AI-система удержания считает не только «кто уйдёт», но и «кого удержит именно наше касание» — и тратит бюджет только на них.
Форма кривых — иллюстрация логики. Ваш разрыв считается на ваших данных: сколько базы уходит сейчас и сколько из этого удерживаемо.
цифры внешних источников — с указанием отчёта у каждой
Бюджет удержания обычно раздаётся всем, кто попал «в группу риска». Он уходит на тех, кто остался бы сам, и будит тех, кого лучше было не трогать.
Мы считаем не отток, а удержанный LTV: сколько денег осталось в P&L именно из-за воздействия. Всё остальное — отчёт, а не эффект.
архитектура из наших внедрений; состав данных уточняется на диагностике
сценарий определяется тем, как «уход» выглядит в данных: событие, пауза, дата или уже случившийся уход
Это четыре разные модели: у каждой своя метка ухода, свой горизонт прогноза и свой набор офферов — общего движка «на все случаи» здесь не бывает. Но все четыре про одно — про деньги, которые уходят вместе с клиентом, и мы работаем со всеми четырьмя. Первый сценарий — 10–14 недель, следующие короче: данные, интеграции и контур замера уже стоят.
диапазоны — оценка по нашим внедрениям и проектной практике; уточняются на данных клиента
С каждой отраслью работаем по-своему: первым делом вместе определяем, что в вашем бизнесе считать уходом — непродление, пауза длиннее нормы, падение чека или обнуление баланса. От этой договорённости зависит и модель, и то, как считается эффект.
набор сигналов зависит от отрасли; порог по каждому считается от личной нормы клиента
Порог по каждому сигналу считается от личной нормы клиента: тот, кто покупал четыре раза в месяц и перешёл на два, уже в риске — даже если по базе это выше среднего.
Если churn-скор уже есть — мы не выбрасываем его, а строим uplift-слой поверх: он решает, кого касаться, и этим окупается быстрее всего.
Под NDA, без обязательств. Смотрим вашу базу и историю оттока, называем диапазон удержанного LTV и предлагаем стартовый контур.