Churn Prevention: riconoscere in anticipo se il cliente ha intenzione di abbandonare il servizio

Spesso ci si rende conto che un cliente se ne è andato per sempre solo quando è già successo. Transgourmet si è trovata proprio di fronte a questa sfida. Senza dati precisi e trigger affidabili, era difficile avviare misure mirate per impedire l'abbandono e rafforzare il legame con i clienti più deboli. Eppure, con i dati giusti e il trigger giusto, è possibile individuare tempestivamente i segnali.

La cliente Lena, che gestisce un ristorante e ordina regolarmente da Transgourmet, riduce la frequenza dei suoi ordini e acquista meno prodotti principali del solito. 

Grazie all'analisi dei dati basata sull'IA, Transgourmet riconosce che il comportamento di acquisto di Lena è un possibile segnale di abbandono e aggiorna il suo indice di rischio di abbandono.

Dato che Lena è una cliente A, la responsabile clienti Vicky riceve una notifica e contatta Lena per offrirle un servizio personalizzato o una consulenza individuale.

Tutti gli altri clienti a rischio di abbandono riceveranno automaticamente un buono personalizzato sul canale che preferiscono.

Grazie all'approccio proattivo, Lena si sente apprezzata, accetta l'offerta e continua a essere una cliente fedele di Transgourmet.