Wert vor Lautstärke
Teams konzentrieren sich auf Kunden, bei denen Risiko, Potenzial und Erreichbarkeit zusammenpassen.
Machine Learning · Customer Retention
Erkennen, wer abspringt. Verstehen, was dagegen wirkt.
Wir entwickeln Churn-Systeme, die gefährdete Kunden früh identifizieren, Ursachen nachvollziehbar machen und die passende Intervention in CRM und Customer Success auslösen.
01Scoring
Aktuelles Risiko pro Kunde oder Account.
02Erklärung
Nachvollziehbare Signale statt Black Box.
03Aktivierung
Übergabe an CRM, Kampagnen und Teams.
Der Business Case
Prediction allein hält keinen Kunden.
Der Wert entsteht erst, wenn Risiko, Kundenwert und passende Maßnahme zusammenspielen. Deshalb optimieren wir nicht nur Modellgüte, sondern die wirtschaftliche Wirkung der Retention-Entscheidung.
Keine pauschalen Rabatte
Interventionen werden nach Ursache und erwarteter Wirkung gewählt, nicht nach einem starren Kampagnenplan.
Wirkung messbar machen
Kontrollgruppen zeigen, welche Maßnahmen tatsächlich Kündigungen verhindern.
Vom Signal zur Intervention
Ein geschlossener Retention-Kreislauf.
Das System verbindet operative Daten mit einem überprüfbaren Maßnahmenprozess und lernt aus dessen Ergebnissen.
- 01DatenNutzung, Vertrag, Zahlung, Support
- 02SignaleVeränderungen, Kohorten, Ereignisse
- 03EntscheidungRisiko, Wert und Grund
- 04AktionCRM-Task, Service oder Angebot
Projektablauf
Mit Baseline starten. Wirkung beweisen.
- 01
Ziel und Churn-Ereignis definieren
Wir klären, was Abwanderung im Geschäftsmodell bedeutet, welchen Zeithorizont das Team benötigt und welche Interventionen verfügbar sind.
- 02
Daten und Baseline prüfen
Eine erste Analyse zeigt Signalqualität, Datenlücken und den Nutzen gegenüber einfachen Regeln.
- 03
Modell und Maßnahmen verbinden
Scores und Erklärungen fließen in einen konkreten Workflow für Customer Success, CRM oder Marketing.
- 04
Uplift und Drift überwachen
Wir messen vermiedenen Churn, Kosten der Intervention und Veränderungen im Kundenverhalten.
Geeignete Modelle
Wo wiederkehrende Nutzung zählt.
SaaS und Plattformen
Aktivierung, Nutzungstiefe, Seats und Supportsignale.
Verträge und Abonnements
Laufzeiten, Zahlungen, Tarifwechsel und Kündigungsfenster.
Marktplätze
Sinkende Aktivität auf Angebots- oder Nachfrageseite.
Servicegeschäft
Zufriedenheit, Vorgänge und wiederkehrende Aufträge.
FAQ
Vor dem ersten Modell.
Welche Daten werden mindestens benötigt?
Ein historisch bestimmbares Churn-Ereignis sowie zeitlich davor liegende Kunden-, Nutzungs- oder Interaktionsdaten. Wir prüfen zuerst, ob diese Daten eine belastbare Entscheidung erlauben.
Wie schnell ist eine erste Aussage möglich?
Eine Daten- und Baseline-Analyse ist meist deutlich früher möglich als ein produktives System. Der konkrete Zeitraum hängt von Zugänglichkeit, Historie und Datenqualität ab.
Muss das System personenbezogene Daten verwenden?
Nicht zwingend. Je nach Anwendungsfall arbeiten wir mit pseudonymisierten Kunden- oder Account-IDs, klarer Zweckbindung und möglichst wenigen Merkmalen.
Nächster Schritt
30 Minuten Erstgespräch