Churn e Propensity to Churn
Il rapporto tra azienda e consumatore si sviluppa ben oltre la fase di acquisto e trova la sua massima espressione subito dopo che il cliente entra a far parte della customer base.
Questa relazione appena instaurata gode di tanti vantaggi, come la realizzazione di un guadagno per l’azienda e la soddisfazione di un bisogno del cliente. Le imprese più attente non considerano la chiusura di una vendita un traguardo, ma semplicemente un punto di partenza per aumentare la soddisfazione del cliente e generare nuovi touchpoint per up-sell o cross-sell.
Può capitare che il cliente non sia molto soddisfatto dell’acquisto, che non riesca a percepire il valore del prodotto o servizio, oppure che si sia lasciato affascinare dall’accattivante campagna pubblicitaria di un competitor. Così andiamo incontro al rischio che il cliente ci abbandoni, questo “pericolo” è conosciuto anche come Propensity to Churn.
Il Churn (l’abbandono di un’azienda da parte di un cliente) si traduce necessariamente in una perdita, anche dal punto di vista economico, poiché l’azienda dovrà ricominciare a creare una relazione da capo, attraverso costosi canali pubblicitari, reti di vendita o attività di marketing.
Mantenere un cliente nella customer base di un’azienda ha sicuramente un costo inferiore rispetto a doverlo acquisire una seconda volta e 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.
L’Anti-Churn
Per le aziende diviene 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.
Prima di mettere in campo uno strumento così potente, bisogna partire dall’elaborazione di un modello Anti-Churn per capire quali sono i soggetti più propensi ad abbandonare la nostra customer base.
In statistica e in tutti quei settori che lavorano con i dati, la Propensity to Churn viene espressa con un score numerico che sintetizza l’elaborazione di moltissime informazioni: ad esempio il canale d’acquisizione, il tempo di permanenza nella customer base, il prodotto/servizio acquistato, il valore economico corrisposto, i dati anagrafici del prospect. Solitamente è un’attività sviluppata da data scientist che elaborano attivamente questi dati per calcolare lo score di propensione al churn per ogni cliente.
Generare modelli predittivi Anti-Churn in modo semplice e veloce
In un mercato sempre più automatizzato e dinamico, abbiamo ricevuto molti feedback dai nostri Clienti, soprattutto dai loro reparti marketing, CRM e BI, alla ricerca di uno strumento semplice e veloce per automatizzare la generazione di un modello predittivo.
Abbiamo lavorato in modo intenso ma mantenendo sempre saldi i principi con cui la nostra piattaforma viene sviluppata: Efficacia dei Modelli, Semplicità d’Utilizzo e Velocità di Elaborazione delle Informazioni.
Ed oggi siamo felici di annunciare l’inserimento di una nuova feature nella nostra piattaforma, realizzando di fatto un’Intelligenza Artificiale in grado di elaborare rapidamente grandi quantitativi di informazioni utili a generare modelli di Propensity to Churn e abilitando i reparti strategici a mettere in campo azioni anti-churn mirate ed efficaci.
Partendo da un’interfaccia user-friendly, utilizzabile anche senza conoscenze in materia di coding o data science, BigProfiles ti permette di predire la probabilità di churn di ogni cliente e di impostare le strategie più adatte a ridurre il tasso di abbandono e ad incrementare il Customer Lifetime Value.
Questa feature si affianca a quelle già apprezzate e consolidate: predizione della propensity to buy e identificazione della probabilità di recupero di un credito.
Churn e Customer Lifetime Value
Il Churn può essere di diversi tipi, potrebbe essere un mancato rinnovo o una disdetta, un’interruzione degli acquisti o dell’utilizzo. Per questo, è necessario non solo predire la probabilità di abbandono, ma anche il Customer Lifetime Value e il tempo di permanenza, per sintetizzarli in un indicatore in grado di descrivere con un numero l’importanza che quel cliente ha per il nostro business.
E’ complicato applicare l’Intelligenza Artificiale a una campagna Anti-Churn?
La Piattaforma di BigProfiles lavora in due fasi: la prima è quella di apprendimento, in cui è necessario effettuare l’upload dei dati presenti nel CRM aziendale e da cui il Machine Learning apprenderà le caratteristiche comuni dei clienti che hanno abbandonato il servizio, aggiungendo per ogni cliente oltre 650 indicatori statistici, partendo dalla microzona di residenza.
La seconda fase è quella di predizione, attraverso la quale viene individuata in maniera ricorrente, su base quotidiana o periodica, la probabilità di churn di ogni cliente. Questa fase può essere completamente automatizzata attraverso un collegamento API o dei connettori con il CRM.
Quali sono le possibili applicazioni dell’IA in campagne Anti-Churn?
La nuova feature di BigProfiles dedicata alla Retention può abilitare le aziende a diverse strategie data driven, a seconda delle necessità di business. Di seguito, vi proponiamo quattro possibili applicazioni:
- Caring premium per quei clienti che sono ad alto rischio di abbandono, offrendo anche sconti sui servizi già attivi;
- Targeting dei clienti ad alta propensione all’acquisto di prodotti specifici;
- Campagna di retention riservata ai clienti il cui score Anti-Churn si impenna;
- Riservare livelli di servizio premium ai clienti ad alto Customer Lifetime Value.
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