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Che cos'è l'abbandono dei clienti?
Data di pubblicazione: 9 settembre 2024
Collaboratori: Keith O'Brien, Amanda Downie
L'abbandono dei clienti si riferisce al numero di clienti esistenti persi, per qualsiasi motivo, in un determinato periodo di tempo. Fornisce alle aziende una comprensione della soddisfazione e della fidelizzazione dei clienti e può identificare potenziali cambiamenti nei profitti di un'azienda.
Si tratta di una metrica particolarmente importante per le aziende software-as-a-service (SaaS), molte delle quali dipendono dalle entrate ricorrenti mensili derivanti dagli abbonamenti. Hanno bisogno di sapere se i clienti stanno abbandonando o potrebbero abbandonare in futuro, poiché ciò avrà un impatto immediato sui loro profitti.
Il tasso di abbandono dei clienti, o semplicemente abbandono dei clienti, è l'opposto della customer retention, che si riferisce al mantenimento delle relazioni con i clienti da parte delle aziende. Ridurre al minimo l'abbandono dei clienti dovrebbe essere una componente chiave di qualsiasi strategia di coinvolgimento del cliente, che si riferisce a tutte le interazioni che un cliente ha con un'azienda o un marchio, sia online che in negozio.
Dare priorità al coinvolgimento del cliente, in particolare formulare una solida strategia di customer retention, è una protezione importante contro l'abbandono dei clienti.
Le aziende dovrebbero misurare i tassi di abbandono dei clienti su base frequente, in modo da capire se sono a rischio di perdita di entrate.
Questo ebook illustra l’attuale landscape dei clienti e aiuta a stabilire una visione a 360° dei clienti, ad esempio la corrispondenza dei dati, la risoluzione delle entità e la catalogazione dei dati.
In che modo l'abbandono dei clienti influisce sulle aziende
Eliminare l'abbandono è un compito importante, visto che i costi di acquisizione dei clienti possono essere molto elevati. Secondo McKinsey (link esterno a ibm.com)1, la sostituzione del valore di un cliente perso può richiedere l'acquisizione di tre nuovi clienti. Quindi le aziende dovrebbero fare tutto il possibile per ridurre l'abbandono e fidelizzare i clienti.
L'abbandono influisce sulle aziende B2B e B2C in modo leggermente diverso. Il tasso di abbandono tende ad essere più elevato nelle aziende B2C rispetto a quelle B2B, per un paio di motivi.
Innanzitutto, i clienti B2C non hanno bisogno dell'approvazione di un capo per iniziare o terminare un abbonamento, quindi sono più propensi all'acquisto d'impulso e all'abbandono d'impulso. In secondo luogo, è probabile che anche gli abbonamenti siano più economici, il che significa che è più facile abbandonare un servizio e avviarne un altro.
D'altra parte, l'abbandono B2B ha spesso un impatto maggiore per quelle aziende.
Le moderne aziende B2B vendono prodotti o servizi. Nel primo caso si tratta spesso di una commissione una tantum per un singolo prodotto. Quelle che vendono soluzioni software-as-a-service, ovvero le società SaaS, possono addebitare ai clienti l'accesso al servizio più volte durante l'anno. Le aziende che vendono servizi dipendono dal fatto che i loro clienti (abbonati) paghino un'entrata ricorrente mensile.
Le aziende B2B hanno probabilmente meno potenziali clienti o una pipeline di vendita più rigorosa. Questo perché le aziende B2B servono un insieme specifico di clienti, mentre la maggior parte dei consumatori ha bisogno regolarmente di determinati prodotti B2C (ad esempio, generi alimentari, articoli per la casa, servizi bancari).
Pertanto, l'abbandono dei clienti ha un impatto maggiore sulle aziende B2B, soprattutto se forniscono prodotti o servizi a un prezzo elevato a un gruppo più selezionato di clienti.
L'aumento dell'abbandono può demoralizzare dirigenti e dipendenti, creando preoccupazioni per il loro lavoro e la vitalità dell'azienda. Poiché l'acquisizione di nuovi clienti è spesso lunga e costosa, può distrarre le aziende dal concentrarsi sul servizio ai clienti esistenti, creando così un effetto ciclico.
Questo è un esempio di come la perdita di clienti possa creare un abbandono esponenziale o ciclico. Un altro è il passaparola. Se un cliente parla con altri clienti di quanto non sia stato soddisfatto dei prodotti di un'azienda, ciò potrebbe portare a ulteriori cancellazioni con conseguente aumento dell'abbandono.
Esistono due tipi principali di abbandono dei clienti: volontario e involontario.
Abbandono volontario
Questo si riferisce al cambiamento di preferenza dei clienti. Esempi di abbandono volontario includono i clienti che scelgono di non utilizzare più un prodotto in quella categoria, il passaggio a un prodotto della concorrenza, la reazione agli aumenti dei prezzi o alla cattiva esperienza del cliente.
Abbandono involontario
Ciò si riferisce a problemi che spesso sfuggono al controllo del cliente, come un'azienda che non offre più quel prodotto o servizio, problemi tecnici o di pagamento e disastri naturali. Può esserci anche un motivo imprevisto per cui un cliente non può più utilizzare un servizio. Gli esempi includono un'azienda che non paga più perché una persona utilizzi un servizio o un cambio di occupazione che rende quel prodotto o servizio non più prezioso.
Tasso di abbandono
Le aziende possono misurare il tasso di abbandono dei clienti dividendo il numero totale di clienti che hanno lasciato l'azienda in un determinato periodo di tempo dal totale dei clienti acquisiti da un'azienda. Questo numero viene poi moltiplicato per 100 in un determinato periodo di tempo.
Le aziende dovrebbero confrontare i dati sull'abbandono dei clienti, come altre metriche dell'esperienza del cliente, in modo da poter identificare potenziali problemi. Per calcolare il tasso di abbandono, le aziende possono scegliere tra determinati periodi di tempo, ad esempio il calcolo del tasso di abbandono settimanale, mensile o annuale. Un tasso di abbandono mensile potrebbe essere utile per le aziende SaaS con entrate ricorrenti mensili (MRR) che devono comprendere i propri tassi mensili.
Tasso di abbandono = (Clienti persi/Numero totale di clienti all'inizio del periodo di tempo) x 100
Esempio: un'azienda che monitorava mensilmente il tasso di abbandono ha perso 300 dei suoi 75.000 clienti. Ciò significa che il suo tasso di abbandono sarebbe dello 0,4%
Entrate ricorrenti mensili
Le aziende che impostano avvisi in tempo reale su cose come pagamenti con carta di credito annullati o servizi annullati possono gestire meglio l'abbandono.
I tassi di abbandono variano a seconda del tipo di attività. Secondo Recurly (link esterno a IBM.com), un tasso di abbandono medio è del 4%, dove il 3% è attribuito all'abbandono volontario e l'1% all'abbandono involontario. Per i fornitori di intrattenimento digitale, il tasso di abbandono medio è spesso più elevato. Tende ad essere inferiore per il software e i servizi aziendali e professionali.
Le aziende possono e devono calcolare anche i tassi di abbandono delle entrate, che determinano la perdita di entrate ricorrenti mensili (MRR) da parte dei clienti esistenti in un determinato periodo di tempo.
MRR = Numero di abbonati x entrata media per abbonato (ARPU)
Esempio: la stessa azienda che addebita ai suoi 75.000 abbonati 15,00 USD al mese per i servizi ha MRR di 1.125.000 USD.
Tasso di abbandono delle entrate
Questo determina la quantità di entrate che un'azienda sta perdendo durante un determinato periodo di tempo.
Tasso di abbandono delle entrate = (Entrate perse per abbandono/MRR totali nel periodo di tempo) x 100
Esempio: quella stessa azienda avrebbe perso circa 4.500 USD al mese a causa dell'abbandono. Rispetto al fatturato totale, si tratta anche di un tasso di abbandono dello 0,4%.
Ci sono anche diverse altre metriche sui clienti che le aziende dovrebbero monitorare per capire quale sia il rischio di abbandono dei clienti:
Net Promoter Score (NPS)
L'NPS chiede ai clienti quanto sono propensi a raccomandare un'azienda e i suoi prodotti alle persone della loro rete. Il numero di punteggi bassi (6 o meno) viene sottratto dal numero di punteggi alti (9 e 10) e la differenza viene convertita in una percentuale. Le aziende con punteggi NPS elevati non solo devono preoccuparsi meno dell'abbandono, ma potrebbero anche vedere i costi di acquisizione dei clienti diminuire leggermente a causa del passaparola positivo.
Customer Effort Score (CES)
Questa metrica del servizio clienti si riferisce al livello di difficoltà riscontrato dal cliente, da 1 (facile) a 7 (difficile). Le aziende con un CES elevato potrebbero essere a rischio di abbandono dei clienti perché i clienti trovano difficile interagire con l'azienda.
Tassi di utilizzo dei prodotti
Il fatto che i clienti utilizzino il prodotto di un'azienda può aiutare a determinare se sono a rischio di abbandono. Ad esempio, un cliente che non accede più per utilizzare un prodotto potrebbe star utilizzando un prodotto diverso e aspettando che l'abbonamento scada.
Poiché i tassi di abbandono dei clienti sono calcolati utilizzando la stessa formula per tutte le aziende, esistono diversi modelli di abbandono dei clienti che le aziende possono utilizzare per tracciare e prevedere l'abbandono futuro. Per costruirli con successo, le aziende devono analizzare diverse domande, tra cui perché i clienti se ne vanno e rimangono, quali fattori portano all'abbandono e in che misura tali fattori sono presenti o prevalenti.
Analisi di sopravvivenza
Questo modello, noto anche come modello time-to-event, può prevedere quando un cliente abbandona in base ai dati di acquisto, ai dati storici e alle condizioni attuali. È particolarmente utile per le aziende B2B con prodotti ad alto costo in grado di sviluppare risorse per fidelizzare ogni cliente. Può anche essere prezioso nel complesso, aiutando le aziende a capire se sono a rischio di un grande evento di abbandono.
Rilevamento delle anomalie
Questi modelli possono identificare potenziali eventi che potrebbero creare un aumento dell'abbandono dei clienti, dando alle aziende l'opportunità di provare a risolverli o cambiare strategia per minimizzare il loro impatto. Esempi di anomalie che le aziende dovrebbero monitorare sono gli aumenti improvvisi del feedback negativo dei clienti, il calo dell'utilizzo e l'aumento delle richieste di reso o rimborso.
Identificazione dei clienti a rischio
Le aziende dovrebbero investire in strumenti avanzati di gestione della relazione con il cliente (CRM) per monitorare l'attività dei clienti. Possono anche utilizzare tecnologie di intelligenza artificiale come il machine learning per analizzare meglio i dati dei singoli clienti, identificando potenzialmente i clienti che rischiano di abbandonare prima che i team per il successo dei clienti lo facciano da soli.
Investimento nel successo dei clienti
Questo è diverso dal servizio clienti, che è più reattivo ai problemi man mano che arrivano. Il team per il successo dei clienti lavora con i clienti mentre utilizzano un prodotto o un servizio per assicurarsi che ne massimizzino l'utilità. Aiuta le aziende a identificare i clienti a rischio di abbandono. Le aziende SaaS hanno investito nel successo dei clienti come un modo per mantenere i clienti felici e utilizzare i prodotti in modo sufficiente a giustificare i loro costi mensili.
Eccellente servizio clienti
Ridurre l'abbandono a volte può essere facile quanto migliorare il valore del servizio clienti fornito da un'azienda. In altre parole, un servizio clienti scadente può rapidamente trasformare i clienti soddisfatti in clienti che abbandonano il servizio. Tratta i clienti che forniscono feedback con il massimo rispetto e rispondi immediatamente alle loro esigenze.
Le aziende dispongono di diverse tecnologie avanzate che possono ora utilizzare per migliorare la relazione con il cliente. L'utilizzo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) può aiutare le aziende a elaborare meglio i dati dei clienti per comprendere la soddisfazione dei clienti, che possono inserire nei modelli per determinare il tasso medio di abbandono.
Possono utilizzare chatbot basati sull'intelligenza artificiale per rispondere a semplici domande dei clienti, liberando i rappresentanti del servizio clienti per gestire problemi più complicati.
Prezzi equi
I clienti potrebbero apprezzare i prodotti o i servizi di un'azienda, ma smettere di acquistare se pensano che il prezzo sia troppo alto per quello che ricevono. Le aziende devono effettuare ricerche sui prezzi per mantenerli in linea con la concorrenza e con quanto i clienti si aspettano di pagare.
Processo decisionale basato su metriche
Comprendere e tracciare determinate metriche può aiutare a monitorare il potenziale abbandono. Sia i punteggi di soddisfazione dei clienti (CSAT) che i net promoter score (NPS) aiutano a capire quanto siano soddisfatti i clienti dei prodotti e dei servizi di un'azienda. Il CSAT chiede ai clienti di classificare la loro soddisfazione su una scala da 1 a 10. L'NPS chiede ai clienti con che probabilità consigliano un prodotto o un servizio ad amici e colleghi.
Se queste metriche iniziano a diminuire, è probabile che la base clienti dell'azienda sia a rischio di abbandono. I leader sanno che devono agire per migliorare l'esperienza del cliente e ridurre il tasso di abbandono.
Forti programmi di fidelizzazione
Creare fedeltà al marchio è un ottimo modo per ridurre il tasso di abbandono dei clienti. Ad esempio, l'azienda può offrire incentivi ai clienti esistenti, come sconti o prodotti gratuiti per i compleanni o se i clienti spendono una determinata somma di denaro. Questo è un ottimo modo per mantenere i buoni clienti felici con i prodotti di un'azienda. Incoraggiare la fedeltà può portare ad altri benefici, come un maggiore potenziale di upselling.
Processo di onboarding stellare
Uno dei modi migliori per evitare di perdere clienti è concentrarsi sulla fornitura di servizi eccellenti ai nuovi clienti all'inizio della relazione. Le aziende possono offrire tutorial, domande frequenti e guide di autoaiuto per preparare i clienti al successo e aiutarli a utilizzare meglio i prodotti dell'azienda.
In che modo l'AI può aiutare a ridurre al minimo l'abbandono
Investire nell'intelligenza artificiale può aiutare le aziende ad affrontare i problemi di abbandono dei clienti in diversi modi.
- Migliore raccolta e analisi dei dati
- Supporto clienti più rapido e completo
- Modelli e simulazioni
- Esperienze dei clienti multicanali più appaganti
- Analytics predittiva più accurata
Esperienze dei clienti multicanali più appaganti
Le aziende possono utilizzare il marketing basato sull'AI generativa per migliorare il proprio marketing interno producendo più versioni personalizzate della stessa e-mail, fornendo una maggiore risonanza ai singoli clienti in qualsiasi canale utilizzino.
Supporto clienti più rapido e completo
Utilizzando l'AI conversazionale, l'esperienza positiva con il servizio clienti può decidere se un cliente abbandona o meno. Le aziende dovrebbero adottare l'AI conversazionale, sia che utilizzino chatbot rivolti ai clienti o forniscano assistenti virtuali AI per i clienti.
Migliore raccolta e analisi dei dati
L'AI può raccogliere rapidamente tutti i dati interni proprietari e quelli pubblici di terze parti e il machine learning in particolare può identificare temi comuni che possono aiutare un'azienda a capire quali sono i propri punti di forza e di debolezza nel soddisfare le esigenze dei clienti.
Modelli e simulazioni
Le aziende possono utilizzare i gemelli digitali dei clienti (CDT) basati su AI per simulare l'esperienza del cliente, aiutare le aziende a comprendere le abitudini di acquisto, cosa porta all'abbandono e come prevedere meglio gli acquisti futuri. I CDT possono tracciare giorni e settimane (link esterno a IBM.com) delle mappe del percorso del cliente, fornendo una visione olistica dell'intera esperienza del cliente.
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Note a piè di pagina
1 Experience-led growth: A new way to create value (link esterno a IBM.com), McKinsey, 23 marzo 2023
2 What is a good churn rate? (link esterno a IBM.com), Recurly
