Una recente ricerca di Bain & Company ha rilevato come una riduzione del customer churn rate (tasso di abbandono dei clienti) del 5% può facilmente tradursi in un aumento del profitto pari almeno al 25%, con punte fino al 95%. Ridurre il tasso di abbandono dei clienti può pertanto generare benefici che vanno ben oltre l’apparente dimensione del problema, in quanto l’acquisizione di nuovi clienti non sempre corrisponde in maniera proporzionale ad una adeguata misura di compensazione della perdita.

In questo articolo cercheremo pertanto di capire quali sono le principali cause ed i fattori che portano un cliente a cercare alternative altrove, con una riflessione utile a valutare quali siano le principali misure per prevenire e contenere gli effetti nefasti di un elevato customer churn rate.

 

Cos’è il customer churn rate

 

Il customer churn rate rappresenta il “tasso di abbandono”, indica cioè la percentuale di acquirenti che cessa di utilizzare un prodotto / servizio nell’arco di un dato periodo di tempo. Non è raro incontrarlo con il sinonimo di customer attrition ed oltre all’indicatore percentuale può essere espresso mediante il numero assoluto di acquirenti persi, piuttosto che riferirsi nello specifico ad un periodo di riferimento, restituendo ad esempio un indicatore mensile, piuttosto che quadrimestrale.

Le cause di un possibile elevato churn rate sono molte ed è necessario un approccio spiccatamente analitico (ricorrendo alle cosiddette churn analysis) per studiarne le dinamiche, ai fini di capire come prevenirle o porvi rimedio, anche in funzione della relativa nocività per il business.

Tra le cause di abbandono più ricorrenti (che generano quini un elevato churn rate) vanno segnalate:

  • – Prezzo: è piuttosto frequente che un cliente valuti un prodotto più economico sul mercato, soprattutto quando l’alternativa soddisfa almeno in pari misura il prodotto abbandonato;
  • Scarsa qualità: un prodotto con bug e difetti, specie se non risolti dopo opportune segnalazioni, scoraggia l’utilizzo, incentivando la ricerca di alternative;
  • Scarsa Customer eXperience: un prodotto valido può incontrare in ogni caso problemi quando emergono dei limiti nei reparti marketing, vendite o customer care

Oltre alle cause generiche che possono determinare un elevato churn rate, si rivela molto importante individuare quali sono le tipologie di customer churn, ossia i singoli fattori di attrito, che possono risultare fatali in termini di fortuna commerciale del prodotto / servizio:

  • – Riduzione dei ricavi: il cosiddetto revenue churn (riduzione dei ricavi) è un indicatore parallelo al customer churn rate, che non coincide con l’abbandono da parte dei clienti, quanto con la loro minor disponibilità a spendere per il prodotto / servizio. Ciò accade soprattutto quando il cliente si rende conto dell’esistenza di una soluzione di prezzo inferiore, che garantisce comunque un livello di servizio adeguato alle sue esigenze. Può altrimenti accadere che il cliente valuti marginali i miglioramenti introdotti da una nuova versione del prodotto / servizio e decida di rimandare l’aggiornamento.
  •  Mancanza di personalizzazione: una buona offerta di base può incontrare dei problemi quando il cliente si rende conto che alcune funzioni non risultano particolarmente efficaci nel soddisfare una sua esigenza. Qualora il prodotto / servizio, sia in termini di assistenza, sia in termini di scarsa flessibilità generale, non fosse in grado di garantire una soluzione tailor made, il cliente potrebbe essere tentato di valutare ipotesi concorrenti.
  • – Sottostima e/o scarso apprendimento: dopo una buona impressione iniziale, decisiva per la conversione nell’acquisto, il cliente potrebbe incontrare dei limiti nella fase di onboarding, spesso a causa di una scarsa attività di formazione interna. Una delle circostanze più frequenti, ed oltremodo limitante, è data dallo sfruttare un prodotto / servizio in maniera limitata rispetto alle sue effettive potenzialità.
  • – Variazione dell’offerta: condizione ricorrente quando vi è una crescita generale del business di un’azienda. In determinati frangenti, accontentare tutti è praticamente impossibile, per cui occorre effettuare delle scelte il più possibile consapevoli del fatto che acquisire nuovi clienti può generare un malcontento e il conseguente abbandono di una parte di clienti acquisiti. È bene che questi siano tra i meno profittevoli.
  • – Crescente valore dei competitor: ogni brand investe per migliorare il proprio prodotto, nel tentativo di sottrarre utenti ai propri concorrenti. È dunque possibile che un competitor possa introdurre sul mercato un prodotto migliore, o più indicato a risolvere le esigenze specifiche di un nostro cliente.

 

Come ridurre il customer churn rate

 

Un accurato processo analitico è in grado di individuare cause e fattori determinanti alla generazione di un elevato customer churn rate, offrendo una visione efficace in merito a possibili soluzioni atte a limitare o ad invertire l’inerzia negativa che condiziona le sorti di un determinato business. Le attività anti churn sono spesso identificate nella più ampia definizione di customer retention.

Non esistono formule magiche, né approcci in grado di garantire a priori il successo di una strategia anti churn. Possiamo piuttosto ricercare una serie di buone prassi che, sulla base della personale sensibilità nei confronti del problema, gli esperti possono attuare avvalendosi di adeguati strumenti di analisi:

  • – Ascoltare e coinvolgere i clienti: investire in maniera adeguata sui reparti marketing, vendite e customer care per supportare gli utenti con condizioni di offerta personalizzate sulla base delle esigenze specifiche;
  • – Favorire l’onboarding dei nuovi clienti: prevedere percorsi di formazione in grado di mettere i nuovi utenti a proprio agio con il prodotto / servizio, illustrando le sue potenzialità e le modalità con cui può risolvere tutte le esigenze previste, ai fini di confermare la fiducia dimostrata nel momento dell’acquisto;
  • – Anticipare la richiesta del cliente: svolgere analisi frequenti sul livello di funzionamento e soddisfazione del prodotto / servizio, ai fini di migliorare l’offerta nella direzione attesa dagli utenti finali;
  • – Individuare e curare i clienti più profittevoli e sfruttare le analisi CLV – Customer Lifetime Value correlate (come le analisi RFM – Recency, Frequency, Monetary value): incoraggiare condizioni esclusive e strategie premiali per gli utenti più fedeli e collaborativi nel garantire feedback utili a migliorare i servizi;
  • – Investire sulla qualità del prodotto / servizio: una considerazione che a prima vista potrebbe apparire addirittura banale, ma costituisce l’aspetto più importante per soddisfare i clienti in un contesto in cui la concorrenza potrebbe rivelarsi molto aggressiva dal punto di vista tecnologico;
  • – Analisi predittiva e customer retention proattiva: la churn analysis si avvale dell’analisi utilizzando le tecniche di intelligenza artificiale per prevedere ed affrontare in maniera consapevole i fattori che possono causare l’abbandono dei clienti.

Tecniche e strumenti a supporto

 

L’analisi e la prevenzione del customer churn (al fine di avere un basso churn rate) possono garantire un impatto molto positivo in termini di customer retention.

La previsione del customer churn consente di avere un atteggiamento proattivo, evidenziando le ragioni per cui un cliente potrebbe abbandonare il servizio. Grazie ai dati acquisiti dai CRM sulla base di tutte le interazioni con il cliente, ad analisi avanzate su dato non strutturati (come per esempio quelli provenienti dai social network, nel pieno rispetto della privacy e della tutela dei dati sensibili delle persone), nonché a fonti dati eterogenee non necessariamente “in house”, è possibile ottenere una visione unificata per ciascun utente del prodotto / servizio, alimentando gli strumenti di churn analysis, ai fini di prevedere in tempo reale le possibili cause di attrito e gestire anche il churn rate in un’ottica strategica di miglioramento.

Ciò è possibile grazie all’analisi avanzata dei dati e, oggi, anche alle tecniche di intelligenza artificiale, capaci di apprendere in maniera automatica gli effetti di determinati comportamenti sulla base dei dati immessi nel sistema. Gli algoritmi di machine learning, per esempio, tendono a migliorare col tempo, funzionalmente alla quantità dei dati analizzati. Il loro impiego consente di analizzare e combinare gli effetti previsionali di tutte le variabili su cui si basa il rapporto tra l’offerta e il cliente, per generare report e insights – accessibili a tutti, anche ad utenti non tecnici, e con viste e dashboard facilmente comprensibili, grazie alla Data Visualization – capaci di garantire un supporto decisionale molto dettagliato ai responsabili delle strategie di customer retention, in primis, ma anche a tutti gli altri utenti di business coinvolti nelle strategie aziendali.

Prevenire il churn (o ridurre una percentuale elevata di churn rate) si configura oggi quale una vera e propria arte, sospesa tra la tecnica dei più performanti sistemi di Advanced Analytics e la sensibilità degli esperti, chiamati a regolare e definire puntualmente gli scenari dove i dati vengono acquisiti e i modelli di machine learning chiamati ad elaborarli. La tecnologia da sola non basta, è infatti necessario diffondere in azienda un mindset orientato ad analizzare puntualmente il churn in ogni occasione in cui potrebbe manifestarsi.

 

New call-to-action


Approfondimenti da BNext:

Data Science Lifecycle, le 6 (+1) fasi del processo

La Data Science è un campo di studi interdisciplinare il cui obiettivo finale è estrarre informazione e conoscenza utili da dati strutturati o non strutturati. Non esiste un framework unico e universalmente condivido per definire i processi di Data Science, tuttavia, dal punto di vista tecnico lo standard KDD è quello a cui ci si ispira maggiormente, perché indica l’intero processo di ricerca di nuova conoscenza dai dati.

Cos’è la data monetization e come si implementa in azienda

Lo scopo di tutte le attività che vengono pianificate ed effettuate all’interno di qualunque azienda è quello di creare profitto. L’uso dei dati, in quanto nuovo asset aziendale, mantiene questa linea. Esistono diversi modi di utilizzare i dati aziendali, ed anche in...

Data Mesh: un nuovo approccio architetturale 

Nell’epoca dei Big Data ci troviamo quotidianamente ad affiancare le aziende nella definizione di strategie data driven e ad aiutarle a diventare o a mantenersi competitive nei mercati di riferimento. I dati in questo senso rappresentano un aspetto centrale ed anche...

A cosa serve la Data Science?

L’analisi dei dati è in generale una materia molto ampia e con una storia che rimanda indietro di diversi anni da oggi. Si inizia a parlare di analisi dati già alla fine del 1700 con le prime visualizzazioni grafiche e l’evoluzione di questa materia non solo negli...

IoT Analytics: il valore di applicare il Machine Learning all’IoT 

L’Iot consiste in un sistema formato da dispositivi informatici univoci e interconnessi, capaci di scambiare dati attraverso la rete in maniera autonoma, sfruttando un protocollo di comunicazione. Quando ci si riferisce all’Internet of Things (IoT), infatti, si pensa...

Come scegliere la giusta Data Visualization? I nuovi trend 

La Data Visualization è definita come la rappresentazione grafica di dati e informazioni, ed abbiamo già trattato quanto questo strumento grafico sia capace di rendere informazioni complesse o difficili da interpretare, comprensibili ed accessibili anche per utenti...

Decision support system: cosa sono e come aiutano le aziende 

Negli ultimi decenni il grande e rapido sviluppo delle tecnologie e dell’informatica ha portato le attività aziendali di ogni settore verso un approccio “intelligente”, guidato dai dati. Ciò ha permesso di spostare sempre più il focus sul cliente e sui suoi bisogni e...

Churn Strategy: gli step per impostarla al meglio minimizzando il Churn Rate

Churn analysis e churn rate sono due concetti strettamente connessi: l’analisi degli abbandoni (churn analysis) è quella branca della Data Science attraverso cui si cerca di prevedere quali clienti hanno maggiori probabilità di abbandonare l’azienda, cosa che si...

Cosa sono e come funzionano i sistemi di raccomandazione 

Prima della diffusione di internet e dei motori di ricerca, trovare informazioni utili ad uno specifico argomento o contesto era molto difficile, richiedeva tempo, ricerche lunghe e faticose, e spesso risultava costoso in quanto non era inusuale dover acquistare libri...

Datafication: cos’è e che impatto ha sulla nostra vita quotidiana

Cos’è la Datafication e perché se ne parla  Per datafication si intende tutto il processo tecnologico che trasforma i vari aspetti della vita quotidiana, sociale ed individuale di ogni persona in dati i quali, opportunamente trattati ed analizzati, si trasformano...