PREDICTIVE CUSTOMER RETENTION

Warum auf Churn reagieren, wenn Sie ihn im Vorfeld verhindern können?

Wir automatisieren die frühzeitige Erkennung von Kundenabwanderungen mithilfe KI-gestützter Analysen – und wandeln Ihre Daten direkt in messbare Ergebnisse und konkrete Maßnahmen um. Wissen Sie, welche Kunden Sie nächsten Monat am wahrscheinlichsten verlassen werden und warum?

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Wodurch sich unser Ansatz auszeichnet

Der reaktive Weg

✗Reaktion erst nach Churn

✗Bauchgefühl steuert Entscheidungen

✗Jeder Churn wird gleich behandelt

Churn

Signal

Registriert

Reaktion

Zu spät

Der Hopmann Ansatz

✓Churn 60 bis 90 Tage im Voraus prognostizieren

✓KI-gestützte Risiko-Scores pro Kunde

✓Gezielte Maßnahmen für jedes Risikolevel

Signal

Erkannt

Action Card

Versendet

Gesichert

~5×

geringere Kosten für Kundenbindung im Vergleich zur Neukundengewinnung

70%

Prognosegenauigkeit ab Tag eins durch KI-gestützte Analytics

< 5 Tage

Fast-Track-Implementierung auf Ihren Daten – kein langwieriges Setup

20 Jahre

Expertise mit Transaktionsdaten und partnerschaftlicher Zusammenarbeit

Katja Bulaeva
Data Visualization Specialist &
Expertin für Predictive Churn

+49 89 219 099 021

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Wir wissen, wo der Schuh drückt.

Die 4 häufigsten Gründe, warum Kunden verloren gehen.

1. Churn wird zu spät bemerkt

Häufiges Problem: Wenn ein Vertrag nicht verlängert wird, ist die Entscheidung oft schon Monate zuvor gefallen. Die Signale waren da – Transaktionshistorie, sinkende Interaktionen, Support-Tickets – sie wurden nur nie systematisch ausgewertet.

Unser Ansatz: Unser ML-Modell erkennt Abwanderungsmuster 60 bis 90 Tage im Voraus und liefert individuelle Risk Scores pro Kunde – bevor ein offensichtliches Signal entsteht.

2. Retention gleicht einer Feuerwehrübung

Häufiges Problem: Rabatte und Anrufe erfolgen erst, wenn sich ein Kunde beschwert oder kündigt. Es gibt keinen proaktiven, systematischen Prozess – nur Reaktion.

Unser Ansatz: Priorisierte Action Cards geben Ihrem Team konkrete Handlungsempfehlungen pro Kunde und Risikolevel – weit bevor es zur Krise kommt.

3. Fehlende interne Data-Science-Kapazitäten

Häufiges Problem: Mittelständische Unternehmen verfügen oft nicht über die internen Ressourcen, um eigene Predictive-Analytics-Modelle aufzubauen, zu validieren und dauerhaft zu warten.

Unser Ansatz: Unsere vorgefertigte ML-Pipeline läuft auf Ihren bestehenden Daten. Kein internes Data-Science-Team erforderlich – Ergebnisse in 5 Werktagen.*

4. CRM-Daten sind wertvoll, bleiben aber ungenutzt

Häufiges Problem: Transaktionshistorie, Interaktionsmuster und Support-Tickets verstauben in Systemen, ohne jemals in handlungsorientierte Risikosignale verwandelt zu werden.

Unser Ansatz: Wir verbinden alle relevanten Datenpunkte aus Ihren bestehenden Quellen und übersetzen sie in einen Power-BI-Report, den Ihr Team sofort nutzen kann – ohne neue Software.

Unser Ansatz

Predictive Customer Retention, die weit über ein Dashboard hinausgeht.

Die meisten BI-Tools zeigen Ihnen, was im letzten Quartal passiert ist. Mit unserem KI-gestützten Ansatz erkennen Sie, welcher Kunde im nächsten Monat abwanderungsgefährdet ist – und was Ihr Team als Nächstes priorisieren sollte.

Machine Learning, keine historischen Durchschnitte

Klassische Analytics blicken in die Vergangenheit. Unsere Machine Learning (ML) Modelle werden mit Ihren eigenen Verhaltens- und Transaktionsdaten trainiert. Sie erkennen, welcher individuelle Kunde gefährdet ist und warum – noch bevor dieser selbst erste Signale sendet.

Ergebnisse in Tagen, nicht Monaten

Wir nutzen eine vorgefertigte Pipeline, die auf Ihren bestehenden Daten aufbaut. Kein monatelanges Setup-Projekt, keine neue Software. Ihr Team erhält innerhalb von 5 Werktagen die ersten Risikobewertungen und konkreten Handlungsempfehlungen.

Antworten, nicht nur Zahlen

Unser Team vereint Data Science, Marketing Analytics und Business-Know-how. Das Ergebnis ist nicht einfach nur ein Dashboard, sondern eine priorisierte Maßnahmenliste, die Ihr Team sofort und ohne Data-Science-Hintergrund umsetzen kann.

Mit unserer Predictive Customer Retention können wir abwanderungsgefährdete Kunden identifizieren, oft noch bevor sie offensichtliche Signale zeigen. Was früher wochenlange manuelle Analysen erforderte, läuft jetzt automatisiert auf den eigenen Daten des Kunden und liefert Ergebnisse in Tagen.

Team Lead Analytical CRM, Hopmann Marketing Analytics

Roadmap & Milestones

Von den ersten Daten zum Live-Retention-System.

Unser Prozess ist in drei Phasen gegliedert. Jede Phase hat ein klares Ziel, definierte Deliverables und ein messbares Ergebnis, bevor die nächste Phase beginnt.

Phase 1: Predictive Customer Retention Churn Assessment und Data Readiness

Churn Assessment & Data Readiness

Ziel: Wir bilden Ihre Churn-Realität ab, quantifizieren die finanziellen Auswirkungen und prüfen, welche Kundendaten verfügbar und nutzbar sind.

Ergebnis: Klares Bild Ihrer Churn-Situation, Data Readiness Scorecard und priorisierte Retention-Hebel – noch bevor ein Modell entwickelt wird.

Phase 2: Predictive Customer Retention Predictive Model und Action Cards

Predictive Model & Action Cards

Ziel: Wir wenden unsere vorgefertigte ML-Pipeline auf Ihre Daten an, validieren die Ergebnisse und übersetzen Risk Scores in konkrete, rollenspezifische Action Cards.

Ergebnis: Power-BI-Report mit individuellen Risk Scores und Action Cards – innerhalb von 5 Werktagen bereitgestellt.*

Phase 3: Predictive Customer Retention Live Implementation und Team Enablement

Live Implementation & Team Enablement

Ziel: Wir implementieren ein automatisiertes Scoring, ein Live-Retention-Dashboard und befähigen Ihr Team, das System selbst zu nutzen.

Ergebnis: Ihre Investition liefert kontinuierlichen Mehrwert – kein einmaliger Report, sondern ein dauerhaft betriebenes System.

Mehr Daten allein erzeugen noch keine besseren Entscheidungen.

Warum Hopmann Ihr richtiger Partner ist.

Unternehmen verfügen heute über umfangreiche Daten – aber selten über die Brücke zwischen Datenpunkt und konkreter Maßnahme. Ein reines Reporting-Tool oder ein weiteres Dashboard schließt diese Lücke nicht. Der Unterschied liegt darin, wie Daten in gezielte Handlungsanweisungen und messbare Ergebnisse übersetzt werden.

Fähigkeit	Hopmann Predictive Retention	BI / Analytics-Beratung	Internes Data Team	SaaS-Churn-Tool
Geschwindigkeit & Time-to-Value
Erste Ergebnisse auf Basis von Kundendaten innerhalb von 5 Werktagen	✓	✕	✕	(✓)
Vorgefertigte Pipeline – kein langwieriges Setup-Projekt notwendig	✓	✕	✕	✓
Analytische Tiefe
ML-Modell, trainiert mit den eigenen Verhaltens- und Transaktionsdaten des Kunden	✓	(✓)	✓	✕
Individueller Risk Score pro Kunde – keine Segment-Durchschnitte	✓	✕	✓	(✓)
Funktioniert mit beliebigen Transaktions- oder Verhaltensdaten	✓	(✓)	✓	✕
Operationalisierung & Support
Action Cards: priorisierte Maßnahmen pro Kunde und Risikolevel	✓	✕	✕	✕
Bereitstellung als Power-BI-Report – keine neue Software erforderlich	✓	(✓)	(✓)	✕
Interdisziplinäres Team: Data Science + Marketing Analytics + BI	✓	✕	✕	✕
Fixkosten – keine langfristigen Personalverpflichtungen	✓	(✓)	✕	✓

Erprobte Vorgehensmodelle aus 20 Jahren Praxis.

Unser Angebot

Unser Angebot stellt strukturierte Formate bereit, um Ihre Retention-Projekte planbar und kontrolliert umzusetzen. Alle drei Module liefern vom ersten Tag an konkrete, verwertbare Ergebnisse. Für die konkrete Ausgestaltung empfehlen wir ein kurzes Abstimmungsgespräch.

Churn Assessment Workshop

Einstieg zum Festpreis

Ein strukturierter 1-Tages-Workshop, der Ihre aktuelle Churn-Realität abbildet: Welche Kunden sind gefährdet, welche Daten sind verfügbar und welche finanziellen Auswirkungen hat die Inaktivität.

Dauer: 1 Tag

Anfragen

Predictive Retention Quick Start

auf Anfrage · outputbasiert

Wir wenden unsere vorgefertigte ML-Pipeline auf Ihre Daten an und liefern innerhalb von 5 Werktagen* einen Power-BI-Report mit individuellen Risk Scores und konkreten Action Cards pro Kunde.

Dauer: ab 5 Werktagen*

Beispielanalyse anfordern

Ongoing Retention Intelligence

auf Anfrage

Fortlaufende Partnerschaft mit automatisierter Pipeline, monatlicher Modell-Rekalibrierung, Live-Retention-Cockpit und regelmäßigen Insight-Reviews. Kein einmaliger Report – sondern dauerhafter Mehrwert.

Individuelles Angebot nach Zielsetzung und Datenlage.

Anfragen

Von der Zahl zur Maßnahme – in Tagen, nicht Monaten.

Ihr Retention Cockpit auf einen Blick.

Nach der Implementierung verfügt Ihr Team über ein Live-Dashboard, das Rohdaten in nutzbare Retention Intelligence verwandelt. Bereitgestellt als Power-BI-Report, einsatzbereit ab Tag eins.

Churn-Risiko-Übersicht

Schneller Überblick über Ihren Kundenstamm, unterteilt nach ML-basierten Risikoleveln. Automatisch aktualisiert aus Ihren bestehenden Datenquellen.

Action Cards pro Kunde

Jeder Hochrisiko-Kunde erhält eine maßgeschneiderte Handlungsempfehlung. Konkret, priorisiert und sofort umsetzbar.

Tracking der Retention-Trends

Verfolgen Sie, wie sich Ihre Retention Rate über die Zeit entwickelt, welche Segmente sich verbessern und wo Maßnahmen greifen.

CRM-kompatibler Output

Risk Scores und Action Cards lassen sich direkt in Ihr bestehendes CRM oder Marketing-Automation-Tool integrieren. Keine neue Software wird benötigt.

Beispielanalyse anfordern

Illustratives Konzept Retention Cockpit

Aktive Kunden

1.284

↑ +3.2% vs. letztes Quartal

Hohes Churn-Risiko

Sofortiges Handeln nötig

↑ 6.8% der Kunden

In diesem Q. gerettet

durch Action Cards

↑ €128k ARR gesichert

Churn-Risiko-Trend · 12 Monate

Risiko nach Segment

Action Cards · Hochrisiko-Kunden

Kunde	Score	Risiko	Empfohlene Maßnahme
Firma 1	94	Hoch	Management Call innerhalb von 7 Tagen
Firma 2	81	Hoch	Treuepreis-Prüfung anbieten
Firma 3	67	Mittel	Nutzungstipps + Check-in-E-Mail senden
Firma 4	42	Niedrig	In Q2-NPS-Umfrage aufnehmen

Churn Risk Score nach Kundensegment

Enterprise

SaaS

Retail

Insurance

KMU

Automotive

Illustratives Konzept – das tatsächliche Design wird an das Kundenumfeld angepasst

Warum KI und nicht nur historische Durchschnitte

Klassische BI-Tools blicken zurück: Churn-Raten, Verlängerungstrends, die Zahlen des letzten Quartals. Unser Ansatz nutzt Machine Learning (ML), trainiert mit Verhaltens- und Transaktionsmustern, um zu identifizieren, welcher individuelle Kunde gefährdet ist und warum – noch bevor dieser selbst erste Signale sendet.

Erkennen Sie Ihr Churn-Risiko anhand Ihrer eigenen Daten. Fordern Sie eine Beispielanalyse an.

Katja Bulaeva
Data Visualization Specialist &
Experte für Predictive Churn

Ich habe die Datenschutzerklärung gelesen und stimme der Speicherung und Verarbeitung meiner persönlichen Daten durch die Hopmann Marketing Analytics GmbH zu. Ihre Kontaktinformationen werden benötigt, um Sie bezüglich Ihrer Anfrage zu kontaktieren. Sie können sich jederzeit von unseren Benachrichtigungen abmelden.

Was unsere Kunden häufig wissen möchten.

FAQ zu Predictive Customer Retention

Was ist Predictive Customer Retention und wie funktioniert sie?

Predictive Customer Retention nutzt KI-gestützte Analytics, um zu erkennen, welche Kunden wahrscheinlich kündigen werden – noch bevor diese offensichtliche Signale senden. Hopmann baut ein Machine-Learning-Modell auf Ihren bestehenden Daten auf und liefert innerhalb von 5 Werktagen individuelle Risk Scores sowie priorisierte Action Cards.

Wie unterscheidet sich der Hopmann-Ansatz von Standard-Churn-Software?

Wir entwickeln individuelle Modelle, die auf Ihre spezifischen Daten und Ihren geschäftlichen Kontext zugeschnitten sind. Das Ergebnis sind keine Segment-Durchschnitte, sondern individuelle Risk Scores pro Kunde – kombiniert mit konkreten Handlungsempfehlungen, die Ihr Team sofort umsetzen kann.

Welche Daten benötige ich – und reichen meine aktuellen Daten aus?

In den meisten Fällen ja. Sie benötigen Kundenstammdaten sowie Transaktions- oder Verhaltensdaten wie Kaufhistorie, Login-Häufigkeit oder Support-Interaktionen. Hopmann führt vor Projektstart ein Data Readiness Assessment durch, um genau zu prüfen, was verfügbar und nutzbar ist.

Wie unterscheidet sich Predictive Retention von klassischem BI-Reporting?

Klassisches BI zeigt, was bereits passiert ist. Hopmanns KI-gestützter Ansatz identifiziert statistisch abwanderungsgefährdete Kunden und liefert eine priorisierte Maßnahmenliste, die Ihr Team sofort umsetzen kann – ohne Data-Science-Hintergrund.

Funktioniert das sowohl für B2B- als auch für B2C-Unternehmen?

Ja. Im B2B-Bereich liefert das Modell individuelle Risk Scores pro Account. Für B2C bieten wir fortlaufende Segmentierung und Prognosen auf Kohortenebene. Der Ansatz ist branchenunabhängig und wird auf Ihre spezifischen Daten trainiert.

Was passiert nach dem Quick Start?

Sie erhalten ein gemeinsames Debriefing und entscheiden im Anschluss, ob Sie mit dem Modul „Ongoing Retention Intelligence“ weitermachen möchten. Dieses umfasst monatliche Rekalibrierungen, ein Live-Retention-Cockpit und regelmäßige Insight-Reviews. Es gibt keine Verpflichtung zur Fortsetzung.

* Die Lieferzeit von <5 Werktagen gilt, wenn der Kunde nach dem Kick-off vollständige und validierte Transaktionsdaten im geforderten CSV-Format bereitstellt, den Fragebogen zum Geschäftskontext ausfüllt und den Projektumfang innerhalb eines Werktages bestätigt. Die tatsächlichen Projektlaufzeiten können je nach Datenqualität und -verfügbarkeit variieren.