EIGENE DATEN & KI

Verstehen Sie, warum Kunden kündigen.

Senden Sie die Attribute, die Sie schon haben. NoChurn verknüpft sie mit Abrechnungs- und Supportdaten, findet, was mit Kündigungen einhergeht, und die KI erklärt es. Korrelation, keine Kausalität: Jede Erkenntnis zeigt ihre Stichprobengröße.

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app.nochurn.sh/data
EIGENE DATEN & KI · Vorschau der Oberfläche · Beispieldaten

Empfohlene Attribute

Starten Sie mit diesen. Jedes beantwortet eine Frage, die die KI für Sie klärt.

AKQUISE

  • signup_date2026-03-14

    Kündigen Kunden bestimmter Monate oder Kohorten früher?

  • signup_sourcefacebook_ads · google_ads · seo · referral

    Bringen manche Kanäle Kunden, die öfter kündigen? Etwa Facebook Ads gegenüber SEO.

  • coupon_usedLAUNCH50

    Bleiben Rabatt-Anmeldungen, wenn der Rabatt endet?

KONTO

  • plan · billing_intervalpro · monthly

    Kündigen Monatspläne häufiger als Jahrespläne?

  • company_size · seats11–50 · 3

    Kündigen kleine Teams oder Einzelnutzer häufiger?

  • country · industryDE · agency

    Kündigen bestimmte Länder oder Branchen häufiger?

PRODUKTNUTZUNG

  • activated_at2026-03-16

    Kündigen Kunden, die den „Aha“-Moment nie erreichen?

  • last_active_at2026-10-30

    Wie lange Inaktivität geht einer Kündigung voraus?

  • key_feature_usageprojects_created: 4

    Welche Funktion hält Kunden, und welche nutzt niemand?

ZUFRIEDENHEIT & ZAHLUNG

  • support_tickets · nps2 · 7

    Kündigen Kunden, die oft oder nie den Support kontaktieren, früher? Verbinden Sie Ihr Support-Tool (Intercom, Zendesk, HubSpot, Help Scout, Gorgias oder Crisp), oder senden Sie es selbst.

  • payment_methodcard · sepa · prepaid

    Scheitern manche Zahlungsmittel häufiger? Etwa Prepaid- oder bald ablaufende Karten.

  • trial_days14

    Kündigen Kunden ohne oder mit kurzer Testphase früher?

03 CHURN VORHERSAGENEIGENE DATEN

Senden Sie Ihre eigenen Daten. Die KI findet, was Kündigungen vorhersagt.

Übertragen Sie beliebige Attribute mit einem Aufruf: Lizenzen, Nutzung, Onboarding, NPS, Branche. NoChurn vergleicht Kunden, die gehen, mit denen, die bleiben, und zeigt Ihnen, welche Attribute mit Kündigungen einhergehen.

Quellen

  • Stripe Zahlungen, Kartentypen, Tarife, Fehlschläge
  • Ihre App · API / SDK Attribute und Nutzungsereignisse
  • Support · Intercom, Zendesk, HubSpot, Help Scout, Gorgias, Crisp Gespräche, Themen, Zufriedenheit
  • CSV-Import Alles andere, was Sie erfassen
NoChurn stats · AI

NoChurn führt alle Quellen pro Kunde zusammen, berechnet die Statistiken, und die KI erklärt, was auffällt.

Was dabei herauskommt

  • 3+ Supportanfragen in 30 Tagen → 2,1× höheres Kündigungsrisiko
  • Prepaid-Karte bei der Anmeldung → 1,8× mehr fehlgeschlagene Zahlungen
  • 14 Tage kein Login und kein Supportkontakt → 2,6× höheres Kündigungsrisiko
Ein Aufruf pro Kunde oder als Batch
await fetch("https://api.nochurn.sh/v1/customers/cus_…", {
  method: "PATCH",
  headers: { Authorization: `Bearer ${NOCHURN_KEY}` },
  body: JSON.stringify({
    attributes: {
      signup_date: "2026-03-14",
      signup_source: "facebook_ads",
      seats: 1,
      onboarding_done: false,
      last_active_at: "2026-10-12",
    },
  }),
});
Kündigungstreiber
  • onboarding_done = false 3,1× höheres Kündigungsrisiko
  • signup_source = facebook_ads 2,4× höheres Kündigungsrisiko
  • last_active_at > 14 days 2,0× höheres Kündigungsrisiko
  • plan = annual 0,4× · bleibt länger

Korrelation, keine Ursache: Nutzen Sie sie, um zu entscheiden, wer welches Angebot erhält.

PROMPT

Read https://www.nochurn.sh/llms.txt,
then follow https://www.nochurn.sh/docs/quickstart/
to add NoChurn to this app. Use a test key
(nc_test_…) until I say we go live.

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