Churn rate: come gestirlo e ridurlo con l’intelligenza artificiale

Fidelizzare i propri clienti è una sfida costante per le aziende, ancor più che acquisirne di nuovi. Secondo un’analisi di Harvard Business Review, conquistare un nuovo cliente è tra le 5 e le 25 volte più costoso che mantenerne uno esistente. La capacità di soddisfare e trattenere i clienti, infatti, non solo garantisce entrate costanti, ma attesta anche l’abilità del management di comprendere le tendenze del mercato, riuscendo a garantire prodotti sempre rispondenti ai gusti e alle esigenze dei consumatori.

Ecco perché le organizzazioni prestano sempre maggiore attenzione ai comportamenti della propria base cliente, analizzandone il livello di soddisfazione e stando attenti a ogni segnale di disaffezione. Comprendere in anticipo se e quando un cliente interromperà i rapporti con l’azienda è fondamentale per indirizzare nuovi mercati e progettare nuovi prodotti. E, soprattutto, capire perché i clienti abbandonano un brand e cosa si può fare per riconquistarli è essenziale per mantenere l’azienda in salute. 

È il cosiddetto “churn rate” o tasso di abbandono dei clienti. Un dato importante sia perché fornisce informazioni preziose sulle ragioni che si nascondono dietro il diverso orientamento dei clienti sia perché può offrire spunti interessanti sulle strategie per migliorare nel lungo termine la soddisfazione di chi si rivolge al brand. Questa conoscenza supporta gli sforzi per adattare i prodotti o i servizi dell’azienda, rendendoli capaci di soddisfare nuovi bisogni, e per esplorare nuovi mercati.

Cos’è il churn rate e come gestirlo

Il churn rate è una metrica aziendale fondamentale. Essere in grado di identificare il tasso di abbandono dei propri clienti può essere utile all’organizzazione per mantenere i conti in equilibrio, per gestire correttamente le previsioni di crescita e la pianificazione della produzione, ma anche per orientare il processo decisionale in materia di customer care, fidelizzazione e retention.

Proprio perché si tratta di un processo guidato dai dati, la gestione del churn rate è diventata un’attività mission-critical per la maggior parte delle aziende, che hanno bisogno di strumenti adatti ad analizzare enormi quantità di informazioni sui propri clienti e capaci di prevedere con precisione quali clienti abbiano le maggiori probabilità di rivolgersi altrove in futuro. 

Una tale capacità previsionale è oggi possibile grazie alle moderne tecnologie digitali, capaci di offrire una visibilità più ampia e dettagliata sul comportamento dei clienti. Questa granularità consente non solo di calcolare il turnover – quanti clienti vengono persi e quanti guadagnati in un determinato periodo – ma anche di comprendere le tempistiche e le ragioni dell’abbandono in base ai comportamenti individuali di ciascun cliente. 

Come l’AI può aiutare a ridurre il churn rate 

L’intelligenza artificiale può venire in aiuto delle aziende per valutare il comportamento dei clienti, prevedendo in modo affidabile il loro abbandono e tenere traccia - allo stesso tempo - dei diversi fattori che possono determinarlo. Utilizzare l’AI per analizzare in tempo reale i dati relativi ai comportamenti di acquisto, all’engagement dei clienti e ai trend di lungo periodo consente infatti di identificare per tempo i clienti a rischio di abbandono. 

Gli algoritmi di AI rendono possibile analizzare le interazioni dei clienti per individuarne il sentiment, identificare i fattori che possono incidere sul churn rate (aumenti di prezzo, categorie specifiche di prodotti, esperienze negative con il servizio clienti) e modificare di conseguenza ciò che non ha funzionato. L’analisi del churn rate, supportata dall’AI, si traduce così in attività di customer retention proattive per trattenere i clienti prima che decidano di abbandonare definitivamente il brand.

Affidandosi allo sviluppo di un modello previsionale, capace di suggerire ai commerciali quando il cliente dovrebbe effettuare il prossimo ordine, le aziende possono monitorare il comportamento di clienti specifici su determinate categorie di prodotti. In assenza dell’ordine previsto, solo per fare un esempio concreto, il sistema avvisa il commerciale di riferimento, che in questo modo potrà calibrare al meglio le iniziative di customer retention e mettere in campo tutte le attività utili alla fidelizzazione del cliente.