Знаете, бывает такое: смотришь на отчёт за квартал, а число клиентов чуть меньше, чем было. Не катастрофа, но неприятно. И самое обидное — часто понимаешь, что кто-то ушёл, только когда уже поздно что-то менять. Платёж не прошёл вовремя, поддержка получила прощальное письмо, аккаунт заморожен. А ведь за пару недель до этого человек мог просто чаще заходить в личный кабинет, задавать странные вопросы или вдруг перестать открывать рассылки. Мелочи, на которые в суете не обращаешь внимания.
Вот тут и пригождается машинное обучение. Не как волшебная палочка, а как инструмент, который умеет замечать эти мелочи быстрее и точнее человека. Прогнозирование оттока — звучит солидно, но по сути это просто попытка ответить на вопрос: «Кто из наших клиентов с большой вероятностью уйдёт в ближайшее время?» Чтобы успеть поговорить, предложить что-то, исправить ситуацию.
Не буду врать — это не предсказание будущего. Модель не читает мысли. Она смотрит на поведение: как часто человек пользуется сервисом, какие функции открывает, как реагирует на письма, не было ли жалоб в поддержку. И на основе прошлых случаев — когда клиенты уходили — учится замечать похожие паттерны у текущих. Всё довольно приземлённо.
С чего начать, если вы не дата-сайентист и у вас нет отдела из десяти аналитиков? Во-первых, не нужно сразу строить сложную нейросеть. Часто хватает простой модели на основе деревьев решений или логистической регрессии — они интерпретируемы, их проще настроить и поддерживать. Главное — собрать данные, которые реально отражают вовлечённость.
Что обычно берут:
— частота заходов в сервис или приложение;
— глубина использования (открывал ли новые разделы, пробовал ли премиум-функции);
— реакция на коммуникации (открывал ли письма, переходил ли по ссылкам);
— история обращений в поддержку (особенно негативные темы);
— изменения в активности по сравнению с прошлыми периодами.
Важный нюанс: не все метрики одинаково полезны для разных бизнесов. Для подписочного сервиса критично, чтобы человек регулярно заходил и использовал основные функции. Для интернет-магазина важнее частота покупок и средний чек. Нужно подумать: что для вашего клиента означает «быть довольным»? От этого и отталкиваться при выборе сигналов.
Ещё один момент, на который часто не обращают внимания — временные рамки. Отток бывает разный. Кто-то уходит резко: неделю активно пользовался, потом — тишина. Кто-то «засыпает» постепенно: активность снижается месяцами. Модель нужно обучать под тот тип оттока, который характерен именно для вас. Иначе будете ловить ложные срабатывания.
Кстати, о ложных срабатываниях. Это больная тема. Бывает, система помечает клиента как «рискованного», а он на самом деле просто уехал в отпуск или временно сменил работу. Чтобы снизить шум, полезно добавлять контекст: сезонность, новости рынка, даже погоду (да, для некоторых сервисов это влияет). Но не перегружайте модель — иногда проще вручную отфильтровать очевидные выбросы, чем пытаться научить алгоритм всему.
Практический совет: начните с малого. Выберите один сегмент клиентов — например, тех, кто с вами меньше полугода. Соберите данные за последние несколько месяцев, выделите тех, кто ушёл, и посмотрите, что было общего в их поведении за 30–60 дней до оттока. Можно даже без машинного обучения — просто в таблице, глазами. Часто уже на этом этапе находятся закономерности, о которых вы не догадывались.
Когда начнёте строить модель, не гонитесь за точностью 95%. 70–80% — уже хороший результат на старте. Главное — чтобы предсказания были полезными. Лучше модель, которая реже ошибается в сторону ложных тревог, чем та, что помечает половину базы как «уходящих». Потому что если каждый день придётся обзванивать сотню клиентов «на всякий случай», быстро устанете и перестанете верить системе.
И ещё: прогноз — это не конец истории. Самое ценное начинается после. Клиента пометили как рискованного — и что дальше? Тут уже нужен человеческий подход. Автоматическое письмо с дисконтом может сработать, а может и раздражить. Иногда достаточно персонального сообщения от менеджера: «Заметили, что вы давно не заходили — всё в порядке? Может, что-то не работает?» Просто внимание. Часто этого хватает.
Не ждите мгновенного эффекта. Первые недели модель будет ошибаться, придётся подкручивать параметры, добавлять новые признаки. Это нормально. Главное — не бросать после первой неудачи. Постепенно система «притрётся» к вашему бизнесу, и вы начнёте замечать, как количество неожиданных оттоков снижается.
Конечно, машинное обучение — не панацея. Оно не заменит качественный продукт или хорошую поддержку. Но как инструмент раннего предупреждения — работает. Помогает не угадывать, а видеть. И успевать действовать, пока клиент ещё не ушёл окончательно.
В следующей статье мы рассмотрим тему: «ИИ для оптимизации цепочек поставок: снижение издержек на 15–30%.»
Если статья была полезной — поставьте лайк 👍
Это помогает понять, какие темы вам действительно интересны.
Подписывайтесь на канал, здесь регулярно выходят материалы про автоматизацию и ИИ — и для бизнеса, и для личного пользования.
#оттокклиентов #машинноеобучение #бизнесаналитика #автоматизация #ИИвбизнесе #удержаниеклиентов #данные