Service Background

Wir haben den Kampf um jeden Kunden von Planeta Kino gewonnen: Die Abwanderungsrate wurde von 13 % auf 7 % gesenkt.

Tags:
Data Engineering

Über das Projekt

Datenanalyse hat Emotionen in Gewinn verwandelt – Kundenabwanderung fast um die Hälfte reduziert

Planeta Kino ist eine Marke, die die Vorstellung vom Filmeschauen verändert, und nicht nur eine Kette von Kinos. Sie waren die ersten in der Ukraine, die IMAX und 4DX eingeführt und ihre eigenen Formate – Cinetech+ und RE'LUX – geschaffen haben. Das Anschauen von Filmen in 9 Kinos ist kein Kinobesuch, sondern eine emotionale Reise. Die eigene Streaming-Plattform „Planeta Online“ bietet den Zuschauern interessante Inhalte, exklusive Materialien und Premium-Qualität.

Das Problem des Kunden

Planeta Kino hat eine hohe Nutzerbindung und eine große aktive Basis, die sich über Jahre hinweg dank des hochwertigen Service gebildet hat. Mit der Zeit stellte das Unternehmen jedoch fest, dass ein Teil der Kunden allmählich aus dem Blickfeld verschwand.

Deshalb hat sich der Kunde an uns gewandt, um folgende Fragen zu klären:

  • Verringerung der Zuschauerabwanderung: Erkennung erster Risikoanzeichen und rechtzeitiges Handeln, bevor der Nutzer sich zum Verlassen der Website entschließt.
  • Die aktive Basis erhalten: nicht aufdringlich, sondern durch personalisierten Dialog.
  • LTV steigern: Damit jeder Kunde länger bleiben möchte und Freude an Planeta Kino hat.

Unser Team musste sich auf die frühzeitige Erkennung von Risiken und gezielte Interventionen konzentrieren. Es galt, ein Gleichgewicht zwischen Analysen, Hypothesen und den tatsächlichen Erfahrungen der Nutzer zu finden und daraus ein funktionierendes Modell zur Vorhersage von Abwanderungen zu entwickeln.

Informationen zum Fall

Von der Hypothese zum nachhaltigen Ergebnis: Die Analyse des Kundenverhaltens von Planeta Kino hat deren Loyalität erhöht

  • Technologien bringen Kunden zurück: Analytik und Kommunikation haben eine starke Verbindung zwischen der Marke und den Zuschauern geschaffen.

  • Unser Ansatz:

  • Wir haben unsere Arbeit an diesem Fall mit Hypothesen begonnen. Wir glauben, dass dies das Wichtigste ist, da es die Entscheidung des Benutzers über die Rückkehr beeinflusst. In der ersten Phase haben wir mehrere Szenarien skizziert und festgelegt, wie sie mit Daten überprüft werden können. Dann haben wir Pipelines und eine spezielle Datenbank auf Silver Data Warehouse-Ebene entwickelt. Der nächste Schritt des Teams war eine eingehende Untersuchung der Transaktionen über einen Zeitraum von mehr als einem Jahr. Mithilfe von ML-Algorithmen haben wir Verhaltenscluster erstellt. Die Ergebnisse wurden gemeinsam mit dem Marketingteam in ausführlichen Interviews überprüft. Wir mussten verstehen, was hinter jeder Zahl steckt. Am Ende haben wir ein Modell zur Vorhersage der Abwanderungswahrscheinlichkeit erstellt. Es hilft, Risiken rechtzeitig zu erkennen und Kunden auf intelligente, gezielte und effektive Weise zu binden.

Arbeitsergebnisse:

  • Wir haben personalisierte Kommunikationsketten in CRM Salesforce Marketing Cloud implementiert, um die Anfrage des Kunden zu lösen. Derzeit reagiert das System auf das Verhalten der Kunden, sagt es voraus und greift rechtzeitig ein, wenn die Gefahr eines Abwanderns besteht.

  • Was unser Team erreicht hat:

  • Integration mit Salesforce Marketing Cloud: Benutzer erhalten Benachrichtigungen, die auf ihr persönliches Risikoniveau und ihr Verhaltensmuster zugeschnitten sind.

  • Verringerung der Kundenabwanderung: Der Indikator sank von 13 % auf 7 %.

  • Anstieg des LTV: Die durchschnittliche Lebensdauer eines Zuschauers hat sich verlängert. Außerdem ist die Zuschauerbindung gestiegen.

  • Dieser Fall ist ein Beispiel dafür, wie intelligente Analysen in Verbindung mit automatisierter Kommunikation zu stabilem Wachstum und Nutzerloyalität führen.

Wichtige Fakten zum Projekt

8 Monate

Projektdauer

Groß

Projektgröße

Project Detail

Komplexität des Projekts

Abgeschlossen

Projektstatus

Unser Team: Project Manager Business Analyst Data Engineer Data Science Engineer Data Analyst Salesforce Consultant DevOps Engineer
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