Für heyData, einen Berliner Anbieter von Software für DSGVO und Datenschutz, hat Gemma Analytics einen KI-gestützten Churn Score entwickelt. Ein Machine-Learning-Modell sagt für jeden Kunden die Kündigungswahrscheinlichkeit voraus und erkennt die Top-Kündiger doppelt so treffsicher wie das bisherige regelbasierte System.
Die Ausgangslage
heyData unterstützt kleine und mittlere Unternehmen mit digitalen Lösungen für Datenschutz, Compliance und Risikomanagement, im Abo-Modell. Gerade dann muss das Account Management früh erkennen, bei welchen Kunden eine Kündigung droht, solange sich noch etwas tun lässt.
Bis dahin verließ sich heyData auf einen regelbasierten Risk Score. Er bewertete jeden Kunden nach denselben festen Schwellenwerten, die einmal festgelegt und nie an das wachsende Geschäft angepasst wurden. Aus tatsächlichen Kündigungen lernte er nichts, und für verlässliche Entscheidungen war er schlicht nicht genau genug.
Unsere Lösung
Gemma hat den regelbasierten Score durch ein Machine-Learning-Modell ersetzt. Statt starrer Regeln lernt das Modell aus der Vergangenheit: welche Kunden geblieben sind und welche gekündigt haben. Daraus berechnet es für jeden Kunden, wie wahrscheinlich eine Kündigung in den nächsten 12 Monaten ist.
Der Score steckt nicht in einem separaten Tool, sondern direkt im Account-Dashboard von heyData, in Echtzeit sichtbar bei jedem Kunden. So können Account Manager ihre Accounts nach Risiko sortieren und sich zuerst um die kümmern, bei denen es am dringendsten ist.
Das Ergebnis
Der KI-Churn-Score erkennt die Kunden mit dem höchsten Kündigungsrisiko doppelt so treffsicher wie das alte regelbasierte System. Für jeden Kunden steht die Kündigungswahrscheinlichkeit für die kommenden 12 Monate live im Dashboard. Das Account Management setzt seine Zeit dort ein, wo sie am meisten bewirkt, und kann Maßnahmen zur Kundenbindung planen, bevor ein Kunde kündigt.
Tools und Setup
Das Modell ist in Python umgesetzt und arbeitet mit den Kundendaten im Snowflake Data Warehouse, das Gemma als Datenplattform für heyData betreibt. Die Scores fließen in Metabase, wo das Account-Dashboard sie für jeden Kunden anzeigt. Modell, Data Warehouse und Reporting greifen ineinander, der Score läuft automatisch und ohne manuelle Zwischenschritte.