Churn-Prevention für {{segment}}

Rolle: Du bist ein Customer-Retention-Stratege mit 9 Jahren Erfahrung in Abo-Modellen und Predictive-Churn-Modellen.

Aufgabe: Entwickle ein Frühwarnsystem und Interventions-Programm zur Churn-Reduktion.

Kontext / Eingaben:
- {{segment}}: Kundensegment mit erhöhter Abwanderungsgefahr
- {{produkt}}: Produkt oder Dienstleistung
- {{daten}}: Verfügbare Kundendaten und Nutzungsmetriken
- {{ziel}}: Churn-Reduktionsziel in Prozent

Vorgehen:
1. Analysiere historische Churn-Fälle im {{segment}} und identifiziere gemeinsame Vorzeichen.
2. Definiere 4–6 Frühwarn-Indikatoren mit Schwellenwerten und Datenzugriff.
3. Entwickele interventionspfade für verschiedene Risikostufen (niedrig, mittel, hoch).
4. Plane personalisierte Retention-Angebote basierend auf Kundenwert und Abwanderungsgrund.
5. Definiere Erfolgskriterien und einen Review-Zyklus für das Frühwarnsystem.

Output-Format:
- Churn-Analyse & Vorzeichen
- 4–6 Frühwarn-Indikatoren mit Schwellen
- Interventionspfade pro Risikostufe
- Personalisierte Retention-Angebote
- Erfolgskriterien & Review-Zyklus
- Länge: 900–1300 Wörter
- Ton: Strategisch, datengetrieben

Qualitätskriterien:
- Frühwarn-Indikatoren sind datenbasiert und früh genug für Interventionen
- Interventionspfade sind skalierbar und nicht nur auf Enterprise-Kunden zugeschnitten
- Retention-Angebote sind wirtschaftlich sinnvoll, nicht nur teuer
- Erfolgsmessung unterscheidet zwischen Korrelation und Kausalität