Прогноз оттока и LTV: кто из клиентов уйдёт и кто принесёт больше
Строим модель прогноза оттока и LTV на Ваших данных. Каждый клиент получает оценку риска уйти и ожидаемую ценность. Сегменты каждый день попадают в CRM, и команда удержания знает, кому звонить первым.
Что болит
О том, что клиент ушёл, Вы узнаёте, когда он уже не продлил абонемент или договор. Возвращать его дороже, чем удержать. А сигналы были: реже приходил, меньше покупал, жаловался в поддержку.
Удержание работает одинаково для всех. Скидку получают и те, кто и так остался бы, и те, кого уже не вернуть. Бюджет тратится, а результат никто не может посчитать.
Маркетинг считает стоимость привлечения, но не знает, сколько клиент принесёт за всё время. Поэтому реклама оптимизируется на дешёвые лиды, которые покупают один раз и исчезают.
Что строим
- Анализ истории клиентов: покупки, визиты, обращения, оплаты
- Определение оттока под Вашу модель бизнеса: абонемент, договор, повторная покупка
- Модель риска оттока с объяснением причин для каждого клиента
- Модель ожидаемой ценности клиента (LTV) на нужный Вам горизонт
- Сегменты для удержания: кому звонить, кому писать, кого не трогать
- Ежедневное обновление оценок в CRM: HubSpot, KeyCRM, Pipedrive или Вашу
- Дашборд оттока и LTV по каналам привлечения и когортам
- Дизайн A/B-теста удержания, чтобы измерить реальный эффект
Что Вы получаете
- Рабочая модель с ежедневным обновлением оценок
- Поля риска и LTV в карточке клиента в CRM
- Дашборд когорт, оттока и LTV по каналам
- Код модели, документация признаков и методики
- Сценарии удержания для команды и обучение
Как измеряем результат
- Доля ушедших клиентов среди тех, кого модель отметила рискованными
- Отток в группе с удержанием против контрольной группы
- LTV по каналам привлечения, пересчитанный ежемесячно
- Затраты на удержание на одного сохранённого клиента
Системы и стек
Отрасли
Вопросы
Сколько стоит прогноз оттока и LTV?
От $8 000. Цену определяют количество источников данных о клиенте, их качество и нужна ли интеграция в CRM и рассылки. Одна CRM с историей оплат дешевле, чем сведение кассы, приложения и колл-центра. Смету фиксируем, когда проверим, какие данные о клиентах реально есть.
Какие данные нужны?
Минимум год истории по клиентам: покупки или оплаты, даты, канал привлечения. Сильно помогают визиты, обращения в поддержку, открытия рассылок и звонки. Персональные данные можно псевдонимизировать до передачи нам. Подписываем NDA и DPA до доступа.
Насколько модель точна?
Модель иногда ошибается, поэтому мы не используем её как приговор. Точность измеряем на клиентах, которых она не видела при обучении. Эффект удержания проверяем A/B-тестом с контрольной группой. Тогда виден реальный результат, а не красивый график.
Как команда будет этим пользоваться?
В карточке клиента в CRM появляются риск, LTV и главные причины. Менеджер видит список на день: кому позвонить и что предложить. Сегмент можно передать голосовому агенту Happ для звонков или в рассылку.
Сколько длится проект?
Обычно 6-8 недель. Первые 2-3 недели собираем и проверяем данные. Дальше модель, интеграция в CRM и запуск на части базы. Тест удержания с контрольной группой занимает ещё несколько недель после запуска, чтобы увидеть результат.
Как модель не устаревает?
Модель переобучается ежемесячно, потому что поведение клиентов меняется. Мы следим, чтобы качество не падало. Код и документация у Вас. На SLA добавляем новые признаки, обновляем сегменты и помогаем с новыми тестами удержания.
Связанные услуги
Другие услуги раздела
Опишите задачу. Ответим в течение рабочего дня, первый звонок с фаундером.
Опишите задачу. Первый звонок с фаундером.
Ответим в течение рабочего дня. 30 минут, чтобы сказать, стоит ли это делать и сколько это стоит.