La maggior parte delle aziende considera l'abbandono dei clienti come un problema legato al successo dei clienti. Questo fenomeno compare nelle metriche del reparto CS, viene gestito dai team di account e affrontato con procedure operative ottimizzate o con l'assunzione di nuovo personale. Ma la vera causa dell'abbandono evitabile raramente è un problema legato alle persone. Si tratta piuttosto di un problema legato ai dati: più precisamente, di un problema di integrazione.
Quando i segnali di rischio sono sparsi su più sistemi e nessuno li mette in relazione in tempo reale, anche il miglior team di sicurezza informatica si trova a brancolare nel buio. L'intelligenza artificiale può aiutarti a prevedere ciò che sta per accadere, ma solo se la tua infrastruttura dati lo consente.
Il divario tra dati e decisioni
Oggi la maggior parte delle aziende gestisce le relazioni con i clienti attraverso un insieme di sistemi frammentati, tra cui, a titolo esemplificativo ma non esaustivo:
- CRM per la cronologia dei conti
- Piattaforma di assistenza per i biglietti
- Telemetria del prodotto per l'utilizzo
- Analisi delle conversazioni dalle chiamate
- Monitoraggio dei progetti relativi alle richieste della roadmap
Ogni sistema rileva solo una parte del quadro generale. Nessuno di essi comunica con gli altri.
Il risultato è che il profilo di rischio del cliente esiste, ma è distribuito su sistemi che nessuna persona è in grado di monitorare contemporaneamente. Quando un rinnovo viene segnalato come "a rischio", spesso l'account sta già dando segnali di difficoltà da settimane o mesi. Il problema sta nell'infrastruttura.
Il costo nascosto della fidelizzazione reattiva
Quando i team dedicati al successo dei clienti non dispongono di una visibilità in tempo reale, compensano con un maggiore impegno.
- Estrazione manuale dei dati da più sistemi
- Creare fogli di calcolo che risultano obsoleti prima ancora di essere completati
- Affidarsi all'intuizione e ai momenti di condivisione del rapporto piuttosto che ai segnali comportamentali
Questo approccio comporta un costo che raramente compare nel conto economico: assorbe risorse che dovrebbero invece essere destinate a un coinvolgimento proattivo dei clienti.
Nelle organizzazioni in cui i team di assistenza clienti dedicano il 15-25% del loro tempo a raccogliere dati anziché agire sulla base di essi, il calcolo è semplice: state finanziando un problema legato ai dati con il vostro budget destinato alla fidelizzazione. E l'effetto cumulativo è che i clienti non ricevono l'attenzione necessaria per prevenire effettivamente l'abbandono.
L'intelligenza artificiale ha bisogno di una base su cui poggiare
In quasi tutti i settori si registrano ingenti investimenti nell'analisi basata sull'intelligenza artificiale, nella valutazione del rischio e nella modellizzazione predittiva. Si parte dal presupposto che modelli più efficaci risolveranno il problema della visibilità. Tuttavia, l'efficacia dei modelli di intelligenza artificiale dipende dalla qualità dei dati su cui si basano; se tali dati sono isolati, in ritardo o incompleti, lo saranno anche le previsioni.
I modelli di IA possono:
- Analizzando solo i dati del CRM si rischia di non cogliere l'impennata dei ticket di assistenza
- La telemetria dei prodotti in sola lettura non rileverà il cambiamento di tono nelle chiamate dei clienti
- Concentrarsi sui sistemi principali significa trascurare i segnali di disimpegno provenienti dal marketing o dalla partecipazione ai webinar
Un vero sistema di intelligence di allerta precoce richiede che tutti questi segnali siano integrati e aggiornati. L'integrazione non è un'implementazione del tipo "imposta e dimentica". Si tratta di una capacità continua, in quanto costituisce il livello di dati che rende utile l'intelligenza artificiale.
Cosa comporta effettivamente un fatturato prevedibile
Quando SnapLogic ha implementato un sistema di allerta precoce potenziato dall'intelligenza artificiale per la propria organizzazione dedicata al Customer Success, le ragioni commerciali erano chiare. I dati erano frammentati tra Salesforce, Zendesk, i dati di telemetria dei prodotti e diverse piattaforme di interazione con i clienti. I CSM dedicavano una parte significativa del loro tempo all'aggregazione manuale dei dati.
L'intervento (rilevamento unificato dei segnali, valutazione composita del rischio basata sull'intelligenza artificiale e procedure operative basate su SLA integrate direttamente in Salesforce) ha portato ai seguenti risultati:
- SnapLogic ha recuperato una capacità pari a circa due dipendenti a tempo pieno
- La variazione della percentuale di trattenuta sul fatturato lordo è stata ridotta da ±3 punti a ±1 punto
- Ha generato un ritorno sull'investimento (ROI) fino al 190% nel giro di un anno
Il direttore finanziario Kapil Agrawal ha descritto il risultato come un fattore in grado di garantire«un livello di prevedibilità dei ricavi ricorrenti»che prima non era disponibile, e ha attribuito il merito del miglioramento dei tassi di fidelizzazione alla capacità di interagire in modo proattivo con i clienti.
Tale prevedibilità è un risultato ottenuto grazie all'infrastruttura. Unificando i dati frammentati provenienti da sistemi diversi, l'infrastruttura sottostante ha garantito il flusso completo e in tempo reale dei dati necessario per segnalare con precisione i rischi e migliorare i tassi di fidelizzazione.
Il cambiamento strategico: da un approccio reattivo a uno proattivo su larga scala
Le organizzazioni che nei prossimi dieci anni riusciranno a fidelizzare maggiormente i clienti saranno quelle che considereranno la connettività dei dati una risorsa strategica. Quando i segnali provenienti dai clienti vengono integrati in tempo reale, ne traggono vantaggio tutti i livelli dell'azienda. I team del servizio clienti intervengono prima. I dirigenti formulano previsioni con maggiore sicurezza. Il reparto finanziario pianifica con margini di variazione più ridotti. E il consiglio di amministrazione smette di considerare l'abbandono dei clienti come una sorpresa.
Si tratta tanto di una questione di leadership quanto di tecnologia. Il modo in cui un'organizzazione concepisce l'infrastruttura dei dati determina se la conservazione dei dati diventa prevedibile o rimane reattiva.
Se il tuo team di assistenza clienti individua i problemi prima che diventino un rischio per il flusso di lavoro, la domanda da porsi è: cosa riesce effettivamente a vedere e con quale rapidità? La risposta riguarda quasi sempre l'integrazione.
SnapLogic aiuta le organizzazioni a creare le basi per un sistema di dati interconnessi che renda possibile una fidelizzazione proattiva. I segnali ci sono. La domanda è: la vostra infrastruttura li sta raccogliendo?
Scopri tutti i dettagli: l'utilizzo dell'analisi dei rischi in tempo reale come sistema di allerta precoce per la perdita dei clienti
