We help you find Clients, Partners, Resellers, Distributors.
We help you find Clients, Partners, Resellers, Distributors.
Wat is het: Propensity & Churn Analysis is de AI-discipline die zich richt op het voorspellen van toekomstig klantgedrag. Propensity (neiging) meet hoe waarschijnlijk het is dat een klant een specifieke actie onderneemt, zoals het kopen van een nieuw product of het accepteren van een aanbod. Churn (verloop) meet de waarschijnlijkheid dat een klant zijn abonnement opzegt of overstapt naar een concurrent.
In plaats van te reageren wanneer een klant al is vertrokken, stelt dit profiel organisaties in staat om proactief te handelen door subtiele gedragsveranderingen op te pikken die voor mensen onzichtbaar blijven.
Telecom & Abonnementen: Een provider die een klant een exclusief verlengingsaanbod doet precies op het moment dat de AI ziet dat het verbruik daalt en de klant vaker naar de opzegpagina navigeert.
E-commerce & Retail: Het identificeren van ‘look-alike’ klanten: mensen die nog niets hebben gekocht, maar wiens surfgedrag sterk lijkt op dat van de meest loyale kopers.
Financiële Dienstverlening: Voorspellen welke spaarders waarschijnlijk interesse hebben in een beleggingsproduct op basis van hun transactiehistorie en levensfase.
SaaS & Software: Het signaleren van gebruikers die moeite hebben met de software (laag gebruik van functies) zodat de klantenservice preventief hulp kan bieden om opzegging te voorkomen.
Binnen de benchmark matrix balanceert dit profiel op de grens tussen koude data en warme menselijke emotie:
Numeracy (🟢): De AI (score 4.8) is superieur in het koppelen van duizenden kleine datapuntjes (klikgedrag, betaaltijdstippen, contactmomenten) aan een waarschijnlijkheidsscore. De menselijke expert (score 4.6) kan dit op individueel niveau, maar niet voor miljoenen klanten tegelijk.
Problem Solving (🟢): De AI (score 4.3) is zeer effectief in het vinden van de “waarom”-patronen in grote datasets die leiden tot vertrek.
Social Interaction (🔴): Dit is het grote gat. De AI (score 2.5) ziet de data, maar begrijpt de emotie achter de ontevredenheid niet. De menselijke expert (score 3.8) scoort hier veel hoger: een ervaren retentiemedewerker voelt aan wanneer een klant boos is of zich niet gehoord voelt.
Metacognition (🟡): De AI (score 3.4) kan berekenen wie er gaat vertrekken, maar de menselijke expert (score 4.0) moet bepalen of het ethisch en strategisch verantwoord is om een aanbod te doen (bijvoorbeeld: willen we deze specifieke verlieslatende klant wel behouden?).