churn-predictor

name	churn-predictor
description	Churn prediction. Early warning signs. Risk segmentasyonu. Prevention tactics.
triggers	{"keywords":["churn predictor","müşteri kaybı tahmini","churn analizi","kayıp riski","müşteri analizi"]}
auto_load_when	Kullanıcı müşteri kaybı (churn) tahmini, risk segmentasyonu veya önleme stratejileri oluşturmayı talep ettiğinde
agent	researcher
tools	["Read","Write","Bash","grep","glob"]

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

# 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

# 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

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:  | ;
}

🌍 Universal Language Support

• Turkish Native: This skill natively supports Turkish. If the user prompt is in Turkish, all analysis, formatting, and output MUST be entirely in Turkish. You do not need explicit "write in Turkish" instructions.