UA
  • BI рішення
  • BI для МСБ
  • AI рішення
  • Послуги
  • Галузі
  • IT-платформи


Прогноз відтоку

Дізнайтеся, хто з клієнтів схильний піти до конкурента, щоб зробити кожному клієнту персональну пропозицію, яка дозволить продовжити співпрацю та збільшити LTV

Прогноз відтоку
Проблематика бізнесу:
Споживачі більше не довіряють бізнесу
0%

клієнтів довіряють порадам своїх друзів та сім'ї, а не порадам бізнесу

0%

клієнтів не довіряють компаніям, у яких вони купують стільки, скільки й раніше

0%

клієнтів не довіряють прес-релізам компаній

0%

клієнтів не довіряють рекламним оголошенням у соцмережах

Придбання нових клієнтів стає дорожчим

Відповідно до ProfitWell загальні витрати на залучення клієнтів (CAC) неухильно зростають для компаній B2B та B2C.
За останні п'ять років загальний CAC виріс майже на 50%, при цьому органічні витрати зростають швидше.
Тому все більше компаній шукають нові можливості щодо утримання існуючих клієнтів та зростання LTV за рахунок більш тривалого терміну співпраці.

Прогноз відтоку
Складнощі прогнозування відтоку традиційними методами
21 Кількість клієнтів
  • Тисячі, десятки, сотні тисяч
  • Немає можливості виявити ризик відтоку, просто спостерігаючи за клієнтською базою
  • Дослідження відтоку через анкетування кожного клієнта, який пішов, довго, трудомістко і дорого
22 Кількість характеристик
  • У CRM накопичуються десятки статичних характеристик клієнтів, які необхідно коректно сегментувати
  • Додатково до профайлу потрапляють сотні обчислюваних характеристик, що описують поведінкові патерни
23 Швидкість змін
  • Клієнт взаємодіє з компанією через безліч каналів. 24/7/365, постійно вносячи зміни до свого профайлу
  • Клієнт може виконувати і 1 транзакцію на місяць і 10 транзакцій на годину
21 Кількість клієнтів
  • Тисячі, десятки, сотні тисяч
  • Немає можливості виявити ризик відтоку, просто спостерігаючи за клієнтською базою
  • Дослідження відтоку через анкетування кожного клієнта, який пішов, довго, трудомістко і дорого
22 Кількість характеристик
  • У CRM накопичуються десятки статичних характеристик клієнтів, які необхідно коректно сегментувати
  • Додатково до профайлу потрапляють сотні обчислюваних характеристик, що описують поведінкові патерни
23 Швидкість змін
  • Клієнт взаємодіє з компанією через безліч каналів. 24/7/365, постійно вносячи зміни до свого профайлу
  • Клієнт може виконувати і 1 транзакцію на місяць і 10 транзакцій на годину
Типовий проект прогнозу відтоку клієнтів
Передумови
Цілі
Завдання
Передумови
Цілі
Завдання
  • Ринок із високою конкуренцією
  • Легкість переходу до конкурента
  • Висока вартість залучення нових клієнтів
  • Кількість клієнтів на ринку обмежена
group-134176
  • Ідентифікувати клієнтів, які з більшою ймовірністю покинуть компанію
  • Розрахувати ймовірність та час, коли клієнт покине компанію
  • Для кожного клієнта визначити фактори та ступінь впливу певних факторів відтоку
group-2557
  • Скоротити відтік клієнтів і збільшити CLTV
  • Оптимізувати витрати на маркетинг шляхом таргетованого впливу на найбільш ризикові сегменти
  • Нівелювати фактори, що негативно впливають
group-16432
Давайте обговоримо вашу задачу
Залишіть свої контактні дані і ми зв'яжемося з вами
image Прогноз відтоку
Лояльність клієнтів – прямий зиск для бізнесу
small_1-2
  • Відтік
    Зниження на 5% показника переходу клієнтів до конкурентів збільшує прибуток на 25-45% (за даними досліджень)
  • Крос-продаж
    У 4-6 разів вигідніше продати додатковий продукт постійному клієнту, ніж один продукт – новому
  • Витрати
    Вартість утримання наявного клієнта в 4-5 разів нижча за вартість залучення нового

Рішення для бізнесу

Компанія RBC Group підвищує конкурентоспроможність своїх клієнтів за допомогою впровадження сучасних систем бізнес-аналітики, інтеграції та управління даними, штучного інтелекту та розширеної аналітики

Давайте обговоримо вашу задачу
contact-block-2-photo
Блог
Усі новини 159
Кейси 44
Новини 105
Рішення 63
Відео 12
oblozhki-statej-sajt-19
Детальніше
Новини
18.12.2025
9
Transport Data Hub: цифрова прозорість міжнародних пасажирських перевезень на основі Qlik

RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.

bachiti-rozumiti-dijati-4
Детальніше
Кейси, Рішення
18.12.2025
1
Знати, прогнозувати, управляти: як бізнесу тримати запаси під контролем і не втрачати прибуток

Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.

oblozhki-statej-rau-2
Детальніше
Новини, Рішення
12.12.2025
18
Дуже важко поклеїти шпалери, не маючи стін: як створити умови для AI, що працює

AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.

Новини
18.12.2025
9

RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.

Кейси, Рішення
18.12.2025
1

Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.

Новини, Рішення
12.12.2025
18

AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.

bachiti-rozumiti-dijati-4
Детальніше
Кейси, Рішення
18.12.2025
1
Знати, прогнозувати, управляти: як бізнесу тримати запаси під контролем і не втрачати прибуток

Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.

bachiti-rozumiti-dijati-2
Детальніше
Кейси, Рішення
25.11.2025
17
Як зробити Power BI інструментом не лише аналітики, а й автоматизованої регламентної звітності

Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.

bachiti-rozumiti-dijati
Детальніше
Кейси, Рішення
18.11.2025
10
Бачити, розуміти, діяти: як бізнесу ефективно керувати продажами на основі аналітики

Щоб керувати продажами ефективно, недостатньо мати дані — важливо мати відповіді. У цій статті — про типові болі бізнесу і як їх вирішує готова аналітика без ручного аналізу та здогадок.

Кейси, Рішення
18.12.2025
1

Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.

Кейси, Рішення
25.11.2025
17

Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.

Кейси, Рішення
18.11.2025
10

Щоб керувати продажами ефективно, недостатньо мати дані — важливо мати відповіді. У цій статті — про типові болі бізнесу і як їх вирішує готова аналітика без ручного аналізу та здогадок.

oblozhki-statej-sajt-19
Детальніше
Новини
18.12.2025
9
Transport Data Hub: цифрова прозорість міжнародних пасажирських перевезень на основі Qlik

RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.

oblozhki-statej-rau-2
Детальніше
Новини, Рішення
12.12.2025
18
Дуже важко поклеїти шпалери, не маючи стін: як створити умови для AI, що працює

AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.

oblozhki-statej-rau-1
Детальніше
Новини
09.12.2025
12
RBC Group на RAU Summit 2025: інновації BI та AI для українського ритейлу

RBC Group представила на RAU Summit 2025 ключові BI, ML та AI-рішення для українського рітейлу й поділилася практичними підходами до побудови сучасної аналітики.

Новини
18.12.2025
9

RBC Group розробила аналітичний модуль для Transport Data Hub — ініціативи Мінрозвитку, що забезпечує прозорість міжнародних автобусних перевезень на основі Qlik.

Новини, Рішення
12.12.2025
18

AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.

Новини
09.12.2025
12

RBC Group представила на RAU Summit 2025 ключові BI, ML та AI-рішення для українського рітейлу й поділилася практичними підходами до побудови сучасної аналітики.

bachiti-rozumiti-dijati-4
Детальніше
Кейси, Рішення
18.12.2025
1
Знати, прогнозувати, управляти: як бізнесу тримати запаси під контролем і не втрачати прибуток

Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.

oblozhki-statej-rau-2
Детальніше
Новини, Рішення
12.12.2025
18
Дуже важко поклеїти шпалери, не маючи стін: як створити умови для AI, що працює

AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.

bachiti-rozumiti-dijati-2
Детальніше
Кейси, Рішення
25.11.2025
17
Як зробити Power BI інструментом не лише аналітики, а й автоматизованої регламентної звітності

Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.

Кейси, Рішення
18.12.2025
1

Запаси — це те, що може працювати на бізнес, а може заморожувати оборотні кошти та з’їдати прибуток. Але, як показує практика, управління ними у багатьох компаніях базується не на даних, а на інтуїції або запізнілій інформації.

Новини, Рішення
12.12.2025
18

AI у ритейлі не провалюється через алгоритми — найчастіше він ламається значно раніше. У статті розбираємо, який фундамент потрібен, щоб штучний інтелект перестав бути експериментом і почав приносити реальну бізнес-цінність.

Кейси, Рішення
25.11.2025
17

Розбираємо, чому Power BI не закриває регламентну звітність — і як побудувати повністю автоматизований процес без ручної роботи.

tekuchest4h3
Аналіз персоналу
dinamika-2
Аналіз первинних та вторинних продажів
faktornyj-analiz
Аналіз продажів
kontakt-centr-pokazateli-3-4
Аналіз роботи контакт-центру
otklonenie-srokov-vypolnenija
Аналіз виробництва
analiz-debitorskoj-zadolzhennosti-43
Аналіз та управління дебіторською заборгованістю
analiz-vyrashhivanija-kultur-selskogo-hozjajstva-list-vypolnenie-rabot
Аналіз агровирощування
analiz-chekov-43-2
Аналіз чеків та програми лояльності
dinamika-analiz-debitorskoj-zadolzhennosti-2
Аналіз кредитного портфеля
otklonenie-postavki-zakupki-2
Аналіз закупівель
zapasy-kljuchevye-pokazateli-43
Аналіз запасів
zapasy-geografija-43
Аналіз продажів та запасів у роздріб
tekuchest4h3
Аналіз персоналу
dinamika-2
Аналіз первинних та вторинних продажів
faktornyj-analiz
Аналіз продажів
kontakt-centr-pokazateli-3-4
Аналіз роботи контакт-центру
otklonenie-srokov-vypolnenija
Аналіз виробництва
analiz-debitorskoj-zadolzhennosti-43
Аналіз та управління дебіторською заборгованістю
analiz-vyrashhivanija-kultur-selskogo-hozjajstva-list-vypolnenie-rabot
Аналіз агровирощування
analiz-chekov-43-2
Аналіз чеків та програми лояльності
dinamika-analiz-debitorskoj-zadolzhennosti-2
Аналіз кредитного портфеля
otklonenie-postavki-zakupki-2
Аналіз закупівель
zapasy-kljuchevye-pokazateli-43
Аналіз запасів
zapasy-geografija-43
Аналіз продажів та запасів у роздріб