Przewidywanie rezygnacji to technika marketingowa, która ma na celu wczesną identyfikację tych konsumentów, którzy mają duże prawdopodobieństwo, że przestaną być klientami firmy.
Przewidywanie rezygnacji jest niezbędnym narzędziem w polityce handlowej firm, ponieważ pozwala na czas zidentyfikować konsumentów, którzy mogą przestać kupować towary i usługi w najbliższej przyszłości. Celem tego narzędzia jest możliwość zidentyfikowania przyczyn porzucenia, aby temu zapobiec poprzez kampanie, zachęty i inne środki zatrzymania.
Pochodzenie prognozy rezygnacji
Klienci w większości branż mogą zdecydować się na zaprzestanie kupowania u danego producenta z różnych powodów, takich jak: znalezienie lepszej oferty u konkurencji, rozczarowanie jakością obsługi, chęć wypróbowania innych alternatyw, chwilowy brak możliwości zapłaty (bezrobocie lub inne przyczyna) itp.
Utrata klientów to poważny problem dla firm, ponieważ pozyskanie nowych klientów jest często bardzo kosztowne. Rzeczywiście, utrzymanie klienta kosztuje od 5 do 15 razy mniej niż pozyskanie nowego. Aby móc efektywnie zarządzać swoimi zasobami, firmy muszą znać procent klientów podatnych na porzucenie i jak powstrzymać ich odejście.
Dlatego stworzono narzędzie analityczne, które w szczególności koncentruje się na określeniu klientów, którzy potencjalnie odejdą z firmy oraz przyczyn tego porzucenia. To jest źródło przewidywania porzuceń.
Cel przewidywania rezygnacji
Celem przewidywania rezygnacji jest umożliwienie identyfikacji klientów, którzy mogą opuścić firmę i bezpośrednio zaatakować przyczyny rezygnacji. Pozwoli to na bardziej efektywne wykorzystanie zasobów i większą projekcję życia na rynku.
Metody przewidywania rezygnacji
Przewidywanie rezygnacji jest zwykle oparte na ankietach i modelach ekonometrycznych, które pozwalają na zidentyfikowanie możliwych przyczyn rezygnacji i czynników, które na nie wpływają.
Następnie proponuje się model interwencji, który będzie starał się odzwierciedlić, w jaki sposób określona polityka lub środek wpływa na prawdopodobieństwo porzucenia.
Na przykład model prognozowania rezygnacji może opierać się na historycznych danych dotyczących rezygnacji klientów na przestrzeni 10 lat. Możliwe przyczyny to: brak informacji, ciągłe wzrosty cen, postrzeganie niskiej jakości, wejście konkurencji z lepszymi ofertami, słabe relacje z klientem itp.
Tymczasem model interwencji zaproponuje środki mające na celu zmniejszenie przyczyn porzuceń. Tak więc, na przykład, jeśli jedną z przyczyn jest niska jakość usługi, zasadą byłoby zwiększenie uwagi operatorów, kontakt z klientami, reagowanie na reklamacje w krótszym czasie itp.