Cos’è
Chiamato anche “customer churn prediction”, è un tool progettato per aiutare le aziende a trattenere i propri clienti più a rischio.
La soluzione consente di anticipare il rischio di abbandono analizzando in modo approfondito interazioni, comportamenti d’acquisto e altri segnali rilevanti. Si basa su modelli di machine learning e intelligenza artificiale, ed è parte integrante di un approccio di predictive data analytics orientato alla retention.
Cosa serve per iniziare
Per implementare il modello di churn prediction, è sufficiente fornire uno storico dei dati clienti (anagrafica, utilizzo dei servizi, acquisti, assistenza, ecc.) e una label che indichi se il cliente ha abbandonato o meno in passato. L’etichetta può essere costruita in seguito a un’analisi esplorativa del fenomeno.
Benefici e peculiarità
Sviluppiamo un modello sartoriale a seconda del settore: Telco, utilities, media, banking, retail, e-commerce, ecc.
La pipeline è ottimizzata per il training rapido e l’aggiornamento continuo del modello.
L’architettura è modulare e scalabile: è possibile aggiungere nuovi dati, segmenti di clientela o indicatori di rischio in qualsiasi momento.
Output
Il tool permette di:
- Prevedere in modo proattivo quali clienti sono a rischio di abbandono
- Segmentare i clienti in base al livello di rischio
- Attivare campagne di retention mirate sui segmenti più critici
- Integrare le previsioni nei sistemi aziendali per azioni automatiche o alert in tempo reale
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