In che modo le aziende SaaS possono prevedere il tasso di abbandono dei clienti

Pubblicato: 2020-07-05

La fidelizzazione dei clienti è un pilastro fondamentale di qualsiasi azienda che lavora su un modello basato su abbonamento. Per le società di telecomunicazioni e altri fornitori di servizi, la fidelizzazione dei clienti è importante. Per le aziende SaaS, è la chiave per la loro sopravvivenza.

Il modello di business SaaS si basa sull'ottenimento di entrate ricorrenti dai clienti. Devono fornire un flusso costante di denaro per tutta la loro vita con l'azienda. L'allungamento della vita del cliente, quindi, è un modo cruciale per scalare le aziende SaaS. È importante quanto il marketing e la promozione del proprio sito a nuovi clienti, se non di più.

Una volta che un cliente ha abbandonato la tua azienda SaaS, è difficile riconquistarli. Hanno preso una decisione sul tuo servizio e ci sono senza dubbio altre opzioni a cui possono rivolgersi. La migliore fidelizzazione dei clienti, quindi, è proattiva. Devi cercare di mantenere i clienti il ​​più felici possibile. Ciò aiuta a rimuovere il rischio che portino la loro abitudine altrove.

Ma come fai a sapere quanto è probabile che un cliente porti la propria attività a un concorrente? Come puoi scoprire su quali clienti devi concentrare i tuoi sforzi? La risposta potrebbe essere attraverso la previsione e l'analisi del tasso di abbandono dei clienti.

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Che cos'è il tasso di abbandono dei clienti e perché è importante?

Customer churn è il nome dato a quando i clienti - e principalmente gli abbonati a un servizio - abbandonano un'attività. Un cliente ha sgretolato quando non riesce a rinnovare il servizio. Hanno anche agitato se terminano attivamente un abbonamento.

La metrica del tasso di abbandono dei clienti è fondamentale per le aziende SaaS . Per avere successo, le aziende devono mantenere il tasso di abbandono dei clienti al minimo assoluto. Ogni cliente che abbandona l'azienda ne danneggia i profitti in due modi distinti.

In primo luogo, l'azienda perde il reddito regolare che ottiene dall'abbonamento del cliente. Inoltre, l'azienda deve anche spendere di più in marketing e promozione per sostituire il cliente. Se consentono alla loro base di clienti di ridursi, fatturato e profitti inizieranno a scendere rapidamente.

I clienti possono abbandonare per molte ragioni diverse. Le brutte esperienze con la tua attività o il tuo servizio porteranno molto spesso all'abbandono. In altri casi, la semplice stanchezza del servizio può spiegare l'abbandono. Gli utenti del servizio potrebbero scoprire nel tempo che il servizio non soddisfa più le loro esigenze.

Qualunque sia la ragione, il tasso di abbandono è qualcosa su cui qualsiasi azienda SaaS deve tenere sotto controllo. Lasciato deselezionato, può sfuggire di mano rapidamente. Come spiega Michael Redbord, direttore generale di Service Hub presso HubSpot:

“In un'attività basata su abbonamento, anche un piccolo tasso di abbandono mensile/trimestrale aumenterà rapidamente nel tempo. Solo l'1% di abbandono mensile si traduce in quasi il 12% di abbandono annuo. Dato che è molto più costoso acquisire un nuovo cliente piuttosto che mantenerne uno esistente, le aziende con tassi di abbandono elevati si troveranno rapidamente in una situazione di stallo finanziario".

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Non sarebbe fantastico, quindi, se potessi prevedere e anticipare l'abbandono dei clienti?

Le difficoltà e l'importanza di prevedere il tasso di abbandono dei clienti

La fidelizzazione e l'acquisizione dei clienti sono le due opzioni per combattere l'abbandono dei clienti. Le aziende devono cercare di impedire ai clienti di andarsene o portare nuovi clienti a bordo. Idealmente, vorrebbero aggiungere più nuovi clienti che andarsene. Inoltre, la fidelizzazione dei clienti è spesso molto più conveniente rispetto all'acquisizione dei clienti.

Tuttavia, molte aziende sono ancora favorevoli all'acquisizione. Questo perché sanno come, quando e dove commercializzare i loro prodotti a nuovi clienti. Comprendere i modi migliori per aumentare la fidelizzazione dei clienti è più complicato. Ci vuole molto più tempo e fatica.

Le aziende non possono dedicare tempo e sforzi, per non parlare della finanza, a ciascun cliente. Non sarebbe fattibile. Di cosa hanno bisogno per prevedere in anticipo i clienti a rischio di abbandono. Possono quindi concentrare i loro sforzi di conservazione su tali individui.

Quello che abbiamo appena descritto è la previsione del tasso di abbandono dei clienti. È un processo reso possibile da strumenti di analisi e raccolta dati all'avanguardia. Raccogliendo i dati e sviluppandone un modello, puoi identificare i clienti che hanno maggiori probabilità di andarsene. Con quella conoscenza, puoi fare tutto il necessario per impedirglielo.

Continua a leggere e imparerai un modo semplice per eseguire quell'inestimabile previsione e analisi dell'abbandono dei clienti.

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Come eseguire la previsione e l'analisi del tasso di abbandono dei clienti

La previsione del tasso di abbandono dei clienti funziona su una premessa semplice. Puoi prevedere la probabilità che un cliente abbandoni in base a come ha utilizzato di recente il tuo servizio. Stai cercando di rispondere se un cliente se ne andrà entro un periodo specifico. Cioè, annulleranno il loro abbonamento entro il prossimo mese?

Il risultato di tale previsione sarà una risposta "sì" o "no". Tutti i clienti per i quali la risposta è "sì", puoi quindi contattare e lavorare per modificare quella risposta. Se la risposta "sì" o "no" è l'output del processo, i dati del cliente sull'utilizzo del servizio sono l'input. La raccolta dei dati, quindi, è il primo passo di un processo di previsione e analisi del tasso di abbandono dei clienti in tre fasi:

  1. Raccolta dati
  2. Creazione di un modello predittivo dal set di dati
  3. Utilizzo del modello per prevedere il tasso di abbandono dei clienti

Raccolta dati

Il modello predittivo che creerai utilizza l'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico è una tecnica di analisi dei dati basata sull'intelligenza artificiale. Il modo più semplice per spiegare il processo è tramite il riconoscimento del modello. I modelli vengono "addestrati" in modo che possano identificare e riconoscere modelli nei dati.

Il processo di "addestramento" comporta la presentazione del modello con il maggior numero di dati possibile. Quindi discerne i modelli e le relazioni tra i dati. In definitiva, il modello può applicare ciò che ha "appreso" a qualsiasi nuovo set di dati che gli viene presentato. È quindi in grado di prevedere possibili azioni future sulla base di modelli passati.

Il primo passaggio per la previsione del tasso di abbandono dei clienti è la raccolta dei dati per addestrare il modello. I dati di cui hai bisogno dovrebbero riferirsi a clienti attuali o precedenti che hanno e non hanno lasciato la tua azienda. In questo modo, puoi confrontare tutti i dati dei clienti presenti e futuri sui clienti che hanno abbandonato e non hanno abbandonato.

I tuoi dati devono contenere quante più informazioni possibili sui clienti. Ogni pezzo di informazione del cliente è chiamato una caratteristica. Più caratteristiche del cliente riesci a raccogliere, più accurato sarà il tuo modello. Dopotutto, sarà in grado di riconoscere modelli che si riferiscono a una gamma più ampia di caratteristiche.

Per la previsione del tasso di abbandono dei clienti, ci sono quattro aree principali su cui concentrarsi:

  • Caratteristiche del cliente – Si tratta di dati relativi alle caratteristiche individuali di ciascun cliente. Può includere qualsiasi cosa, dall'età e dal sesso al livello di istruzione e al reddito.
  • Funzionalità di supporto: informazioni relative al modo in cui i clienti interagiscono con l'assistenza clienti. Questi dati possono includere la frequenza con cui hanno contattato il tuo personale di supporto o gli oggetti delle loro domande.
  • Funzionalità di utilizzo: tutti i dati che puoi raccogliere su come ogni cliente ha utilizzato il tuo servizio. Ad esempio, la frequenza con cui accedono o quanto tempo è passato dall'ultima volta che lo hanno fatto. Se riesci a raccogliere informazioni su quanto tempo trascorrono sulla tua app o quali azioni intraprendono quando sono lì, tanto meglio.
  • Funzionalità contestuali: questo è un punto di raccolta per tutti gli altri dati che puoi raccogliere. Sai, ad esempio, tramite quale tipo di dispositivo accedono al tuo servizio? Riesci a identificare l'agente dell'assistenza clienti che hanno contattato di più?

La previsione del tasso di abbandono dei clienti riguarda la ricerca di clienti che potrebbero presto lasciarti. Quando si raccolgono dati, è necessario quantificare "presto". Decidi a quale domanda esatta vuoi che risponda il tuo modello. È:

  1. Un cliente rinuncerà entro un mese?
  2. Un cliente rinuncerà entro tre mesi?
  3. Un cliente rinuncerà entro sei mesi?

La domanda esatta che scegli dipende dalla tua attività. È essenziale definirlo in modo da poter raccogliere i dati corretti per addestrare il modello. Prendi, ad esempio, la domanda 'a)' sopra. Se è questo ciò a cui desideri rispondere, devi includere i dati storici dei clienti.

Queste informazioni possono essere utilizzate per prevedere le azioni dei clienti esistenti. Le tue caratteristiche dovrebbero essere correlate all'attività del cliente, sia passata che presente.

Per semplificare l'utilizzo dei dati per un modello predittivo, ti consigliamo di creare un file CSV. Quel file dovrebbe avere una riga per ogni cliente e una colonna per ogni caratteristica. L'output "sì" o "no", in merito al fatto che il cliente agitato debba formare una di quelle colonne. Il file potrebbe assomigliare all'immagine sopra.

Creazione di un modello predittivo

Non lasciare che tutti i discorsi finora su dati, machine learning e modellazione predittiva ti scoraggino. Una volta raccolti i dati, la parte difficile della previsione del tasso di abbandono dei clienti è superata. Da qui in poi, puoi affidarti ai servizi di previsione per fare i cantieri difficili per te.

Ci sono un paio di servizi predittivi tra cui puoi scegliere:

  • Motore di Google Cloud ML
  • BigML

Entrambi questi servizi creano modelli predittivi basati sui dati caricati su di essi. Carica il file CSV che hai creato e loro faranno il resto per te. Puoi vedere maggiori dettagli su come utilizzare BigML per creare un modello predittivo qui.

Ciò che ottieni è una visualizzazione "albero decisionale" del tuo modello. Sarà simile a questo:

Ogni cerchio colorato sull'albero rappresenta una domanda relativa alle caratteristiche del tuo cliente. Ogni ramo rappresenta una possibile risposta. Scendi fino in fondo e troverai un cerchio con il valore di output finale. Nel caso dell'abbandono del cliente, questo è se un cliente ha abbattuto o meno.

Utilizzo del modello per prevedere il tasso di abbandono

Ora disponi di un modello che riconosce e comprende i modelli nei dati sull'abbandono dei clienti. Ciò di cui hai bisogno ora è usarlo per fare previsioni. Per questo, devi prima raccogliere i dati correnti relativi ai tuoi clienti esistenti.

Tali dati devono corrispondere ai dati utilizzati per creare il modello, tranne per il fatto che non includeranno l'output "sì" o "no" per il tasso di abbandono. È quindi possibile caricare i nuovi dati nel servizio predittivo scelto. Funziona allo stesso modo del caricamento del file CSV originale.

Da lì, il modo per generare previsioni varia a seconda del servizio che utilizzi. Per prendere ancora una volta BigML come esempio, devi seguire questi semplici passaggi:

  1. Accedi al tuo modello e scegli "Previsione batch" dal menu dell'icona del fulmine.
  2. Vedrai quindi due menu a discesa. Scegli il tuo modello in quello di sinistra e il tuo nuovo dataset cliente in quello di destra.
  3. Fai clic sull'opzione "Configura", quindi scegli "Impostazioni di output".
  4. Puoi quindi personalizzare il modo in cui desideri visualizzare le tue previsioni. Vuoi scegliere un output di file CSV e quindi adattare la visualizzazione di quel file come ritieni opportuno.
  5. Fare clic sul pulsante verde "Prevedi". Nella pagina seguente, fai clic su "Scarica previsione batch".
  6. Avrai quindi un file che puoi aprire con qualsiasi programma per fogli di calcolo. Le previsioni del tuo modello su quali clienti rinunceranno nel periodo di tempo che hai scelto verranno visualizzate nella colonna "Rifiuto".

Proprio così, hai un elenco di clienti a rischio di abbandono. Questi sono i clienti che devi contattare. Sono i clienti su cui puoi concentrare i tuoi sforzi di fidelizzazione dei clienti.

Persuadi anche uno solo di loro a restare quando avrebbero potuto andarsene, e avrai fatto la differenza per i tuoi profitti senza spendere quasi tanto denaro, tempo o fatica come avresti acquisito un nuovo cliente.

Previsione e analisi del tasso di abbandono dei clienti; Fidelizzazione proattiva del cliente

La previsione e l'analisi del tasso di abbandono dei clienti possono aiutare a migliorare la fidelizzazione dei clienti. Come azienda SaaS, apportare tali miglioramenti può fare la differenza tra successo e fallimento.

Ridurre il tasso di abbandono dei clienti è il modo in cui puoi mantenere costanti le tue entrate mensili, anche se stai lottando per attirare nuovi clienti. È anche il modo in cui puoi ottenere il massimo vantaggio dall'acquisizione dei clienti. I nuovi clienti guadagnati, dopotutto, non sostituiranno semplicemente quelli che stai perdendo. Si aggiungeranno alla tua base di clienti e ti aiuteranno a far crescere la tua azienda .

Il bello della previsione del tasso di abbandono dei clienti è che ti consente di rendere proattiva la fidelizzazione dei clienti. Puoi sapere quando un cliente sta per lasciarti.

Ciò ti consente di prendere provvedimenti per tenerli a bordo. Puoi raggiungere e risolvere i problemi che altrimenti potrebbero causare l'abbandono dei clienti, il tutto semplicemente raccogliendo dati e collegandoli a un servizio di previsione intelligente.