L’ottimizzazione dell’offerta tramite algoritmi predittivi

Come soddisfare i propri clienti? Come poterlo fare ottimizzando le risorse aziendali? È vero che la creazione di prodotti e servizi ad-hoc impone necessariamente un dispendio maggiore da parte dell’azienda? È possibile abbassare i costi di marketing e promozione, migliorando allo stesso tempo il servizio offerto ai nostri clienti?

Queste domande sono comuni a realtà aziendali di qualsiasi dimensione e settore di appartenenza, che desiderano diversificarsi dalla concorrenza, offrendo servizi e prodotti che assecondino al meglio le diverse necessità dei propri clienti. Allo stesso tempo, tutte le strategie di customizzazione del prodotto, e fidelizzazione del cliente, sono considerate dispendiose e finiscono per diventare superflue.

Grazie all’analisi predittiva dei dati, è possibile estrarre conoscenza dalla grande mole di dati raccolti nel tempo in maniera automatica. Questo vuol dire che il dispendio in termini di investimento è circoscritto alla creazione del modello predittivo, che può essere totalmente gestito da un partner esterno all’azienda. Una volta che il modello, e quindi la struttura analitica, è stato creato, l’analisi vera e propria e l’estrazione di informazioni è delegata agli algoritmi di Machine Learning.

La peculiarità dell’utilizzo del Machine Learning per l’analisi dei dati sta nel fatto che la definizione dell’importanza ed entità dell’effetto che le variabili hanno sull’evento studiato viene fornito tenendo in considerazione tutte le molteplici caratteristiche di ciascun cliente. Inoltre, questa analisi è estremamente dettagliata e precisa perché basata sull’intera mole di dati raccolta nel tempo. Tale quantità di dati, che difficilmente sarebbe analizzabile a mano, risulta di valore solamente se data in pasto a modelli che sono in grado di gestirla.

 

Tipologie di modelli predittivi per la fidelizzazione della clientela

 

In questo articolo tratteremo due delle principali tipologie di modelli predittivi i cui output aiutano nella creazione di prodotti e servizi in linea con le differenti necessità della clientela:

  • La clusterizzazione avanzata della clientela
  • La churn analysis

 

La clusterizzazione avanzata della clientela utilizza modelli predittivi di Machine Learning per suddividere la base clienti in gruppi omogenei e differenti tra loro. In questo modo vengono identificate le caratteristiche salienti del comportamento e delle preferenze di ciascun gruppo di clienti, così da poter customizzare ulteriormente i prodotti e servizi offerti a ciascuno di essi. La differenza fondamentale rispetto a modelli di segmentazione non predittivi sta nella possibilità di poter sfruttare l’intera pletora di informazioni disponibili, grazie al fatto che i modelli predittivi sono stati pensati appositamente per poter processare moli di dati che non possono essere analizzate manualmente.

Il clustering tramite modelli predittivi di Machine Learning è in grado di identificare caratteristiche e comportamenti celati e talvolta non espressi direttamente dai nostri clienti. In questo modo si crea una situazione favorevole sia per l’azienda che per il cliente: l’azienda riesce ad ottimizzare le proprie strategie commerciali e promozionali, focalizzandole sui gruppi di clienti che rispondono nel modo migliore, e il cliente viene profilato in modo molto più preciso, così che gli vengano offerti solo quei prodotti e servizi ai quali è realmente interessato.

La Churn Analysis si basa invece sulla definizione della propensione all’abbandono di ciascun cliente, ed estrazione delle caratteristiche che differenziano questi soggetti dai clienti maggiormente fidelizzati. Questa tipologia di modelli predittivi fornisce come output le regole necessarie per definire un cliente “churner” o “non churner”. La peculiarità dell’utilizzo del Machine Learning sta nel fatto che la definizione dell’impatto delle variabili sulla probabilità di abbandono viene fornita tenendo in considerazione le molteplici caratteristiche di ciascun cliente, che in alcune basi dati potrebbero essere centinaia. L’analisi dettagliata dell’impatto delle varie caratteristiche del cliente sulla probabilità di abbandono forniscono insight di business immediatamente attuabili per la realizzazione di strategie commerciali di retention. Il modello di churn allenato potrà essere utilizzato su nuovi clienti, o dati recentemente acquisiti, per stimare la probabilità futura che un cliente passi alla concorrenza.

 

Come utilizzare gli output dei modelli predittivi per creare strategie di fidelizzazione

Una volta individuato il gruppo di appartenenza di ciascun cliente, e le caratteristiche che differenziano ciascun gruppo in termini di comportamento di acquisto, preferenze e bisogni, è possibile modificare le proprie offerte commerciali ottimizzandole per ciascuno dei gruppi.

Questo significa, per esempio, creare strategie di marketing mirate ai gruppi di clienti con maggior propensione all’acquisto. È infatti importante ricordarsi che le azioni di marketing sono efficaci solo se mirate, e l’individuazione dei clienti da targetizzare per un maggior ritorno del proprio investimento è uno degli scopi principali dell’utilizzo di tecniche di Analisi Predittiva di cui abbiamo parlato sopra.
ottimizzare offerte algoritmi predittivi

Identificando quali clienti sono maggiormente propensi ad acquistare determinati prodotti, solo ad essi si andranno ad offrire offerte o scontistiche pensate appositamente per soddisfare i loro specifici bisogni. Questa strategia risulta essere:

  • Meno dispendiosa che compiere le stesse azioni in maniera indiscriminata
  • Più strategica rispetto a non compiere nessuna azione su clienti con alta propensione all’acquisto

 

Allo stesso modo, l’individuazione preventiva dei clienti più propensi all’abbandono offrono l’opportunità di avanzare proposte commerciali e promozioni prima che il cliente abbia preso la decisione di passare alla concorrenza.

È importante qui comprendere il fatto che la maggior parte di strategie di retention sono si carattere reattivo, ed operano quindi in un momento in cui il cliente ha già deciso di abbandonare. Grazie al suo carattere predittivo, la churn analysis individua i clienti problematici, insieme alle caratteristiche che li rendono meno soddisfatti degli altri e più propensi all’abbandono, in tempo per compiere azioni di retention prima che essi abbiano compiuto la scelta di abbandonare la nostra azienda.

 

I benefici dell’utilizzo dell’analisi predittiva per la customer retention

L’analisi avanzata della clientela è un esempio di applicazione del Machine Learning la cui buona riuscita offre benefici sia all’azienda, che al cliente. Questo perché, nel targetizzare la propria clientela, l’azienda arriva a comprenderne sempre meglio i bisogni e le necessità. Ridefinendo l’offerta di prodotti e servizi tenendo conto delle informazioni fornite dai modelli predittivi, l’azienda sta di fatto aumentando la soddisfazione del cliente.

I benefici principali dell’utilizzo di strategie di fidelizzazione basate sull’analisi predittiva sono quindi:

  1. Individuazione preventiva dei clienti sui quali è necessaria un’azione di retention, in questo modo si individuano le caratteristiche del prodotto o servizio con possibilità di miglioramento, che verranno ottimizzate a seconda dei bisogni del cliente per evitare insoddisfazioni.
  2. Individuazione delle caratteristiche che differenziano i clienti fidelizzati da quelli che non lo sono ancora, così facendo si potrà poi porre l’attenzione sulle capacità distintive che hanno reso l’azienda un punto di riferimento solido per i propri clienti. Si individueranno allo stesso momento le aree in cui è possibile investire per migliorare ulteriormente l’offerta.
  3. Identificazione di gruppi di clienti con differenti necessità e preferenze, che rispondono diversamente ad azioni commerciali e promozionali, in modo da poter focalizzare l’offerta su quei prodotti e servizi che potranno realmente soddisfare i bisogni dei clienti
  4. Ottimizzazione dei prodotti e servizi offerti, sulla base delle reali preferenze della clientela
  5. Ottimizzazione dell’allocazione del budget, dovuta all’identificazione dei gruppi di clienti che rispondono meglio a determinate azioni commerciali e promozionali.

 

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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