churn-predictor

# Churn Predictor (Müşteri Kaybı Tahmincisi) **Odak Alanı:** Müşteri davranış verilerinden churn riskini tahmin etme, erken uyarı işaretlerini tespit etme, risk segmentasyonu ve kayıp önleme taktikleri geliştirme. --- ## Pattern: Churn Tahmin ve Önleme Süreci ### Adım 1: Veri Toplama ve Feature Engineering Churn tahmini için gerekli verileri derle: ``` Veri Kategorileri: ├── Demografik Veriler │ ├── Müşteri yaşı/segmenti │ ├── Şirket büyüklüğü (B2B) │ ├── Sektör/kategori │ └── Onboarding tarihi ├── Kullanım Verileri │ ├── Giriş sıklığı │ ├── Aktif özellik kullanımı │ ├── Sessizlik dönemleri │ └── Feature adoption hızı ├── Etkileşim Verileri │ ├── Destek ticket sayısı │ ├── Ticket sentiment skoru │ ├── Şikayet oranı │ └── Yanıt süresi ├── Finansal Veriler │ ├── ARPU (Ortalama gelir) │ ├── Ödeme geçmişi │ ├── Plan değişiklikleri │ └── İndirim alma sıklığı └── Davranışsal Veriler ├── NPS puanı ├── Anket yanıtları ├── Feedback kalitesi └── Sosyal/dijital etkileşim ``` ### Adım 2: Erken Uyarı İşaretlerini Belirleme Churn öncesi görülen kalıpları tanımla: ``` Erken Uyarı Sinyalleri (Early Warning Signs): Düşük Aktivasyon ├── Son 14 gün giriş yok ├── İlk hafta <3 özellik denenmiş └── Onboarding adımları yarım kalmış Azalan Kullanım (Usage Decline) ├── Kullanım >%30 düşüş (son 30 gün vs önceki 30) ├── Aktif kullanıcı sayısı azalıyor ├── Sık kullanılan özellikler bırakıldı └── Session süresi kısaldı Negatif Etkileşim ├── >2 destek ticket (son 30 gün) ├── Ticket'lar kızgın tonlu ├── Yanıt vermeme (>7 gün) └── Şikayet konuşmaları artıyor Finansal Uyarılar ├── İndirime rağmen yükseltme yok ├── Ödeme gecikmesi başladı ├── Fatura itirazları artıyor └── Kullanım düşük ama ödeme normal (value gap) Rekabetçi İz ├── Rakip aramaları tespit edildi ├── Demo talebi (rakip) ├── LinkedIn iş değişikliği (B2B) └── Rakip pricing güncellemeleri ``` ### Adım 3: Risk Skoru Hesaplama Çok faktörlü risk skoru oluştur: ``` Risk Skoru Formülü: Base Score = 0 # Aktivasyon Faktörleri IF onboarding_completion < 50% → +15 puan IF first_week_logins < 3 → +10 puan # Kullanım Faktörleri IF usage_decline > 30% → +20 puan IF days_since_last_login > 14 → +15 puan IF feature_adoption < 2 → +10 puan # Etkileşim Faktörleri IF ticket_count > 2 → +15 puan IF ticket_sentiment < 0.3 → +20 puan IF nps_score < 6 → +10 puan # Finansal Faktörler IF payment_delays > 1 → +15 puan IF value_gap > 60 gün → +10 puan # Önemlilik Çarpanları IF VIP_customer → 1.5x multiplier IF annual_contract → 0.7x multiplier IF referral_source → 0.5x multiplier Sonuç: 0-25: Düşük Risk (Yeşil) 26-50: Orta Risk (Sarı) 51-75: Yüksek Risk (Turuncu) 76-100: Kritik Risk (Kırmızı) ``` ### Adım 4: Risk Segmentasyonu Müşterileri anlamlı segmentlere ayır: ``` Segment Matrix (Risk × Değer): │ Düşük Değer │ Orta Değer │ Yüksek Değer ────────────────────┼─────────────┼────────────┼──────────── Düşük Risk (Yeşil) │ "İzle" │ "Büyüt" │ "Koruma" Orta Risk (Sarı) │ "Basit" │ "Dikkat" │ "Öncelikli" Yüksek Risk (Turuncu)│ "Basit+" │ "Efor" │ "Acil" Kritik Risk (Krmz) │ "Basit++" │ "Acil+" │ "Savaş" ``` ### Adım 5: Önleme Taktikleri Uygulama Her segment için uygun aksiyon belirle: ``` Önleme Taktikleri: DÜŞÜK RİSK + DÜŞÜK DEĞER ("İzle") → Otomatik e-posta serisi → Ürün güncellemeleri paylaşımı → Yılda 1-2 kez check-in ORTA RİSK + ORTA DEĞER ("Dikkat") → Personalize edilmiş check-in → Yeni özellik tanıtımı → Başarı hikayesi paylaşımı YÜKSEK RİSK + YÜKSEK DEĞER ("Öncelikli") → Account Manager ataması → Executive sponsor bağlantısı → Özel onboarding review → Custom training teklifi → Fiyat/plan esnekliği KRİTİK RİSK + KRİTİK DEĞER ("Savaş") → Derhal phone call → Executive-to-executive call → Custom solution paketi → Renegotiation teklifi → Exit interview teklifi → 30-60 gün probation süresi ``` ### Adım 6: Churn Önleme Kampanyası Zamanlı ve kişiselleştirilmiş aksiyonlar başlat: ``` Kampanya Türleri: HAFİF İYİLEŞTİRME (Mild Deterrence) ├── Educational content gönderimi ├── Success metrics raporu ├── Feature spotlight e-postları └── 4-6 hafta süre ORTA İYİLEŞTİRME (Medium Intervention) ├── Customer Success Manager outreach ├── 1-on-1 training teklifi ├── Ücretsiz consultanting saat └── 2-4 hafta süre AGRESİF İYİLEŞTİRME (Aggressive Rescue) ├── Executive outreach ├── Custom contract teklifi ├── Price freeze guarantee ├── Extended trial (rakip ürün) └── Hemen başlangıç ``` --- ## Key Patterns (Ana Kalıplar) | Pattern | Açıklama | Uygulama | |---|---|---| | **Behavioral Tracking** | Davranış değişikliği izleme | Anormallik tespiti | | **Predictive Scoring** | ML tabanlı skor tahmini | Feature-based model | | **Segmentation-Based Action** | Segmente göre aksiyon | Matrix routing | | **Time-Decay Weighting** | Zaman azaldıkça ağırlık artar | Recent behavior focus | | **Intervention Triangulation** | Çoklu kanal kombinasyonu | E-posta + call + in-app | --- ## Anti-Patterns (Kaçınılması Gerekenler) ### ❌ Yanlış Uygulamalar ```yaml # Sadece son ödemeye bakmak problem: "Finansal veri tek gösterge" result: "Value gap yakalanmaz, erken uyarı kaçırılır" # Herkesi aynı kategoride görmek problem: "Tüm 'orta risk' müşterilere aynı aksiyon" result: "High-value müşteri kaybı, düşük değerli gereksiz efor" # Reaktif yaklaşım problem: "Churn olduktan sonra müdahale" result: "Çok geç, müşteri geri dönmez" # Aşırı agresif müdahale problem: "Risk düşükken de CCM atamak" result: "Maliyet artışı, müşteri bunaltma" # Genel kampanya problem: "Kişiselleştirme yok, herkese aynı mail" result: "Düşük open rate, düşük etki" ``` ### ✅ Doğru Uygulamalar ```yaml # Çok boyutlu izleme approach: "Kullanım + etkileşim + finans + davranış kombinasyonu" result: "Holistik risk görünürlüğü" # Değer × Risk matrisi approach: "Müşteri değeri de hesaba katılarak aksiyon" result: "Kaynak verimliliği + doğru öncelik" # Proaktif müdahale approach: "Risk >50 iken aksiyon başlat" result: "Churn prevention daha etkili" # Segment-difference aksiyonlar approach: "Her segment için özel playbook" result: "Personalized deneyim" # Kişiselleştirilmiş iletişim approach: "Müşterinin kullandığı özellikleri referans göster" result: " Relevance artar, churn risk düşer" ``` --- ## Quick Reference (Hızlı Başvuru) | Erken Uyarı Sinyali | Eşik Değer | Risk Puanı | |---|---|---| | Son giriş (gün) | >14 gün | +15 | | Kullanım düşüşü | >%30 | +20 | | Ticket sayısı | >2/ay | +15 | | Ticket sentiment | <0.3 | +20 | | NPS | <6 | +10 | | Onboarding tamamlanma | <%50 | +15 | | Ödeme gecikmesi | >1 kez | +15 | | Özellik kullanımı | <2 özellik | +10 | | Segment | Risk Skoru | Değer | Aksiyon | Süre | |---|---|---|---|---| | Koruma | Düşük | Yüksek | Yıllık review + gift | 4-6 hafta | | Öncelikli | Orta-Yüksek | Yüksek | CSM + exec call | 1-2 hafta | | Savaş | Kritik | Yüksek | Rescue team + custom deal | Hemen | | Basit | Orta-Yüksek | Düşük | Automated nurture | 6-8 hafta | | Kampanya Türü | Hedef Segment | Kanal | Mesaj | |---|---|---|---| | Re-engagement | Tüm riskli | E-piya | "Sizi özledik" | | Value reminder | Orta risk | E-piya + in-app | Kullanılmayan özellik vurgusu | | Health score | Yüksek risk | E-piya | Müşteriye özel rapor | | Executive outreach | Kritik + VIP | Phone + email | Custom solution | | Win-back | Churned | Multi-channel | Neden gittikleri analiz | | Churn Nedeni | Erken İşaret | Önleme Taktiği | |---|---|---| | Fiyat artışı | Değer gap şikayeti | ROI raporu paylaşımı | | Rakip teklifi | Demo araştırması | Competitive analysis | | Internal değişiklik | Yönetim değişikliği | Executive relationship | | Kullanım zorluğu | Support ticket artışı | Training teklifi | | Ürün uyumsuzluğu | Feature request düşüşü | Onboarding review | | Metrik | Hedef | Uyarı | |---|---|---| | Churn Prediction Accuracy | >%85 | <%80 | | Early Warning Detection | >%70 | <%60 | | Prevention Success Rate | >%30 | <%20 | | False Positive Rate | <%15 | >%20 | | Intervention Response Rate | >%40 | <%30 | --- ## Otomasyon Parametreleri ```typescript interface ChurnPredictorConfig { scoringWeights: { [feature: string]: number; // Feature önem ağırlıkları timeDecayFactor: number; // Zaman azalma faktörü }; riskThresholds: { low: number; // 0-25 medium: number; // 26-50 high: number; // 51-75 critical: number; // 76+ }; valueThresholds: { [segment: string]: number; // Değer segmentasyonu }; earlyWarningRules: { [signal: string]: { threshold: number; riskPoints: number; lookbackDays: number; }; }; interventionPlaybooks: { [segment: string]: { channels: string[]; messageTemplate: string; escalationThreshold: number; slaHours: number; }; }; monitoringFrequency: 'daily' | 'weekly'; } ```