Hülgamise ennustus - mis see on, määratlus ja mõiste

Lang L: none (table-of-contents):

Hülgamise ennustus - mis see on, määratlus ja mõiste
Hülgamise ennustus - mis see on, määratlus ja mõiste
Anonim

Churni ennustamine on turundustehnika, mille abil püütakse varakult tuvastada need tarbijad, kellel on suur tõenäosus ettevõtte klientideks olemise lõpetamine.

Hülgamise prognoos on hädavajalik vahend ettevõtete kaubanduspoliitikas, kuna see võimaldab õigeaegselt tuvastada, millised on tarbijad, kes võivad lähitulevikus kaupade ja teenuste ostmise lõpetada. Selle tööriista eesmärk on osata tuvastada hülgamise põhjused, et seda kampaaniate, stiimulite ja muude kinnipidamismeetmete abil ära hoida.

Pöördprognoosi päritolu

Enamiku tööstusharude kliendid võivad otsustada teatud tootjalt ostmise lõpetada erinevatel põhjustel: näiteks parema pakkumise leidmine konkurentsis, pettumus teenuse kvaliteedis, soov proovida muid alternatiive, hetkeline maksevõime puudumine (töötus või muud põhjus) jne.

Klientide kaotamine on ettevõtete jaoks tõsine probleem, kuna uute klientide saamine on sageli väga kulukas. Tõepoolest, kliendi hoidmine maksab 5–15 korda vähem kui uue hankimine. Oma ressursside tõhusaks haldamiseks peavad ettevõtted teadma hülgamisele vastuvõtlike klientide protsenti ja nende lõpetamist.

Seetõttu on loodud analüüsivahend, mis keskendub eelkõige ettevõttest potentsiaalselt lahkuvate klientide väljaselgitamisele ja selle loobumise põhjustele. Sellest tuleneb hülgamise ennustus.

Katkestamise ennustamise eesmärk

Löögiprognoosi eesmärk on osata tuvastada kliente, kes võivad ettevõttest lahkuda ja rünnaku põhjuseid otseselt rünnata. See võimaldab ressursse tõhusamalt kasutada ja paremini prognoosida elu turul.

Katkestuse ennustamise meetodid

Katkestamise prognoos põhineb tavaliselt uuringutel ja ökonomeetrilistel mudelitel, mis võimaldaksid tuvastada väljalangemise võimalikud põhjused ja neid mõjutavad tegurid.

Seejärel pakutakse välja sekkumismudel, mis püüaks kajastada, kuidas teatud poliitika või meede mõjutab hülgamise tõenäosust.

Nii saab näiteks pööre prognoosimudel põhineda 10 aasta pikkustel varasematel klientide pööre andmetel. Võimalikud põhjused võivad olla: teabe puudumine, pidev hinnatõus, madala kvaliteediga tajumine, paremate pakkumistega konkurentide sisenemine, halvad suhted kliendiga jne.

Vahepeal pakutakse sekkumismudelis meetmeid hülgamise põhjuste vähendamiseks. Näiteks kui üheks põhjuseks on teenuse halb kvaliteet, tuleks poliitikaks parandada operaatorite tähelepanu, jälgida kliente, reageerida kaebustele lühema ajaga jne.