Il Revenue Churn, come minimizzarlo grazie all’Intelligenza Artificiale
Il rapporto tra azienda e consumatori ricopre una posizione centrale nel mercato odierno, sempre più improntato ad una comunicazione orizzontale e bidirezionale tra utenti e provider di prodotti e/o servizi.
Per questo motivo, le aziende moderne devono essere in grado di mettere in piedi un percorso che sia in grado in prima battuta di attrarre e trasformare i consumatori in clienti, ma soprattutto capace di fidelizzarli al proprio brand una volta acquisiti.
La fase di acquisizione clienti non è tutto infatti, perché essa rappresenta un’azione estemporanea che a volte può essere fatta senza neanche un’analisi approfondita da parte del consumatore. La fidelizzazione, invece, è molto più complessa e, se condotta nel migliore dei modi, permette all’azienda di migliorare non solo le sue entrate, ma anche la propria immagine sul mercato, posizionandosi come azienda solida e capace di mantenere legata a sé i propri clienti.
Abbiamo già parlato qui del customer churn. In questa sede proviamo invece a concentrarsi sul Revenue Churn, che è leggermente diverso, ma è comunque molto importante da conoscere e da analizzare.
Il Revenue churn rappresenta la quantità di ricavi persi in un determinato periodo. Questo non significa necessariamente che si stiano perdendo clienti, ma che non state guadagnando dalla vostra base di clienti come prima.
Questo può accadere se i clienti passano a un abbonamento o a una versione più economica del vostro prodotto. Pur continuando a fare acquisti presso la vostra azienda, spendono meno soldi di prima.
Ciò può accadere per diversi motivi, come l’intervento di nuovi concorrenti che forniscono servizi a prezzi più bassi, o per le difficoltà che i clienti hanno riscontrato lungo il processo di onboarding presso l’azienda. Oppure, lungo il processo costante di fidelizzazione del cliente al proprio brand, si sta sbagliando qualche passaggio, veicolando un’immagine sbagliata che spinge i propri consumatori lontano dall’azienda.
Ciò deriva, nella maggioranza dei casi, da un’errata analisi dei propri clienti, che non prende in considerazione la complessità delle loro esigenze e necessità. Per riuscire ad ovviare a questa mancanza le aziende devono affidarsi a soluzioni tecnologiche innovative in grado di analizzare la loro base clienti in profondità, restituendo un’immagine complessiva esaustiva della situazione che gli permetta di mettere in piedi strategie in grado di limitare l’emorragia di clienti e ricavi. Parliamo cioè dell’Intelligenza Artificiale.
Ma come poter implementare l’intelligenza artificiale all’interno della propria azienda?
Con BigProfiles, che mette a disposizione dei propri clienti una piattaforma di intelligenza artificiale facile e intuitiva in grado di analizzare in pochissimo tempo grandissime quantità di dati, adatta sia agli esperti di settore che a chi non ha alcuna conoscenza in termini di coding.
Grazie ad essa, il team di data scientist, insieme alle operations e al marketing, avrà la possibilità di predire i comportamenti dei clienti all’interno del proprio CRM e impostare di conseguenza modelli in grado di tracciare la migliore strategia possibile per riuscire a raggiungere i propri obiettivi retention, ma anche di acquisition, cross-selling o recupero crediti.
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