이탈 고객을 예측하고 방지하는 건 CRM에서도 Active user를 유지하기 위해 매우 중요한 숙제 중 하나다. 굉장히 신선하고 흥미로웠던 #이탈고객 관련된 아티클 1️⃣이탈 고객을 막는 것은

이탈 고객을 예측하고 방지하는 건 CRM에서도 Active user를 유지하기 위해 매우 중요한 숙제 중 하나다. 굉장히 신선하고 흥미로웠던 #이탈고객 관련된 아티클 1️⃣이탈 고객을 막는 것은 비즈니스 성장을 위한 지름길이다. 이탈 예측이 의미 없는 산업과 이탈 예측의 활용이 효과적인 제품의 특징을 파악해보자. 우리 서비스는 이탈 예측이 의미가 있을까? 2️⃣이탈 전의 고객들은 평상시와 다른 사용 패턴을 보이기 마련이다. 서비스의 현재 상황과 비즈니스 환경에 맞게끔 고객 이탈을 정의해야 한다. 고객이 이탈하기 전에 어떤 행동을 했는지, 이탈 고객은 어떤 행동 패턴을 가지고 서비스를 이용했는지를 살펴야 한다. 3️⃣복잡한 코딩 과정 없이 머신 러닝을 통해 예측 모델을 만들 수 있는 오렌지(Orange)라는 오픈 소스 도구를 활용하면 누구나 머신 러닝 기반 이탈 예측 모델을 만들 수 있다. 데이터의 패턴 분석을 통해 복잡한 통계 기법 없이도 유의미한 가설을 만들 수 있다. 4️⃣머신 러닝은 이탈 고객이 보이는 특정 변수의 유사 패턴을 통해 사용자의 이탈 여부를 예측할 뿐, 고객 개개인의 모든 변수를 고려할 수 없다. 하지만 이탈 예측 모형을 만드는 것과 이탈 원인을 추적하는 것은 별개의 일이다.