Müşteri Kayıp (Churn) Analizi ve Modelleme
Müşteri kazanmanın maliyeti, mevcut müşteriyi elde tutmanın maliyetinden çok daha yüksektir. Bu nedenle, müşterilerin neden ayrıldığını anlamak ve ayrılma riski taşıyan müşterileri önceden tespit etmek, işletmelerin karlılığı için kritik öneme sahiptir. Churn Analizi, bu süreci yönetmek için kullanılan veri odaklı bir yaklaşımdır.
Churn Nedir?
Churn (Kayıp), bir müşterinin belirli bir süre içinde bir ürün veya hizmeti kullanmayı bırakmasıdır. İki temel türü vardır:
- Gönüllü Churn: Müşterinin kendi isteğiyle (fiyat, hizmet kalitesi vb. nedenlerle) ayrılması.
- Zorunlu Churn: Ödeme yapılmaması veya sözleşme ihlali gibi nedenlerle hizmetin sonlandırılması.
Churn Analizinde Kullanılan Yöntemler
1. Tanımlayıcı Analiz (Descriptive Analytics)
Geçmiş verileri inceleyerek "Ne oldu?" sorusuna cevap arar.- Churn oranı (Churn Rate) hesaplaması.
- Ayrılan müşterilerin demografik özellikleri.
- Ayrılma nedenlerinin (Pareto analizi ile) belirlenmesi.
2. Tahminleyici Analiz (Predictive Analytics)
Gelecekte "Kim ayrılacak?" sorusuna cevap arar. Makine öğrenmesi algoritmaları kullanılır:- Lojistik Regresyon: Müşterinin ayrılma olasılığını (0 ile 1 arasında) tahmin eder.
- Karar Ağaçları (Decision Trees): Müşterileri özelliklerine göre segmentlere ayırır.
- Random Forest & XGBoost: Daha yüksek doğruluk oranı sağlayan topluluk (ensemble) öğrenme yöntemleri.
3. Yaşam Analizi (Survival Analysis)
Müşterinin "Ne zaman ayrılacağı?" sorusuna odaklanır.- Kaplan-Meier Tahmincisi: Müşteri yaşam süresi eğrisini oluşturur.
- Cox Orantılı Risk Modeli: Farklı değişkenlerin (fiyat, yaş vb.) ayrılma riski üzerindeki etkisini ölçer.
Churn Önleme Stratejileri
graph TD
A[Veri Toplama CRM/Loglar] --> B[Veri Ön İşleme]
B --> C[Özellik Mühendisliği Feature Eng.]
C --> D[Model Eğitimi XGBoost/LightGBM]
D --> E[Risk Skorlaması]
E --> F{"Risk Seviyesi?"}
F -->|Yüksek Risk| G[Acil Müdahale İndirim/Arama]
F -->|Orta Risk| H[E-posta Kampanyası]
F -->|Düşük Risk| I[İzlemeye Devam Et]
G --> J[Sonuçların Ölçülmesi]
H --> J
Neden Churn Analizi Yapmalısınız?
- Gelir Kaybını Önleme: Yüksek değerli müşterilerin kaybını engelleyerek ciro sürekliliği sağlar.
- Pazarlama Verimliliği: Doğru müşteriye doğru teklifi sunarak pazarlama bütçesini optimize eder.
- Müşteri Deneyimi: Ayrılma nedenlerini anlayarak ürün ve hizmet kalitesini artırır.
Yenisav Danışmanlık, gelişmiş veri madenciliği ve makine öğrenmesi teknikleri ile müşteri tabanınızı analiz eder, riskli müşterileri tespit eder ve size özel elde tutma (retention) stratejileri geliştirir.