Machine Learning • Kundenbindung

Churn Prediction – Kundenabwanderung gezielt verhindern

Wir identifizieren gefährdete Kunden frühzeitig und starten automatisch die passende Gegenmaßnahme – von der persönlichen Ansprache bis zum punktgenauen Angebot.

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Warum Churn Prediction?

  • Bestandskunden halten ist günstiger als Neukunden zu akquirieren.
  • Frühwarnsystem: Kündigungsneigung erkennen, bevor Verträge enden.
  • Gezielte Incentives statt pauschaler Rabatte – Marge bleibt erhalten.

In Kürze

Risikoscoring

Jeder Kunde erhält einen aktuellen Churn-Score – täglich oder in Echtzeit aktualisiert.

Ursachenanalyse

Welche Signale treiben die Kündigungsneigung? Explainable AI macht es transparent.

Automatisierte Aktionen

Regeln & Kampagnen werden automatisch ausgelöst: Kontakt, Bonus, Upgrade, Rabatt.

So funktioniert es

  1. Datenquellen verbinden (CRM, Vertragsdaten, Nutzung, Zahlungen, Support, E-Mail/Chat).
  2. Merkmale erzeugen (Kohorten, Nutzungsintensität, Tickets, Preisanpassungen, Zahlungsverzug).
  3. Modelle trainieren (Logistic Regression, Gradient Boosting, Random Forest, ggf. Zeitreihen/Deep Learning).
  4. Score & Erklärungen pro Kunde (Feature-Importances, Shapley-Werte).
  5. Maßnahmenmap: Welche Intervention wirkt für wen am besten?
  6. Automatisierung via API/Webhooks (CRM-Tasks, E-Mail/SMS, Customer-Success-Queues, Gutscheine).

Typische Maßnahmen

  • Proaktive Kontaktaufnahme bei fallender Nutzung oder negativem Support-Sentiment.
  • Tarifwechsel/Upgrade statt Rabatt, wenn Mehrwert die bessere Option ist.
  • Dynamische Rabatte nur so hoch wie nötig – datenbasiert statt Bauchgefühl.
  • Onboarding-Nudges bei Aktivierungsproblemen (Guides, Trainings, Check-ins).

Für wen geeignet?

  • Subscription-Modelle: SaaS, Medien, Utilities, Mobilfunk.
  • Branchen mit Bindung: Automotive, Luxus, Fitness, Versicherungen, Banking.
  • Plattformen & Marktplätze mit wiederkehrender Nutzung.

Wirtschaftlicher Nutzen

  • Höherer LTV durch geringere Abwanderung und bessere Upsells.
  • Effizientere Kampagnen dank Priorisierung nach Risiko & Marge.
  • Transparenz über Ursachen der Unzufriedenheit & Produkthebel.

Projektablauf

1

Scoping (30 Min)

Ziele, Datenlage, Business-KPIs klären.

2

Data & Baseline (1–2 Wochen)

Datenanbindung, erste Baseline, Dashboard.

3

Modell & Maßnahmen (2–4 Wochen)

Score, Erklärungen, Kampagnenlogik, A/B-Tests.

4

Roll-out & Transfer

Produktivsetzung, Monitoring, Schulung, Doku.

Datenschutz & Compliance

Wir arbeiten DSGVO-konform: Datenminimierung, Zweckbindung, Rollen- und Rechtemanagement, Audit-Logs. Auf Wunsch On-Premises oder Private Cloud.

FAQ

Wie schnell sehen wir Ergebnisse?
In der Regel erhalten Sie innerhalb der ersten Woche eine funktionierende Baseline mit den wichtigsten Signalen – ein erster Prototyp folgt nach 2–4 Wochen.

Welche Daten sind nötig?
Mindestens Vertragsstatus, Laufzeit, Produktnutzung oder Login-Aktivität sowie Support-Interaktionen. Optional Zahlungen, Preisanpassungen, Marketing-Touchpoints.

Müssen wir Rabatte geben?
Nein. Oft wirken Produkt- und Service-Maßnahmen (Tarifwechsel, Onboarding, Prior-Support) besser. Wenn Rabatte notwendig sind, steuern wir sie so gering wie möglich.

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