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 declina a seconda del business nell’annullamento di un abbonamento, nello smettere di acquistare o di usufruire di un servizio. Per poter fare questa stima di probabilità tipicamente ci si basa sul churn rate, una metrica anch’essa percentuale che misura il tasso di abbandono dei clienti in un determinato periodo.
Su cosa si basa la Churn Strategy e quali sono gli step per implementarla
Agendo in via preventiva, la Churn Analysis offre alle aziende la possibilità di progettare la giusta churn strategy nel tentativo di abbattere il churn rate, migliorare la fidelizzazione e, di conseguenza, minimizzare il numero di clienti abbandonanti. Per fare tutto ciò è fondamentale avere a disposizione un set di dati storici su cui poter calcolare il modello predittivo da applicare agli eventi futuri per farne predizione: più questo dataset storico sarà grande e comprensivo di diverse casistiche di abbandono, più il modello predittivo di churn sarà preciso ed accurato.
Le informazioni che tipicamente vengono usate per addestrare questi modelli riguardano sia fattori anagrafici legati al cliente (ad esempio sesso ed età per le persone fisiche, e locazione, forma sociale e dimensione per le imprese), sia fattori comportamentali che descrivono, ad esempio da quanto tempo il cliente non visita il sito web o il negozio oppure da quanto non riceve un’e-mail o una promozione personalizzata. A partire da queste informazioni è possibile ricavare una panoramica completa dei clienti e, di conseguenza, calcolare la probabilità che questi sul breve, medio o lungo termine abbandonino il brand.
Potendo, quindi, definire lo scopo ultimo che si vuole raggiungere come quello di ridurre al minimo il churn rate e massimizzare invece il valore di retention, il modo per raggiungere questi obiettivi è riassumibile con una strategia suddivisa in 4 step:
- – Raccogliere i dati dei clienti;
- – Analizzare e segmentare i propri clienti;
- – Offrire supporto rapido ed efficiente;
- – Customer centricity: personalizzare l’esperienza d’acquisto.
1 – Raccogliere i dati dei clienti
Senza dubbio, qualunque attività e strategia non può prescindere dalla conoscenza del proprio pubblico. Conoscere i propri interlocutori è fondamentale e per farlo servono informazioni su di essi e sui loro comportamenti, abitudini d’acquisto, opinioni, interessi e hobby. Inoltre si rivela essere spesso utile conoscere come l’utente interagisce e si interfaccia con l’azienda e con eventuali competitor.
A seconda del contesto aziendali questa operazione può essere fatta in vari modi, sicuramente è utile partire da un CRM aziendale ed integrare con informazioni esterne (ad esempio informazioni dai social media). In alcuni contesti, uno strumento semplice da usare sono i sondaggi e le recensioni dei prodotti, utili per tastare la situazione e valutare il livello di soddisfazione dei clienti: se è alto significa che le strategie impostate funzionano, se invece è basso… beh, allora bisogna intervenire ed invertire la tendenza!
2 – Analizzare e segmentare i propri clienti
L’analisi del proprio set di clienti è fondamentale per comprendere al meglio i loro gusti, le loro necessità e di conseguenza impostare un’offerta adeguata ed un modo di presentarla adatto perché gli interlocutori possano apprezzarla. Ci riferiamo in questo caso a tutto il complesso mondo delle analitiche legate alla conoscenza dei clienti, le tecniche di profilazione e di segmentazione dei clienti, utili per individuare da un lato i clienti più fedeli e redditizi, dall’altro quelli a rischio abbandono con un anticipo tale da permettere azioni preventive.
3 – Offrire supporto rapido ed efficiente
Viviamo in un mondo frenetico in cui un cliente non è disposto ad aspettare molto, vuole interagire ed avere risposte rapide e pertinenti. Garantire un servizio di questo tipo offre sicuramente un valore aggiunto importante per l’utente, un passo verso la costruzione di un forte rapporto di fiducia. A seconda del contesto si può implementare in modi diversi, ad esempio operatori che rispondono in chat realtime, oppure una sezione di FAQ ben assortita e chiara.
Certo, una volta ottenuta la fiducia di un cliente, va mantenuta: le sue aspettative probabilmente saranno sempre più alte. Per questo è importante definire da subito come muoversi e riservare al servizio risorse adeguate.
4 – Customer centricity: personalizzare l’esperienza d’acquisto
Il cliente moderno si aspetta di poter vivere online un’esperienza almeno al pari a quella che avrebbe in negozio, servito da un addetto a lui dedicato che ne osserva le reazioni e che lo consiglia nel modo più indicato. Per questo un punto fondamentale è personalizzare l’esperienza d’acquisto con messaggi customizzati, pensati e costruiti secondo gusti e abitudini d’acquisto del singolo cliente, ed in grado si seguirlo durante tutto il suo percorso, dal primo approccio all’azienda fino all’acquisto, continuando fino all’assistenza post-vendita.
Il supporto tecnologico ed analitico è fondamentale per poter unire tutti i fattori nominati, ma per quest’ultimo motivo è importante non dimenticarsi che l’utente è una persona, ecco perché qualunque strategia deve rimanere coi piedi per terra, non deve “disumanizzarsi”, ma anzi deve dimostrare che anche dietro a tutta questa tecnologia ci sono persone in carne ed ossa che hanno molto a cuore la soddisfazione dei clienti.
Come si riduce il Customer Churn Rate?
Un aspetto in particolare che influisce sugli abbandoni è il livello di Customer Satisfaction, la percezione da parte del cliente della bontà della sua esperienza di acquisto (quanto è facile cercare oggetti sul sito, la rosa di modalità di pagamento a disposizione, etc..). Monitorare la Customer Satisfaction è sicuramente il primo passo fondamentale per le aziende per pianificare azioni e strategie per mantenere i clienti ed abbattere significativamente il Churn Rate.
I fattori che principalmente incidono sul tasso di abbandono sono, infatti, molteplici, ma sono tutti legati alla Customer eXperience: si tratta della velocità e qualità del servizio offerto, della fluidità dell’esperienza, senza rallentamenti che generino frustrazione, della quantità di contenuti, prodotti e relativi dettagli per garantire una navigazione ed acquisti più consapevoli, del supporto clienti pre e post vendita per risolvere velocemente dubbi e problemi evitando così che l’acquisto non vada a buon fine o non sia soddisfacente.
In generale poter avere una previsione di quali siano i clienti in procinto di abbandonare il brand è sicuramente un punto su cui concentrarsi per ottimizzare le proprie strategie. In quest’ottica abbiamo individuato quattro punti di attenzione da tener sempre presenti:
“Prevenire è meglio che curare”
Abbiamo già parlato di quanto sia più conveniente per le aziende investire le proprie risorse per mantenere i propri clienti piuttosto che per cercarne di nuovi. Per fare ciò alle tecniche di profilazione si aggiunge l’analisi degli abbandoni.
Comprendere quali sono i fattori che spingono i clienti ad abbandonare è sicuramente il modo più semplice per prevenire queste situazioni. A questo si devono aggiungere delle politiche automatizzate per il calcolo del churn rate e l’individuazione dei clienti più a rischio. È poi importante stabilire le azioni più indicate da compiere e, quando possibile, automatizzarle così da limitare al minimo cattive gestioni legate a dimenticanze o errori umani. In tutto questo, avvalersi di tool e strumenti puù offrire un ottimo supporto.
Semplifica e migliora la Customer Experience
A prescindere dalla propensione all’abbandono, una buona esperienza clienti è uno dei migliori investimenti che un’azienda possa fare per fidelizzare i propri clienti.
Un buon servizio, una grafica intuitiva ed accattivante, la semplicità di navigazione delle informazioni sono sicuramente fattori che influiscono sull’esperienza antecedente all’acquisto, ma per rendere davvero un cliente soddisfatto non bisogna dimenticare di coinvolgerlo anche dopo l’acquisto, ad esempio con un buon servizio clienti pronto ad aiutarlo a risolvere i suoi problemi, oppure la richiesta di una recensione, o ancora iniziative di followup e offerte personalizzate.
Sistema di ricompense per chi rimane fedele
…non a caso tessere punti, premi e sconti fedeltà sono alcune delle tecniche di marketing più vecchie, ma anche più usate perché hanno il maggior riscontro in termini di fidelizzazione. Danno ai clienti un incentivo per continuare ad acquistare certi prodotti/servizi senza cedere alla concorrenza, e questo, qualunque sia la strategia scelta, è un fattore importante perché aiuta ad instaurare fiducia e ad aumentare la brand reputation.
Soddisfa la necessità di un cliente per fidelizzarlo
Quando, nonostante queste azioni preventive, emergono clienti in procinto di abbandonare, allora è il momento di agire. Servono azioni personalizzate e mirate per cercare di recuperare il cliente “scontento”. Attuare queste azioni in modo utile prevede una conoscenza approfondita del singolo cliente, bisogna capire il motivo che lo spinge all’abbandono ed agire su esso in modo diretto: se il cliente, di fronte ad una difficoltà (anche se non espressa in modo esplicito) trova nel brand un supporto alle sue necessità, la probabilità che abbandoni cala drasticamente.
In breve possiamo concludere affermando che, benché sia impossibile pensare di poter annullare del tutto il churn rate, sicuramente ogni azienda secondo il proprio contesto può lavorare per cercare di minimizzarlo. In questo percorso complesso ci sono strumenti che possono aiutare a conoscere al meglio i propri clienti, supportare i decisori per prendere decisioni data driven ed aiutare ad anticipare comportamenti che potrebbero portare ad un abbandono.
Scopri Niky Analytics, la piattaforma analitica Customer centric creata da BNova per aiutarti a conoscere meglio i tuoi clienti.
Categoria: DATA SCIENCE
Dataiku: cosa c’è da sapere sulla nuova release
Le novità più importanti della release 11.0 e 11.1.0 spiegate dal nostro data scientist Emiliano Fuccio Leggi tutto
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… Leggi tutto
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… Leggi tutto