Abbildung 1Aus „Falsch-Positive in Churn-Modellen haben Kosten“
Kostenmatrix für Churn-Interventionen
Proaktive Kundenansprache liefert nur bei rettbaren Risikokunden einen positiven ROI. Die Ansprache schlafender oder stabiler Kunden zerstört Marge und kann Kündigungen auslösen.
Abbildung 1Kostenmatrix für Churn-Interventionen
| Modellzustand | Reale Situation | Maßnahme | Kostenprofil | Reaktion | Nettoertrag |
|---|---|---|---|---|---|
| Richtig-Positiv (Rettbar) | Echtes Risiko; lösbare Hürde. | Ursachenanalyse und Support. | Hohe CSM-Zeit. | Löst Hürde und verlängert. | Positiver ROI: Vertrag gesichert. |
| Richtig-Positiv (Verloren) | Irreversibles Risiko (Insolvenz). | Nachlässe und Notfallmaßnahmen. | Hoher Rabatt und Zeit. | Kündigt dennoch extern. | Negativer ROI: Nachlass verloren. |
| Falsch-Positiv (Stabil) | Gesunder Kunde; Nutzungstief. | Check-in und präventiver Rabatt. | Unnötiger Margenverlust. | Nimmt Nachlass an. | Negativer ROI: Marge zerstört. |
| Falsch-Positiv (Schlafend) | Inaktiv; Trägheitskunde. | Ansprache wegen Mindernutzung. | CSM-Arbeitszeit. | Kündigt nach Weckruf. | Stark negativer ROI: Churn erzeugt. |
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Quelle: Framework des Autors auf Basis von Ascarza, Iyengar und Schleicher (2016). Alle Zahlen und Kategorien sind synthetische Richtwerte.

Quelle und Evidenz
Jede Zeile nennt eine Aussage zu dieser Abbildung, ihre Quelle und die Art ihrer Prüfung.
- A AIS16-C1 The backfire, verbatim: encouraging customers to switch to cost-minimising plans can "increase rather than decrease customer churn"Ascarza, Iyengar & Schleicher. (2016)
- A AIS16-C2 The proposed mechanisms are the authors' own: the campaign increased churn "by lowering customers" inertia to switch plans and by increasing the salience of past-usage patternsAscarza, Iyengar & Schleicher. (2016)
Prüfgrade: A, gegen die gedruckte Seite der Primärquelle geprüft · B, Primärquelle, nur Textebene · C, belastbare Sekundärquelle · D, berichtet.
Aus dem Beitrag
Revenue Operations & KI
Falsch-Positive in Churn-Modellen haben Kosten
Churn-Modelle optimieren oft auf Recall, doch Falsch-Positive verursachen unnötige Rabatte, binden CSM-Kapazitäten und können Abwanderung erst auslösen.
Den Beitrag lesenDiese Abbildung gehört zu einem Essay: Die Zahlen stehen hier, das Argument dort.
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