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Intelligenza Artificiale e strategie Anti-Churn, come minimizzare i rischi di abbandono dei clienti dalla propria Customer Base

Intelligenza Artificiale e strategie Anti-Churn, come minimizzare i rischi di abbandono dei clienti dalla propria Customer Base

Per le aziende è essenziale riuscire ad impostare strategie in grado di diminuire il tasso di Churn che, se incontrollato, può avere gravi ripercussioni sia sui ricavi che sull’immagine aziendale, e che prendono il nome di strategie Anti-Churn.

La redditività di un’azienda dipende in larga misura dalla capacità di fidelizzare i clienti esistenti. Le ricerche di settore dicono che un aumento del 5% della fidelizzazione può aumentare i profitti dal 25% al 95%.

Mantenere un cliente nella customer base di un’azienda ha sicuramente un costo inferiore rispetto a quello che si dovrebbe sostenere dovendolo acquisire una seconda volta e, in più, aiuta a valorizzare il brand, oltre che il prodotto commercializzato dall’azienda: un cliente che rimane con noi è una persona soddisfatta di ciò che acquista o ha acquistato, soprattutto per quei servizi in abbonamento o con pagamenti ricorrenti.

Oltre a ciò, le analisi sulle probabilità di Churn dei clienti presenti nella customer base permettono all’azienda di conoscere meglio le esigenze dei propri clienti: sapere quali siano i motivi che li spingono ad abbandonare permette di comprendere quali siano i punti deboli e quelli di forza del prodotto/servizio proposto.

Così facendo, è possibile implementare strategie di retention ma anche modifiche nel prodotto o servizio che permettano di far cambiare idea al cliente o, addirittura, anticiparne la scelta del di abbandono, risolvendogli il problema prima ancora che si manifesti.

Per riuscire ad analizzare al meglio i clienti della propria Customer Base e capire in profondità le loro necessità, le aziende devono puntare su soluzioni tecnologiche all’avanguardia, in modo da poter analizzare la grandissima quantità di dati che vengono generati ad ogni interazione con i propri clienti e tracciare da essi le strategie necessarie a ridurre le possibilità di churn.

Per fare ciò, è quindi necessario affidarsi all’Intelligenza Artificiale, capace di restituire in pochi istanti un quadro esaustivo dei bisogni e delle necessità dei propri clienti e, in particolare, capace di andare ad ovviare alle problematiche più comuni che riguardano i clienti che sono a rischio churn.

La prima motivazione per cui i clienti sono propensi ad abbandonare un’azienda è legata al prezzo. Se i clienti trovano una soluzione più conveniente per risolvere un loro problema, potrebbero decidere di cambiare fornitore.

Alle analisi di mercato classiche si può così aggiungere quella effettuata grazie all’Intelligenza Artificiale, che permette di studiare non solo il mercato e i competitors, vedendo così quali siano i prezzi medi della vendita di un prodotto o servizio e soprattutto quanto i consumatori siano intenzionati a spendere per ottenere quel prodotto o servizio, in modo da inserire la propria proposta nella fascia migliore.

Una seconda problematica relativa al rischio di Churn dei clienti fa riferimento all’inadeguatezza o meno del prodotto o del mercato in cui si trova l’azienda. Se i venditori si affannano a raggiungere le quote e non sono incentivati a vendere ai clienti più adatti, il risultato sarà la rinuncia all’acquisto entro pochi mesi, quando il cliente si renderà conto di non poter raggiungere i propri obiettivi utilizzando la soluzione. Anche in questo caso, affidandosi all’Intelligenza Artificiale è possibile analizzare sia il mercato che il proprio prodotto in modo da identificare in anticipo quali siano le necessità insoddisfatte dei consumatori al fine di proporsi come la soluzione.

Un ultimo fattore da tenere in considerazione e che rischia di innalzare il livello di churn dei propri clienti è legata all’esperienza del cliente con il proprio marchio. Se l’esperienza d’uso di un software o di un’applicazione ha dei bug, è difettosa o comunque è difficile per il cliente, sarà meno probabile che lo utilizzi regolarmente o che lo raccomandi a un amico.

Inoltre, se l’esperienza di un cliente in relazione, ad esempio, ai contenuti di marketing o al team di assistenza clienti, non è positiva, potrebbe essere più probabile che si rivolga altrove.

I clienti vogliono sentirsi accolti e valorizzati dalle comunità che supportano. Se non hanno esperienze positive nell’interazione con l’azienda che hanno scelto, non vorranno rimanere.

Utilizzando l’intelligenza artificiale è possibile correggere queste problematiche prima che esse vedano la luce e rischino di inficiare la permanenza del cliente nella propria azienda.

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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