Churn Prediction come l'intelligenza artificiale può aiutare

Hai mai sentito parlare di Churn Rate, più comunemente noto come tasso di abbandono dei clienti?

Con il termine Churn Rate si intende il tasso di defezione dei clienti che hanno abbandonato un brand o servizio in un determinato periodo di tempo, rispetto alla percentuale di clienti inizialmente presente nel medesimo lasso di tempo.

Questo dato è importante da analizzare perché ci dice, sempre in percentuale, quanti sono i clienti che hanno effettivamente deciso di non usufruire più dei servizi o prodotti del brand. Ciò che dobbiamo fare noi è analizzare questo dato ed evitare che accada di nuovo.

Come lo facciamo? Con la Churn Analysis e il Churn Prediction. Scopriamo nei prossimi paragrafi di cosa si tratta.

Cos’è il churn prediction

Il termine Churn Prediction si riferisce proprio alla possibilità di prevedere quale potrà essere il prossimo churn rate, in base alla Churn Analysis.

L’analisi del tasso di abbandono o appunto Churn Analysis, è a tutti gli effetti un’analisi previsionale che aiuta a individuare, in termini percentuale, i clienti che potrebbero abbandonare il brand.

La Churn Analysis può avvalersi di sistemi CRM per individuare il comportamento d’acquisto del target. I due fattori fondanti di questa tipologia di analisi sono:

• I fattori che si legano propriamente al cliente;
• I fattori comportamentali legati al comportamento del cliente sul sito.

Il tasso di abbandono è qualcosa che si può abbassare, ma è fondamentale sapere le motivazioni che hanno spinto le persone a lasciare un brand, da qui l’importanza della Churn Analysis.

È una previsione fondamentale per molte aziende, in quanto grazie ad essa è possibile anche capire come acquisire nuovi clienti e quali sono le motivazioni che invece spingono quest’ultimi a rimanere con un brand.

Di certo un valore importante in questo panorama lo assume la comunicazione con le persone che interagiscono con il brand. È necessario avere un rapporto diretto con il cliente, conoscere i suoi dubbi e le sue titubanze.

Benefici dell’analisi churn

Quali sono quindi i benefici dell’analisi del tasso di abbandono? Indubbiamente questa tipologia di analisi rappresenta uno dei primi parametri da utilizzare per combattere il churn rate.

I benefici derivanti dall’analisi sono:

• Capacità di mantenere i clienti esistenti - se l’azienda conosce i motivi del tasso di abbandono di un brand, investe sui clienti che ha per evitare di subire la stessa sorte;
• Migliorare la customer experience - l’analisi dei dati di cui abbiamo parlato prima, aiuta anche a migliorare il servizio clienti, andando a intervenire sui punti reputati critici;
• Ridurre i costi di acquisizione di clienti - in linea di massima investire sui clienti che si hanno è meno dispendioso che acquistarne dei nuovi, ergo ecco perché è importante evitare un tasso di abbandono alto con gli strumenti che si hanno a disposizione. Per monitorare questi costi, un progetto CRM può essere ideale.

Un’analisi accurata del churn rate ti permette di costruire un churn model efficace, che ti aiuterà contro i futuri tassi di abbandono.

5 parametri per costruire un churn model efficace

I 5 parametri alla base di un Churn Rate Model efficace sono:

• Dati rappresentativi e completi per costruire un modello efficace;
• Selezionare le variabili che possono determinare il tasso di abbandono, come la frequenza di utilizzo del servizio, la soddisfazione del cliente, le interazioni con il supporto clienti;
• La scelta dei sistemi di Machine Learning adatti alla costruzione di un modello efficace;
• Valutazione e validazione del modello scelto tramite ovviamente un’analisi ulteriore dei dati;
• L’utilizzo degli strumenti di AI per evitare il tasso di abbandono.

Questi sono 5 parametri imprescindibili se si vuole costruire un modello efficace contro il tasso di abbandono. L’intelligenza artificiale in quest’ottica può sicuramente rappresentare un aiuto concreto in più, in grado di velocizzare reazioni e azioni contro il tasso di abbandono.

Approfondiamo nel prossimo paragrafo come l’AI può aiutare a evitare un tasso di abbandono alto.

Cosa può fare l’AI contro il Churn prediction

Come spiegato fino a ora bisogna fronteggiare il tasso di abbandono dei clienti, sfruttando tutti gli strumenti che si hanno a disposizione, l’AI è uno di questi.

Gli strumenti dell’AI che aiutano ad abbassare il tasso di abbandono includono:

• Identificazione degli Eventi Scatenanti: i sistemi AI possono aggregare dati storici per identificare eventi potenziali che causano l'abbandono dei clienti, come aumenti di prezzo, interruzioni del servizio e interazioni con il servizio clienti. Inoltre, possono categorizzare i comportamenti che circondano questi cambiamenti e testare A/B per definire cluster di rischio;
• Analisi del Sentimento del Cliente: grazie al Natural Language Processing (NLP), l'AI può analizzare le interazioni dei clienti, come email, messaggi di testo, recensioni e telefonate, per identificare le fonti di attrito o insoddisfazione;
• Definizione del Churn Esplicito Vs. Presunto: alcuni clienti potrebbero gradualmente smettere di interagire senza un'uscita evidente. Mappando i dati storici del churn, come minori acquisti o interazioni, i sistemi AI possono identificare modelli di comportamento basati su un abbandono "presunto";
• Classificazione basata su Machine Learning: i data scientist utilizzano algoritmi di machine learning per segmentare i clienti in categorie di rischio basandosi su variabili di input. Questo aiuta a valutare il rischio di abbandono di un cliente;
• Sistemi di raccomandazione per la "prossima migliore azione" (NBA): alcuni sistemi AI forniscono raccomandazioni sulle azioni che un'azienda dovrebbe intraprendere per recuperare i clienti a rischio. Queste potrebbero includere offerte di prezzo personalizzate, messaggi personalizzati, limiti di credito regolati e altre tattiche basate sui dati del cliente;
• Apprendimento per Rinforzo e Analisi Batch: i data scientist possono utilizzare questi approcci per analizzare e prevedere le migliori azioni basate sui dati per ottimizzare la gestione delle relazioni con i clienti.

Approfondiamo nel prossimo paragrafo le strategie di customer retention contro il tasso di abbandono.

Customer retention contro il tasso di abbandono

Per customer retention si intendono le azioni che un brand fa per fidelizzare la sua clientela. Di solito sono attività a medio o lungo termine con l’obiettivo di ridurre il churn rate e il possibile passaggio al servizio o prodotto del competitor.

Uno dei punti fissi del retention marketing, che quindi contribuisce a un abbassamento del Churn Rate, è la costruzione di relazioni di qualità, oltre che solide con la propria clientela o community.

La chiave di tutto ciò è la personalizzazione, ovvero una comunicazione one to one, necessaria per costruire un messaggio ad hoc per ciascun cliente.

Una strategia molto utile contro il churn rate per esempio, è la premiazione della fedeltà dei clienti con sconti appositi o incentivi sui prossimi acquisti. Un altro modo per evitare il tasso di abbandono è offrire un servizio clienti efficace.

Più un cliente si sente coccolato, compreso e ascoltato, più sarà difficile che abbandoni il brand.

Conclusioni

Il tasso di abbandono, o Churn Rate, è una sfida che ogni brand deve affrontare. Attraverso un'attenta Churn Analysis, le aziende possono prevedere e combattere efficacemente l'abbandono dei clienti. Strumenti come il CRM giocano un ruolo cruciale nell'analisi del comportamento dei clienti e nella definizione delle strategie di fidelizzazione.

Hubspot, come leader nel settore, offre non solo soluzioni CRM, ma anche strumenti avanzati attraverso il suo marketing Hubspot, che permette alle aziende di personalizzare e ottimizzare le loro campagne marketing in base alle esigenze dei loro clienti.

Il successo nel combattere il tasso di abbandono risiede nell'approccio multifattoriale: comprendere i fattori scatenanti dell'abbandono, utilizzare l'AI per identificare e anticipare i comportamenti dei clienti, e infine costruire relazioni solide e personalizzate con ciascun cliente.

L'implementazione di un progetto CRM, specialmente se guidato da piattaforme come Hubspot, e la personalizzazione delle strategie di marketing, possono fare la differenza tra un cliente che decide di rimanere e uno che sceglie di andarsene. In conclusione, per le aziende che cercano di minimizzare il loro Churn Rate, l'investimento in strumenti avanzati di analisi e gestione dei clienti, come un progetto CRM supportato da Hubspot, è essenziale.