La previsione dell’abbandono legge il cambiamento nel comportamento d’acquisto di ciascun cliente — visite che si diradano, scontrino in calo — e segnala il rischio mentre è ancora in formazione. Che cosa serve al modello, come Retano CRM & Loyalty dà priorità ai clienti a rischio in base al loro valore, e cosa inviare a chi è in quella lista.
Riassumi con l’AI
In sintesi
- La previsione dell’abbandono individua i clienti attivi il cui comportamento mostra le configurazioni che di norma precedono un allontanamento.
- Retano CRM & Loyalty costruisce il modello sui dati di scontrino già raccolti dal programma fedeltà. Non servono nuove fonti dati.
- Servono circa otto mesi di storico d’acquisto utilizzabile prima di poter far girare un primo modello.
- A ogni cliente vengono assegnati una probabilità di abbandono e un customer lifetime value. Il loro incrocio indica dove conviene spendere il budget di retention.
- Per ogni segmento di valore si configura un programma di win-back dedicato, e i segmenti si esportano direttamente nelle campagne.
- La decisione resta al retailer: la piattaforma produce segmenti e raccomandazioni, le campagne partono secondo le regole definite dal marketing.
Perché un programma fedeltà non segnala l’abbandono dei clienti?
Perché punti, soglie premio e prezzi riservati ai titolari di carta rispondono a una sola domanda — come premiare chi compra — e non all’altra: chi ha iniziato a comprare meno, e da quando. La reportistica di un programma fedeltà è di norma retrospettiva e aggregata, che è cosa diversa dal sapere che questa persona, con una data probabilità, smetterà di comprare nei prossimi mesi.
Recuperare un cliente abituale a distanza di tempo costa più di quanto sarebbe costato trattenerlo. È lo spazio in cui lavorano i modelli predittivi di Retano CRM & Loyalty: le stesse meccaniche, indirizzate a partire da ciò che i dati d’acquisto dicono su ogni singola persona.
Quali dati servono per prevedere l’abbandono?
I dati di scontrino collegati a una carta fedeltà: quali referenze, in quali quantità, in quale punto vendita, a che ora, con quale sconto. Sono dati che l’insegna registra già ogni giorno. Da questo storico Retano CRM & Loyalty calcola per ciascun cliente un insieme di indicatori:
- Giorni trascorsi dall’ultimo acquisto
- Numero di settimane con acquisti, totale degli acquisti e spesa complessiva
- Frequenza media di visita su finestre mobili di 3, 5 e 13 settimane
- Scontrino medio sulle stesse finestre
- Numero medio di referenze per scontrino
- Sconto medio per scontrino
La differenza rispetto a un semplice storico sta nelle finestre mobili: confrontare le ultime tre settimane con le ultime tredici significa leggere una tendenza e non una fotografia. Le finestre sono configurabili e si impostano sulla frequenza d’acquisto tipica del formato.
Come si segmenta la base clienti?
Retano CRM & Loyalty raggruppa i clienti in cluster di comportamento omogeneo, con più logiche utilizzabili in parallelo: RFM classica, RFM costruita sugli scostamenti dalle medie, una variante basata su machine learning, matrice BCG applicata alla base clienti e raggruppamenti per pattern di consumo. I segmenti ottenuti si esportano direttamente nella piattaforma come gruppi target di campagna.
Ne emergono le famiglie prevedibili — l’acquirente frequente a prezzo pieno, il cliente stabile con scontrino regolare, chi passa di rado, il nuovo iscritto, l’acquirente una tantum — e una che merita attenzione a parte: chi compra quasi esclusivamente in promozione. Finché quel cluster resta mescolato al resto della base, l’efficacia delle promozioni non è leggibile, perché la stessa meccanica produce effetti opposti sui due gruppi. Separati, indicano due strumenti diversi.
Come funziona il modello di previsione dell’abbandono?
È un problema di apprendimento supervisionato. Si utilizzano più di quattro mesi di dati passati per generare i predittori e i quattro mesi successivi per stabilire chi ha effettivamente smesso di comprare, ed è su quella risposta che il modello viene addestrato: in pratica servono circa otto mesi di storico utilizzabile prima di poter far girare un primo modello. Poiché nel retail alimentare non c’è un contratto da disdire, un cliente è considerato perso quando non registra acquisti nel periodo di osservazione successivo.
I marcatori sono quelli che nessun occhio umano riesce a seguire su milioni di scontrini: visite che si diradano, scontrino medio e spesa complessiva in calo, meno referenze per scontrino, profilo di sconto che cambia. Il risultato è il cliente che sta rallentando mentre il rischio è ancora in formazione, cioè quando intervenire ha ancora senso. La soglia di probabilità è configurabile: è l’insegna a decidere quanto essere prudente, spostando il confine tra intervenire e lasciar correre in base al budget di retention disponibile.
Su quali clienti a rischio conviene intervenire?
Quelli in cui una probabilità elevata incontra un valore elevato. Retano CRM & Loyalty assegna a ciascun cliente una probabilità di abbandono e un customer lifetime value, e distribuisce la base in segmenti di valore. Incrociati, i due indicatori formano una matrice: la probabilità dice chi sta per andarsene, il valore dice quanto conviene spendere per evitarlo. Un cliente ad alto valore con rischio elevato giustifica un contatto immediato e un’offerta su misura; chi ha comprato una sola volta e non è più tornato merita un tentativo a basso costo, un coupon standard o una notifica. Per ogni segmento di valore si configura un programma di win-back dedicato.
Gianni Cassano, Country Manager, Retano Solutions:
“I clienti fidelizzati sono la garanzia di un fatturato stabile. Un’insegna può investire molto per attirare clienti nuovi e intanto perdere in silenzio quelli abituali — e recuperarli dopo costa molto di più. Per noi la loyalty non finisce con le meccaniche: parte da lì, e dai dati che quelle meccaniche portano con sé.“
Su quali clienti lavori il modello non è un dato di fatto: è una scelta. I modelli si calcolano su un segmento, e i segmenti si costruiscono sugli attributi del cliente: l’insegna può quindi restringere la popolazione analizzata a quella che intende includere, per esempio ai soli clienti che hanno espresso il consenso corrispondente.
Cosa inviare a un cliente che sta rallentando?
Un’offerta costruita su ciò che è cambiato nel suo comportamento. Quello che non funziona è la versione indifferenziata: lo stesso sconto inviato a tutta la base, compresi i clienti che avrebbero comprato comunque. Le meccaniche classiche funzionano meglio quando la scelta segue il profilo:
- È scomparsa una categoria: il vantaggio va concentrato proprio lì.
- È calata la frequenza: un coupon che si guadagna oggi e si spende alla visita successiva.
- Ci sono punti in scadenza: spesso basta il promemoria.
- Compleanno, categoria preferita, referral: meccaniche che il cliente già conosce.
Sopra queste leve se ne colloca un’altra: l’offerta personalizzata di prodotto, costruita sui panieri dei clienti comparabili. È quella che dà un motivo per tornare al cliente che uno sconto generico non muove più, perché l’offerta cade su un prodotto che lui non ha mai comprato ma che chi gli somiglia acquista con regolarità. Su come il modello sceglie quei prodotti, continua a leggere qui.
C’è un altro filone che corre accanto a questo lavoro. L’analisi delle associazioni individua i prodotti driver: referenze che vendono poche unità ma trascinano il resto del carrello. Per chi lavora sull’abbandono sono utili due volte — come pretesto per una campagna di riattivazione, perché i loro acquirenti si estraggono come segmento e ricevono un coupon proprio su quell’articolo, e come candidati naturali per un’offerta personale. È un tema a sé, e avrà una scheda dedicata.
Il sistema decide da solo?
No. Gianni Cassano, Country Manager, Retano Solutions: “Ci chiedono spesso se il sistema decida tutto lui. No. Quello che toglie è un altro peso: la fatica di analizzare milioni di scontrini, il lavoro manuale di costruire i segmenti, l’incrocio di report diversi per ricostruire un quadro solo. La campagna può partire in automatico, ma sulla base delle regole definite dal marketing.”
Che cosa cambia, concretamente
Profilazione, previsione dell’abbandono e mappa delle associazioni incidono sul lavoro quotidiano molto più di quanto incidano sul programma fedeltà in sé. Le meccaniche restano quelle che i clienti già conoscono. Cambia il destinatario: l’insegna sa a chi si sta rivolgendo, da quanto tempo quella persona sta rallentando, quanto vale trattenerla, che cosa proporle e quale referenza può trascinarne un’altra nel carrello. I dati necessari esistono già, sono negli scontrini registrati ogni giorno. La differenza competitiva sta nel saperli leggere e trasformare in azione.
