churn

I clienti insoddisfatti non sempre si lamentano. A volte si limitano a interrompere il servizio, o semplicemente smettono di acquistare.

Per prevedere con precisione il rischio churn bisogna usare la scienza dei dati.

La scienza dei dati permette di prevedere quali clienti siano a rischio, indipendentemente dal fatto che si siano espressi, e quindi di prendere provvedimenti preventivi. È il miglior investimento possibile perché il costo per mantenere un cliente esistente è inferiore rispetto a quello dell’acquisto di uno nuovo. E il ritorno generato da un cliente salvato può persino superare le nostre aspettative.

Come si identificano i clienti a rischio churn?

Le aziende che utilizzano analisi predittive per promuovere campagne di marketing mirate e miglioramenti di prodotto riducono al minimo il rischio di abbandono dei clienti (churn) che inevitabilmente si troveranno ad affrontare.

Possiamo analizzare il rischio di abbandono analizzando due casi:

  • churn dei clienti in abbonamento
  • churn dei clienti senza abbonamento.

Il comportamento dei clienti in abbonamento è più semplice da monitorare e da gestire. La rinuncia all’abbonamento spesso richiede al cliente di seguire una determinata procedura, iniziata la quale possiamo far innescare misure specifiche per cercare di mantenerlo attivo.

Il momento in cui i clienti senza abbonamento pongono fine al rapporto con l’azienda invece è difficile da stabilire. La loro frequenza di acquisto può gradualmente diminuire nel tempo, oppure possono semplicemente smettere di comprare i nostri prodotti all’improvviso.

Come si adottano misure di Churn Prevention?

Il primo passo per combattere il rischio churn è costruire modelli predittivi che lo identifichino e prevedano con precisione. Le aziende possono parallelamente sviluppare campagne di marketing mirate per prevenirlo o apportare modifiche ai propri prodotti.

Senza un buon modello di churn l’azienda non potrebbe capire se un utente abbia effettivamente lasciato il suo portafoglio clienti (in caso di cliente non in abbonamento), o se si tratti solo di un lasso di tempo naturale tra un evento di acquisto e l’altro.

Per ridurre il tasso di abbandono e minimizzare gli sprechi, i marketer devono valutare i loro programmi alla luce dei dati, per assicurarsi che gli investimenti stiano fornendo valore al business e ai clienti.

Come si massimizza l’efficacia di un progetto di modellazione churn?

Una procedura di churn model può non funzionare per molti motivi. Tra questi, c’è spesso la difficoltà nel tenere i dati rilevanti nello stesso posto, invece che dispersi tra più reparti e più applicativi. Inoltre, nel processo di modellazione, è necessario capire che l’analisi è un organismo in costante evoluzione. Spesso è necessario procedere per tentativi ed errori, testare più volte il modello e tornare indietro nel loop per capire quali modifiche apportare.

Ottenere i dati in un formato utilizzabile è un passo fondamentale del processo che può rappresentare fino all’80% del tempo totale speso per il progetto. A un livello più profondo il vero metodo della conoscenza è l’esperimento.

L’analisi predittiva è diventata la colonna portante delle piattaforme di automazione del marketing:

  • traduce i dati in intuizioni significative e attuabili
  • monitora i comportamenti dei consumatori dalla prospettiva di ciò che porta a decisioni di acquisto
  • permette al marketer di interfacciarsi con il cliente efficacemente ed eseguire le campagne di prevenzione churn.

Con la tecnologia odierna, il marketer può stabilire quale sequenza di eventi (es. ricevere una e-mail, leggere un articolo, guardare un video) porti i clienti a comprare o non comprare il prodotto / servizio. Tuttavia, costruire un modello efficace che possa dare questo tipo di intuizione non è immediato.

Ho un buon modello di Churn Prediction – adesso cosa faccio?

L’azienda ha costruito un modello di churn prediction capace di identificare tutti coloro che hanno una probabilità di abbandono superiore a un dato valore prestabilito. Ma qual è il prossimo passo?

  • Se l’azienda dispone di risorse limitate, dove deve assegnarle?

A volte è meglio restringere il campo d’azione. Nella maggior parte delle aziende un impressionante 80% dei ricavi futuri proviene da solo il 20% dei suoi clienti esistenti. Con questo in mente, dare la priorità alla parte più redditizia o prevedibile può essere sufficiente per fare una differenza enorme in termini di acquisizione di clienti. Inoltre, essendo l’analisi un organismo in costante evoluzione, allocare le risorse su una porzione relativamente piccola di clienti può far risparmiare tempo e denaro.

  • Ha senso investire tempo ed energia con i clienti che è più probabile perdere?

Concentrarsi sulle persone che hanno maggiori probabilità di andarsene non è sempre l’idea migliore. Un parametro da considerare sempre è chi può essere convinto a non abbandonare. Per es., è una pratica molto comune fornire un buono promozionale insieme a un rimborso quando un cliente restituisce il prodotto a causa di un difetto. Il marketer data-driven può personalizzare un buono promozionale aggiuntivo e trasformare quell’insoddisfazione per un prodotto difettoso in una gestione di successo del Servizio Clienti.

  • Ho determinato su quali clienti a rischio churn concentrarmi, come li gestisco?

Un’azione ricorrente è offrire sconti speciali. Sorge però un problema: come ridurre il rumore? Come distinguerci dalle centinaia di altri fornitori di prodotti/servizi per rendere visibile la nostra offerta? Anche la decisione sul prodotto promosso e sui tempi di realizzazione è un fattore importante per motivare il cliente a rischio a restare attivo. La chiave sono ancora una volta i dati.

Oggi tutti noi lasciamo una traccia di dati ogni volta che interagiamo con i siti, e proprio grazie ad essi i marketer ad es. possono:

  • disattivare gli annunci ad un cliente specifico che ha segnalato un disservizio (non c’è nulla di più irritante che vedere una promozione della società con cui dobbiamo risolvere un problema)
  • personalizzare le promozioni con prodotti complementari a quelli già acquistati dal cliente.

L’ironia della sorte sembra essere l’avere a disposizione troppi dati e non sapere abbastanza su ciò che questi rappresentino. È un problema emergente, che molte piattaforme di analisi basate sulle tecnologie di elaborazione cognitiva stanno affrontando andando oltre l’analisi testuale convenzionale.

Che strumento posso usare per la Churn Analysis?

RapidMiner permette di identificare in anticipo quali clienti possono lasciare l’azienda e perché.

Identificati i clienti a rischio di abbandono, è possibile:

  • Prevenire l’attrito
    Agire in modo proattivo con i clienti a rischio. Raggiungerli, risolvere i loro problemi, compensare eventuali passi falsi e insoddisfazione.
  • Migliorare il ROI del marketing
    È più efficace fidelizzare un cliente che acquisirne uno nuovo. E i clienti con problemi risolti sono spesso più fedeli e spendono di più.
  • Identificare le aree problematiche
    Sapere cosa rende i clienti insoddisfatti può far luce su problemi in agguato che vanno migliorati. Acquisire informazioni permette di agire, migliorare i prodotti e il servizio.

In conclusione

Per sviluppare una strategia di churn prevenction continua, le aziende dovrebbero ottenere informazioni a una frazione del costo e del tempo, senza le restrizioni dei metodi tradizionali. Trovato su quali clienti concentrarsi, si possono attuare facilmente misure per contrastare il rischio di abbandono.

Le nostre azioni si riveleranno efficaci nel tempo solo affrontando le cause alla radice del malcontento del cliente. Non esiste un approccio unico per tutti. Ogni linea di prodotti ha il suo pubblico e il suo messaggio unico, ma ci sono molti modi per creare autentica fiducia con i clienti. Ciò che serve è armare la propria squadra dello strumento giusto che permetta di per scoprire le opportunità nascoste e le minacce della concorrenza.

Vuoi sfruttare la scienza dei dati nella tua strategia di Churn Prevenction?