Cosa fa per la tua azienda
Acquisire un nuovo cliente costa molto più che trattenere quelli che hai già. Eppure spesso ci si accorge che un cliente se n’è andato solo quando ha smesso di ordinare da mesi.
La previsione del churn usa il machine learning per riconoscere i segnali che precedono un abbandono: frequenza d’acquisto in calo, meno accessi, reclami, cambi di abitudini. Ogni cliente riceve una probabilità di abbandono aggiornata, e il tuo commerciale sa ogni settimana chi chiamare per primo.
Dati comportamentali dei clienti
Probabilità di abbandono per ciascun cliente
- scikit-learn
- XGBoost
- pandas
Perché conviene
Priorità chiare
Una lista ordinata dei clienti a rischio, con i motivi principali per ciascuno.
Azioni mirate
Offerte, chiamate e attenzioni dedicate solo a chi ne ha davvero bisogno.
Meno ricavi persi
Intervenire in anticipo è più efficace e meno costoso che riconquistare un cliente perso.
Modello che impara
Le previsioni migliorano nel tempo con i nuovi dati e gli esiti delle azioni.
Dal primo incontro al servizio in produzione
Un percorso in quattro passi, con risultati misurabili già dal prototipo. Nessun progetto infinito, nessuna scatola nera.
-
01
Analisi
Partiamo dal tuo processo e dai dati a disposizione: dati comportamentali dei clienti. Definiamo insieme obiettivi e risultati attesi.
-
02
Configurazione
Adattiamo l’AI al tuo caso con tecnologie collaudate come scikit-learn, XGBoost, pandas, e la mettiamo alla prova sui tuoi dati reali.
-
03
Integrazione
Colleghiamo il servizio agli strumenti che usi già. Il risultato, probabilità di abbandono per ciascun cliente, arriva dove lavori ogni giorno.
-
04
Evoluzione
Misuriamo i risultati, raccogliamo i feedback del team e miglioriamo il servizio nel tempo.
Dove fa la differenza
Abbonamenti e servizi ricorrenti
Individuazione degli utenti che stanno per disdire, con campagne di fidelizzazione mirate.
Distribuzione B2B
Rilevazione dei rivenditori che stanno riducendo gli ordini o spostandosi verso concorrenti.
Palestre e centri servizi
Segnalazione degli iscritti che frequentano sempre meno, prima della scadenza.
Quanti dati servono?
In genere bastano lo storico degli acquisti o degli accessi di almeno un anno e l’elenco dei clienti che hanno abbandonato. Nella fase di analisi verifichiamo se i dati sono sufficienti.
Il modello spiega perché un cliente è a rischio?
Sì: per ogni cliente indichiamo i fattori che pesano di più sulla previsione, così l’azione commerciale è mirata.