Prevedere l abbandono dei clienti e agire

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1 Prevedere l abbandono dei clienti e agire Definire azioni mirate per intervenire in anticipo sul rischio di abbandono dei singoli clienti Busacca & Associati A nticipare il rischio di abbandono dei clienti significa trasformare una strategia di loyalty indifferenziata in un insieme di azioni mirate di preretention, basate su indicatori descrittivi e predittivi. I vantaggi dei tre metodi di seguito presentati - Disallineamento, Micro-cluster Comportamentali e Potenziale Commerciale - sono indiscutibili sia per il grado di conoscenza dei comportamenti dei clienti che permettono di raggiungere, sia per i risultati che è possibile osservare: ritorni delle azioni di CRM superiori di un ordine di grandezza, da due a tre volte maggiore la percentuale di clienti trattenuti, costi del 30% inferiori rispetto ai tradizionali metodi di marketing relazionale. 1

2 Busacca & Associati Gli italiani tra i più infedeli d Europa Il dato, riferito al tasso medio di abbandono dei clienti, secondo recenti indagini di mercato, colloca l Italia al terzo posto dietro Regno Unito e Spagna. Il tasso medio di abbandono è stimabile in circa il 18% annuo, ma settori quali la grande distribuzione, le banche e la telefonia mobile superano di gran lunga questa percentuale, fino a toccare punte del 36%. Alla base della crescente disaffezione dei clienti troviamo un insieme eterogeneo di cause, che per semplicità possono essere raggruppate in due grandi aree: il prezzo e la qualità della relazione. La prima deriva dalla grande attenzione ai costi dal lato della domanda e all utilizzo aggressivo della leva prezzo dal lato dell offerta. Esempi evidenti sono le compagnie low-cost nel trasporto aereo e le polizze on-line nel settore assicurativo, o anche la continua rincorsa tra le tariffe degli operatori cellulari, che ha dato luogo all idea stessa che potesse aver successo una strategia di puro pricing, portata avanti con scarsa fortuna dagli operatori mobili virtuali. La seconda area, più articolata, è quella della qualità della relazione. Questa comprende tutte le motivazioni di abbandono legate al rapporto diretto tra l azienda e il cliente. In questo caso le differenze tra i settori sono più marcate, anche se tra i comuni denominatori troviamo quasi sempre la qualità dei punti di contatto. Siano questi le reti di vendita o i call center, sono sempre il fattore umano e gli strumenti di gestione del cliente a fare la differenza. Un addetto al call center dotato di efficaci strumenti di profilazione del cliente riuscirà il più delle volte a trasformare una telefonata di reclamo in un occasione di cross-selling. Viceversa un venditore non consapevole del valore attuale e del potenziale del cliente che ha di fronte, impiegherà davvero poco tempo a far perdere alla propria azienda ricavi e risorse di immagine. D altra parte sono ancora relativamente poche le aziende che hanno saputo reagire con coerenza all aumento dei tassi di abbandono e alla perdita di valore della propria base clienti. Se paragoniamo la base clienti al liquido in un serbatoio, sono state viceversa numerose le aziende che a fronte di rilevanti perdite, hanno mantenuto costante il livello della base clienti aprendo i rubinetti della pressione commerciale e delle azioni di loyalty indiscriminate. Tutto ciò con l inevitabile conseguenza di veder aumentare i costi di marketing e diminuire il valore 2

3 Prevedere l abbandono dei clienti e agire medio dei clienti. Sì, perché di regola ad andare via per primi sono i clienti migliori, e ad entrare sono i nomadi di professione, marginali per valore. La Loyalty non si compra e le azioni non sono uguali per tutti La consapevolezza della crescente mobilità dei clienti ha così generato una sorta di urgenza a realizzare rapidamente azioni di loyalty valide per tutti, secondo l ipotesi, che i clienti abbiano tutti le stesse esigenze, sperimentino tutti gli stessi problemi, e reagiscano a sconti e promozioni con un elasticità al prezzo costante. Negli anni i diversi studi condotti da Busacca & Associati sul tema della customer loyalty hanno messo sotto esame centinaia di casi concreti, classificando le azioni come strategiche e tattiche, (in funzione del grado di impatto organizzativo e della capacità di sfruttare le competenze distintive aziendali); e come attive o reattive, in relazione alla finalità: prevenire l abbandono o reagire ad una esplicita richiesta di cessazione del rapporto. Figura 1 - Classificazione delle azioni di loyalty STRATEGICHE - Hanno un forte impatto sulla struttura aziendale - Si attivano per reagire all abbandono - Hanno un impatto strutturale sulla soddisfazione - Intervengono nel ciclo d uso TATTICHE - Creano barriere tattiche al passaggio - Si usano quando il cliente è praticamente perso - Creano barriere tattiche al cambiamento - Intervengono nel ciclo d uso REATTIVE PROATTIVE 3

4 Busacca & Associati L esperienza evidenzia diverse aree di criticità e di incertezza legate alla reale efficacia e al rapporto costi/risultati delle azioni che è opportuno considerare con attenzione in fase di progettazione. Ecco alcuni esempi: La loyalty comprata utilizzando la leva prezzo si rivela spesso effimera ed è quasi sempre causa di mancati ricavi e di cannibalizzazione della propria offerta; inoltre risulta facilmente imitabile dalla concorrenza e alla lunga economicamente poco sostenibile. Le azioni di loyalty indiscriminate su tutta la base clienti rappresentano un costo certo, a fronte di benefici economici difficilmente stimabili e spesso inferiori allo sforzo sostenuto. Tali azioni comportano notevoli difficoltà nell ottenere un chiaro consenso sul budget richiesto e, una volta realizzate, nel consentire una chiara misurazione degli effetti in termini di clienti trattenuti e di rapporto costi/ benefici. Le azioni aggreganti dovranno necessariamente adattarsi alla media delle caratteristiche socio-demografiche, delle esigenze, dei problemi e dell elasticità al prezzo dei diversi segmenti di cui si compone la base clienti. Ma tutto ciò ricorda il famoso pollo di Trilussa. Vi sono ad esempio clienti che abbandonano per un insieme di esperienze negative con gli addetti di call center, altri per una percezione di prezzo elevato rispetto ai benefici ricevuti, altri ancora a fronte di una promozione della concorrenza. E chiaro che un programma a punti soddisferà le esigenze di alcuni mentre un operatore di customer care dedicato quelle di altri. In definitiva, una soluzione di loyalty uguale per tutti è sostanzialmente una chimera. La difficoltà è dunque evidente: il responsabile che si occupa della loyalty deve trovare il compromesso tra esigenze apparentemente incompatibili: intervenire in tempo prima che il cliente vada via, differenziare le azioni per massimizzarne l efficacia, segmentare i clienti su basi comportamentali e di propensione, realizzare azioni efficaci e non imitabili dai concorrenti, il tutto spendendo ovviamente il meno possibile! 4

5 Prevedere l abbandono dei clienti e agire Disallineamento, Drop di spesa e Matrice di Orienta- mento La quadratura del cerchio è difficile, ma un grande aiuto può venire da una metodologia di intervento particolarmente efficace nei risultati ed efficiente nei costi. Tale metodo, a partire da un set di indicatori ed allarmi, descrittivi, comportamentali e predittivi, permette di segmentare la clientela secondo il criterio della probabilità di abbandono. Con un modello di Customer Profiling ben articolato è quindi possibile intervenire con azioni mirate per segmenti comportamentali e ottimizzate per le singole motivazioni di abbandono. Secondo questa prospettiva, diventa alla portata di ogni azienda intervenire direttamente sul rischio di attrition di micro-segmenti di clientela o addirittura del singolo cliente. Il focus si sposta dalla necessità di trovare un azione di loyalty valida più o meno per tutti i clienti, ad una vera e propria strategia di pre-retention. Tutto ciò significa progettare azioni mirate in base alle motivazioni di abbandono, che vengono effettivamente attivate soltanto per i clienti a rischio. Tali clienti nel nostro approccio possono essere individuati con tre modelli distinti e complementari. 5

6 Busacca & Associati Disallineamento Definiamo convenzionalmente disallineamento il risparmio che un cliente otterrebbe se passasse alla migliore proposta della stessa azienda o della concorrenza. I clienti possono essere disallineati, rispetto all offerta dei concorrenti, sul prezzo o sui livelli di servizio, ma anche in generale su altre variabili del marketing mix caratteristiche del business. Fissata una soglia limite di disallineamento, per ogni cliente o segmento di clientela può definirsi un allarme, per indicare in anticipo una probabilità critica di attrition e quindi di possibile passaggio alla concorrenza. In figura un esempio di indice di disallineamento tariffario nel settore della telefonia cellulare. Nei tre mesi di osservazione il valore medio del disallineamento per clienti che successivamente hanno cessato il contratto (in blu) è confrontato con il disallineamento medio degli altri clienti dello stesso segmento (in azzurro): per coloro che hanno abbandonato l azienda il disallineamento medio misurato è stato di circa il 50% superiore rispetto ai clienti fedeli. Figura 2 - Disallineamento nelle Tlc Mobili VALORE MEDIO DISALLINEAMENTO PER CONTRATTO (Euro/mese) 43,63 Delta: 57,7% 27,66 41,96 Delta: 37,85 45,8% Delta: 42,5% 28,78 26,57 Settembre Ottobre Novembre La capacità di questo indice di anticipare il fenomeno, è connessa al fatto che il cliente impiegherà un tempo più o meno lungo per accorgersi che per lui sarebbe più conveniente cambiare fornitore, e questo è per l appunto il vantaggio di tempo che l azienda ha a disposizione per intervenire con azioni di pre-retention. 6

7 30% 20% 10% 0% Prevedere l abbandono dei clienti e agire Micro-cluster Comportamentali Qui parliamo di clienti che presentano anomalie nei profili comportamentali, secondo una dinamica che li porta a ridurre progressivamente il numero o il valore degli acquisti, fino a cessare del tutto il rapporto con l azienda (silenza e quindi cessazione esplicita o di fatto). In questo caso l azienda procede analizzando le serie storiche degli indicatori e delle transazioni, per un campione di clienti dei quali conosce già l esito di cessazione. Dall analisi di regola condotta con l ausilio delle reti neutrali, si identificano le regole causa-effetto che porteranno con una certa probabilità all abbandono. Una volta determinate e testate positivamente, tali regole si applicano a tutti gli altri clienti. Per ciascun cliente si potrà quindi disporre di un indice predittivo di abbandono, anche in questo caso da utilizzare per intervenire in tempo con azioni di pre-retention che riconducano i profili comportamentali a rischio in un area maggiormente sicura e accettabile. Figura 3 - Dal Drop di spesa agli Indici predittivi di abbandono ANDAMENTO DELLE TRANSAZIONI SET DI REGOLE TREND DI SPESA TOTALE CLIENTI CLIENTI IN ABBANDONO MEDIA CLIENTI TEMPO Socio-demografici Storico delle transazioni Indici comportamentali Indici di relazione INDICI PREDITTIVI DI ABBANDONO 7

8 Busacca & Associati Potenziale Commerciale Qui infine ci occupiamo dei clienti che orientano verso un altro fornitore una quota più o meno rilevante dei propri acquisti. Questa dinamica comportamentale può essere misurata posizionando il cliente sulla Matrice di Orientamento, in funzione del valore attualizzato di spesa verso il comparto (Life Time Value) e del grado di penetrazione dell azienda su questa spesa (Grado di Fidelizzazione). I clienti che mostrano un trend di diminuzione nel tempo del Grado di Fidelizzazione, e contemporaneamente presentano un LTV elevato, sono coloro sui quali intervenire prioritariamente, prima che tale tendenza acceleri e l abbandono diventi irreversibile. Figura 4 - La Matrice di Orientamento Azioni di retention Priorità di intervento LifeTimeValue SFIDE x MARGINALI DIAMANTI x RIDUZIONE RISCHIO DI ABBANDONO x x x AMBASCIATORI LifeTimeValue Priorità nelle azioni di loyalty Grado di fidelizzazione Grado di fidelizzazione 8

9 Prevedere l abbandono dei clienti e agire Intervenire in anticipo: tre metodi a confronto Ai tre metodi di individuazione dei clienti a rischio possono essere associate altrettante modalità operative di intervento: 1 Metodo del Disallineamento 2 Metodo dei Micro-cluster Comportamentali 3 Metodo del Potenziale Il Disallineamento è particolarmente efficace nei servizi in generale, e in particolare in tutti quei settori dove le offerte sono comparabili tra loro e dove quindi le componenti di pricing giocano un ruolo importante. Ci riferiamo ad esempio ai settori delle Utilities (acqua, luce, gas, carburante), alle Telecomunicazioni (con particolare riferimento alla fonia fissa e mobile e alla trasmissione dati per i mercati consumer), e alla maggior parte dei prodotti che gli Istituti di Credito rivolgono alla clientela mass e affluent. I Micro-cluster Comportamentali basano la loro efficacia sulla capacità di calcolare per ciascun cliente un indice predittivo di abbandono. Sono quindi adatti ai business dove le transazioni vengono registrate (Grande Distribuzione, Trasporti, Assicurazioni, Credito, Telecomunicazioni, Media), e associate al singolo cliente e per le quali si dispone di uno storico adeguato. La microsegmentazione è poi importante quando la base clienti risulta particolarmente eterogenea per caratteristiche socio-demografiche, comportamentali e per esigenze che il prodotto è chiamato a soddisfare. Infine classificando la clientela per Potenziale Commerciale e Grado di Fidelizzazione, le aziende che servono direttamente un gran numero di clienti possono realizzare riduzioni del tasso medio di abbandono variabili dal 15% al 40%, orientando con maggiore efficacia le attività di caring e retention di venditori e contact center. I responsabili ricevono liste di clienti per cui è in atto un fenomeno di erosione della quota di spesa. Questo metodo risulta essere quindi particolarmente efficace per la clientela business e per i cosiddetti HNWI (High Net Worth Individuals, clientela benestante). Grazie al modello di Orientamento Commerciale l attività di relazione non privilegia, come spesso accade, la clientela più vicina o maggiormente conosciuta, ma quella dove maggiore è il valore da salvaguardare o, meglio, dove maggiore è il potenziale commerciale che si sta progressivamente spostando verso aziende concorrenti. 9

10 Busacca & Associati Tabella 1 - Sinottico delle strategie operative di intervento Metodo Indicatori Ambiti di utilizzo Settori prevalenti Disallineamento Indici di disallineamento e di margine economico Misura rischio di abbandono Scomposizione leva prezzo Benchmark vs. concorrenti Rimodulazione del pricing Analisi su cannibalizzazione Utilities Telecomunicazioni Credito Carburanti Micro-cluster comportamentali Indice predittivo di abbandono, Drop di spesa, variabili comportamentali Predizione dell abbandono Liste clienti a rischio Analisi delle motivazioni di abbandono Benefit case delle azioni GDO Catene distributive Supermercati Trasporti Assicurazioni Potenziale Commerciale Indici di Potenziale e Grado di Fidelizzazione, varibili sociodemografiche Misurazione della perdita di fidelizzazione Portafogli clienti critici Retention clienti business Sviluppo commerciale Utilities Telecomunicazioni Credito Carburanti e GDO Trasporti Assicurazioni Le azioni basate sul disallineamento Come abbiamo, visto l Indice di Disallineamento, misura quanto il cliente risparmierebbe acquistando i prodotti o i servizi dell azienda stessa o delle aziende concorrenti. L indice realizza in modo analitico e per singolo cliente una vera e propria analisi di benchmark, che a livello aggregato fornisce l esatto posizionamento competitivo verso il mercato di riferimento. La disponibilità di quest indice permette di identificare i segmenti maggiormente a rischio di abbandono e di intervenire in modo mirato in funzione di un altro importante indicatore di Profiling: l Indice di Margine Economico, potendo così differenziare le azioni e il relativo budget in base al valore dei clienti da riallineare. Tali interventi possono essere effettuati con campagne quali il Tagliando del Cliente, in grado di riallineare con regolarità il rapporto con l azienda in funzione delle differenti esigenze che si presentano durante le fasi del ciclo di vita della relazione. L esperienza mostra come la maggiore soddisfazione e fiducia conquistate permettano spesso di realizzare con successo azioni di cross/up selling incrementando sia la spesa complessiva del cliente, sia la quota di penetrazione dell azienda sul totale della spesa per prodotti e servizi che soddisfano bisogni analoghi. Ma attenzione non va dimenticato che i clienti più disallineati sono anche quelli più redditizi per l azienda. La scelta del se, dove e come agire va quindi ponderata attentamente. 10

11 Prevedere l abbandono dei clienti e agire Le azioni basate sui Micro-cluster Comportamentali Questo approccio, ripetiamo, si basa sull utilizzo di metodologie statistiche che, applicate alle serie storiche comportamentali dei clienti, permettono di assegnare a ciascuno di essi un indice predittivo di abbandono. Le tecniche utilizzate più di frequente sono l analisi discriminante, per individuare le variabili dalle quali con maggior probabilità dipende l abbandono, e successivamente tecniche di regressione e algoritmi di data minig quali le reti neurali o gli algoritmi genetici, che sono in grado di apprendere dai dati storici di un campione di clienti, (dei quali si conosce in modo certo l evento di abbandono), un insieme di regole e di validarle su un campione di controllo. Una volta consolidate, le regole vengono applicate all intera base clienti, della quale a questo punto si riesce a misurare la probabilità di abbandono. Figura 5 - Il processo di calcolo degli indici predittivi DATI COMPORTAMENTALI Identificazione delle variabili target Controllo della validità del modello prescelto Dati per cliente: Indici comportamentali Socio-demografici Anagrafica cliente Servizi in uso Storico transazioni Estrazione di un campione Riduzione del numero di variabili Costruzione modelli previsionali Validazione dei modelli mediante indicatori di performance Applicazione del modello a tutti i clienti Indicatori di rischio per cliente e per segmento di appartenenza Per ottimizzare le azioni operative di intervento, è opportuno procedere con analisi di cluster, in modo che a ciascun micro-segmento di clienti a rischio sia possibile associare azioni mirate, sulla base delle specifiche motivazioni di abbandono. Da un punto di vista di efficienza economica, per ciascun micro-segmento viene calcolato il valore dei mancati ricavi, nel caso che il rischio di abban- 11

12 Busacca & Associati dono si debba concretizzare, su questa base viene commisurato il budget da assegnare per le azioni. Un costante monitoraggio delle campagne di pre-retention permetterà infine di stilare un vero e proprio conto economico per micro-segmento e di rendere pienamente conto del ritorno delle risorse investite per trattenere, fidelizzare ed incrementare il livello di soddisfazione dei clienti a rischio. Le azioni basate sul Potenziale Commerciale I clienti vengono posizionati sulla Matrice di Orientamento, in base al Grado di Fidelizzazione e al Life Time Value (ricavi correnti + ricavi attesi attualizzati in base alle aspettative di vita). Nella sezione di destra della matrice si trovano i clienti maggiormente fidelizzati, con LTV più o meno elevato. Figura 6 - La Matrice di Orientamento SVILUPPO Costruire una relazione continuativa RECUPERO Individuare i principali driver di insoddisfazione SFIDE PARTNERSHIP Crescere con il cliente DIAMANTI LifeTimeValue MARGINALI AMBASCIATORI GESTIONE SELETTIVA MANTENIMENTO Analizzare il rapporto Assicurare un adeguato livello di costo/opportunità soddisfazione Grado di fidelizzazione 12

13 Prevedere l abbandono dei clienti e agire L analisi del Grado di Fidelizzazione permette di misurare la ripartizione di spesa dei clienti tra la propria azienda e l insieme dei concorrenti, e consente quindi di misurare il potenziale economico non ancora sfruttato, perché detenuto da altri. L analisi dinamica del trend del Grado di Fidelizzazione consente invece di misurare uno spostamento di quota di spesa dalla nostra azienda verso un concorrente, mettendo quindi in grado l azienda di intervenire immediatamente sulle liste di clienti per i quali il rischio di abbandono si stia concretizzando. Operativamente, si interviene per arginare lo spostamento dei clienti dalla parte destra della matrice (elevata fidelizzazione) a quella di sinistra (bassa fidelizzazione e al limite abbandono conclamato). Conclusioni I metodi presentati hanno un importante caratteristica in comune: tutti e tre ribaltano il classico approccio delle tradizionali strategie di retention. Essi mirano infatti a caratterizzare e classificare i clienti non tanto in base agli effetti dell abbandono (cessazione degli acquisti, silenza nell utilizzo dei servizi, richiesta di risoluzione del contratto di fornitura, ecc.), spesso misurati quando ormai il processo è concluso, ma piuttosto in base a modelli comportamentali e predittivi che permettono di intervenire quando il processo di abbandono è ancora in fase iniziale: I Il Metodo del Disallineamento permette di intervenire con il maggiore anticipo: la lista dei clienti disallineati indica chi potrebbe avviare un processo di abbandono, qualora maturasse la consapevolezza dei vantaggi a passare a un concorrente; ma per molti di essi tale consapevolezza ancora non sussiste, e questo dà generalmente un ampio margine di intervento per impedire che il processo di abbandono si possa avviare. Il Metodo dei Micro-cluster, basato su indici predittivi, si fonda sui percorsi comportamentali che hanno provocato in passato la perdita di clienti; le regole che se ne ricavano permettono di stimare con buona precisione e notevole anticipo la probabilità di abbandono di tutta la base clienti, ponendo le premesse per un efficace strategia di pre-retention, attenta ai costi e alla differenziazione delle azioni. 13

14 Busacca & Associati Il Metodo del Potenziale tiene sotto controllo l intera spesa del cliente verso il settore, e di conseguenza identifica prontamente le variazioni dello share of wallet. Il risultato è la possibilità di estrarre tempestivamente liste di clienti che stanno riducendo la quota di spesa in modo significativo. Questa informazione, unita alle indicazioni fornite dagli altri indici comportamentali del Customer Profiling, alimenta con continuità i sistemi di campaign management e consente di ottenere nel tempo una notevole stabilità negli acquisti. In definitiva, anticipare il rischio di abbandono significa passare da una strategia di retention indifferenziata, a una pre-retention basata su indici comportamentali e predittivi. I vantaggi osservati sono rilevanti in termini di conoscenza e comprensione dei comportamenti dei clienti e i risultati misurati sono evidenti: redemption delle azioni di CRM superiore di un ordine di grandezza, da due a tre volte in più la percentuale di clienti trattenuti, costi ridotti anche del 30%. 14

15 Prevedere l abbandono dei clienti e agire Contatti Per ulteriori informazioni potete contattarci al numero oppure inviare un a Potete inoltre visitare il nostro sito internet: 15

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