อยากป้องกันไม่ให้ลูกค้าเลิกใช้บริการต้องมาทำความรู้จักกับ Churn Prediction กัน
หลายท่านคงเคยได้ยินคำว่าหาลูกค้าใหม่ว่ายากแล้วแต่การรักษาลูกค้าไว้ยากกว่า อีกทั้งค่าใช้จ่ายที่ต้องใช้ในการหาฐานลูกค้าใหม่ ๆ ย่อมมีค่าใช้จ่ายที่แพงกว่าการที่รักษาฐานลูกค้าเดิมไว้อีกด้วย ดังนั้นจึงเป็นเหตุผลที่ว่าทำไมหลากหลายบริษัทต้องมีการศึกษาเพื่อที่จะคาดการณ์ว่าทำอย่างไรจึงจะรักษาฐานลูกค้าเก่าที่สำคัญไว้ให้ได้
บทความนี้จึงพามาทำความรู้จักกับ Churn Prediction หรือการทำนายลูกค้าที่มีแนวโน้มเลิกใช้บริการเพื่อที่จะช่วยให้บริษัทหาวิธีรักษาลูกค้าและประหยัดงบประมาณต่าง ๆ ไว้ได้ทันท่วงที
Predicting churn helps in preventing churn.
Churn Prediction คืออะไร ???
Churn Prediction คือการทำนายว่าลูกค้าคนไหนมีความเสี่ยงสูงที่จะเลิกใช้บริการของทางบริษัท เช่น การยกเลิกสมาชิกรายเดือน, การยกเลิกบัญชี รวมไปถึงการไม่ต่ออายุการใช้งาน เป็นต้น โดยทำการพิจารณาจากข้อมูลต่าง ๆ ที่เก็บจากพฤติกรรมการใช้งานของลูกค้าคนนั้น ๆ
อีกทั้งยังต้องสามารถวิเคราะห์หาตัวบ่งชี้ที่จะบอกได้ว่าลูกค้าคนไหนที่เริ่มมีความเสี่ยงสูงที่จะเลิกใช้งานและสามารถนำไปใช้เพื่อให้บริษัทสามารถดำเนินการบางอย่างกับลูกค้าได้ เป้าหมายของการทำนายจะต้องสามารถตอบได้ว่าลูกค้าจะเลิกใช้บริการในอีก x เดือนหรือไม่ หรือ ลูกค้าจะต่ออายุการใช้งานหรือไม่ เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมที่ลูกค้ามีการเปลี่ยนใจได้
Churn Prediction สำคัญอย่างไร ???
บริษัทที่มีการเติบโตของรายได้สูงส่วนมากจะพบว่าบริษัทนั้นจะมีอัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้าค่อนข้างต่ำและค่าใช้จ่ายในการรักษาฐานลูกค้าที่สำคัญก็ไม่สูงอีกด้วย เนื่องจากบริษัทที่จะทำแบบนี้ได้ต้องมีการทำงานเชิงรุกแทนที่จะรอให้ลูกค้าบอกเลิกการใช้บริการก่อนแล้วถึงจะเสนออะไรบางอย่างเพื่อให้ลูกค้าเปลี่ยนใจ จะเปลี่ยนเป็นการหาลูกค้าที่มีแนวโน้มที่จะเลิกใช้บริการแล้วรีบเสนอก่อนซึ่งมีโอกาสที่จะเปลี่ยนใจลูกค้าได้ง่ายกว่าและสามารถประมาณการค่าใช้จ่ายที่ต้องใช้ในการรักษาลูกค้ากลุ่มนี้ได้อีกด้วย
ความสามารถในการทำนายการเลิกใช้บริการของลูกค้าจะช่วยให้บริษัทสามารถดำเนินการเชิงรุกเพื่อหาวิธีการป้องกันไม่ให้ลูกค้าเดิมเลิกใช้บริการซึ่งสามารถทำได้ดังนี้
- ทีมที่ดูแลลูกค้าควรเข้าถึงกลุ่มลูกค้าที่มีความเสี่ยงสูงเพื่อให้ความช่วยเหลือหรือหาความต้องการของลูกค้า
- การออกแคมเปญหรือโปรโมชันที่เฉพาะเจาะจงกับกลุ่มลูกค้ามากยิ่งขึ้นเพื่อให้มีความดึงดูดลูกค้าที่มีความเสี่ยงสูงให้อยู่ต่อได้
- ประเมินวิธีการรักษาฐานลูกค้าเดิมของทั้งบริษัทได้เช่น การปรับราคาสินค้าและบริการ เป็นต้น
เมื่อสามารถทำนายได้แล้วนอกจากจะสามารถระบุกลุ่มลูกค้าที่มีความเสี่ยงสูงต่อการเลิกใช้บริการแล้วยังสามารถหาตัวบ่งชี้ที่นำไปสู่การเลิกใช้บริการและช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าในภาพรวม ทำให้การทำนายการยกเลิกใช้บริการจะนำไปสู่การป้องกันการยกเลิกใช้บริการได้และทำให้บริษัทมีรายได้ที่มั่นคงสำหรับการดำเนินธุรกิจได้อีกด้วย
ตัวอย่างการนำ Churn Prediction ไปใช้งาน
การนำ Churn Prediction มาใช้งานก็จะแตกต่างกันไปในแต่ละธุรกิจซึ่งจำเป็นต้องมีการปรับใช้ให้ตรงตามเป้าหมายหรือความคาดหวังของบริษัท โดยสามารถยกตัวอย่างลักษณะของบางธุรกิจที่มีการใช้งานได้ดังนี้
- ธุรกิจเครือข่ายอินเทอร์เน็ตรวมไปถึงเครือข่ายโทรศัพท์มือถือ
- ธุรกิจการให้บริการทางด้านซอฟต์แวร์
- ตลาดการค้าปลีก
- ธุรกิจที่หารายได้จากการสมัครสมาชิก เช่น Netflix, Youtube Premium และ Apple Music เป็นต้น
- สถาบันทางการเงิน ไม่ว่าจะเป็นการปล่อยกู้, ฝากเงิน รวมไปถึงการขายประกัน
- การทำการตลาดในการออกโปรโมชั่นต่าง ๆ
- การจัดการพนักงานในองค์กร
ขั้นตอนการออกแบบการทำงานของ Churn Prediction
ขั้นตอนการทำงานในการใช้ Machine Learning เพื่อที่จะสร้าง model ขึ้นมาสำหรับการทำนายว่าลูกค้าคนไหนมีความเสี่ยงสูงที่จะยกเลิกใช้บริการมีขั้นตอน ดังนี้
- การกำหนดปัญหาและเป้าหมาย — ก่อนที่จะเริ่มสร้าง model จำเป็นต้องทำความเข้าใจปัญหาเพื่อที่จะกำหนดว่าต้องการแก้ปัญหาอะไรแล้วต้องการข้อมูลเชิงลึกใดบ้างที่จะนำมาใช้และเป้าหมายที่จะได้จากการทำนายสามารถนำไปใช้งานต่อได้อย่างไร
- การสร้างแหล่งข้อมูล — หลังจากรู้แล้วว่าต้องการข้อมูลใดบ้างก็จะต้องทำการรวบรวมข้อมูลหรือทำการเก็บข้อมูลเพิ่มเติมเช่น พฤติกรรมการใช้งานและคำติชมของลูกค้า เป็นต้น
- การเตรียมข้อมูลให้พร้อมใช้งาน — เมื่อได้ข้อมูลมาแล้วต้องมีการสำรวจข้อมูลว่าเพียงพอหรือพร้อมนำมาใช้งานหรือไม่ ถ้าข้อมูลยังไม่พร้อมใช้งานก็ต้องมีกระบวนการก่อนที่จะเพิ่มคุณภาพข้อมูลให้พร้อมใช้งานก่อนนำไปใช้ในการแก้ปัญหา
- การทำ model และการทดสอบประสิทธิภาพ — การพัฒนา model ในปัญหาลักษณะนี้ส่วนมากจะเลือกใช้อัลกอลิธึมประเภท Classification เพื่อหากลุ่มลูกค้าที่มีความเสี่ยงสูงและการทดสอบประสิทธิภาพของ model ก็จะทำให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความแม่นยำมากยิ่งขึ้น
- การ deployment และการติดตามผล — ขั้นตอนสุดท้ายนี้ถือว่าเป็นขั้นตอนที่มีความสำคัญที่สุดในการทำให้ model ที่ได้สามารถนำมาใช้งานได้จริงและมีความพร้อมในการใช้งานบน production
สรุป
หากทำนายกลุ่มลูกค้าที่มีความเสี่ยงสูงได้ จะสามารถช่วยให้บริษัทสามารถทำงานเชิงรุกเพื่อรักษาลูกค้ากลุ่มนี้ไว้ได้ก่อนที่ลูกค้าจะมีการเลิกใช้งาน อีกทั้งยังช่วยประเมินค่าใช้จ่ายที่จำเป็นต้องใช้ในการรักษาฐานลูกค้าได้อีกด้วย ซึ่งจะเห็นได้ว่าการทำ Churn Prediction ส่วนมากจะใช้การ Classification ถือว่าเป็นอัลกอลิธึมที่ไม่ซับซ้อนมากแต่สามารถนำไปสู่การตัดสินใจบางอย่างเพื่อรักษาฐานลูกค้าให้กับบริษัทได้
ท้ายที่สุดแล้วการนำข้อมูลมาใช้อย่างมีประสิทธิภาพนั้นไม่ใช่เรื่องเกี่ยวกับการสร้าง model ที่มีอัลกอลิธึมซับซ้อนที่สุด แต่ผลลัพธ์ที่ได้ต้องสร้างมูลค่าเพิ่มที่แท้จริงให้กับบริษัทได้
หากคุณกำลังมองหาวิธีการจัดการข้อมูลที่มีอยู่ในองค์กรให้เป็นระบบ และ มีประสิทธิภาพเพื่อนำมาวิเคราะห์ ประมวลผล ต่อยอดธุรกิจ และรักษาลูกค้าให้อยู่กับองค์กรได้นานๆ SCB TechX พร้อมให้คำปรึกษาและบริการด้าน Data Platform แบบครบวงจร จากผู้เชี่ยวชาญมืออาชีพผู้มีประสบการณ์ด้าน Data ให้แก่บริษัทชั้นนำมากมาย สนใจสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมโปรดส่งรายละเอียดมาได้เลยที่ contact@scbtechx.io 😊
Reference:
https://neptune.ai/blog/how-to-implement-customer-churn-prediction
