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Analisi del Churn e Machine Learning: come i dati e gli algoritmi ottimizzano la Customer Retention

Churn Analysis Machine Learning

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Il churn, noto anche come tasso di abbandono o churn rate, è un concetto chiave nell’ambito delle aziende e dei servizi che coinvolgono una base di clienti o utenti. Rappresenta la percentuale di clienti che smettono di utilizzare i prodotti o servizi di un’azienda durante un determinato periodo di tempo. Comprendere e monitorare attentamente il churn è essenziale per qualsiasi impresa che voglia garantire una crescita sostenibile e costruire una solida base di clienti fedeli.

Un tasso di churn elevato può indicare problemi sottostanti, come la mancanza di soddisfazione del cliente, l’incapacità di mantenere un livello di servizio adeguato o la concorrenza di alternative più allettanti. Pertanto, comprendere le cause e i fattori che caratterizzano questo fenomeno è essenziale per sviluppare strategie efficaci di customer retention (fidelizzazione dei clienti) e migliorare nel complesso la salute e la crescita dell’azienda.

Attraverso approcci statistici e algoritmi di machine learning, è possibile costruire modelli predittivi capaci di anticipare il comportamento dei clienti propensi ad abbandonare. Tali modelli possono aiutare le aziende a prendere azioni mirate, come ad esempio campagne di marketing, in modo da affrontare il problema del churn in maniera efficace.

Tipologie di abbandono

Il churn si verifica quando i clienti decidono di interrompere l’utilizzo dei prodotti o servizi offerti da un’azienda. Possiamo identificare due tipi di abbandono, a seconda della relazione tra azienda e utente:

  • Subscription churn: si verifica quando gli utenti sottoscrivono un contratto o abbonamento per un certo periodo di tempo e decidono di non rinnovarlo alla scadenza.
  • Non-subscription churn: non è previsto un abbonamento o contratto, accade quando i clienti possono terminare il rapporto in qualsiasi momento. Un esempio potrebbe verificarsi in un negozio online dove un cliente che ha effettuato acquisti frequenti in passato smette improvvisamente di acquistare.

Il primo caso è sicuramente il più facile da affrontare, poiché l’evento di abbandono è chiaramente definibile. Il secondo caso, invece, presenta maggiori complessità in quanto un cliente potrebbe ridurre gradualmente la propria frequenza di acquisto oppure smettere di utilizzare un servizio improvvisamente.

Churn Analysis Customer Retention

Analisi del churn e tecnologie

L’analisi dei dati è la chiave per comprendere i fenomeni che favoriscono l’abbandono e per contrastarlo. La raccolta dei dati dei clienti e delle loro interazioni con l’azienda è la base per poter realizzare una churn analysis efficace.

Il primo passo è individuare le variabili che possono influenzare la probabilità di abbandono. Queste variabili possono essere caratteristiche proprie dell’utente, come il genere e l’età, o comportamenti di acquisto o di utilizzo dei servizi. L’identificazione delle variabili di maggior impatto è indispensabile per la creazione di un modello di machine learning che predica il churn futuro. In questo caso, parliamo di modello di classificazione, poiché la variabile che vogliamo prevedere è categoriale (abbandono o rinnovo). Trai vari algoritmi capaci di svolgere questo task i Decision Trees sono tra i più performanti. Questo tipo di algoritmo, inoltre, garantisce anche un notevole grado di interpretabilità, utile nell’approfondire le cause dell’abbandono. Tuttavia, è essenziale notare che esistono altri modelli di machine learning altrettanto validi, o addirittura più complessi, che potrebbero ottenere ottimi risultati nel prevedere il churn. Ad esempio, le Random Forests, che consistono in un insieme di Decision Trees, o altri algoritmi come Support Vector Machines e reti neurali, potrebbero offrire prestazioni eccellenti. È fondamentale considerare non solo l’accuratezza predittiva ma anche la capacità di interpretare i risultati ottenuti.

Esistono molte possibilità per accedere e utilizzare gli algoritmi di machine learning per la churn analysis. Linguaggi come Python e R sono tecnologie gratuite che mettono a disposizione diverse librerie per l’analisi dati e l’implementazione di modelli avanzati. Esistono sul mercato anche piattaforme che mirano a semplificare l’adozione di soluzioni di advanced analytics. Dataiku è una potente piattaforma pensata per coprire l’intero ciclo di vita di un progetto di data science.

Use Case

Consideriamo un’azienda che come servizio propone un abbonamento annuale per visitare i musei di una città. L’abbandono è definito come il mancato rinnovo dell’abbonamento da parte del cliente per l’anno successivo. L’azienda raccoglie tre tipi di dati: informazioni sull’utente (età, genere, residenza), l’utilizzo del servizio (musei visitati, frequenza,…) e lo storico di quali clienti nel corso degli anni hanno rinnovato o no l’abbonamento.

Individuate le variabili di maggior interesse, un team di data scientist potrebbe costruire un modello di classificazione del churn, identificando i clienti con la maggior probabilità di abbandono. Con queste informazioni, l’azienda può avviare azioni mirate di retention, come campagne marketing, offerte personalizzate e programmi di fidelizzazione.

In questo modo, l’azienda è in grado di contrastare il problema dell’abbandono, di migliorare la propria retention e di ottimizzare i costi dei propri interventi.

Conclusione

L’analisi del churn si dimostra essere un’arma potente per qualsiasi azienda desideri mantenere la sua base clienti nel mercato competitivo di oggi. Attraverso l’uso dei dati e delle tecnologie di analisi, è possibile identificare i clienti a rischio di churn in anticipo e prendere azioni mirate per migliorare la customer retention. Affrontare il churn con una visione informata e basata sui dati consente di costruire una base di clienti fedeli, incrementare la competitività e garantire una crescita aziendale sostenibile nel lungo termine.

La scelta della tecnologia può avere un impatto significativo sul successo di un progetto, così come l’esperienza e le competenze dei data scientist che le utilizzano. Grazie alla conoscenza delle diverse tecnologie e alle competenze del nostro team, Blue BI può aiutarvi nell’adozione di una soluzione avanzata per le esigenze della vostra azienda. Contattaci per saperne di più!

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