Predictive Analytics untuk Customer Retention: Mengantisipasi Perpindahan Nasabah dengan Data
Predictive Analytics untuk Customer Retention: Mengantisipasi Perpindahan Nasabah dengan Data
Description
Pelatihan Predictive Analytics untuk Customer Retention: Mengantisipasi Perpindahan Nasabah dengan Data dirancang untuk membantu insan perbankan memahami cara memanfaatkan data dan analitik prediktif dalam mengidentifikasi potensi perpindahan nasabah (customer churn) serta menyusun strategi retensi yang lebih efektif dan berbasis data.
Di tengah persaingan industri keuangan yang semakin ketat, mempertahankan nasabah menjadi sama pentingnya dengan mendapatkan nasabah baru. Perubahan perilaku pelanggan, meningkatnya ekspektasi layanan digital, serta kemudahan berpindah layanan membuat bank perlu memiliki kemampuan mendeteksi tanda-tanda penurunan loyalitas secara lebih cepat dan akurat.
Melalui pelatihan ini, peserta akan mempelajari konsep predictive analytics, pengolahan data perilaku nasabah, teknik segmentasi dan churn prediction, hingga strategi pengambilan keputusan berbasis data guna meningkatkan loyalitas dan customer lifetime value.
Objectives
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:
- Memahami konsep predictive analytics dalam customer retention.
- Mengidentifikasi faktor penyebab perpindahan nasabah (customer churn).
- Memanfaatkan data transaksi dan perilaku nasabah untuk analisis retensi.
- Memahami teknik segmentasi dan churn prediction model.
- Menyusun strategi retensi nasabah berbasis data dan insight analytics.
- Mengoptimalkan penggunaan dashboard dan monitoring customer behavior.
- Mendukung peningkatan loyalitas dan profitabilitas nasabah secara berkelanjutan.
Course outline
1. Fundamental Customer Retention Analytics
- Pengertian customer retention dan customer churn
- Pentingnya retensi nasabah dalam industri perbankan
- Customer lifecycle dan customer loyalty
- Peran data analytics dalam customer retention
2. Data dan Customer Behavior Analysis
- Jenis data nasabah untuk analisis retensi
- Analisis perilaku transaksi nasabah
- Customer interaction dan engagement analysis
- Identifikasi pola penurunan aktivitas nasabah
3. Predictive Analytics dan Churn Prediction
- Konsep predictive analytics
- Metodologi churn prediction model
- Variabel dan indikator risiko churn
- Scoring dan probabilitas perpindahan nasabah
4. Customer Segmentation & Profiling
- Teknik segmentasi nasabah
- Behavioral segmentation
- Customer profiling berbasis data
- High-value customer identification
5. Dashboard dan Monitoring Retention
- Customer retention dashboard
- Early warning indicator churn
- Monitoring customer engagement
- Reporting dan visualisasi data retention
6. Strategi Retensi Nasabah
- Personalized retention strategy
- Program loyalitas dan customer engagement
- Penawaran produk berbasis kebutuhan nasabah
- Customer experience improvement strategy
7. Teknologi dan AI dalam Retention Analytics
- Artificial intelligence untuk customer analytics
- Machine learning dalam churn prediction
- Automated campaign dan recommendation engine
- Real-time customer monitoring system
8. Risiko, Privasi, dan Tata Kelola Data
- Data governance dan data quality
- Perlindungan data pribadi nasabah
- Etika penggunaan data pelanggan
- Kepatuhan terhadap regulasi data dan privasi
9. Workshop & Studi Kasus
- Simulasi analisis churn nasabah
- Praktik segmentasi customer berbasis data
- Penyusunan strategi customer retention
- Studi kasus implementasi predictive analytics di perbankan
Participants
- bisnis&marketing
- information technology
- retail banking
- customer service
- electronic banking
- risk management
- perencanaan&pengembangan
- wealth management
- leadership program
Method
- Pre-test
- Presentation
- Discussion
- Case study
- Post-test
Facilities
- Ruang Meeting Representatif
- Sertifikat Pelatihan Resmi
- Instruktur Profesional & Berpengalaman
- Training Kit Eksklusif
- Souvenir
- Pick Up Participant (Yogyakarta)
