L’emergenza sanitaria ha profondamente condizionato il mercato in questo 2020 portando con sé grande incertezza per le imprese e stimolando anche i consumatori meno tecnologici ad approcciarsi all’online. In questo nuovo scenario la maggior parte delle aziende ha dovuto avviare irrimandabili processi di digitalizzazione.
La domanda di beni e servizi è dunque ormai sempre più mediata dall’utilizzo della tecnologia, sia per quanto riguarda la fase di acquisizione di informazioni, sia per la finalizzazione degli acquisti. Basti pensare che quest’anno lo shopping dei prodotti online in Italia è cresciuto del 31%, per un controvalore di 30,6 miliardi di euro (https://www.osservatori.net/it/ricerche/comunicati-stampa/nellitalia-post-lockdown-gli-acquisti-online-valgono-30-6-mld-con-un-aumento-degli-acquisti-di-prodotto-plus31).
La disponibilità di informazioni a portata di click per i consumatori e il potenziale cliente determinato ad individuare l’offerta più in linea con le proprie esigenze, rendono sempre più determinante la capacità delle aziende di mantenere una relazione di fiducia e proattiva con la propria base consumatori, cercando così di ridurre il rischio di abbandono.
Molte realtà, ragionando nel breve termine e per non soccombere nella quotidiana competizione, hanno optato per un approccio improntato sulla guerra di prezzo per acquisire nuove quote di mercato e garantirsi volumi di fatturato. Promozioni e sconti sono le armi più utilizzate nella fase di acquisizione dei clienti, spesso però senza considerare il rischio di compromettere la marginalità presente e futura. In questo meccanismo, concentrato più sull’acquisition che sulla fidelizzazione, i brand spesso non dispongono degli strumenti in grado di segnalare per tempo quanti e quali clienti stiano per rivolgersi ad un competitor o li abbiano già abbandonati e di comprenderne le motivazioni.
La Customer Churn Analysis
In un contesto così altamente competitivo la Customer Churn Analysis riveste un ruolo di primo piano nell’ambito delle analisi predittive. Con il termine Churn Rate, infatti, si identifica il tasso di clienti (genericamente espresso in termini percentuali) che hanno abbandonato un brand o servizio in un determinato lasso di tempo, rispetto al numero totale di clienti che ne ha usufruito nello stesso arco temporale.
In molti casi il consumatore decide di rivolgersi ad un’altra realtà perché individua una soluzione migliore, grazie anche al supporto di internet, ma altrettanto spesso sceglie di cambiare perché l’azienda non ha saputo ascoltarlo e soddisfarlo nel momento del bisogno.
Nel contesto attuale, in cui le società servono decine o centinaia di migliaia di persone, non è semplice adottare una gestione volta alla costruzione di una relazione di fiducia, l’unica che possa realmente garantire fedeltà nel tempo fedeltà. Questo approccio, che è la chiave del successo delle piccole realtà, si basa sull’attenzione, sulla cura e sull’ascolto. Tutti fattori che consentono, a chi vende, di cogliere e anticipare le reali necessità del cliente e al consumatore, di sentirsi “curato” e di ricevere offerte su misura.
Il ruolo dell’Intelligenza Artificiale nella fidelizzazione del consumatore
Per riuscire a conoscere sempre meglio la propria clientela e soddisfarla, riducendo così il rischio di abbandono, le aziende hanno nell’Intelligenza Artificiale un grande alleato. Attraverso l’analisi della grande quantità di dati acquisiti dalle interazioni azienda-cliente, che si tratti di acquisti, di condivisione di anagrafiche, di iscrizioni ai canali social o a newsletter, le nuove tecnologie consentono di estrapolarne indicazioni utili a prevedere i comportamenti dei consumatori.
I metodi tradizionali basati su analisi manuali e strumenti tradizionali come i classici fogli Excel o semplici dashboard di business intelligence, perdono di efficacia in un mercato in continua e rapida evoluzione. Per potere estrarre il massimo valore dai dati è necessario quindi utilizzare soluzioni più performanti, strumenti affinati, competenze specifiche nell’ambito IT e l’utilizzo di approcci innovativi.
I software basati sull’Intelligenza Artificiale, per esempio, sono in grado di automatizzare i processi di acquisizione e analisi delle informazioni grazie a sofisticati algoritmi e di fornire indicazioni strutturate traducibili in azioni dirette sui clienti, adottando un processo di determinazione dell’offerta per specifici segmenti di clientela come quello rappresentato di seguito.
Diventa quindi più veloce ed efficace analizzare le caratteristiche dei clienti che in passato hanno smesso di acquistare per riconoscere i loro comportamenti e ricavarne dei pattern utili per identificare nell’attuale base clienti, quelli a rischio di abbandono. Questi stessi sistemi, in modo integrato, suggeriscono inoltre la migliore combinazione di prodotti da offrire per stimolare un nuovo acquisto, identificando anche il pricing più adatto in base alle differenti tipologie di clienti e alla relativa sensibilità al prezzo (l’elasticità di cui abbiamo precedentemente parlato in questo articolo https://premoneo.com/2020/10/20/perche-e-importante-valutare-lelasticita-della-domanda-al-prezzo/).
Customer Churn Analysis: output e vantaggi
Tra i principali output che un’analisi predittiva di questo genere può fornire rientrano le stime della probabilità di abbandono per diversi segmenti di clientela, l’individuazione dei fattori che incidono sulla mancata continuazione del rapporto, scoring probabilistici personalizzati e indicatori di qualità.
Supportato da strumenti di AI di questo genere, il management può dunque prendere decisioni sempre più basate sui dati, richiedere agli algoritmi di simulare gli andamenti delle vendite in base alla variazione di diversi parametri dell’offerta (prodotti e prezzi) per verificare gli impatti sulla marginalità e sul fatturato e migliorare le performance commerciali.
Il principale obiettivo della Churn Analysis è dunque quello di ridurre al minimo la possibilità che i clienti abbandonino un brand per rivolgersi alla concorrenza, ossia di minimizzare il Churn Rate.
La Churn Analysis rappresenta dunque uno strumento strategicamente rilevante per le aziende, sia per conoscere il tasso di abbandono della base clienti, sia per applicare in modo strutturato le corrette tecniche di fidelizzazione e monitorare i risultati derivanti dall’adozione della strategia di Customer Retention.
