Рішення / Прогноз відтоку

Модель прогнозу відтоку

Кожен клієнт щотижня отримує оцінку ймовірності піти в найближчі 30–90 днів — із причинами цієї оцінки та відповідальним менеджером, щоб зі списком можна було працювати, а не лише читати його.

Утримання Клієнтський сервіс ML
100% бази
оцінюється щотижня
30–90 днів
попередження до виходу
Із причинами
а не просто цифра ризику
Для кого

Підписні та повторювані моделі виручки від кількох сотень акаунтів, де відтік зараз виявляють у момент продовження.

Коротка відповідь

Уся клієнтська база щотижня отримує оцінку ймовірності піти в найближчі 30–90 днів — на ваших же даних про використання, платежі та звернення в підтримку. Біля кожного імені у списку є фактори, що дали таку оцінку, і відповідальний за акаунт: скоринг, за яким ніхто не діє, — це звіт, а не програма утримання.

Проблема

Про відхід ви дізнаєтеся в день, коли вам про це сказали, — через тридцять днів після того, як рішення ухвалили.

01

Відтік виявляють на продовженні

Рішення ухвалили тижнями раніше — зазвичай після поганого місяця в підтримці, відходу вашого прихильника всередині компанії або тихого падіння використання до нуля. До дати продовження розмова вже формальність.

02

Сигнали є, але в п'яти системах

У продукті впали входи, рахунки почали оплачувати із затримкою, три тікети пішли в ескалацію. Жодна система не показує всі три разом, тому ніхто не складає їх у клієнта, який ось-ось піде.

03

Увага дістається тим, хто гучніше скаржиться

Ідуть тихі. Команда працює з тікетами, які перед очима, а клієнт, який просто перестав заходити, тікет не створює.

Як це працює

Від тригера до результату, крок за кроком.

01

Вчимося на вашому ж відтоку

Модель навчається на вашій історії: хто пішов, коли і як виглядали його дані за місяці до цього. Якщо історії відтоку поки мало, ми про це кажемо і починаємо з правил: модель на сорока прикладах — це розповідь, а не модель.

02

Зводимо сигнали в одну картину

Використання продукту, платіжна поведінка, обсяг і тон звернень, зміна контактних осіб, комерційна історія. Саме зведення — більша частина роботи, і точність береться звідти.

03

Оцінюємо всю базу щотижня

Уся база рахується за одним розкладом, тож ризик, що з'явився у вівторок, видно у списку того ж тижня, а не на квартальному огляді.

04

Пояснюємо кожну оцінку

У кожного позначеного акаунта видно, що зрушило оцінку: використання впало на 60% за шість тижнів, дві ескалації, рахунок оплачено із затримкою в 40 днів. Оцінку без причин на третій тиждень перестають відкривати — і мають рацію.

05

Кладемо список туди, де йде робота

Він приходить у CRM і в канал команди, з відповідальними і запропонованим сценарієм під кожен тип ризику. Результати повертаються назад — утримали, втратили, хибна тривога, — і модель на них перенавчається.

До / після

Що змінюється на практиці.

Зараз, руками
×Про відтік дізнаються на дзвінку про продовження
×Сигнали лежать незведеними в п'яти системах
×Тихі акаунти йдуть без розмови
×Ніхто не може сказати, чому акаунт у ризику
Коли автоматизація працює
›30–90 днів попередження до виходу
›Один тижневий список на 100% бази
›Біля кожного імені — причини і відповідальний
›Утримання і втрати повертаються в модель
Що ви отримуєте

Впровадження, а не демо.

›Модель відтоку на ваших даних із чесною звітністю про точність
›Сигнали з продукту, білінгу, підтримки і CRM, зведені в одну картку
›Тижневий список із причинами по кожному акаунту і відповідальними
›Доставка в CRM і месенджер, збір результатів і перенавчання
›Документація і передача — модель лишається вашою
На чому побудовано

Ми будуємо у вашому стеку, а не переводимо вас на свій. Нижче — те, до чого це рішення підключається найчастіше. Інші системи — питання обсягу робіт, а не перешкода.

Python scikit-learn XGBoost PostgreSQL BigQuery dbt HubSpot Slack Airflow
Строк до продакшну6–8 тижнів
Ціна впровадженняФікс-кошторис
Перший крокБезкоштовний міні-аудит
Чесні обмеження

Коли це рішення вам не підходить.

·Якщо клієнтів менше кількох сотень або історії відтоку менше року, вчитися немає на чому. Правила, зібрані разом із вашою командою, тут дадуть більше і коштуватимуть дешевше.
·Якщо за відпрацювання списку ніхто не відповідає, його читатимуть, а не відпрацьовуватимуть. Ми радше спершу обговоримо з вами сценарій утримання, ніж здамо дашборд, який тихо помре на другий місяць.
·Якщо відтік спричинений однією відомою причиною — бракує функції, не той тариф, провал в онбордингу, — виправити її цінніше, ніж передбачати. Модель лише знову і знову вказуватиме на те саме.

Що найчастіше запитують

Це залежить від ваших даних, і будь-хто, хто називає цифру до того, як їх побачив, вгадує. Ми показуємо якість відносно базового рівня — наскільки краще за вашу поточну оцінку — на відкладеному періоді, і показуємо до того, як ви почнете на це спиратися.

Повʼязане

Де це стоїть в решті роботи.

Послуга
Автоматизація підтримки
Ширша послуга, до якої це належить: AI-агенти, що знімають навантаження з фронт-лінії без втрати якості.
Рішення
Сигнал ризику відтоку з комунікацій
Кожне листування з кожним клієнтом читається на те, що передує відходу.
Рішення
Аналітик природною мовою
Запитайте звичайними словами, чому минулого місяця просіла маржа по півночі, і отримайте відповідь зі свого ж сховища за хвилини.
Рішення
Аналіз відгуків і фідбеку
Кожен відгук, відповідь опитування й коментар у підтримці прочитано, згруповано за темами і покладено перед вами ранжованим списком того, що лагодити,.

Приходьте з процесом, який болить.

Міні-аудит безкоштовний: розбираємо вашу версію цього процесу і прямо кажемо, чи окупиться автоматизація. Якщо так — ви отримуєте обсяг робіт і фіксовану ціну.