In un mondo sempre più competitivo, la capacità di mantenere i clienti esistenti è fondamentale per il successo di un’azienda. Secondo uno studio di Harvard Business Review, il costo per acquisire un nuovo cliente può variare da 5 a 25 volte quello di fidelizzare un cliente esistente. Frederick Reichheld, creatore del Net Promoter Score, ha condotto una ricerca che dimostra che aumentare i tassi di fidelizzazione dei clienti del 5% può migliorare i ricavi dal 25% al 95%.
Il churn, ovvero l’abbandono dei clienti, rappresenta una delle sfide più rilevanti e decisive per molte imprese in diversi settori. Oggi le imprese hanno uno strumento molto più efficace rispetto al passato: l’Intelligenza Artificiale.
Sfruttando Advanced Analytics e Machine Learning, infatti, si possono adottare strategie di Churn Prediction preventive e proattive, prevedendo i clienti a rischio abbandono e sviluppando iniziative di retention personalizzate.
Illustrazione esemplificativa di un modello di Churn Prediction
Churn Prediction: cos’è
Prima di esaminare i modelli di previsione del churn, è importante comprendere come si definisce il fenomeno dell’abbandono dei clienti e, in particolare, il concetto di tasso di abbandono.
Il churn rate, o tasso di abbandono, è una metrica utilizzata per misurare la percentuale di clienti che interrompe l’utilizzo di un prodotto o servizio in un determinato periodo di tempo; rappresenta quindi la perdita di clienti da parte di un’azienda.
È un importante indicatore di performance, poiché un alto tasso di abbandono può essere originato da processi poco efficaci ed efficienti, errori di comunicazione e in generale da un tasso di soddisfazione basso.
Calcolarlo è molto semplice, si considera il numero totale di clienti che ha interrotto la relazione con l’azienda durante quel periodo e si divide per il numero totale di clienti all’inizio del periodo.
Strategie di retention
Per minimizzare il tasso di abbandono, sono molto efficaci le strategie di retention, che però, per essere anche efficienti, non possono essere indiscriminate, ma devono essere personalizzate.
Inoltre, un cliente deve essere trattenuto prima che lasci il servizio e si rivolga stabilmente a un altro brand o service provider. Per questo, occorre prevedere in anticipo chi abbandonerà il servizio. La previsione del churn è realizzata tramite modelli di Machine Learning che assegnano a ogni cliente una probabilità di abbandono: solo a quelli con un’alta probabilità di churn riceveranno le offerte di retention.
Attraverso l’uso di algoritmi predittivi, le aziende identificano i segnali e i pattern che precedono il churn e prendono misure preventive per mitigare il rischio di perdita di clienti.
L’analisi del churn è infatti una modalità di analisi dei dati che rientra nella categoria delle analisi predittive (predictive analysis), utili a misurare la probabilità del verificarsi di eventi specifici e che consentono alle aziende di prendere decisioni strategiche e operative per evitare che quell’evento specifico accada.
Quali sono i benefici
I benefici derivanti dall’analisi e la predizione del churn includono:
- Mantenimento dei clienti esistenti: identificare i clienti a rischio di churn, consente alle aziende di prendere provvedimenti proattivi per mantenere i clienti, aumentare il loro coinvolgimento e massimizzare il loro valore nel corso del tempo, contribuendo così a migliorare il Customer Lifetime Value (CLV).
- Miglioramento della Customer Experience: attraverso l’analisi dei dati è possibile identificare i fattori che influenzano la decisione da parte del cliente di non comprare più da un determinato brand. Questa conoscenza permette di intervenire sui punti critici dell’esperienza del cliente, risolvere i problemi e soddisfare le loro esigenze in modo più efficace.
- Riduzione dei costi di acquisizione di clienti: diversi studi dimostrano che è generalmente più costoso acquisire nuovi clienti rispetto a mantenere quelli esistenti. Per questo prevedere il churn consente alle aziende di concentrarsi sulla retention, considerata una strategia più efficace e redditizia.
L’acquisizione di nuovi clienti comporta ingenti investimenti in marketing, pubblicità e sforzi di vendita, invece, mantenere i clienti esistenti richiede spese relativamente contenute, come programmi di fedeltà (chiamati anche programmi di loyalty) o miglioramenti del servizio clienti.
Inoltre, i clienti fedeli tendono a generare profitti maggiori nel corso del tempo rispetto a quelli appena acquisiti; sono inclini a effettuare acquisti ripetuti, a optare per prodotti o servizi di fascia alta e a diventare promotori dell’azienda (chiamati anche brand ambassador). - Riduzione del rischio di dilution: offerte generiche di retention presentano il rischio di impattare negativamente la marginalità, offrendo a clienti non realmente a rischio abbandono un vantaggio o uno sconto non necessario.
Churn Prediciton e Machine Learning
I modelli di previsione del churn basati sull’apprendimento automatico stanno rivoluzionando l’approccio delle aziende nel gestire la perdita di clienti. Attraverso l’applicazione di algoritmi avanzati di Machine Learning, questi modelli sono in grado di analizzare dati storici dei clienti e identificare i pattern e i fattori che influenzano l’abbandono.
Inoltre, hanno la potenzialità di creare previsioni accurate sulle probabilità di churn di ciascun cliente utilizzando una vasta gamma di variabili, come comportamenti d’uso, interazioni con il servizio e caratteristiche demografiche.
Come costruire un modello efficace
La costruzione di un modello di predizione del churn efficace richiede la combinazione di diversi elementi chiave:
Dati di alta qualità
È fondamentale disporre di dati completi, accurati e rappresentativi per addestrare il modello. Ciò include informazioni dettagliate sui clienti, come comportamenti d’uso, interazioni passate e caratteristiche demografiche.
Variabili significative
Selezionare attentamente le variabili che saranno utilizzate nel modello è cruciale. Queste variabili dovrebbero essere pertinenti al problema del churn e possono includere fattori come la durata dell’adesione, la frequenza di utilizzo del servizio, la soddisfazione del cliente, le interazioni con il supporto clienti, ecc. L’identificazione corretta delle variabili influenti contribuirà alla precisione del modello.
Algoritmi di Machine Learning appropriati
La scelta degli algoritmi di Machine Learning adatti è fondamentale per la costruzione di un modello di Churn Prediction efficace. Alcuni di questi sono esaminati in seguito. La selezione dell’algoritmo dipende dalle caratteristiche dei dati e dalle esigenze specifiche dell’azienda.
Validazione e valutazione del modello
È importante testare e valutare il modello utilizzando dati di validazione o attraverso tecniche come la cross-validation. Questo assicura che il modello sia in grado di generalizzare correttamente su nuovi dati e che mantenga una buona capacità predittiva.
Customer Retention: una guida per scegliere la soluzione giusta per fidelizzare e aumentare il valore dei clienti
I modelli previsionali più utilizzati
Ecco un breve elenco (non esaustivo) dei modelli esistenti comunemente utilizzati, che sfruttano la potenzialità degli algoritmi di Machine Learning.
Regressione logistica
Si tratta di un modello di regressione lineare generalizzato ed è una tecnica di classificazione molto comune, utilizzata soprattutto per la classificazione binaria. Si basa sull’analisi di variabili indipendenti, come l’età, il comportamento di utilizzo e la soddisfazione del cliente, per stimare la probabilità di un risultato binario, in questo caso se il cliente abbandonerà o meno.
La regressione logistica è utile perché fornisce una stima della probabilità di un evento futuro basata sui dati storici. Utilizzando una funzione logistica, il modello mappa le variabili su una scala di probabilità tra 0 e 1. I coefficienti associati alle variabili aiutano a comprendere l’influenza di ciascuna variabile sulla probabilità di churn. Ad esempio, se il coefficiente associato all’età è positivo, significa che un aumento dell’età del cliente aumenta la probabilità di churn.
Alberi decisionali
Si tratta di un modello di classificazione che suddivide i dati in base a caratteristiche specifiche, creando una struttura ad albero in cui ogni nodo rappresenta una scelta basata su una variabile, come ad esempio l’età del cliente o il suo comportamento d’uso e le ramificazioni rappresentano i possibili esiti o le predizioni associate a ciascuna scelta.
L’algoritmo impara automaticamente a prendere decisioni analizzando i dati di addestramento e cercando di massimizzare l’accuratezza delle previsioni. Quando è applicato a nuovi dati, l’albero di decisione segue il percorso delle ramificazioni in base alle caratteristiche dei casi specifici, arrivando infine a una previsione sull’abbandono del cliente.
L’aspetto affascinante degli alberi di decisione è che possono essere facilmente interpretati dagli esperti di settore e consentono di comprendere il percorso che porta a una determinata previsione.
Random Forest
È una tecnica di classificazione e previsione del churn che combina le previsioni di diversi alberi decisionali per ottenere risultati più accurati, questa tecnica aumenta la precisione e la stabilità del modello rispetto all’utilizzo di un solo albero di decisione. Ogni albero prende decisioni basandosi su una selezione casuale di variabili e le risposte di tutti gli alberi vengono combinati per ottenere una previsione finale.
Il Random Forest garantisce che ogni albero venga costruito in modo diverso dagli altri grazie a due metodi:
- Bagging (bootstrap aggregating): prevede che ogni albero venga addestrato utilizzando un campione dell’intero set di addestramento. Ciò significa che ogni albero viene costruito utilizzando dati diversi.
- Feature randomness (randomizzazione delle caratteristiche): ogni albero viene costruito limitando le caratteristiche disponibili, ovvero, utilizzando un sottoinsieme di tutte le caratteristiche disponibili.
Il Random Forest è ampiamente utilizzato nell’ambito della Churn Prediction grazie alla sua capacità di gestire dataset complessi e di identificare pattern e interazioni tra variabili che possono influire sull’abbandono dei clienti. Inoltre, fornisce una misura dell’importanza delle variabili, permettendo alle aziende di identificare quali fattori influenzano maggiormente il churn dei clienti.
XGBoost
Acronimo di Extreme Gradient Boosting, è un’altra tecnica basata su alberi che, in modo simile al Random Forest, consente di combinare le previsioni effettuate da diversi alberi di decisione.
XGBoost è un’evoluzione del metodo chiamato “Gradient Boosting”. Con questo metodo, a differenza di Random Forest, gli alberi che vengono costruiti sono strettamente correlati. Le previsioni vengono fatte da “weak learners”, ovvero alberi semplici con bassa capacità predittiva, che vengono migliorati iterativamente.
L’algoritmo inizia con una previsione iniziale, di solito il valore medio del target, e successivamente crea nuovi alberi per correggere gli errori di previsione. Ogni nuovo albero viene costruito prendendo in considerazione gli errori dei “weak learners” precedenti, concentrandosi sugli attributi che hanno generato gli errori. Infine, i risultati di ciascun albero sono combinati considerando i pesi assegnati a ciascuno, si attribuiscono pesi maggiori agli attributi che hanno generato gli errori.
XGBoost è quindi un algoritmo avanzato basato sul metodo di Gradient Boosting, che include miglioramenti come ottimizzazioni delle prestazioni e un parametro di regolarizzazione per evitare l’overfitting, un problema che si verifica quando il modello si adatta troppo ai dati di addestramento, perdendo la capacità di fare previsioni accurate su nuovi dati.
Reti neurali
Sono modelli di apprendimento automatico che emulano il funzionamento del cervello umano. Composte da nodi artificiali chiamati neuroni, queste reti utilizzano connessioni pesate per elaborare e trasferire informazioni, consentendo di eseguire complesse analisi dei dati e di effettuare previsioni. Sono addestrate attraverso un processo di apprendimento supervisionato, in cui i dati storici vengono utilizzati per insegnare alla rete come riconoscere i segnali di churn.
Durante l’addestramento, la rete impara a regolare i pesi delle connessioni tra i neuroni per ottimizzare le previsioni. Le reti neurali sono ampiamente utilizzate per la churn prediction grazie alla loro capacità di modellare dati complessi e di adattarsi a diversi scenari. Tuttavia, richiedono una grande quantità di dati e risorse computazionali per essere addestrate correttamente.
Tradurre le previsioni in azioni
Una volta ottenute le previsioni di churn dal modello, è fondamentale tradurre queste informazioni in azioni efficaci. Alcune raccomandazioni includono:
Offerte personalizzate
Utilizzare i dati predittivi per offrire promozioni, sconti o servizi personalizzati ai clienti a rischio di abbandono, al fine di incentivare la loro permanenza. La previsione del churn, in questo contesto, si rivela come uno strumento fondamentale per rendere data-driven e dinamico il target delle campagne pubblicitarie, che possono assumere diverse forme come e-mail, sms, campagne sui social media, display o search.
Programmi di fidelizzazione
Implementare programmi di fidelizzazione (o programmi di loyalty) per premiare e incoraggiare i clienti fedeli, fornendo loro incentivi che li motivano a rimanere fedeli e soddisfatti. Attraverso l’accumulo di punti o il raggiungimento di livelli, i clienti possono ottenere sconti, prodotti gratuiti e offerte esclusive.
Inoltre, i programmi fedeltà consentono una comunicazione personalizzata e creano un senso di appartenenza tra i clienti. Utilizzando strategie di gamification, come sfide e obiettivi, questi programmi coinvolgono i clienti in modo divertente e stimolante. Monitorando attentamente i dati, le aziende possono valutare l’efficacia del programma e apportare miglioramenti per massimizzare la retention dei clienti. In definitiva, i programmi di fedeltà rappresentano un’opportunità preziosa per premiare la fedeltà dei clienti e mantenere una relazione duratura con loro.
Miglioramento dell’esperienza del cliente
Grazie alle capacità di feature selection dei modelli di Machine Learning è possibile estrarre le variabili più importanti che influenzano il comportamento dei clienti e che guidano la loro decisione di abbandonare l’azienda. Questo permette di individuare quali sono i punti critici dell’esperienza e migliorarli di conseguenza.
Migliorare l’esperienza del cliente non solo riduce il rischio di churn, ma contribuisce anche a creare una relazione più solida e duratura: un cliente soddisfatto è più incline a rimanere fedele all’azienda, a effettuare acquisti ripetuti e a diventare un ambasciatore del marchio (brand ambassador), contribuendo così alla crescita dell’azienda.
Effettuare analisi mirate a capire le cause dell’abbandono dei clienti e ad individuare quelli a rischio abbandono è diventato fondamentale per le aziende che desiderano ridurre il tasso di churn e migliorare la retention. Attraverso l’analisi dei dati e l’utilizzo di algoritmi di Machine Learning, le aziende possono identificare i clienti a rischio di churn e adottare azioni preventive mirate. Migliorare la fedeltà dei propri clienti è fondamentale in un modo sempre più competitivo in cui la propria reputazione gioca un ruolo fondamentale.
