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Come l’IA Causale supporta le imprese nella riduzione del Churn Rate

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Come l’IA Causale supporta le imprese nella riduzione del Churn Rate

Il churn rate rappresenta il tasso di abbandono da parte dei clienti di un servizio o un’azienda. Si tratta di un indicatore critico (genericamente espresso in termini percentuali) che mette in relazione il numero di clienti 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.
Da recenti studi condotti dalle principali società di consulenza, viene considerato accettabile un churn rate annuale compreso tra il 5% e il 7%, anche se queste cifre differiscono di molto da mercato a mercato. Per esempio nel mercato della rivendita di energia, il tasso di switch tra operatori in seguito alla liberalizzazione del mercato, è cresciuto esponenzialmente.
Molte realtà, ragionando nel breve termine e per non soccombere nella quotidiana competizione, optano per un approccio improntato sulla guerra di prezzo per acquisire nuove quote di mercato e garantire comunque volumi di fatturato accettabili. 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.

Il supporto dell’IA Causale nella riduzione del churn rate

Per riuscire a conoscere sempre meglio la propria clientela e soddisfarla, riducendo così il rischio di abbandono, le aziende hanno nell’Intelligenza Artificiale un valido supporto. 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 estrapolare indicazioni utili a prevedere i comportamenti dei consumatori.
I metodi tradizionali basati su analisi manuali e strumenti come i classici fogli Excel o studi realizzati da società di consulenza, frutto di una fotografia del mercato in un preciso momento, perdono di efficacia in uno scenario in 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.
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.

Customer Churn Analysis: output e vantaggi

Tra i principali output che un’analisi prescrittiva di questo genere può fornire rientrano, ad esempio, le stime della probabilità di abbandono per diversi segmenti di clientela e l’identificazione dell’impatto che fattori esterni e non direttamente sotto il controllo delle aziende possono avere su questo.
Supportato da strumenti di AI, il management può dunque prendere decisioni sempre più basate sui dati, ottenere simulazioni dell’evoluzione del churn rate 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.

L’IA Causale analizza grandi quantità di dati e prevede il comportamento dei consumatori

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