزء.

ضمن كل مهمة، يمكنك تحديد راجع التفاصيل لمزيد من معلومات التقدم، مثل وقت المعالجة وتاريخ المعالجة الأخير وأي أخطاء وتحذيرات قابلة للتطبيق مقترنة بالمهمة أو العملية. حدد عرض حالة النظام أسفل اللوحة لرؤية عمليات أخرى في النظام.

عرض نتائج التنبؤ

1. انتقل إلى الرؤى>‏‫التنبؤات.

2. في علامة التبويب التنبؤات الخاصة بي، حدد التنبؤ الذي ترغب في عرضه.

يوجد ثلاثة أقسام رئيسية من البيانات في صفحة النتائج:

• أداء نموذج التدريب: تشير الدرجات A أو B أو C إلى أداء التنبؤ، ويمكنها أن تساعدك في اتخاذ القرار باستخدام النتائج المخزنة في جدول الإخراج.

  

  تتحدد الدرجات استنادًا إلى القواعد التالية:

  • أ عندما توقع النموذج بشكل دقيق 50% على الأقل من إجمالي التنبؤات، وعندما تكون النسبة المئوية للتنبؤات الدقيقة للعملاء الذين تمت خسارتهم أكبر من معدل متوسط الخسارة السابق بنسبة 10% على الأقل.
  • ب عندما توقع النموذج بشكل دقيق 50% على الأقل من إجمالي التنبؤات، وعندما تكون النسبة المئوية للتنبؤات الدقيقة للعملاء الذين تمت خسارتهم أكبر حتى 10% من معدل متوسط الخسارة السابقة.
  • ج عندما توقع النموذج بشكل دقيق أقل من 50% من إجمالي التوقعات، أو عندما تكون النسبة المئوية للتوقعات الدقيقة للعملاء الذين لم يجددوا الاشتراك أقل من المتوسط ​​السابق للخسارة.

• احتمالية الخسارة (عدد العملاء): مجموعات العملاء وفقًا لمخاطر الخسارة المتوقعة. بشكل اختياري، أنشئ شرائح من العملاء من ذوي مخاطر الخسارة العالية. تساعدك هذه المقاطع في فهم المكان الذي ينبغي فيه عمل فصل لعضوية المقطع.

  

• العوامل الأكثر تأثيرًا: ثمة العديد من العوامل التي يتم أخذها في الاعتبار عند إنشاء التنبؤ الخاص بك. يتم حساب الأهمية الخاصة لكل واحد من هذه العوامل للتنبؤات المجمعة التي ينشئها النموذج. استخدم هذه العوامل للمساعدة في التحقق من صحة نتائج التنبؤ. أو يمكنك استخدام هذه المعلومات لاحقًا من أجل إنشاء شرائح يمكن أن تساعد في التأثير على خطر خسارة العملاء.

  

‏‫ملاحظة‬

في جدول الإخراج لهذا النموذج، ChurnScore هو الاحتمال المتوقع للخسارة وIsChurn هو تسمية ثنائية تعتمد على ChurnScore مع حد من 0.5. إذا لم يعمل هذا الحد الافتراضي مع السيناريو لديك، فيمكنك إنشاء شريحة جديدة باستخدام حدك المفضل. لعرض نتيجة الخسارة، انتقل إلى البيانات>الجداول واستعرض علامة تبويب البيانات لجدول الإخراج الذي حددته لهذا النموذج.