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 (churn rate) 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.

Immagine promozionale per il whitepaper su Data Driven

Cos’è il 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.

Tra le cause di abbandono più ricorrenti è possibile rilevare:

  • 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

Come si calcola

Non esiste una modalità univoca per descrivere il customer churn rate. Oltre all’indicatore percentuale può essere espresso mediante il numero assoluto di acquirenti persi, o riferirsi nello specifico ad un periodo di riferimento, restituendo ad esempio un indicatore mensile, piuttosto che quadrimestrale.

In generale, il calcolo del churn rate, espresso in termini percentuali, potrebbe essere subordinato alla seguente formula:

(clienti persi in un periodo / clienti totali a inizio periodo) /100

Appare quindi fondamentale conoscere, mediante appositi tool, in grado di automatizzare la raccolta e l’analisi di questi dati dai sistemi aziendali, almeno i seguenti fattori:

  • – Numero clienti all’inizio dell’arco temporale stabilito
  • – Numero clienti alla fine dell’arco temporale stabilito
  • Conseguente numero dei clienti persi

La definizione dell’arco temporale dipende da vari fattori. In genere si adotta un parametro mensile, trimestrale, quadrimestrale o annuale, anche se non sono esclusi periodi più dilatati. Concettualmente varia poco. La scelta dipende sostanzialmente dall’arco di tempo che viene convenzionalmente utilizzato per misurare i parametri in ogni specifico contesto di business. Chi eroga soluzioni “as a service” assumerà tendenzialmente un riferimento mensile/annuale, mentre chi vende prodotti potrebbe optare per un riferimento stagionale (trimestre o quadrimestre).

Perché è importante

L’analisi e la comprensione del customer churn rate è di fondamentale rilevanza per il business, in quanto consente di individuare le misure atte a contrastare un fenomeno molto pericoloso per la sopravvivenza stessa delle aziende.

Ad un calo di clienti, potrebbe infatti corrispondere:

  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.

L’analisi del churn rate consente di contrastare sia la perdita di clienti, che entrare in possesso di indicatori chiave per valutare a 360 gradi lo stato di salute del business.

Come ridurre il churn rate

I fattori che principalmente incidono sul tasso di abbandono sono molteplici, ma sono tutti legati a problematiche più o meno evidenti nella customer experience, ad esempio: velocità e qualità del servizio offerto, fluidità dell’esperienza, quantità di contenuti, prodotti e relativi dettagli per garantire una navigazione ed acquisti più consapevoli, supporto clienti pre e post vendita, ecc.

Data la varietà delle possibili cause, un accurato processo analitico appare fondamentale per individuare i fattori che contribuiscono alla creazione di un elevato churn rate, offrendo al tempo stesso una visione efficace in merito a possibili soluzioni atte a limitare o ad invertire la tendenza in atto.

Le attività anti churn vengono spesso identificate nella definizione di customer retention.

Immagine promozionale per il whitepaper su Data Driven
  • 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. o non sia soddisfacente.
ARGOMENTI CORRELATI
Categoria: ANALYTICS
Gruppo di colleghi osservano il pc di uno di loro confrontando si sui dati

Data mart: spiegazione completa e confronto con data warehouse

La capacità di analizzare rapidamente grandi volumi di dati e trasformarli in informazioni strategiche è diventata ormai un asset fondamentale… Leggi tutto

Immagine di colleghe che lavorano assieme al pc

Manutenzione predittiva: significato, esempi e vantaggi

Nel contesto industriale odierno, caratterizzato da una crescente digitalizzazione e interconnessione, la manutenzione predittiva emerge come una soluzione strategica per… Leggi tutto

Tre colleghi osservano grafici e dati su un monitor pc

Database Management System: cosa sono e quando utilizzarli

I Database Management System (DBMS) sono sistemi software progettati per creare, gestire e manipolare basi di dati, in funzione di… Leggi tutto