Решения / Прогноз оттока

Модель прогноза оттока

Каждый клиент еженедельно получает оценку вероятности уйти в ближайшие 30–90 дней — с причинами этой оценки и ответственным менеджером, чтобы со списком можно было работать, а не только читать его.

Удержание Клиентский сервис ML
100% базы
оценивается каждую неделю
30–90 дней
предупреждения до ухода
С причинами
а не просто цифра риска
Для кого

Подписочные и повторяющиеся модели выручки от нескольких сотен аккаунтов, где отток сейчас обнаруживается в момент продления.

Короткий ответ

Вся клиентская база еженедельно получает оценку вероятности ухода в ближайшие 30–90 дней — на ваших же данных об использовании, платежах и обращениях в поддержку. У каждого имени в списке есть факторы, которые дали такую оценку, и ответственный за аккаунт: скоринг, по которому никто не действует, — это отчёт, а не программа удержания.

Проблема

Об уходе вы узнаёте в день, когда вам об этом сказали, — через тридцать дней после того, как решение приняли.

01

Отток обнаруживается на продлении

Решение приняли неделями раньше — обычно после плохого месяца в поддержке, ухода вашего сторонника внутри компании или тихого падения использования до нуля. К дате продления разговор уже формальность.

02

Сигналы есть, но в пяти системах

В продукте упали входы, счета начали оплачивать с задержкой, три тикета ушли в эскалацию. Ни одна система не показывает все три сразу, поэтому никто не складывает их в клиента, который вот-вот уйдёт.

03

Внимание достаётся тем, кто громче жалуется

Уходят тихие. Команда работает с тикетами, которые перед глазами, а клиент, который просто перестал заходить, тикет не создаёт.

Как это работает

От триггера до результата, по шагам.

01

Учимся на вашем же оттоке

Модель обучается на вашей истории: кто ушёл, когда и как выглядели его данные за месяцы до этого. Если истории оттока пока мало, мы говорим об этом и начинаем с правил: модель на сорока примерах — это рассказ, а не модель.

02

Сводим сигналы в одну картину

Использование продукта, платёжное поведение, объём и тон обращений, смена контактных лиц, коммерческая история. Само сведение — большая часть работы, и точность берётся именно оттуда.

03

Оцениваем всю базу каждую неделю

Вся база считается по одному расписанию, поэтому риск, появившийся во вторник, виден в списке той же недели, а не на квартальном обзоре.

04

Объясняем каждую оценку

У каждого отмеченного аккаунта видно, что сдвинуло оценку: использование упало на 60% за шесть недель, две эскалации, счёт оплачен с задержкой в 40 дней. Оценку без причин к третьей неделе перестают открывать — и правильно делают.

05

Кладём список туда, где идёт работа

Он приходит в CRM и в канал команды, с ответственными и предложенным сценарием под каждый тип риска. Результаты возвращаются обратно — удержали, потеряли, ложная тревога, — и модель на них переобучается.

До / после

Что меняется на практике.

Сейчас, руками
×Об оттоке узнают на звонке о продлении
×Сигналы лежат несведёнными в пяти системах
×Тихие аккаунты уходят без разговора
×Никто не может сказать, почему аккаунт в риске
Когда автоматизация работает
30–90 дней предупреждения до ухода
Один недельный список на 100% базы
У каждого имени — причины и ответственный
Удержания и потери возвращаются в модель
Что вы получаете

Внедрение, а не демо.

Модель оттока на ваших данных с честной отчётностью о точности
Сигналы из продукта, биллинга, поддержки и CRM, сведённые в одну карточку
Недельный список с причинами по каждому аккаунту и ответственными
Доставка в CRM и мессенджер, сбор результатов и переобучение
Документация и передача — модель остаётся вашей
На чём построено

Мы строим в вашем стеке, а не переводим вас на свой. Ниже — то, к чему это решение подключается чаще всего. Другие системы — вопрос объёма работ, а не препятствие.

Python scikit-learn XGBoost PostgreSQL BigQuery dbt HubSpot Slack Airflow
Срок до продакшна6–8 недель
Цена внедренияФикс-смета
Первый шагБесплатный мини-аудит
Честные ограничения

Когда это решение вам не подходит.

·Если клиентов меньше пары сотен или истории оттока меньше года, учиться не на чем. Правила, собранные вместе с вашей командой, здесь дадут больше и обойдутся дешевле.
·Если за отработку списка никто не отвечает, его будут читать, а не отрабатывать. Мы предпочтём сначала обсудить с вами сценарий удержания, чем сдать дашборд, который тихо умрёт на второй месяц.
·Если отток вызван одной известной причиной — не хватает функции, не тот тариф, провал в онбординге, — исправить её ценнее, чем предсказывать. Модель будет лишь снова и снова показывать на то же самое.

Что чаще всего спрашивают

Это зависит от ваших данных, и любой, кто называет цифру до того, как их увидел, гадает. Мы показываем качество относительно базового уровня — насколько лучше вашей текущей оценки — на отложенном периоде, и показываем до того, как вы начнёте на это опираться.

Связанное

Где это стоит в остальной работе.

Услуга
Автоматизация поддержки
Более широкая услуга, к которой это относится: ИИ-агенты, снимающие нагрузку с фронт-линии без потери качества.
Решения
Сигнал риска оттока из коммуникаций
Каждая переписка с каждым клиентом читается на то, что предшествует уходу.
Решения
Аналитик на естественном языке
Спросите обычными словами, почему в прошлом месяце просела маржа по северу, и получите ответ из своего же хранилища за минуты.
Решения
Анализ отзывов и фидбека
Каждый отзыв, ответ опроса и комментарий в поддержке прочитан, сгруппирован по темам и положен перед вами ранжированным списком того, что чинить,.

Приходите с процессом, который болит.

Мини-аудит бесплатный: разбираем вашу версию этого процесса и прямо говорим, окупится ли автоматизация. Если да — вы получаете объём работ и фиксированную цену.