Analisi predittiva churn: definizione e esempi

 

Definizione

 

Per tasso di churn (anche detto churn rate) si intende la misura percentuale di perdita di clienti (o altri soggetti di analisi) in un determinato arco temporale. Questa metrica esprime pertanto il tasso di abbandono di un prodotto o servizio rispetto al totale dei clienti. L’obiettivo di ogni azienda è sicuramente quello di monitorare e minimizzare questa percentuale.

L’analisi predittiva che si nutre di dati storici per fare una previsione sugli eventi futuri è un valido strumento a supporto delle aziende per prevenire l’abbandono dei propri clienti e di conseguenza aumentare il tasso di fidelizzazione e retention. I dati storici sugli abbandoni sono gli ingredienti con i quali costruire un modello predittivo di churn.

L’obiettivo dei modelli di Churn è quello di determinare, per ogni Cliente, una probabilità di abbandono/chiusura dei rapporti.

Fanno parte delle famiglia dei Predictive Analytics cioè di quelle soluzioni di Data Intelligence in grado di attribuire la probabilità con cui un evento si verificherà nel futuro.

 

Risultati

 

Quali sono i risultati ? Il risultato di un modello predittivo di churn non è solo la probabilità futura di abbandono calcolata su ogni cliente.

Gli output sono molteplici e la loro applicazione può essere utilizzata sia a supporto di decisioni strategiche sia a livello gestionale, calata nei processi aziendali. I risultati del modello di churn forniscono all’azienda una lente di ingrandimento sui clienti a maggior o minor rischio, dando evidenza dei fattori che incidono sull’abbandono.

Nello sviluppo di modellistica predittiva sul churn i principali output che rilasciamo ai nostri clienti sono:

 

  • analisi di contesto e trend sul fenomeno dell’abbandono
  • scoring probabilistico (indicazione per ogni cliente della probabilità di abbandono)
  • fattori che incidono sull’abbandono dei clienti
  • focus sui segmenti di clientela e relazione degli stessi con il fenomeno dell’abbandono
  • profilazione dei clienti all’interno dei segmenti di maggior o minor rischio
  • relazione del fenomeno dell’abbandono con le principali metriche (fatturato, marginalità, NPS, RFM, CLTV, potenziale cliente, etc.)
  • indicatori di qualità e rischio potenziale dei clienti declinato nel loro ciclo di vita, fin dal momento dell’adesione
  • semaforo gestionale per simulazione delle campagne di marketing
  • strumento gestionale costituito da una maschera utente attraverso la quale selezionare l’elenco di clienti da gestire nelle campagne di marketing

 

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