KI-Kündigungsprognose
Erkenne gefährdete Abonnenten vor der Kündigung mit maschinellem Lernen, das mindestens 50 Verhaltenssignale analysiert. So bleibt Zeit, einzugreifen und die Kundenbeziehung zu erhalten.
- Tage Vorwarnung
- 30
- Tage Vorwarnung
- Risikosignale
- 50+
- Risikosignale
- Weniger Kündigungen
- 40 %
- Weniger Kündigungen
Erkenne Kündigungen, bevor sie passieren
Herkömmliche Analysen zeigen dir, was passiert ist. Die KI von Chargezen zeigt dir, was bevorsteht. Unsere Modelle für maschinelles Lernen analysieren Muster aus Tausenden Abo-Unternehmen und erkennen, welche deiner Abonnenten gefährdet sind – 30 Tage vor ihrer tatsächlichen Kündigung.
Prädiktive Bewertung
Jeder Abonnent erhält eine Risikobewertung in Echtzeit, die auf seinen Verhaltensmustern und historischen Daten beruht.
Signalanalyse
Mindestens 50 Verhaltenssignale, darunter Interaktionen, Support-Anfragen, fehlgeschlagene Zahlungen und weitere.
Automatische Auslöser
Kontaktiere Kunden automatisch, wenn ihre Risikobewertung den von dir festgelegten Wert überschreitet.
Lernende Modelle
Unsere Modelle verbessern sich kontinuierlich anhand deiner eigenen Kundenbasis und der erzielten Ergebnisse.
So funktioniert es
In wenigen Minuten startklar, mit Hilfe, wenn du sie möchtest.
- 1
Datenintegration
Verbinde deinen Shopify-Shop, und wir beginnen automatisch mit der Erfassung von Verhaltenssignalen.
- 2
Modelltraining
Unsere KI lernt aus deinen historischen Daten und Branchenmustern, um Prognosemodelle zu erstellen.
- 3
Risikobewertung
Jeder Abonnent erhält eine dynamische Risikobewertung, die anhand seines Verhaltens aktualisiert wird.
- 4
Aktionsauslöser
Zeigt eine Bewertung ein Risiko, helfen dir automatische Nachrichten oder Warnungen beim Eingreifen.
Funktioniert mit den Apps, die du bereits nutzt
Funktioniert nahtlos mit deinen vorhandenen Werkzeugen.
- Shopify
- Klaviyo
- Attentive
- Gorgias
- Zendesk
- Slack
- SMS
“We were blind to churn before Chargezen. Now we see problems 30 days out and can actually do something about them. Our churn rate dropped 35% in the first quarter.”
Das bekommst du
Vorausschauend statt reaktiv
Warte nicht auf Kündigungsanfragen. Greife ein, solange du den Abonnenten noch halten kannst.
30 Tage Vorwarnung
Erhalte Warnungen zu gefährdeten Abonnenten einen ganzen Monat vor ihrer voraussichtlichen Kündigung.
Die Gründe verstehen
Sieh, welche Faktoren bei jedem Abonnenten das Risiko erhöhen, und behebe die Ursache.
Automatische Reaktion
Löse Bindungsangebote, Kontaktaufnahmen oder interne Warnungen automatisch anhand der Risikostufen aus.
Nachgewiesener Rückgang
Marken, die die Funktion nutzen, verzeichnen durchschnittlich 40 % weniger Kündigungen.
Eigene Schwellenwerte
Lege eigene Risikoschwellen fest und bestimme, welche Aktionen auf jeder Stufe ausgelöst werden.
Bezahle nicht mehr für fünf Apps. Wachse mit einer.
Schließe dich Marken an, die ihren App-Stapel durch Chargezen ersetzt haben. Starte in Tagen statt Monaten mit einer Plattform, die dein Team gerne nutzt.
Häufige Fragen
Erkenne gefährdete Abonnenten vor der Kündigung mit maschinellem Lernen, das mindestens 50 Verhaltenssignale analysiert. So bleibt Zeit, einzugreifen und die Kundenbeziehung zu erhalten. Herkömmliche Analysen zeigen dir, was passiert ist. Die KI von Chargezen zeigt dir, was bevorsteht. Unsere Modelle für maschinelles Lernen analysieren Muster aus Tausenden Abo-Unternehmen und erkennen, welche deiner Abonnenten gefährdet sind – 30 Tage vor ihrer tatsächlichen Kündigung.
Datenintegration: Verbinde deinen Shopify-Shop, und wir beginnen automatisch mit der Erfassung von Verhaltenssignalen. Modelltraining: Unsere KI lernt aus deinen historischen Daten und Branchenmustern, um Prognosemodelle zu erstellen. Risikobewertung: Jeder Abonnent erhält eine dynamische Risikobewertung, die anhand seines Verhaltens aktualisiert wird. Aktionsauslöser: Zeigt eine Bewertung ein Risiko, helfen dir automatische Nachrichten oder Warnungen beim Eingreifen.
Shopify, Klaviyo, Attentive, Gorgias, Zendesk, Slack, E-Mail, SMS.
„KI-Kündigungsprognose“ ist Teil von Chargezen Chargezen AI.
