Come creare un modello di abbandono dei clienti: guida per le attività

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  1. Introduzione
  2. Come calcolare il tasso di abbandono dei clienti
  3. Perché labbandono dei clienti è così importante
  4. Indicatori chiave dellabbandono dei clienti
  5. Tipi di modelli di abbandono dei clienti
  6. Come creare un modello di abbandono dei clienti
  7. Come utilizzare lanalisi predittiva per ridurre il tasso di abbandono dei clienti
    1. Informazioni utili e strategie di intervento
    2. Monitoraggio e ciclo di feedback
    3. Collaborazione e integrazione a livello aziendale
  8. Come misurare lefficacia dei modelli di abbandono dei clienti
  9. Best practice per ridurre il tasso di abbandono dei clienti

Il tasso di abbandono dei clienti, noto anche come perdita dei clienti, si riferisce alla percentuale di clienti che smettono di fare affari con un'azienda in un determinato periodo di tempo. Il tasso di abbandono è una metrica importante che influisce direttamente su ricavi e profitti. Le aziende tengono traccia dei tassi di abbandono per valutare il loro impegno nella fidelizzazione dei clienti e la loro capacità di mantenere le relazioni con i clienti. Tassi di abbandono elevati possono indicare che i clienti sono insoddisfatti di un prodotto o servizio, mentre tassi di abbandono bassi possono significare fedeltà e soddisfazione dei clienti. I tassi medi di abbandono dei clienti variano a seconda del settore. Nel 2022, la mediana del tasso di abbandono dei clienti era del 13% per le attività SaaS (Software as a Service) private.

Per capire il tasso di abbandono della tua attività, devi sapere quanti clienti stai mantenendo o perdendo in un determinato periodo di tempo e perché li stai perdendo. I modelli di abbandono dei clienti possono aiutarti a creare una strategia olistica di fidelizzazione che affronti i problemi alla base dell'abbandono. Di seguito ti illustreremo ciò che devi sapere sui diversi tipi di modelli di abbandono, come scegliere e creare quello giusto per la tua attività e che cosa fare con le informazioni che ne ricavi.

Contenuto dell'articolo

  • Come calcolare il tasso di abbandono dei clienti
  • Perché l'abbandono dei clienti è così importante
  • Indicatori chiave dell'abbandono dei clienti
  • Tipi di modelli di abbandono dei clienti
  • Come creare un modello di abbandono dei clienti
  • Come utilizzare l'analisi predittiva per ridurre il tasso di abbandono dei clienti
  • Come misurare l'efficacia dei modelli di abbandono dei clienti
  • Best practice per ridurre il tasso di abbandono dei clienti

Come calcolare il tasso di abbandono dei clienti

Per calcolare il tasso di abbandono dei clienti, dividi il numero di clienti persi durante un periodo di tempo specifico per il numero totale di clienti all'inizio di tale periodo. Ecco una formula di base per calcolare il tasso di abbandono dei clienti.

(Numero di clienti persi durante il periodo / Numero totale di clienti all'inizio del periodo) × 100 = Tasso di abbandono dei clienti

Per applicare la formula, segui questi passaggi:

  • Determina il periodo di tempo per il quale vuoi calcolare il tasso di abbandono (ad esempio, un mese, un trimestre, un anno).

  • Identifica il numero totale di clienti che avevi all'inizio del periodo.

  • Conta il numero di clienti che hanno lasciato o smesso di fare affari con te durante questo periodo.

  • Dividi il numero di clienti persi per il numero totale di clienti all'inizio del periodo.

  • Moltiplica il risultato per 100 per ottenere un valore percentuale.

Questa percentuale riflette il tuo tasso di abbandono: la percentuale di clienti che interrompono il loro rapporto con un'azienda entro un determinato periodo di tempo.

Perché l'abbandono dei clienti è così importante

Il tasso di abbandono può avere un impatto notevole sui ricavi, sulla redditività e sulla reputazione di un'attività. Ecco come il tasso di abbandono influisce sulle procedure operative aziendali.

  • Costi di acquisizione dei clienti: in genere costa di più acquisire nuovi clienti che non mantenere quelli esistenti. Quando i clienti se ne vanno, le attività devono investire di più in marketing e vendite per sostituirli, il che può essere costoso.

  • Perdita di ricavi: la perdita di clienti comporta una perdita diretta di ricavi, con un impatto immediato sulla salute finanziaria dell'attività.

  • Meno clienti a lungo termine: i clienti a lungo termine tendono ad acquistare di più nel tempo e possono quindi diventare meno costosi da servire. Possono anche acquistare prodotti o servizi a margine più elevato. Un tasso di abbandono più elevato significa un numero minore di questi clienti a lungo termine e può portare a una riduzione della redditività.

  • Reputazione del brand: tassi di abbandono elevati possono essere un segno di insoddisfazione dei clienti, che può danneggiare la reputazione di un'azienda. I clienti soddisfatti sono più propensi a segnalare l'attività ad altri, mentre i clienti insoddisfatti possono condividere le loro esperienze negative, scoraggiando i potenziali clienti.

  • Crescita a lungo termine: una crescita sostenibile richiede una clientela stabile. Tassi di abbandono elevati possono minare le strategie di crescita a lungo termine, rendendo difficile per le attività espandersi o investire in nuove opportunità.

Indicatori chiave dell'abbandono dei clienti

Uno degli indicatori più immediati dell'abbandono dei clienti è il livello di soddisfazione per un prodotto o un servizio. Le attività possono misurarlo attraverso sondaggi, NPS (Net Promoter Score) e meccanismi di feedback. Punteggi di soddisfazione costantemente bassi o feedback negativi possono essere un forte indicatore di potenziale abbandono.

Altri fattori che possono influenzare la decisione di un cliente di lasciare un'attività sono:

  • Interazioni con l'assistenza clienti: anche se alcuni clienti coinvolti possono contattare l'assistenza per ottenere il massimo valore da un prodotto o servizio, le richieste di assistenza possono anche indicare problemi o insoddisfazione. Analizzando la natura e l'esito di queste interazioni si può prevedere il tasso di abbandono, soprattutto se i problemi non vengono risolti in modo soddisfacente.

  • Utilizzo del prodotto o del servizio: monitorando come e con quale frequenza i clienti utilizzano un prodotto o un servizio, le attività possono ottenere informazioni sui livelli di coinvolgimento dei clienti. Un utilizzo basso o in calo può indicare che un cliente sta perdendo interesse o non riesce ad apprezzare il prodotto, il che potrebbe portare a un abbandono.

  • Problemi di addebito e pagamento: frequenti problemi di addebito o di pagamento possono generare frustrazione nei clienti e indurli ad abbandonare. Tenendo traccia di questi incidenti e delle loro risoluzioni, si possono individuare i primi segnali di allarme che indicano che i clienti sono a rischio di abbandono.

  • Cambiamenti nel comportamento di acquisto: un cambiamento improvviso nei modelli di acquisto abituali di un cliente, come una diminuzione delle dimensioni o della frequenza degli ordini, può essere segno di un'insoddisfazione o di un cambiamento nelle esigenze, che può portare a un abbandono.

  • Feedback e reclami dei clienti: i feedback diretti o i reclami sono indicatori importanti di un potenziale abbandono. I clienti che si prendono il tempo di esprimere insoddisfazione o preoccupazioni potrebbero pensare di andarsene se i loro problemi non vengono risolti.

  • Interazione con le comunicazioni di marketing: una minore interazione dei clienti con email, newsletter, promozioni o altre comunicazioni di marketing può indicare un calo di interesse o pertinenza, che può precedere l'abbandono.

  • Fattori di mercato e di concorrenza: i cambiamenti del mercato e le azioni dei concorrenti possono influenzare l'abbandono. Ad esempio, se un concorrente presenta un nuovo prodotto o offre un servizio simile a un valore inferiore, potrebbe verificarsi un aumento del tasso di abbandono.

  • Rinnovi di contratti e abbonamenti: per le attività con un modello basato su abbonamento o contratto, il periodo di rinnovo imminente è un momento chiave per valutare il rischio di abbandono. Quando i clienti valutano se rinnovare o meno, è possibile che si verifichino fenomeni di abbandono.

  • Fattori demografici e psicografici: a volte, le variazioni nel profilo demografico di un cliente o un cambiamento nei suoi valori e nelle sue preferenze può precedere l'abbandono. Ad esempio, un cambiamento della condizione finanziaria, un trasferimento o lo stile di vita può influenzare la decisione di continuare a utilizzare un particolare prodotto o servizio.

Tipi di modelli di abbandono dei clienti

I modelli di abbandono dei clienti sono classificati in base a una serie di fattori, come il tipo di algoritmo, il modo in cui il tempo viene considerato e il livello di dettaglio della previsione. Ecco una descrizione dettagliata dei tipi di modelli di abbandono dei clienti.

  • Modelli predittivi di abbandono: questi modelli utilizzano i dati storici per prevedere la probabilità che un cliente abbandoni in futuro. In genere utilizzano algoritmi di machine learning per identificare schemi e indicatori di abbandono, descritti di seguito.

  • Regressione logistica: si tratta di un modello statistico che stima la probabilità di un risultato binario (ad esempio, abbandono/nessun abbandono) in base a una o più variabili indipendenti. È molto utilizzato per la sua semplicità e interpretabilità.

  • Alberi decisionali: questi modelli utilizzano un grafico ad albero delle decisioni e delle loro possibili conseguenze. Sono facili da interpretare, ma sono soggetti all'overfitting.

  • Foreste casuali: essendo un metodo d'insieme che utilizza più alberi decisionali per migliorare l'accuratezza della previsione e controllare l'overfitting, le foreste casuali sono più complete di un singolo albero decisionale e spesso offrono un livello di accuratezza elevato.

  • GBM (Gradient Boosting Machine): le GBM sono una tecnica d'insieme che crea alberi in sequenza e ogni nuovo albero corregge gli errori commessi dagli alberi addestrati in precedenza. Le GBM, ad esempio XGBoost e LightGBM, sono uno strumento efficace per prevedere gli abbandoni, ma possono essere complesse da mettere a punto.

  • Reti neurali: le reti neurali sono modelli di deep learning in grado di acquisire complesse relazioni non lineari attraverso più livelli di nodi o "neuroni". Possono essere molto efficaci, soprattutto con set di dati di grandi dimensioni, ma sono più difficili da interpretare rispetto a modelli più semplici.

  • Modelli descrittivi di abbandono: invece di prevedere l'abbandono futuro, questi modelli forniscono indicazioni sul comportamento dell'abbandono passato. Aiutano a identificare le tendenze, gli schemi e le ragioni alla base dell'abbandono, spesso utilizzando tecniche di clustering o l'analisi delle componenti principali.

  • Modelli di abbandono in serie temporali: questi modelli analizzano l'evoluzione dei tassi di abbandono nel corso del tempo. Possono essere particolarmente utili per le attività con forti picchi stagionali o che cercano di valutare l'impatto di eventi specifici nel tempo.

  • Modelli basati su coorti: questi modelli analizzano i tassi di abbandono di diverse coorti di clienti. Una coorte può essere definita dalla data di registrazione dei clienti, dal prodotto acquistato per primo o da qualsiasi altro evento rilevante. In questo modo è possibile identificare se determinate coorti sono più soggette di altre all'abbandono.

  • Modelli di analisi della sopravvivenza: questi modelli, conosciuti anche come time-to-event, misurano il tempo necessario perché si verifichi un evento (abbandono). Sono particolarmente utili per prevedere quando un cliente abbandonerà.

  • Modelli di abbandono in tempo reale: questi modelli generano previsioni immediate basate sulle interazioni degli utenti in tempo reale. Richiedono una solida infrastruttura di dati e sono utilizzati in scenari in cui le attività possono intraprendere azioni immediate per prevenire l'abbandono.

  • Modelli ibridi: questi modelli combinano elementi di diversi tipi di modelli per sfruttarne i punti di forza e attenuarne le debolezze. Ad esempio, un modello ibrido potrebbe combinare un modello predittivo per la probabilità di abbandono e un'analisi di sopravvivenza per la tempistica.

Per scegliere il tipo di modello più adatto, è bene valutare il contesto aziendale specifico, la natura della relazione con il cliente, i dati disponibili e il risultato desiderato dell'attività di modellazione. Spesso è utile sperimentare più modelli per individuare quello che fornisce le informazioni più accurate e attuabili per un particolare caso d'uso.

Come creare un modello di abbandono dei clienti

La creazione di un modello di abbandono dei clienti è una procedura in più fasi in cui si analizza come l'abbandono dei clienti viene definito, che cosa mostrano i dati e quale sia il modello più utile per la tua attività. Ecco una guida dettagliata per creare un modello di abbandono che soddisfi le tue esigenze aziendali.

  • Definizione di abbandono: la definizione di abbandono è diversa per ogni attività. Per un servizio in abbonamento, l'abbandono potrebbe essere l'annullamento dell'abbonamento da parte di un cliente. Per una piattaforma di e-commerce, potrebbe riferirsi a un cliente che non ha effettuato acquisti in un determinato periodo di tempo.

  • Raccolta dati: raccogli dati storici che includano sia i clienti fidelizzati che quelli che se ne vanno. Il set di dati deve includere una serie di funzionalità come i dati demografici dei clienti, la cronologia delle transazioni, i dati di utilizzo dei prodotti, le interazioni con l'assistenza clienti e qualsiasi altro dato pertinente che possa influenzare il fenomeno dell'abbandono.

  • Preparazione dei dati: pulisci i dati (gestisci i valori mancanti, rimuovi i duplicati e così via) e trasformali in un formato adatto alla modellazione, ad esempio includendo la codifica delle variabili categoriali, la normalizzazione dei valori numerici o la creazione di finestre temporali per le funzionalità predittive.

  • Sviluppo di funzionalità: sviluppa funzionalità che acquisiscano in modo efficace il comportamento e le caratteristiche dei clienti, ad esempio aggregando i dati transazionali in metriche significative, calcolando la frequenza di utilizzo o derivando altri attributi significativi dai dati non elaborati.

  • Analisi esplorativa dei dati: prima di creare il modello, conduci un'analisi esplorativa dei dati EDA, Exploratory Data Analysis per trovare gli schemi nei dati. Cerca le correlazioni tra funzionalità e abbandono, identifica le eccezioni ed esamina la distribuzione delle variabili chiave.

  • Selezione dell'algoritmo: scegli un algoritmo di machine learning per prevedere l'abbandono. La regressione logistica, gli alberi decisionali, le foreste casuali, le GBM e le reti neurali sono le opzioni più comuni. La scelta del modello dipende dalle dimensioni del set di dati, dall'importanza delle funzionalità e dall'esigenza di interpretabilità.

  • Training e test: dividi i dati in set di training e di test per valutare le prestazioni del modello. Il set di training viene utilizzato per addestrare il modello, mentre il set di test viene utilizzato per valutarne l'efficacia predittiva su dati non osservati.

  • Convalida del modello: utilizza metriche, quali accuratezza, precisione, richiamo, punteggio F1 e l'area sottesa alla curva ROC (AUC-ROC, Area under the ROC curve), per valutare le prestazioni del modello. Concentrati sulle metriche che incidono sugli obiettivi aziendali. Ad esempio, se il costo dei falsi positivi è elevato, potresti decidere di massimizzare la precisione.

  • Messa a punto del modello: regola gli iperparametri del modello per migliorarne le prestazioni. Valuta l'opportunità di utilizzare tecniche come la ricerca a griglia, la ricerca casuale o l'ottimizzazione bayesiana per trovare il set ottimale di iperparametri.

  • Analisi delle funzionalità: scopri quali sono le funzionalità determinanti per prevedere l'abbandono, sulle quali basare le strategie di fidelizzazione dei clienti.

  • Distribuzione: distribuisci il modello in un ambiente di produzione in cui possa fornire previsioni continue. Potrebbe essere necessario integrare il modello nei sistemi della tua attività o configurare un processo batch per l'assegnazione periodica di un punteggio ai clienti.

Come utilizzare l'analisi predittiva per ridurre il tasso di abbandono dei clienti

Informazioni utili e strategie di intervento

  • Utilizza le previsioni del modello per sviluppare strategie di fidelizzazione mirate. Ad esempio, valuta l'opportunità di offrire promozioni personalizzate, un'assistenza clienti proattiva o altri incentivi per fidelizzare i clienti identificati come ad alto rischio di abbandono.

  • Segmenta i clienti ad alto rischio in base alle loro caratteristiche o alle ragioni di un potenziale abbandono e personalizza gli interventi di conseguenza.

Monitoraggio e ciclo di feedback

  • Monitora costantemente le prestazioni del modello. Regola e riaddestra il modello, se necessario, in modo che risponda ai cambiamenti nel comportamento dei clienti o nelle procedure operative aziendali.

  • Stabilisci meccanismi di feedback per conoscere i risultati delle attività di fidelizzazione e monitora regolarmente l'efficacia delle strategie di fidelizzazione. Utilizza questi dati per affinare ulteriormente il modello predittivo e le strategie di intervento.

Collaborazione e integrazione a livello aziendale

  • Condividi le raccomandazioni e quanto appreso dal processo di analisi predittiva con i reparti interessati per creare una strategia coesa per la fidelizzazione.

  • Integra le informazioni basate sui dati nel processo decisionale per affrontare le esigenze dei clienti in modo proattivo e ridurre il tasso di abbandono.

Come misurare l'efficacia dei modelli di abbandono dei clienti

È importante misurare l'efficacia dei modelli di abbandono dei clienti per evitare di prendere decisioni di business basate su previsioni errate. Le seguenti metriche consentono valutare le performance dei modelli di abbandono.

  • Accuratezza: si tratta della percentuale di previsioni totali che il modello ha calcolato correttamente. Sebbene l'accuratezza sia un punto di partenza, non sempre fornisce un quadro completo, soprattutto se il numero di clienti fidelizzati e di quelli che se ne vanno è sbilanciato.

  • Precisione: quanti dei clienti che il modello aveva previsto che avrebbero abbandonato lo hanno fatto davvero? La valutazione di questa metrica è importante perché il costo dei falsi positivi (previsione di abbandono che non si verifica) può essere elevato.

  • Richiamo: di tutti i clienti che hanno abbandonato, quanti sono stati identificati correttamente dal modello? Questo dato è importante se vuoi individuare il maggior numero possibile di casi di abbandono, persino tollerando alcuni falsi positivi.

  • Punteggio F1: questa metrica offre un quadro bilanciato combinando precisione e richiamo in un unico numero.

  • Area sottesa alla curva ROC (AUC-ROC): la curva ROC traccia il tasso di veri positivi rispetto al tasso di falsi positivi a varie impostazioni di soglia. L'area AUC misura l'intera area bidimensionale sottesa all'intera curva ROC. Un modello con previsioni perfette ha un valore AUC pari a 1,0, mentre un modello che formula ipotesi casuali ha un valore AUC pari a 0,5.

  • Matrice di confusione: è una tabella che mostra il numero di veri positivi, falsi positivi, veri negativi e falsi negativi, aiutandoti a capire i tipi di errori che il modello sta commettendo.

  • Incremento: questa metrica dimostra quanto il modello sia migliore nel prevedere il tasso di abbandono rispetto a un'ipotesi casuale. Un valore superiore a 1 indica che il modello è migliore delle ipotesi casuali.

  • Impatto sull'attività: il vero test dell'efficacia del modello è il suo impatto sulle metriche aziendali. Sei in grado di ridurre i tassi di abbandono agendo sulle previsioni del modello? Le strategie di fidelizzazione dei clienti basate sulle intuizioni del modello portano a un aumento del valore del cliente nel tempo o a una maggiore soddisfazione del cliente? Per valutare l'impatto sull'attività, puoi eseguire esperimenti controllati (ad esempio, i test A/B) per confrontare i risultati con e senza gli interventi suggeriti dal modello di abbandono. Osservando le variazioni nei tassi di abbandono, nei punteggi di soddisfazione dei clienti e nella redditività nel corso del tempo, potrai verificare il valore reale del modello.

Best practice per ridurre il tasso di abbandono dei clienti

  • Segmentazione comportamentale predittiva: il machine learning ti consente di prevedere il comportamento futuro dei clienti in base alle interazioni passate, ai modelli di acquisto e ai dati relativi al coinvolgimento. Potrai così anticipare le esigenze dei clienti e intervenire prima che si registri un segnale di abbandono, implementando in tal modo strategie di fidelizzazione più mirate ed efficaci.

  • Tecniche di personalizzazione avanzate: utilizza l'analisi avanzata e l'intelligenza artificiale per creare esperienze personalizzate che facciano sentire ogni cliente apprezzato e compreso, ad esempio tramite raccomandazioni personalizzate sui prodotti, contenuti dinamici nelle comunicazioni ed esperienze d'uso su misura sulle piattaforme digitali.

  • Miglioramenti all'esperienza del cliente: stabilisci e analizza l'intero percorso del cliente per identificare i punti di contatto chiave e i potenziali punti di attrito. Potrai così semplificare le esperienze d'uso, rimuovere gli ostacoli e garantire che ogni interazione aggiunga valore e accresca la soddisfazione.

  • Intervento proattivo contro l'abbandono: l'analisi in tempo reale ti consente di identificare i clienti a rischio di abbandono e di mettere in atto strategie di coinvolgimento proattive. Ciò potrebbe comportare l'attivazione automatizzata di offerte personalizzate, l'invio di informazioni individuali da parte dei team per il customer success o l'accesso ad assistenza o contenuti esclusivi.

  • Tracciamento della realizzazione del valore: monitora in che misura i clienti raggiungono i risultati desiderati con il tuo prodotto o servizio. Sviluppa indicatori di realizzazione del valore e intervieni se i clienti non raggiungono questi benchmark. Offri linee guida, assistenza o risorse aggiuntive che consentano ai clienti di vedere il pieno valore del loro investimento.

  • Sviluppo di una community: crea un senso di appartenenza a una community tra i tuoi clienti attraverso forum esclusivi, gruppi di utenti o piattaforme social. L'interazione con altri clienti può aumentare l'attaccamento al prodotto, generare ulteriori canali di assistenza e fidelizzare i clienti.

  • Programmi di fidelizzazione avanzati: non limitarti ai programmi di fidelizzazione basati sulle transazioni, ma adotta quelli che premiano il coinvolgimento, il sostegno o la co-creazione. Incoraggia i clienti a contribuire con idee, condividere feedback o partecipare a beta test e premiali con vantaggi esclusivi o riconoscimenti.

  • Miglioramenti dei servizi IA: implementa strumenti basati sull'intelligenza artificiale, come i chatbot o il supporto predittivo, per offrire un'assistenza clienti istantanea, 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Questi strumenti sono anche in grado di identificare quando è necessario l'intervento umano e di trasferire i problemi più complessi a operatori umani.

  • Sviluppo del prodotto basato sui dati: orienta lo sviluppo del prodotto in base al feedback dei clienti e ai dati di utilizzo. Allineando la roadmap del prodotto alle esigenze e alle preferenze dei clienti, puoi aumentare la soddisfazione e ridurre la probabilità di abbandono dovuto a problemi di adattamento del prodotto al mercato.

  • Gestione strategica degli account: gestisci in modo strategico i clienti B2B o di alto valore, instaurando relazioni profonde e imparando a conoscere i loro obiettivi aziendali. Adatta i tuoi servizi o prodotti per favorire il loro successo.

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