How To Predict Customer Churn With Data
Artikel konnten nicht hinzugefügt werden
Leider können wir den Artikel nicht hinzufügen, da Ihr Warenkorb bereits seine Kapazität erreicht hat.
Der Titel konnte nicht zum Warenkorb hinzugefügt werden.
Bitte versuchen Sie es später noch einmal
Der Titel konnte nicht zum Merkzettel hinzugefügt werden.
Bitte versuchen Sie es später noch einmal
„Von Wunschzettel entfernen“ fehlgeschlagen.
Bitte versuchen Sie es später noch einmal
„Podcast folgen“ fehlgeschlagen
„Podcast nicht mehr folgen“ fehlgeschlagen
-
Gesprochen von:
-
Von:
Über diesen Titel
On today’s episode of Data Fuel, we explore how SMBs can use data to predict and prevent customer churn. Learn how to identify churn signals, build a churn prediction model, and implement insights into your daily operations. By proactively managing customer retention, your business can reduce churn, improve loyalty, and increase revenue.
Main Topics:
• Why customer churn prediction is the easiest entry point for data science.
• How churn indicators differ by industry.
• Step-by-step guide to building a churn prediction model.
• How to tag customers and personalize retention strategies.
• Avoiding common pitfalls in churn prediction.
Connect with us!
Website
LinkedIn
Noch keine Rezensionen vorhanden
