Удержание абонентов
MobileTel — мобильный оператор с 350,000 абонентов. AI предсказывает отток за 30 дней и запускает персональные retention-кампании.
Проблема
MobileTel — региональный оператор №3 в Казахстане. Конкуренция жесткая — Kcell, Beeline, Tele2 переманивают клиентов скидками. Отток — 8% в год, это 28,000 абонентов.
Основные проблемы:
- 8% годовой отток — каждый месяц теряют 2,300 клиентов
- Узнают об оттоке постфактум — когда абонент уже ушел
- Массовые retention-кампании не работают — конверсия 12%
- Тратят бюджет на тех кто и так бы остался
- Не понимают почему уходят — плохая связь? Дорого? Конкуренты?
- CAC (стоимость привлечения) 12,000₸ — дешевле удержать чем привлечь нового
Отдел маркетинга делал массовые рассылки "Дарим 1000₸ на счет!", но это работало плохо. Бюджет 8 млн ₸ в месяц тратился неэффективно.
Решение
ML-модель анализирует поведение 350,000 абонентов и предсказывает кто уйдет в следующие 30 дней с точностью 78%.
Что анализирует модель:
- Использование — снижение минут/трафика на 30%+ = сигнал
- Обращения в поддержку — жалобы на связь, тариф
- Платежи — задержки, переход на минимальный тариф
- Конкуренты — поиски "Beeline тарифы", "Kcell переход"
- Лояльность — NPS, участие в акциях, стаж
- География — в каких районах связь хуже
- Демография — возраст, доход, семья
Модель выдает churn probability от 0% до 100% для каждого абонента. Делим на 3 группы:
- Высокий риск (70-100%) — персональное предложение через менеджера
- Средний риск (30-70%) — SMS с бонусами
- Низкий риск (0-30%) — стандартная коммуникация
Retention-сценарии:
- Если причина — дорого → предложить тариф на 20% дешевле
- Если причина — плохая связь → предложить компенсацию + обещание улучшить
- Если причина — мало трафика → бонусные ГБ
- Если конкурент переманивает → контрпредложение лучше чем у них
Результаты
Отток снизился с 8% до 5.8% в год (-28%). За год сохранили 6,500 клиентов которые хотели уйти. Lifetime value этих клиентов — 78 млн ₸.
Эффективность retention-кампаний выросла с 12% до 42% (+45%). Предлагают то что нужно конкретному клиенту, а не всем подряд.
ROI — 220%. Потратили 22 млн ₸ на разработку + кампании, сохранили клиентов на 78 млн ₸. Окупилось за 5 месяцев.
Бюджет на retention оптимизирован — тратят только на тех кто реально уходит. Сэкономили 3 млн ₸ в месяц на массовых рассылках.
Операторы колл-центра работают эффективнее — знают с кем говорят и почему клиент недоволен. Conversion звонков вырос с 15% до 38%.