Il progetto
Attraverso un approccio di customer churn prediction, abbiamo analizzato in profondità i dati di acquisto raccolti tramite carta fedeltà, costruendo un sistema predittivo capace di individuare precocemente i segnali di abbandono dei clienti fidelizzati.
Il progetto ha incluso la creazione di un dataset dettagliato sui comportamenti di acquisto, l’addestramento di modelli di machine learning e intelligenza artificiale per classificare il rischio churn, e l’implementazione di strumenti di explainability per identificare le cause principali del fenomeno.
Risultati
L’integrazione con la piattaforma CRM esistente ha portato a una riduzione del 30% del tasso di abbandono nel segmento fidelizzato, grazie a interventi tempestivi basati su predictive data analytics. Una dashboard interattiva genera alert automatici in base alle variabili di rischio, consentendo al team di agire proattivamente.
Il risultato è un aumento significativo del lifetime value dei clienti recuperati e una trasformazione del rischio in opportunità di crescita duratura, con il supporto di sistemi evoluti di AI data analytics.
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