statt Churn-Scores: Marketing-Reaktionswahrscheinlichkeits-Scores
Eva Ascarza, Marketingprofessorin an der Harvard Business School, empfiehlt Datenanalytikern in den Verlagen, ihre Scoringmodelle beim Thema Churn neu justieren. Statt der Kündigungswahrscheinlichkeit sollten Verlage eine andere Zielvariable ins Visier nehmen, nämlich die Wahrscheinlichkeit dafür, dass jemand überhaupt auf einen Marketing- oder Kundenbindungsanstoß reagiert. Ascarza wählt ein drastisches Bild: "Statt einer Prognose benötigen wir eine Verschreibung. Für einen Arzt ist es nicht nützlich zu wissen, welche seiner Patienten mit größerer Wahrscheinlichkeit sterben werden. Für den Arzt ist es nützlich zu wissen, welche seiner Patienten voraussichtlich positiv auf seine Behandlung reagieren werden." Ähnlich sei es mit der Modellierung von Kündigungswahrscheinlichkeiten. Viele der Kunden, die solche Modelle als kündigungsgefährdet einstufen, würden tatsächlich kündigen und wären davon auch nicht mehr abzubringen. Unternehmen, die ihre Churnquoten durch aktive Kundenbindungsmaßnahmen senken wollen, sollten ihre Ressourcen auf die Kunden konzentrieren, die mit guter Wahrscheinlichkeit auf eine Kundenbindungsmaßnahme positiv reagieren. Ascarza berichtet über ein Experiment bei zwei Unternehmen. Beide Unternehmen hätten sowohl die Kündigungswahrscheinlichkeit modelliert als auch die Wahrscheinlichkeit dafür, dass die Kunden auf eine Marketing-Maßnahme reagieren. Unter den 10% Kunden mit der höchsten Kündigungswahrscheinlichkeit habe Unternehmen
