In un mondo globalizzato e sempre più competitivo, la capacità di preservare i propri clienti è di vitale importanza per il business di un’azienda di successo. Infatti, diversi studi di settore hanno dimostrato come acquisire un nuovo cliente sia mediamente più costoso che mantenere i clienti già fidelizzati.
Inoltre, incrementare i tassi di fidelizzazione della clientela sembra incidere sui ricavi in maniera significativa. Il cosiddetto Churn Rate, ovvero il tasso di abbandono, è una delle principali sfide in campo marketing per diversi ambiti economici, ma oggi le imprese hanno un alleato in più: l’Intelligenza Artificiale.
Avvalendosi del contributo di Machine Learning e di Advanced Analytics, è possibile impiegare attività di Churn Prediction preventive per intercettare i clienti a rischio abbandono e definire strategie di retention ad hoc.
Proviamo allora a capire in cosa consiste il tasso di abbandono e quali sono i migliori strumenti previsionali messi a disposizione dall’AI per contenere questo problema.
Cos’è il Churn Rate
Prima di addentrarsi nel tema della Churn Prediction, è indispensabile comprendere con esattezza il concetto di Churn Rate. Si tratta di una delle metriche di valutazione di performance (KPI) e simboleggia il tasso di abbandono, in percentuale, rispetto alla base dei clienti esistenti.
In altre parole, rappresenta il numero di consumatori che lasciano un servizio o prodotto in uno specifico lasso di tempo, rapportato al numero generale di clienti nello stesso arco temporale. Spesso anche le grandi aziende leader di settore devono affrontare un Churn Rate molto alto. Questo perché si tende a focalizzarsi sulla nuova clientela, invece di consolidare i rapporti con i clienti già acquisiti.
Dunque, un basso tasso di abbandono vuole dire che la clientela è molto soddisfatta e sarà così possibile dedicare più tempo e risorse all’acquisizione di nuovi consumatori. Ma come viene calcolato il Churn Rate?
Per ottenere il numero percentuale è necessario scegliere in anticipo un arco di tempo sul quale eseguire il calcolo. La cadenza potrà essere mensile, quadrimestrale o annuale. Quindi bisognerà inserire il numero complessivo di clienti ad inizio di tale finestra temporale e il numero di clienti persi alla conclusione di questo periodo. Quindi sarà sufficiente dividere il primo valore per il secondo e moltiplicare tutto per 100. Il numero ottenuto sarà il valore percentuale del Churn Rate.
Cos’è la Churn Prediction e quali vantaggi offre
L’espressione Churn Prediction, invece, rappresenta l’opportunità di prevedere quale potrà essere il successivo Churn Rate eseguendo una Churn Analysis. L’analisi del Churn Rate è dunque una strategia previsionale che può essere di grande aiuto per identificare i clienti che potrebbero lasciare il marchio in tempi brevi.
La Churn Prediction può essere svolta grazie a sistemi CRM per comprendere del dettaglio il comportamento d’acquisto del target di riferimento. Ci sono però due elementi fondanti alla base di tale attività:
- I fattori legati propriamente al consumatore;
- I fattori comportamentali collegati alle azioni del cliente sul sito.
Infatti, il tasso di abbandono può essere abbassato, ma per farlo bisogna capire le ragioni che hanno portato i clienti a lasciare il brand. Un’analisi del genere è allora fondamentale per tantissime imprese poiché può essere un valido alleato per fidelizzare nuovi clienti e cogliere i motivi li spingono a rimanere.
Ecco allora quali sono i più importanti benefici derivanti dalle strategie di Churn Prediction:
- Mantenere i clienti già acquisiti: individuare i clienti a rischio di abbandono permette alle società di intraprendere azioni proattive per conservare questa clientela, incrementando il loro coinvolgimento e massimizzandone il valore nel tempo;
- Offrire una migliore customer experience: con l’analisi dei dati si possono identificare i motivi che spingono un consumatore a non acquistare più un certo marchio. Tale conoscenza consente di risolvere i difetti legati all’esperienza del cliente e a soddisfarne le esigenze in maniera più efficace;
- Abbattimento delle spese di acquisizione dei clienti: come già sottolineato, diverse ricerche hanno dimostrato quanto sia più dispendioso acquisire nuovi clienti che mantenere quelli già fidelizzati. Per questa ragione, prevedere il Churn Rate permette di focalizzarsi sulla retention, offrendo programmi di fedeltà o un migliore servizio clienti;
- Minore rischio di diluition: generiche offerte di retention rischierebbero di agevolare i clienti non realmente a rischio abbandono con vantaggi e sconti non necessari.
L’importanza dell’AI per la Churn Prediction
Mantenere basso il tasso di abbandono ha una forte rilevanza per le aziende e per prevedere tale valore, oggi ci si avvale di nuovi strumenti, tra cui quelli messi a disposizione dall’Intelligenza Artificiale. Vediamo quali sono i mezzi offerti dall’AI:
- Individuazione degli eventi scatenanti: i sistemi AI sono in grado di accorpare dati storici per trovare avvenimenti che potrebbero causare l’abbandono dei clienti, come interruzioni del servizio, aumento dei prezzi e comunicazioni con il servizio clienti. In aggiunta, possono identificare i comportamenti inerenti a tali cambiamenti ed eseguire A/B test per delineare cluster di rischio;
- Machine Learning: gli algoritmi di Machine Learning vengono utilizzati per suddividere i clienti in categorie di rischio basate su variabili di input. Tutto ciò è molto utile per avere una valutazione del reale rischio di abbandono di un consumatore;
- Analisi del sentiment: sfruttando l’NLP (Natural Language Processing), l’AI può analizzare le interazioni avute con i clienti (e-mail, chat, recensioni, telefonate…) per trovare le eventuali ragioni di malcontento o insoddisfazione;
- Analizi del Churn Rate esplicito e presunto: ci sono clienti che possono smettere di interagire con il brand gradualmente, senza un abbandono evidente. Analizzando i dati storici del Churn Rate, i sistemi AI riescono a trovare modelli di comportamento fondati su un abbandono presunto;
- Raccomandazione per la prossima migliore azione (NBA): ci sono algoritmi AI che offrono raccomandazioni sulle azioni che una società dovrebbe intraprendere per salvare i clienti a rischio. Tali azioni possono essere messaggi, offerte personalizzate e altre strategie basate sulle informazioni riguardanti il cliente;
In conclusione, combattere il Churn Rate è un’ardua sfida che ogni brand deve purtroppo affrontare. Grazie ad un’attenta Churn Prediction le imprese potranno prevedere e contenere più facilmente il tasso di abbandono, soprattutto avvalendosi di strumenti di AI e CRM.
Il successo nel contrastare il Churn Rate risiede essenzialmente in un approccio multifattoriale che sarà fondamentale per cogliere i fattori scatenanti dell’abbandono e anticipare i comportamenti dei clienti, così da costruire relazioni sempre più solide e durature nel tempo.