
Marketer e strategist lo sanno: acquisire nuovi clienti e più costoso che fidelizzare quelli già esistenti.
Secondo uno studio riportato dalla Harvard Business Review, il costo per acquisire un nuovo cliente può essere da 5 a 25 volte superiore rispetto a quello sostenibile per attività di fidelizzazione di un cliente già acquisito.
Frederick Reichheld, creatore del Net Promoter Score, ha inoltre rilevato come aumentare i tassi di fidelizzazione dei clienti del 5% contribuisca a migliorare i ricavi totali dal 25% al 95%.
In un contesto particolarmente competitivo come quello in cui si trovano oggi ad operare le aziende, la fidelizzazione è un aspetto particolarmente rilevante ed il tasso di abbandono dei clienti uno dei rischi più significativi nel quale ci si può imbattere.
Tasso di abbandono: che cosa è e come si calcola?
Il tasso di abbandono, o churn rate, è un importante indicatore di performance in quanto misura la percentuale di clienti che scelgono di interrompere l’utilizzo di un prodotto o servizio in un determinato periodo di tempo.
Come possiamo facilmente intuire numerosi fattori possono influenzare il churn rate, alcuni di questi sono direttamente imputabili all’azienda stessa, pensiamo ad esempio al costo o alla qualità del prodotto, piuttosto che al servizio di assistenza, altri sono invece legati a fattori esterni come, ad esempio, la concorrenza.
In linea di massima, anche se influenzato da fattori esterni, il churn rate è comunque un KPI da monitorare costantemente.
Esso può essere calcolato tenendo conto del numero dei clienti che hanno scelto di interrompere la relazione dell’azienda durante un determinato periodo, diviso il numero totale dei clienti in quel medesimo periodo, moltiplicando il tutto per cento.
In un contesto di monitoraggio del tasso di abbandono dei clienti, intelligenza artificiale e machine learning permettono di effettuare analisi dettagliate sullo “stato di salute” della propria customer base e permettono di mettere in campo efficaci strategie volte a contenere proprio il tasso di abbandono.
Scopriamo come.

I.A. e tasso di abbandono dei clienti: inizia da una buona profilazione
Insight e profili clienti aggiornati in tempo reale sono il primo passo per conoscere a fondo la propria customer base. Algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning permettono alle aziende, non solo di processare enormi quantità di dati, ma anche di adottare un approccio proattivo incentrato proprio sulla prevenzione del tasso di abbandono.
Conoscere, prima di agire.
Blendee, grazie a sofisticati sistemi di profilazione avanzata e segmentazione dinamica consente di clusterizzare i clienti sulla base del ciclo di vita (CLV).
È così possibile non solo riconoscere i clienti più attivi, ma soprattutto identificare i clienti lost o at risk, ovvero coloro che necessitano di essere ringaggiati al fine proprio di prevenirne l’abbandono.
Oltre al ciclo di vita e ad un monitoraggio in real-time del comportamento di acquisto di un utente, soprattutto all’interno delle digital properties di un brand, un’altra modalità che si può sfruttare riguarda la matrice RFM.
In Blendee anche quest’ultima può essere utilizzata come criterio di profilazione al fine di rilevare i clienti meno coinvolti a cui dedicare promozioni speciali o altre strategie di ingaggio.
Net Promoter Score e Form: engine ed app per indagare la soddisfazione dei clienti
Se i dati rilasciati più o meno volontariamente dai clienti durante il percorso di navigazione o acquisto non sono sufficienti per rilevare il loro grado di soddisfazione e consentire così di contenere il churn rate, è importante ideare form e survey che permettano di raccogliere tali informazioni.
L’engine Form & Survey di Blendee, permette di creare smart form dinamici personalizzabili anche in funzione del contesto di navigazione di un utente.
Ad un cliente che ha acquistato da qualche giorno all’interno dello shop o del punto vendita, sarà così possibile chiedere non solo una recensione sul prodotto ma anche sul servizio, oppure ad un utente che non ha finalizzato l’acquisto può essere interessante chiedere le motivazioni che lo hanno portato a fermarsi nel processo di acquisto.
Tutte queste informazioni possono essere importanti per valutare eventuali criticità ed intervenire con azioni correttive prima di perdere definitivamente il cliente.
Oltre all’engine Form e Survey, Blendee offre anche la APP NPS, pensata proprio per semplificare l’analisi del Net Promoter Score (NPS).
Essa permette di raccogliere e analizzare i dati con facilità al fine di potenziare la strategia di fidelizzazione dei clienti ed individuare eventuali azioni di miglioramento.

Tasso di abbandono dei clienti: come intervenire con I.A. e personalizzazione
Attività di profilazione e segmentazione evoluta finalizzate a riscontrare cluster di utenti più a rischio di abbandono sono fondamentali per mettere in campo strategie volte proprio a contrastare il tasso di abbandono.
In questo contesto gli algoritmi di intelligenza artificiale consentono attività di personalizzazione della customer experience davvero efficaci. Ecco alcuni esempi.
A.I personalised recommendation e offerte “su misura”
Algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning si mostrano particolarmente efficaci per offrire promozioni, sconti, servizi o prodotti personalizzati ai clienti a rischio di abbandono. Offerte e prodotti consigliati possono essere mostrati in real-time oppure inviati mediante strumenti di direct marketing o campagne ADS.
Loyalty program personalizzati
Un altro aspetto interessante per ingaggiare i propri clienti riguarda la realizzazione di programmi fedeltà personalizzati contenenti iniziative ed incentivi al fine di tenere sempre alto il loro livello di soddisfazione nei confronti del brand.
Anche in questo caso attività di web site personalisation e marketing automation possono rivelarsi fondamentali.
Direct marketing ultra personalizzato
Un altro aspetto assolutamente da non sottovalutare quando parliamo della possibilità di ingaggiare gli utenti, riguarda la personalizzazione della comunicazione.
E-mail, SMS, push notification ma anche messaggi comportamentali in real-time: ogni contenuto deve essere pensato in funzione del singolo utente/cliente.
In linea di massima intelligenza artificiale e personalizzazione della customer experience non solo riducono il rischio di churn rate, ma contribuisce anche a creare una relazione più solida e duratura: un cliente soddisfatto è più incline a rimanere fedele all’azienda, ad effettuare acquisti ripetuti e a diventare un ambasciatore del marchio.