Проблема
Клиенты уходят тихо: перестают покупать, не отвечают на письма. Вы узнаёте об оттоке, когда уже поздно — клиент у конкурента.
Решение
ML-модель анализирует поведение и выявляет признаки оттока за 2–4 недели до ухода. Система рекомендует действия по удержанию для каждого клиента.
Что входит в услугу
Анализ факторов оттока на ваших данных
Разработка и обучение ML-модели
Скоринг клиентов по риску оттока
Рекомендации по удержанию для каждого сегмента
Интеграция с CRM (алерты менеджерам)
Дашборд: динамика оттока, группы риска
Автодообучение модели
Кому подходит
Подписные сервисы (SaaS, фитнес, телеком)
E-commerce с повторными покупками
Банки и страховые
Любой бизнес с CLV > стоимости удержания
Кейсы
Антиотток для фитнес-сети
Сеть фитнес-клубов, 8 000 членов
Проблема
Ежемесячный отток — 7%. Узнавали об уходе, когда клиент не продлевал абонемент.
Решение
ML-модель: частота посещений, время визитов, использование услуг → скоринг риска. Алерты менеджерам за 3 недели до окончания абонемента.
Результат
Отток снизился с 7% до 4.5%. Конверсия удержания — 35% среди клиентов из группы риска.