고객 지원 비 효율성으로 인한 고객 손실을 추정하는 방법은 무엇입니까?

2 년 동안 웹 사이트에서 고객 및 고객 활동에 대한 데이터를 보유하고 있습니다. 또한 2 년 동안 짧은 기간 동안 고객 지원 작업 평가 데이터를 보유하고 있습니다. 질문은 ~이야:

비효율적 인 고객 지원이 고객의 충성도에 영향을 주 었는지, 특히이 요인으로 인해 손실 된 고객 수를 확인하는 방법은 무엇입니까?

지금까지 고객 지원 작업에 대한 부정적 (부족) 또는 긍정적 (만족) 평가를 떠난 후 얼마나 많은 고객이 웹 사이트를 계속 사용했는지 간단히 비교했습니다. 비교 결과 부정적인 피드백을 남긴 고객의 고객 유지율이 긍정적 인 (만족스러운) 피드백을 제공 한 고객보다 낮은 것으로 나타났습니다.

저는 경제학자는 아니지만 통계 분석을 사용하여 한 요인이 다른 요인에 미치는 영향을 추정하는 더 과학적인 방법이 있다고 확신합니다.

가장 좋은 방법은 회귀 분석을 사용하는 것입니다. 경제 전공으로 할 수있는 일은 고객 지원 수준, 고객 피드백과 같은 두 가지 독립 변수를 사용하여 종속 변수 "고객 유지율"인지 확인하는 것입니다. 또한 수년간 고객 지원 평가, 고객 피드백 및 고객 유지율에 대한 매개 변수를 사용해야합니다. 그런 다음 회귀 분석을 실행하여 독립 변수가 종속 변수와 연관되어 있는지 확인하여 문제에 대한 통계적 정당성에 도달 할 수 있습니다.

어쩌면 프로 빗 회귀를 할 수 있습니까?

Y를 이진 표시기로 설정하십시오. 고객이 주석을 남긴 후 웹 사이트를 계속 자주 사용하면 (임계 값을 결정할 수 있음), Y = 1이고, 그렇지 않으면 Y = 0입니다.이 Y는 종속 변수가됩니다.

X를 만족스러운 척도로 나타내면 높을수록 좋습니다.

독립 변수는 X 및 관련이있을 수있는 다른 요소입니다. 예를 들어 설문 조사 전에이 웹 사이트에서 보낸 시간, 설문 조사 전에이 웹 사이트에서 보낸 금액, 친구 수 등

X에 대한 계수가 양수이면 웹 사이트의 고객 지원에 만족하면 고객이 머무르는 경향이 있음을 의미합니다 (즉, 고객 지원 비 효율성으로 인해 고객 손실이 발생 함).