// Toegepaste oplossing

Software as a Service (SaaS)-oplossingen brengen voor klanten erg veel voordelen met zich mee. Klanten leasen een softwarepakket tegen een vaste prijs per gebruiker per maand. Ze hebben de flexibiliteit om tussentijds op- of af te schalen op basis van gebruik of kunnen er voor kiezen om het contract niet meer te verlengen. Dit zorgt ervoor dat het klantverloop lastig in te schatten is voor SaaS-leveranciers.

Om het klantverloop inzichtelijk te maken heeft Carerix aan Active Professionals uitgevraagd om een voorspelmodel te maken wat berekent hoe groot de kans is dat een klant het contract zal beëindigen, hoe groot de kans is dat de waarde van een portfolio zal afnemen en door welke veranderingen in het gebruik dit wordt veroorzaakt. Het resultaat is een set aan Predictive Analytics algoritmes die gebouwd zijn in Python. De analyses worden op een Qlik Sense dashboard (maar is ook te realiseren in andere tooling) gepresenteerd aan de accountmanagers. Het dashboard geeft inzicht in de eventuele kans op verloop, behoud, waardevermindering en waardestijging. De kansberekeningen zijn terug te refereren aan trending en predictie waarbij er in het dashboard inzichtelijk gemaakt is welke features zorgen voor het vergroten van het betreffende kans percentage.