Il processo di previsione e riduzione del tasso di abbandono dei clienti può essere complesso per le attività. Un tasso di abbandono "adeguato" dipende da molti fattori, dall'età di un'attività al suo settore. Anche le attività più grandi e ampiamente affermate riscontrano fluttuazioni del tasso di abbandono. Ad esempio, il tasso di abbandono di Netflix era del 3,3% a marzo 2022, con un aumento rispetto a marzo 2021 di più di un intero punto percentuale. In questo articolo vedremo in che modo le attività possono creare e gestire una strategia di previsione del tasso di abbandono efficace.

Contenuto dell'articolo

• Che cos'è l'abbandono?
  
• Tipi di abbandono
  
• Impatto dell'abbandono sulle attività
  
• Tecniche di modellazione per la previsione del tasso di abbandono
  
• Integrazione e gestione dei dati nella previsione del tasso di abbandono
  
• Sfide nella previsione del tasso di abbandono
  
• Come creare una strategia di previsione del tasso di abbandono
  

Che cos'è l'abbandono?

Il termine "abbandono" indica la percentuale di clienti che smettono di usare i prodotti o i servizi di un'attività nel corso di un determinato periodo di tempo. È un concetto importante per le attività, in quanto influisce sui loro ricavi e fornisce informazioni sulla soddisfazione e sulla fidelizzazione dei clienti. Ad esempio, un tasso di abbandono elevato può suggerire problemi con il prodotto, il servizio o l'esperienza complessiva del cliente. È importante per le attività investire in risorse per la riduzione del tasso di abbandono, perché l'acquisizione di nuovi clienti costa in genere di più della fidelizzazione di quelli esistenti.

Tipi di abbandono

Esistono diversi tipi di abbandono, tra cui:

• Abbandono volontario
  L'abbandono volontario avviene quando i clienti decidono attivamente di smettere di usare un servizio o un prodotto. I motivi possono essere diversi. Un cliente può non essere soddisfatto del servizio, può aver trovato un'alternativa migliore o le sue esigenze possono essere cambiate nel corso del tempo.

• Abbandono involontario
  L'abbandono involontario avviene a causa di pagamenti non andati a buon fine, carte di credito scadute o altri problemi logistici e non perché il cliente sceglie di andarsene. Le attività possono affrontare questo tipo di abbandono scegliendo sistemi di pagamento migliori o fornendo un'assistenza clienti più efficace.

• Abbandono attivo
  Nel caso dell'abbandono attivo, i clienti annullano il proprio servizio o abbonamento. In genere, comunicano questa decisione all'attività attraverso una procedura di annullamento.

• Abbandono passivo
  L'abbandono passivo avviene quando l'abbonamento di un cliente termina e non viene rinnovato, spesso senza comunicazione attiva o annullamento esplicito. È un tipo comune nei modelli basati su abbonamento.

• Abbandono dei ricavi
  È la perdita di ricavi subita da un'attività quando i clienti eseguono il downgrade dei propri piani o riducono gli acquisti per un prodotto o un servizio anziché andarsene del tutto.

• Abbandono dei clienti
  Termine generale per l'abbandono, che indica la perdita dei clienti o degli abbonati stessi anziché dei ricavi che rappresentano.

Impatto dell'abbandono sulle attività

L'abbandono dei clienti può avere impatto su tutti gli aspetti di un'attività, dai ricavi allo sviluppo di prodotti fino al marketing. Straits Research ha valutato il valore del mercato globale della gestione del successo dei clienti, un settore di iniziative mirate a fornire ai clienti esattamente quello che vogliono o di cui hanno bisogno, nonché un fattore chiave per ridurre l'abbandono, a circa 1,45 miliardi di dollari nel 2022. E si stima che crescerà a un tasso annuale composto di quasi il 25% fino al 2031. Questa crescita riflette l'importanza per le attività di ridurre al minimo il tasso di abbandono.

L'abbandono può avere impatto su molte aree di un'attività, tra cui:

• Ricavi
  L'abbandono dei clienti ha un impatto immediato sui ricavi di un'attività. La perdita di clienti implica utili minori, in particolare per i modelli basati su abbonamento. L'abbandono può avere un impatto ancora maggiore sui ricavi delle attività più piccole o più giovani, perché ogni cliente rappresenta una parte più alta dei ricavi totali.

• Sviluppo di prodotti
  Tassi di abbandono elevati possono indicare problemi con un prodotto o un servizio. Le attività possono analizzare i motivi dell'abbandono dei clienti o identificare le aree che devono essere migliorate o riorganizzate.

• Costi di acquisizione dei clienti
  Acquisire nuovi clienti al posto di quelli persi a causa dell'abbandono richiede investimenti consistenti in iniziative di marketing e vendita. Questi costi possono aumentare rapidamente, complicando il mantenimento della redditività.

• Reputazione del brand
  Un avvicendamento frequente dei clienti può danneggiare la reputazione di un'azienda e allontanare i potenziali clienti.

• Morale dei dipendenti
  Tassi di abbandono elevati possono avere impatto anche sul morale, sulle prestazioni e sul coinvolgimento dei dipendenti, in particolare per quelli che si occupano direttamente di assistenza clienti e fidelizzazione.

• Approfondimenti sul mercato
  L'abbandono fornisce anche informazioni preziose su tendenze del mercato e preferenze dei clienti. Le attività possono usare queste informazioni per adattare le strategie, modificare i prodotti e rispondere meglio alle esigenze dei clienti.

• Crescita complessiva dell'attività
  L'abbandono può influire anche sulla traiettoria di crescita complessiva di un'attività nel corso del tempo. La fidelizzazione costante dei clienti è un fattore chiave per una crescita e uno sviluppo duraturi, mentre tassi di abbandono elevati possono impedire a un'azienda di espandersi in modo efficace e realizzare obiettivi a lungo termine.

Tecniche di modellazione per la previsione del tasso di abbandono

Esistono diverse tecniche di modellazione che le attività possono usare come struttura di base per la previsione del tasso di abbandono, tra cui:

Regressione logistica

La regressione logistica è una tecnica statistica con cui le attività possono prevedere risultati binari, ad esempio se un cliente se ne andrà o resterà. Questa tecnica di modellazione usa diversi indicatori per prevedere l'abbandono di un cliente, tra cui i dati demografici, la cronologia degli acquisti e le interazioni con i clienti.

• Funzionamento della regressione logistica
  La regressione logistica usa dati cronologici dei clienti, fidelizzati e non, ed esamina una serie di variabili che possono influire sulla decisione di andarsene. Il modello calcola le probabilità di abbandono per ogni variabile, fornendo informazioni sui fattori più indicativi della perdita di clienti. Ad esempio, un valore positivo alto per la variabile "numero di reclami sul servizio" può suggerire uno stretto legame tra numero più alto di reclami e probabilità di abbandono più elevate.

• Quando usare questa tecnica
  Questa tecnica è un'opzione valida per le attività che hanno a disposizione grandi quantità di dati dei clienti e operano in settori in cui la fidelizzazione dei clienti è essenziale, come nelle telecomunicazioni, nella finanza, nei servizi in abbonamento e nell'e-commerce. In questi settori, in cui i risultati sono spesso chiaramente binari, ad esempio se un cliente rinnoverà o meno un abbonamento, la regressione logistica è una scelta adatta per soddisfare le esigenze di modellazione predittiva.

• Vantaggi della regressione logistica
  Rispetto ad altri metodi, la regressione logistica è facile da apprendere e implementare. È un modello che fornisce alle attività previsioni e informazioni utili. Ad esempio, se il modello punta a un problema specifico di un servizio che è motivo di abbandono, un'attività può concentrare le proprie iniziative sulla correzione di questo problema.

• Sfide della regressione logistica
  La regressione logistica presuppone una relazione lineare tra le variabili indipendenti e le probabilità logistiche, ovvero la probabilità che si verifichi un determinato risultato, il che non sempre accade nella realtà. Può anche essere meno efficace con relazioni complesse nei dati, come le relazioni tra variabili. Quando i dati sono sbilanciati, ad esempio se i clienti fidelizzati sono molto più numerosi di quelli che se ne vanno, il modello può propendere verso la classe di maggioranza, risultando meno efficace.

Conclusione: la regressione logistica è una scelta adatta per la modellazione dell'abbandono in scenari con un risultato binario semplice e un volume elevato di dati dei clienti. È particolarmente efficace per le attività che vogliono prevedere il tasso di abbandono dei clienti identificandone i motivi alla base.

Alberi decisionali

Gli alberi decisionali sono un altro metodo comune per la modellazione dell'abbandono dei clienti. Questa tecnica funziona bene in scenari in cui le decisioni possono essere scomposte in una serie di scelte binarie, in modo da identificare i complessi percorsi che portano all'abbandono dei clienti. In un albero decisionale questi percorsi vengono mappati in una struttura ad albero in base a diversi attributi e comportamenti dei clienti, come gli schemi di utilizzo, i livelli di servizio e il feedback dei clienti.

• Funzionamento degli alberi decisionali
  Questo metodo è semplice e intuitivo. Il set di dati viene suddiviso in sottoinsiemi più piccoli in base a diversi criteri, creando un albero con nodi decisionali e nodi foglia. Ogni nodo nell'albero corrisponde a un test su un attributo, ad esempio la frequenza di utilizzo del servizio, mentre ogni ramo rappresenta il risultato del test, che conduce al nodo successivo o a una foglia che indica la decisione finale (abbandono o non abbandono). Un albero decisionale può suddividere i clienti in base all'età, ad esempio, e quindi scomporre ulteriormente ogni gruppo in base alle abitudini di spesa. Attraverso ogni passaggio progressivo il segmento di clientela diventa sempre più specifico, consentendo al modello di prevedere la probabilità di abbandono del gruppo.

• Quando usare un albero decisionale
  Gli alberi decisionali sono particolarmente efficaci con tipi di clientela diversificati, in cui un'ampia gamma di fattori influisce sull'abbandono, come il commercio al dettaglio, le telecomunicazioni e i servizi bancari. È un metodo utile in situazioni in cui è importante individuare i percorsi decisionali specifici che inducono i clienti all'abbandono, in quanto fornisce alle attività opzioni per interventi mirati.

• Vantaggi degli alberi decisionali
  Uno dei principali vantaggi degli alberi decisionali è la loro semplicità. Fornendo una rappresentazione visiva chiara, semplificano la comprensione e la comunicazione dei fattori che causano l'abbandono. Questa chiarezza è preziosa per la pianificazione e l'implementazione di strategie di fidelizzazione mirate. Gli alberi decisionali gestiscono dati numerici e categorici, che ne fanno un'ottima scelta per tipologie diverse di dati dei clienti.

• Sfide dell'utilizzo di un albero decisionale
  Benché utili in svariate situazioni, gli alberi decisionali pongono anche alcune sfide. Possono diventare eccessivamente complessi se acquisiscono troppi schemi non correlati nei dati di training, con l'effetto negativo di una generalizzazione dei nuovi dati. Questo problema è noto come "overfitting" o sovradattamento, in cui il modello si adatta esattamente ai dati di training, ma non è in grado di interpretare con precisione nuovi dati, acquisendo "rumore" dei dati (informazioni superflue) anziché gli schemi sottostanti. Gli alberi decisionali possono essere meno efficaci nel caso di attività che richiedono l'acquisizione di relazioni lineari, per cui la regressione logistica può rivelarsi una soluzione più valida.

Conclusione: gli alberi decisionali sono uno strumento prezioso per la modellazione dell'abbandono, in particolare in scenari in cui è importante analizzare i percorsi specifici delle decisioni dei clienti. Grazie alla semplicità visiva e alla capacità di gestire tipi di dati eterogenei, questo modello rappresenta una scelta diffusa. Nonostante alcune limitazioni, come la suscettibilità all'overfitting e la sensibilità ai cambiamenti in atto nei dati, l'efficienza con cui gli alberi decisionali riescono a identificare e visualizzare i fattori che inducono all'abbandono ne fa uno strumento utile per molte attività.

Reti neurali

Le reti neurali, un tipo di machine learning, rappresentano una strategia più avanzata nel campo dei modelli di previsione dell'abbandono. Diversamente dai modelli lineari tradizionali, le reti neurali sono in grado di acquisire relazioni non lineari complesse all'interno dei dati. Sono adatte per affrontare le complessità insite nel comportamento dei clienti e nell'abbandono, in quanto i fattori che influiscono sulla decisione di un cliente di andarsene possono essere diversificati e interconnessi.

• Funzionamento delle reti neurali
  Le reti neurali simulano la struttura e il funzionamento del cervello umano. Sono costituite da livelli di nodi interconnessi o "neuroni" che elaborano i dati di input in modo gerarchico. Ogni neurone applica un calcolo al proprio input e trasferisce il risultato al livello successivo. Nel contesto della previsione dell'abbandono una rete neurale acquisisce i dati dei clienti come input, li elabora attraverso i propri livelli e restituisce la probabilità di abbandono. Le reti neurali apprendono dai dati attraverso un processo noto come training e regolano i pesi dei collegamenti tra neuroni in base agli schemi osservati nei dati di training, costituiti da risultati noti, ad esempio i clienti che se ne sono andati e quelli che sono rimasti. Attraverso il training la rete può generare previsioni sempre più accurate su nuovi dati non osservati.

• Quando usare questa tecnica
  Le reti neurali sono particolarmente utili in scenari in cui i dati mostrano schemi complessi che i modelli più semplici possono non essere in grado di comprendere. Le attività di settori con alti volumi di dati sulle interazioni con i clienti, come le telecomunicazioni, i servizi di streaming e il commercio al dettaglio online, possono impiegare le reti neurali per acquisire informazioni dettagliate sul comportamento dei clienti. Questi modelli eccellono nei casi in cui le interazioni e le preferenze dei clienti sono eterogenee e articolate e non rientrano in risultati binari.

• Vantaggi delle reti neurali
  Il punto di forza delle reti neurali sta nella loro capacità di modellare relazioni non lineari complesse nei dati. Identificando gli schemi meno evidenti in set di dati di grandi dimensioni, sono in grado di generare previsioni più accurate e articolate del tasso di abbandono dei clienti.

• Sfide delle reti neurali
  Una delle principali sfide poste dalle reti neurali è la loro natura di "scatola nera". Spesso è difficile interpretare con precisione come o perché una rete neurale sia giunta a una previsione specifica e questo può essere uno svantaggio per le attività in cerca di trasparenza e informazioni utili. Le reti neurali necessitano anche di una notevole quantità di dati ai fini di un training efficace e possono comportare calcoli complessi, richiedendo più risorse e competenze rispetto ad altri metodi.

Conclusione: le reti neurali sono in grado di gestire la complessità e le sfumature del comportamento dei clienti in modi impossibili per i modelli più semplici. Sono particolarmente utili in ambienti ricchi di dati in cui è essenziale apprendere schemi meno evidenti per prevedere l'abbandono dei clienti. Pur comportando anche alcuni problemi, come l'interpretabilità e le risorse necessarie, la loro capacità di generare previsioni precise e articolate ne fa uno strumento prezioso per le attività impegnate a ridurre il tasso di abbandono dei clienti.

Metodi d'insieme

I metodi d'insieme sono un potente strumento nella modellazione predittiva, particolarmente efficace nella previsione del tasso di abbandono. Combinando più modelli predittivi per migliorare la precisione delle previsioni, questi metodi sono efficaci nel prevedere il tasso di abbandono dei clienti.

• Funzionamento dei metodi d'insieme
  Il funzionamento dei metodi d'insieme si basa sul principio secondo il quale un gruppo di modelli che lavorano insieme può raggiungere risultati migliori rispetto a un singolo modello che opera in autonomia. Questi metodi comportano il training di modelli diversi sugli stessi dati e quindi l'aggregazione delle rispettive previsioni, in genere tramite tecniche di bagging, boosting o stacking. Nel contesto della previsione del tasso di abbandono i metodi d'insieme possono combinare diversi tipi di modelli, come alberi decisionali, reti neurali e modelli di regressione logistica. Ognuno di questi modelli prevederà l'abbandono dei clienti in modo indipendente e quindi le previsioni verranno combinate, ad esempio, attraverso processi di votazione o calcolo della media, per generare una previsione finale più accurata.

• Quando usare questa tecnica
  I metodi d'insieme sono particolarmente utili in scenari in cui singoli modelli non forniscono previsioni soddisfacenti o in cui i dati sono complessi ed eterogenei. Sono molto efficaci nei settori con schemi comportamentali complessi della clientela, come la finanza, le telecomunicazioni e l'e-commerce, in cui la previsione accurata del tasso di abbandono richiede l'acquisizione di un ampio spettro di interazioni e comportamenti dei clienti.

• Vantaggi dei metodi d'insieme
  Il vantaggio principale dei metodi d'insieme è che assicurano una precisione e una completezza maggiori rispetto a singoli modelli. Combinando i punti di forza di più modelli, possono ridurre la probabilità di overfitting (ovvero quando un modello produce risultati eccessivamente irrilevanti) e sono in genere più efficaci nel gestire set di dati diversificati e complessi, generando previsioni più stabili e affidabili.

• Sfide dei metodi d'insieme
  Due sfide poste dai metodi d'insieme sono l'eccessiva sofisticatezza e i costi di calcolo maggiori, in quanto richiedono più tempo e risorse per il training e la distribuzione rispetto a un unico modello. Come per le reti neurali, i metodi d'insieme possono generare risultati più difficili da interpretare, rendendo più faticoso individuare i motivi specifici alla base di una determinata previsione.

Conclusione: i metodi d'insieme sono una tecnica sofisticata per la previsione dell'abbandono e possono fornire maggiore precisione combinando i punti di forza di più modelli predittivi. Sono adatti in ambienti con dati complessi e per le attività in cerca di una strategia completa per affrontare l'abbandono dei clienti. Pur ponendo alcune sfide in termini di complessità e risorse necessarie, la capacità di generare previsioni più precise e stabili ne fa una strategia valida per le attività impegnate a ridurre al minimo l'abbandono dei clienti.

Integrazione e gestione dei dati nella previsione del tasso di abbandono

Ecco tutto quello che devi sapere su come utilizzare i dati dei clienti per ottimizzare le tue iniziative di previsione del tasso di abbandono:

Perché è importante adottare una strategia di raccolta e integrazione dei dati di qualità

Ogni modello di previsione del tasso di abbandono si fonda sui dati che utilizza e, di conseguenza, è essenziale raccogliere dati completi e accurati, acquisendo molte informazioni e verificando che i dati siano pertinenti e aggiornati. L'integrazione è ugualmente importante: si tratta di combinare i dati provenienti da diverse origini in un unico database coerente, necessario per ottenere il quadro completo della clientela.

Esplorazione delle origini dati

È possibile usare un'ampia gamma di origini dati per la previsione dell'abbandono, tra cui:

• Dati delle transazioni
  Includono la cronologia degli acquisti, le modalità di pagamento e i modelli di utilizzo dei prodotti o servizi. Questi dati possono darti un'idea diretta dei comportamenti e delle preferenze dei clienti.

• Interazioni dei clienti
  I dati sulle interazioni con i servizi, sul feedback e sui reclami dei clienti sono una risorsa preziosa, in quanto forniscono una panoramica della soddisfazione dei clienti e delle possibili criticità.

• Social media
  L'analisi dell'attività sui social media può rivelare la percezione e la valutazione del tuo brand da parte del pubblico. Può anche evidenziare le tendenze e le aspettative dei clienti.

Tecniche per la pulizia e la pre-elaborazione dei dati

Una volta raccolti, i dati devono essere puliti e pre-elaborati, rimuovendo errori, incoerenze e informazioni irrilevanti. Tecniche come la normalizzazione, la gestione dei valori mancanti e il rilevamento delle anomalie possono essere utili in questa fase importante, in cui è necessario verificare che i dati forniti al modello predittivo siano della migliore qualità possibile.

Tutela della privacy dei dati

La privacy dei dati deve essere un requisito essenziale e costante. Le attività devono rispettare le normative di protezione dei dati, tra cui il Regolamento generale sulla protezione dei dati dell'Unione Europea, e implementare misure di sicurezza complete. Iniziative come l'anonimizzazione delle informazioni sensibili e l'ottenimento del consenso esplicito per l'utilizzo dei dati contribuiscono a proteggere la privacy e a costruire relazioni di fiducia con i clienti.

Sfide nella previsione del tasso di abbandono

La previsione del tasso di abbandono è un'impresa su larga scala che può porre diverse sfide in termini di:

• Qualità e volume dei dati
  I dati usati per la previsione del tasso di abbandono devono essere di alta qualità e in quantità sufficiente. Una qualità insoddisfacente o un numero limitato di dati possono causare previsioni inaccurate.

• Difficoltà a integrare i dati
  Nel riunire i dati, la varietà delle strutture o dei formati delle diverse origini da cui provengono può complicarne l'integrazione in un set di dati unificato che sia pronto per l'analisi.

• Cambiamenti nei comportamenti dei clienti
  Le preferenze e i comportamenti dei clienti possono cambiare rapidamente, rendendo difficile tenere il passo. Dati utili per prevedere il tasso di abbandono in un anno specifico possono non essere più validi l'anno successivo.

• Conformità alle normative e ai requisiti per la privacy
  L'uso dei dati dei clienti per le previsioni nel rispetto della privacy e la conformità a svariate leggi sulla protezione dei dati possono porre le attività in situazioni delicate.

• Identificazione delle variabili pertinenti
  La scelta dei dati pertinenti per la previsione del tasso di abbandono può richiedere molto tempo.

• Precisione e overfitting dei modelli
  La creazione di un modello in grado di prevedere il tasso di abbandono in modo accurato senza overfitting rispetto ai dati di training è un'attività complessa.

• Concretizzazione delle previsioni
  Un'altra sfida sta nel trasformare le previsioni generate in strategie concrete. La previsione del tasso di abbandono non è che il primo passo: ciò che conta davvero è usare queste informazioni in modo efficace per fidelizzare i clienti.

• Adeguamento ai progressi tecnologici
  Tenersi aggiornati sulle nuove tecniche e teorie può essere estremamente faticoso in un settore in continua evoluzione come quello dell'analisi dei dati.

Come creare una strategia di previsione del tasso di abbandono

Non esiste un unico modello di previsione del tasso di abbandono adatto per tutte le attività. Come scegliere un modello e una strategia per la previsione del tasso di abbandono che rifletta le condizioni reali e le sfumature della tua attività? Ecco come affrontare questo processo:

• Impara a conoscere la tua attività e i clienti
  Acquisisci informazioni complete sulla tua attività e sulla clientela. Che cosa induce i clienti a restare e che cosa li allontana?

• Scegli i dati corretti
  Identifica i tipi di dati più pertinenti per la tua attività e più indicativi del comportamento dei clienti, tra cui cronologia delle transazioni, interazioni dei clienti con i servizi o attività sui social media. Assicurati che i dati siano accessibili e utilizzabili.

• Coinvolgi il team
  Sollecita l'input dei diversi team all'interno dell'organizzazione, come vendite, assistenza clienti e IT. Le loro intuizioni possono essere utili per conoscere i diversi aspetti delle interazioni con i clienti e la fattibilità tecnica.

• Scegli un modello appropriato
  Per la previsione del tasso di abbandono, non esiste un modello adatto a tutti i casi. La scelta deve dipendere dalla natura dell'attività e dal tipo di dati in tuo possesso. Esamina attentamente le opzioni e determina quella migliore per la tua attività.

• Prepara e pulisci i dati
  Prima di poterli usare, i dati devono essere puliti e organizzati.

• Crea e testa il modello
  Quando i dati sono pronti, devi creare il modello predittivo. Testalo in modo esaustivo per verificarne l'accuratezza e l'efficacia.

• Aggiorna e perfeziona regolarmente il modello
  I comportamenti dei clienti e le condizioni del mercato cambiano nel corso del tempo. Dovrai aggiornare e perfezionare il modello per mantenerlo pertinente ed efficace.

• Trasforma le informazioni in azioni concrete
  Il passaggio finale consiste nell'usare le informazioni ottenute dal modello di previsione del tasso di abbandono per determinare le strategie commerciali, ad esempio adattando le iniziative di marketing, migliorando l'assistenza clienti o apportando modifiche al prodotto.