Клиентская аналитика

Прогнозируйте отток до того, как он произойдет.

Посмотрите, как наша ML-модель анализирует паттерны использования, сигналы вовлеченности и историю платежей, чтобы выявить клиентов в зоне риска до их ухода.

Pythonscikit-learnNext.jsPostgreSQLRedisSendGrid
Живое демо

Панель мониторинга рисков оттока

Посмотрите, как модель оценивает клиентов в реальном времени, выявляет рискованные аккаунты и рекомендует целевые действия по удержанию — и все это без дата-сайентиста.

Customer Base
5 active

Sarah M.

User #201

Tom R.

User #318

Alex K.

User #482

Emma L.

User #519

James W.

User #637

Risk Profile
0%
Churn Probability

Select a scan to view risk profile

Глубокий разбор архитектуры

Конвейер проектирования признаков

Как мы превращаем необработанные данные об использовании продукта, тикеты поддержки и историю платежей в прогнозные сигналы, которые предсказывают отток за 30+ дней.

Login Frequency
Feature Usage
Support Tickets
Payment History

Predictive Core

50+ signals

Risk Score

Per-user output

Our models process 50+ behavioral signals to detect the subtle signs of customer dissatisfaction weeks before they hit “Cancel”.

Влияние на бизнес

Конкретные цифры

Результаты внедрения прогнозирования оттока для B2B SaaS-компании с более чем 2000 ежемесячных подписчиков.

-0%

Снижение оттока

Проактивное взаимодействие и персонализированные предложения сохранили аккаунты в зоне риска до отмены подписки

0%

Точность выявления рисков

Модель правильно идентифицирует 4 из 5 клиентов, которые собирались уйти

+12 тыс. $

Выручка, сохраненная за счет удержания

Раннее вмешательство позволило сохранить доход, который был бы потерян из-за отмены подписок

Теряете клиентов, не зная причин?

Мы создаем системы прогнозирования оттока, которые выявляют рискованные аккаунты, рекомендуют действия по удержанию и возвращают доход до того, как клиент уйдет.

Начать диалог
Написать нам в WhatsApp
Predictive Churn Analytics Dashboard - AI Retention Case Study