Ik verhoog je klantwaarde op lange termijn met data science
Over deze dienst
Het aantrekken van een nieuwe e-commerce klant kost 5x meer dan het behouden van een bestaande. Als kopers één keer kopen en nooit terugkeren, loopt je advertentiebudget verlies. Om te groeien, MOET je de Customer Lifetime Value (LTV) verhogen.
Stop met raden waarom klanten vertrekken. Geef je store data (Shopify/WooCommerce, CSV-exporten van e-commerce winkels, SQL), en ik gebruik Data Science om een proactieve retentiestrategie op te bouwen.
Ik analyseer je transactiegeschiedenis om je echte VIPs te vinden, te identificeren wie het risico loopt te vertrekken en de exacte triggers te ontdekken die hen doen vertrekken.
Wat ik zal doen:
RFM-segmentatie: Groepeer kopers in VIPs, Loyale klanten, Hibernating en Verloren.
Churn voorspelling (ML): Bouw een Machine Learning-model om een "Churn Risk %" toe te wijzen aan elke gebruiker.
Trigger analyse: Vertel je waarom ze vertrekken (bijvoorbeeld "Geen aankoop in 30 dagen").
NLP review analyse: Vind verborgen klachten in duizenden productreviews.
Leveringen voor ondernemers:
Volledig gedocumenteerde Jupyter Notebooks
Schoon datasets met LTV & Churn scores
4-pagina's tellend PDF-rapport voor executives (Eenvoudig Engels, geen verwarrende wiskunde)
Interactieve dashboards (Tableau/PowerBI in Premium Tier)
Stop met het sturen van generieke kortingen naar iedereen. Richt je op de juiste doelgroep.
Programmeertaal:
Python
•
R
•
SQL
•
Colab
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Q: Welke data moet ik aanleveren?
A: Idealiter een export van je klantorders (Customer ID, Order Date, Total Spend, etc.). Als je Shopify, WooCommerce of Magento gebruikt, kun je eenvoudig de CSV-bestanden exporteren vanuit je winkelbeheer. Als je niet zeker weet wat je moet exporteren, stuur me een bericht voordat je bestelt en ik help je verder!
Q: Wat is "Feature Importance" en waarom is het belangrijk voor mijn winkel?
A: Het vertelt je waarom klanten vertrekken. In plaats van alleen te zeggen "Klant A zal vertrekken," zegt het model "Klant A vertrekt omdat ze 30 dagen niet hebben gekocht en slechts één keer een kortingscode hebben gebruikt." Dit geeft je marketingteam een exacte "To-Do lijst" om hen te redden.

