Il futuro della loyalty nell'era dei dati
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Un aumento della customer retention del solo 5% può creare un incremento di profitto di almeno il 25%.
Il churn dei clienti è una delle metriche più importanti per una azienda. Il parametro non indica solo il tasso di loyalty o le potenzialità di retention, è un indicatore che mette le organizzazioni di fronte ad un dato ineludibile: la capacità di mantenere i suoi clienti nel tempo.
Perché è così fondamentale mantenere un controllo sul tasso di churn?
Innanzitutto, è molto più costoso acquisire nuovi clienti rispetto a mantenere quelli esistenti. Infatti, un aumento della customer retention del solo 5% può creare un incremento di profitto di almeno il 25%. Questo riguarda soprattutto i clienti che, una volta fidelizzati, tendono a spendere il 67% in più sui prodotti e servizi dell'azienda. Di conseguenza, l'azienda può spendere meno sui costi operativi per acquisire nuovi clienti.
Strategie per la Gestione del Churn
Per ridurre il churn dei clienti, ci sono diverse strategie che un'azienda può adottare.
Queste includono:
- Concentrare l'attenzione sui migliori clienti: invece di focalizzarsi solamente su offrire incentivi ai clienti che stanno pensando di abbandonare, può essere più vantaggioso investire risorse sui clienti fedeli e profittevoli;
- Analizzare il churn non appena si verifica: usare i dati dei clienti che hanno abbandonato per capire perché stanno lasciando. Analizzare in modo approfondito le dinamiche che hanno portato al churn, tracciare le azioni - lato utente e lato azienda - con parametri il più possibile stringenti, e utilizzare questi dati per mettere in atto misure preventive.
- Mostrare ai clienti che l'azienda si prende cura di loro: invece di aspettare di connettersi con i clienti fino a quando non si mettono in contatto con l'organizzazione, è prioritario tentare un approccio più proattivo. Per esempio, comunicare tutti i benefit, gli eventi e le iniziative dedicate ai clienti (come i programmi fedeltà) può dimostrare che l'azienda si preoccupa della loro esperienza e renderli più propensi a proseguire il rapporto.
Allo stesso tempo, il team di Customer Service di un'azienda può svolgere un ruolo fondamentale nel ridurre il rischio di churn. Con i dati giusti e le indicazioni adeguate, ci sono modi molto efficaci per anticipare e ridurre i rischi di abbandono.
Un esempio di Churn prevention
Immaginiamo un'azienda di software come servizio che offre un prodotto di gestione di progetti. Dall'analisi dei dati dei clienti, l'azienda nota un trend comune: i clienti che non utilizzano attivamente certe funzionalità chiave nel primo mese tendono a disdire il servizio entro i successivi sei mesi.
In risposta a questa scoperta, il team di Servizio Clienti sviluppa un programma proattivo di coinvolgimento del cliente. Durante il primo mese di utilizzo del servizio, il team contatta i nuovi clienti per offrire una formazione personalizzata su queste funzionalità chiave. In parallelo, crea una serie di webinar e tutorial video che spiegano come utilizzare al meglio queste funzionalità e continua a mantenere l’interazione con il cliente con l'invio periodico di contenuti.
In aggiunta, l'azienda potrebbe sviluppare un programma di fedeltà che offre sconti o altri vantaggi ai clienti che rimangono con l'azienda per un determinato periodo di tempo.
Grazie a queste misure, l'azienda riesce a ridurre significativamente il tasso di churn dei nuovi clienti. Non solo, l'interazione proattiva con i clienti ha portato a una maggiore soddisfazione del cliente e ha contribuito a migliorare la reputazione dell'azienda nel mercato. Infine, il programma di fedeltà ha incentivato i clienti a rimanere con l'azienda, aumentando così i ricavi a lungo termine.
Analisi Predittiva, Pattern e AI
Ecco quindi che adottare un approccio proattivo e dimostrare ai clienti che l'azienda si preoccupa per loro è fondamentale, ma questo richiede una conoscenza profonda delle loro esigenze, comportamenti e aspettative. Attraverso l'analisi dei dati e l'intelligenza artificiale (AI), è possibile studiare comportamenti e pattern, a volte anche inconsapevoli, dei clienti. Questi strumenti sono un’ottima risorsa per prevedere e anticipare le esigenze dei clienti, consentendo all'azienda di essere proattiva nel comunicare i benefici e dimostrare la propria attenzione verso la loro esperienza.
Modelli di Comportamento Basati sulla Journey
Per esempio, si potrebbero considerare fattori quali demografia, transazioni, prezzo, fattori economici, attività dei competitor, comportamento del cliente, e persino il suo percorso all'interno della nostra azienda. Alcuni di questi dati sono più facili da ottenere rispetto ad altri, ma l'IA è in grado di segmentare e analizzare il sentiment dei clienti attraverso l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) o identificando modelli di comportamento basati sul calo graduale di acquisti o interazioni.
Definire il Rischio di Churn
Nel dettaglio, le tecniche di machine learning (ML) sono utilizzate anche per identificare e categorizzare i clienti in base al rischio di churn. Questi algoritmi di apprendimento automatico analizzano un'ampia serie di variabili, inclusi lo storico degli acquisti, l'utilizzo della piattaforma e le interazioni con il servizio clienti. Una volta classificati i clienti, gli analyst del team possono perfezionare le regole o le strutture dei modelli probabilistici, valutando diverse combinazioni di input per produrre un valore X. Questo valore indica - probabilisticamente- il rischio di churn per un determinato cliente.
Sentiment e Gestione del Cliente
Per quanto riguarda il sentiment del cliente, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) può analizzare le interazioni dei clienti attraverso e-mail, messaggi di testo, recensioni di servizi e chiamate telefoniche per identificare le fonti di attrito. Questi dati possono essere utilizzati per aggiornare le tecnologie, modificare i prodotti o riprogettare il servizio clienti.
L’ AI può anche aiutare a distinguere tra churn esplicito e presunto.
A volte, i clienti si allontanano progressivamente, rendendo le loro partenze difficili da interpretare. Mappando i dati storici sul churn, come meno acquisti o interazioni, i sistemi IA possono identificare modelli di comportamento basati su un churn graduale o "presunto".
La prossima azione?
Una volta che il rischio di churn è stato determinato, l'IA può suggerire la "prossima migliore azione" (NBA) per mantenere o recuperare il cliente. Questo potrebbe includere offerte di prezzo personalizzate, messaggi mirati per incentivare l'uso di un prodotto, o modifiche ai limiti di credito per i clienti con un punteggio di rischio comportamentale ridotto.
Il Ruolo del CRM
Per permettere al Customer Service, ed eventualmente anche all’AI, di agire sul churn con rapidità e in modo efficace è imprescindibile l’integrazione di un sistema CRM (Customer Relationship Management).
Un CRM non è soltanto un tool di vendita, ma un sistema capace di immagazzinare, gestire e analizzare i dati provenienti dalle interazioni con i clienti. Questo tipo di piattaforma permette di avere una visione completa dei clienti che include dati personali, storicizzazione delle interazioni, acquisti effettuati, preferenze, comportamenti e molto altro ancora.
In questo modo, il CRM facilita l’individuazione dei clienti a rischio, permettendo al team di sviluppare contro-strategie mirate di fidelization.
In Conclusione
Un abbandono dei clienti è inevitabile, è parte del gioco. Però, non c'è motivo di accettare passivamente questa realtà. Le risorse aziendali e strumenti come il CRM e l’IA permettono un approccio più sistematico: capire meglio, prevedere e gestire l'abbandono dei clienti. La sfida è, più che altro, facilitare l’adoption interna di questi strumenti e allinearli al tech stack aziendale.
Reference:
https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2022/09/13/how-ai-can-help-deal-with-customer-churn/