Churn-Scoring ist ein analytisches Verfahren zur Vorhersage der Abwanderungswahrscheinlichkeit (Churn) einzelner Kunden. Ziel ist es, frühzeitig zu erkennen, welche Kunden mit hoher Wahrscheinlichkeit kündigen, inaktiv werden oder keine weiteren Käufe tätigen werden. Unternehmen können auf Basis dieser Bewertung gezielte Gegenmaßnahmen ergreifen, um Kundenverluste zu reduzieren und die Kundenbindung zu verbessern.

Churn-Scoring ist ein zentraler Bestandteil im Customer Relationship Management (CRM) und wird vor allem in abonnierten Geschäftsmodellen, Telekommunikation, Streaming-Diensten, Banken, Versicherungen sowie im E-Commerce eingesetzt.

Was bedeutet „Churn“?

„Churn“ (engl. für „Abwanderung“) beschreibt den Verlust eines Kunden – z. B. durch Kündigung eines Vertrags, Wechsel zum Wettbewerber oder ausbleibende Käufe über einen längeren Zeitraum.

Es gibt verschiedene Arten von Churn:

• Aktiver Churn: Der Kunde kündigt aktiv (z. B. Abo kündigen, Vertrag beenden)

• Passiver Churn: Der Kunde nutzt das Angebot nicht mehr, ohne formelle Kündigung (z. B. inaktive Käufer im Onlinehandel)

Ziel des Churn-Scorings

Das Churn-Scoring berechnet für jeden Kunden einen Risikowert, der angibt, wie wahrscheinlich es ist, dass dieser Kunde in naher Zukunft abwandert. Dieser Score dient als Frühwarnsystem, um:

• Risiken zu erkennen, bevor es zum Verlust kommt

• präventive Maßnahmen (z. B. Rabatt, Servicekontakt) gezielt einzusetzen

• Kundenbindungsstrategien zu individualisieren

• Kosten für Rückgewinnung oder Akquise zu sparen

Wie funktioniert Churn-Scoring?

1. Datenbasis schaffen
   Grundlage sind historische Daten von Bestandskunden, z. B.:

   • Kauf- oder Nutzungsverhalten (z. B. letzte Bestellung, Nutzungshäufigkeit)

   • Interaktionen (z. B. E-Mail-Öffnungen, Supportanfragen)

   • Vertragsinformationen (z. B. Laufzeit, Kündigungsfristen)

   • Soziodemografische Daten

   • Zufriedenheit und Beschwerden

2. Modellbildung
   Mithilfe statistischer Methoden oder Machine-Learning-Algorithmen (z. B. Entscheidungsbäume, Logistische Regression, Random Forests) wird ein Modell erstellt, das aus der Vergangenheit „lernt“, welche Merkmale auf Abwanderung hindeuten.

3. Score-Berechnung
   Das Modell gibt für jeden Kunden einen Wert zwischen z. B. 0 und 1 (oder 0–100 %) aus. Je höher der Score, desto größer die Abwanderungswahrscheinlichkeit.

4. Segmentierung & Maßnahmen
   Kunden werden in Risikogruppen eingeteilt:

   • Niedriges Risiko → keine Aktion nötig

   • Mittleres Risiko → moderate Kundenbindungsmaßnahmen

   • Hohes Risiko → gezielte Reaktivierungskampagnen oder persönliche Ansprache

Typische Einflussfaktoren auf den Churn-Score

• Abnehmende Nutzungshäufigkeit

• Sinkender Warenkorbwert oder Bestellfrequenz

• Zunahme von Support- oder Beschwerdefällen

• Keine Reaktion auf Marketingmaßnahmen

• Negatives Feedback bei Umfragen

• Vertragsende oder -verlängerung steht bevor

Vorteile des Churn-Scorings

• Früherkennung gefährdeter Kunden

• Effizientere Ressourcenverteilung im Kundenservice und Marketing

• Höhere Kundenbindung durch gezielte Maßnahmen

• Vermeidung von Umsatzverlusten

• Kostenreduktion im Vergleich zur Neukundengewinnung

Herausforderungen

• Datenqualität: Ungenaue, veraltete oder fehlende Daten können die Modellgüte beeinträchtigen.

• Modellpflege: Kundenverhalten verändert sich – das Modell muss regelmäßig aktualisiert werden.

• Fehlalarme: Nicht jeder mit hohem Score kündigt tatsächlich – unnötige Maßnahmen können Ressourcen binden.

• Datenschutz: DSGVO-konforme Verarbeitung personenbezogener Daten ist zwingend erforderlich.

Einsatzbeispiele aus der Praxis

• Telekommunikation: Frühzeitige Erkennung unzufriedener Kunden vor Vertragsende

• E-Commerce: Identifikation inaktiver Käufer zur Reaktivierung

• Banken/Versicherungen: Kündigungsprognose bei sinkender Produktnutzung

• SaaS-Unternehmen: Warnsignale bei ausbleibender Produktnutzung oder Login-Aktivität

Das Churn-Scoring ist ein leistungsfähiges Analyseinstrument zur Prognose von Kundenabwanderung. Es hilft Unternehmen, rechtzeitig gegenzusteuern, Kunden langfristig zu halten und gezielt auf gefährdete Kundengruppen einzugehen. In Zeiten steigender Kundenakquisitionskosten und zunehmendem Wettbewerb ist das frühzeitige Erkennen von Churn-Risiken ein entscheidender Hebel für Umsatzsicherung und nachhaltiges Wachstum. Voraussetzung für den Erfolg ist eine saubere Datenbasis, regelmäßige Modellpflege und eine konsequente Integration in die Kundenkommunikation.