A Geiger GmbH, distribuidora alemã de produtos promocionais, estava perdendo clientes de envio direto (drop-shipment) sem perceber que isso estava acontecendo. Com professores e estudantes da Hochschule Düsseldorf, transformou dados transacionais, demográficos e de interação em um modelo de floresta aleatória que atribui a cada conta uma pontuação de risco de churn todos os meses.
As pontuações alimentam um painel no Power BI que os representantes de vendas usam para decidir quem ligar primeiro. O modelo implantado identifica mais que o dobro de futuros clientes com churn em comparação com a segmentação aleatória, de modo que o esforço de retenção vai para as contas que de fato sairiam.
O projeto começou como uma colaboração acadêmica e tornou-se parte das operações diárias de vendas, mostrando que um projeto de análise estruturado pode compensar em uma pequena empresa B2B sem uma grande equipe de dados.
Pontuar cada conta mensalmente para que os representantes intervenham antes da perda
Os sinais de churn estão ocultos na frequência de transações, no tamanho dos pedidos e nos padrões de contato que os representantes não conseguem acompanhar manualmente.
A pontuação automatizada mensal torna a retenção proativa em vez de reativa a uma conta cancelada.
O Power BI coloca o modelo onde os representantes já trabalham, eliminando a barreira de adoção de um novo sistema.
Uma parceria universitária forneceu a habilidade de modelagem que a empresa de médio porte não poderia contratar internamente.
No B2B de médio mercado, um modelo incorporado ao painel existente da equipe de vendas supera um projeto de análise independente.
O modelo está firmemente ancorado na prática diária de vendas da Geiger e continua a ser refinado. O caso foi publicado no INFORMS Journal on Applied Analytics, e o projeto da Hochschule Düsseldorf tornou-se um modelo de como projetos de análise estruturados criam valor mensurável em ambientes B2B de médio mercado.
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As fontes
- Nicht warten, bis Kunden gehen – vom Forschungsprojekt zur KI-gestützten Vertriebssteuerung im Mittelstand Hochschule Düsseldorf · wiwi.hs-duesseldorf.de ·
- Geiger Uses Machine Learning to Reduce Customer Churn in the Promotional Products Industry INFORMS Journal on Applied Analytics · doi.org