Kundenabwanderung mit Machine Learning früh erkennen und gegensteuern

KI-Tagesseminar · 1 Tag

Vom Abwanderungssignal über den Churn-Score zur passenden Kundenansprache

Das nehmen Sie mit

• Sie wissen, woran sich Churn im Kundenverhalten ankündigt und welche Ihrer vorhandenen Daten dafür taugen.
• Sie verstehen, wie ein Prognosemodell aus früheren Kündigungen lernt und wie ein Churn-Score aufgebaut ist.
• Sie können aus Risikowerten Segmente und Maßnahmen ableiten und realistische Anforderungen an die Modellgenauigkeit stellen.
• Welche Fragen DSGVO, AI Act und Fairness an automatisiert bewertete Kundinnen und Kunden stellen, können Sie benennen.

Ablauf

1. Teil 1

   Modul 1 – Grundlagen: Churn im Kundenlebenszyklus

   • Churn abgrenzen: gekündigter Vertrag, ausbleibende Wiederkäufe oder still ruhendes Kundenkonto
   • Kundenlebenszyklus von der Erstbestellung bis zur Kündigung und die Phasen, in denen Abwanderung droht
   • Weshalb gefährdete Kunden spät auffallen: Hinweise liegen verteilt in Shop, Service und Abrechnung
   • Was Machine Learning gegenüber festen Regeln und Bauchgefühl im Vertrieb verändert
2. Teil 2

   Modul 2 – Datenlage: Abwanderungssignale im eigenen Bestand

   • Typische Indikatoren: sinkende Bestellfrequenz, lange Inaktivität, gehäufte Support-Kontakte
   • Welche Daten ein Churn-Modell braucht und was CRM, Shopsystem und Ticketsystem heute schon hergeben
   • Datenquellen im Unternehmen nach Aussagekraft und Zugänglichkeit sortieren
   • Erste Auswertungen mit vorhandenen Daten, etwa Kündigerquote nach Vertragsart oder Kundensegment
3. Teil 3

   Modul 3 – Modelllogik: Wie eine Abwanderungsprognose zustande kommt

   • Supervised Learning: aus dem Verlauf früherer Kündiger ablesen, wer als Nächstes gefährdet ist
   • Beispiel: Aufbau eines Churn-Scores aus letztem Kauf, Reklamationen und Restlaufzeit des Vertrags
   • Blackbox oder erklärbar: wie viel Modelltransparenz Vertrieb und Marketing für ihre Entscheidungen brauchen
   • Nachvollziehen, wie das Modell zu seiner Einstufung gelangt, ganz ohne eigenen Code
4. Teil 4

   Modul 4 – Maßnahmen: Vom Risikowert zur gezielten Ansprache

   • Gefährdete Kunden segmentieren und je Segment eine Handlungsempfehlung ableiten
   • Praxisbeispiel: Rückgewinnungskampagne steuern und Kunden mit hohem Score persönlich ansprechen
   • Kundenkontakte datenbasiert planen: wer welches Angebot über welchen Kanal erhält
   • Churn-Scores in CRM-Systeme einbinden, damit die Betreuung sie im Kundengespräch sieht
   • Wie genau die Prognose sein muss: Trefferquote gegen die Vertriebsziele abgleichen
5. Teil 5

   Modul 5 – Rahmen: Zusammenarbeit, Datenschutz und Fairness

   • Zusammenarbeit von Fachabteilung und Data Science: Zielvorgabe, Datenlieferung, Modellpflege
   • Bewährte Vorgehensweisen und Stolpersteine aus Churn-Projekten, realistische Erwartungen an den Start
   • DSGVO bei automatisierten Entscheidungen und wie Kundinnen und Kunden darauf reagieren
   • KI-Verordnung (AI Act): welche Anforderungen für Churn-Modelle zu prüfen sind
   • Sensible Kundendaten so verwenden, dass Vertrauen erhalten bleibt
   • Diskussion: Akzeptanz und Fairness, wenn Kunden je nach Score unterschiedlich behandelt werden