Churn Analysis: cos’è, a cosa serve e il suo ruolo nella Customer Retention

La Churn Analysis occupa sempre più un posto di primo piano nell’ambito dell’analisi predittiva finalizzata a incrementare sia la user experience che il grado di soddisfazione nei confronti di un brand.

In particolare nel caso in cui si verifichi l’abbandono di clienti e il loro successivo passaggio alla concorrenza, questo approccio di misurazione consente di individuare, in termini quantitativi, quello che possiamo definire come l’esatto opposto del retention rate.

Con il termine Churn Rate, infatti, si identifica il tasso di defezione (ossia di abbandono) espresso in percentuale e relativo ai clienti che hanno abbandonato un brand o servizio in un determinato lasso di tempo, rispetto al numero totale di clienti che, nel medesimo periodo, ne ha invece usufruito.

Che cos’è la Churn Analysis

Ora che abbiamo spiegato cos’è la Churn Rate, possiamo entrare nel merito della Churn Analysis. Questa si definisce come un’analisi previsionale che permette di individuare la percentuale di clienti che, a livello di probabilità, potrebbero abbandonare il brand e passare alla concorrenza. Operando in via preventiva, quindi, la Churn Analysis offre la possibilità di progettare strategie di retention per abbattere la percentuale di clienti in defezione.

Per operare al meglio, l’analisi predittiva che è parte integrante della Churn Analysis utilizza dati storici per effettuare previsioni sugli eventi futuri: in pratica, saranno i dati storici legati all’abbandono dei clienti a costituire la base per dare vita a un modello predittivo di Churn che sia il più possibile preciso.

La Churn Analysis, sfruttando algoritmi di Machine Learning, è una modalità di analisi di dati che fa parte della famiglia delle analisi predittive (Predictive Analytics), ossia di quell’insieme di soluzioni di Data Intelligence che si pongono l’obiettivo di definire le probabilità di accadimento di particolari eventi.

Come funziona la Churn Analysis

In termini operativi, la Churn Analysis può avvenire con l’ausilio di appositi sistemi CRM e attraverso l’analisi dei dati che questi hanno immagazzinato in merito ai clienti, a partire dalle loro transazioni. Le discriminanti che la Churn Analysis considera per le proprie previsioni includono:

  • Fattori specifici legati al cliente: come sesso, età, area geografica (per le attività B2C), forma sociale, dimensione e localizzazione (per le imprese B2B)
  • Fattori comportamentali recenti del cliente: per esempio da quanto tempo il cliente non visita il sito web dell’azienda o da quanto tempo non riceve da essa un’e-mail o una promozione calibrata

L’analisi offrirà dunque una panoramica completa dei clienti e stilerà la probabilità che questi abbandonino il brand per rivolgersi alla concorrenza sul breve, medio o lungo termine. Tali report verranno emessi su base regolare, così da monitorare eventuali evoluzioni nei comportamenti e operare le opportune scelte strategiche aziendali.

In pratica, monitorando il livello di Customer Satisfaction l’impresa potrà pianificare una serie di azioni e strategie per mantenerlo o addirittura aumentarlo, così da abbattere significativamente il Churn Rate.

Quali risultati fornisce la Churn Analysis

La Churn Analysis permette di dare vita a modelli predittivi molto specifici legati alla probabilità di defezione dei clienti. Tale probabilità è messa in luce attraverso numerosi output, che permettono all’azienda di prendere sia decisioni strategiche che gestionali proprio in funzione degli specifici fattori che incidono sull’abbandono del cliente.

Tra i principali output che un’analisi predittiva di questo genere può fornire possono essere inclusi report di contesto e trend sul fenomeno di defezione, individuazione della probabilità di abbandono su diversi segmenti di clienti, fattori che incidono sulla defezione, precisi scoring probabilistici, indicatori di qualità e molto altro ancora.

Quando serve la Churn Analysis?

La Churn Analysis è uno strumento particolarmente efficace in diverse situazioni:

  • Nel caso in cui l’azienda sperimenti un abbandono di clienti più o meno allarmante
  • Per individuare e riconoscere le corrette red flag così da intervenire prima che l’abbandono si verifichi
  • Per comprendere quali tipologie o segmenti di audience siano più suscettibili alla defezione

Gli obiettivi della Churn Analysis

Come sicuramente avrai intuito, il principale obiettivo della Churn Analysis è quello di ridurre al minimo la possibilità che i clienti abbandonino un brand per rivolgersi alla concorrenza, ossia di minimizzare il già citato Churn Rate.

In una visione più ampia, quest’analisi predittiva consente anche di valutare quanto profitto l’organizzazione potrebbe perdere se non operasse in modo tale da mantenere alta la propria retention e la fidelizzazione dei clienti.

La Churn Analysis rappresenta dunque uno strumento di grande valore sia per conoscere il tasso di attrito della base utenti che per applicare in modo più controllato le corrette tecniche di Customer Retention.

 

Morena Grasso

Sono una Data Scientist fortemente motivata e appassionata verso l’universo della Data Science. Dal 2018 sono membro di Dataskills, dove posso prestare le mie competenze al servizio dei clienti per supportarli e accompagnarli lungo il loro percorso di pieno sfruttamento dei dati aziendali. Leggi la mia Biografia.
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Morena Grasso

Sono una Data Scientist fortemente motivata e appassionata verso l’universo della Data Science. Dal 2018 sono membro di Dataskills, dove posso prestare le mie competenze al servizio dei clienti per supportarli e accompagnarli lungo il loro percorso di pieno sfruttamento dei dati aziendali. Leggi la mia Biografia.
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