Predict Behaviour
Modelli predittivi su base individuale per anticipare abbandono e riacquisto.
Quando un cliente inizia a rallentare gli acquisti, a ignorare le comunicazioni o a ridurre il valore medio degli ordini, quei segnali esistono già nei dati, ma arrivano tardi, se arrivano. Costruiamo modelli predittivi che studiano il comportamento del singolo cliente nel tempo e stimano in anticipo la probabilità che abbandoni, che torni, che cresca di valore o che smetta di comprare. L’organizzazione smette di rincorrere i clienti persi e inizia a intercettare quelli che stanno per andarsene.
Cosa costruiamo insieme
Costruiamo modelli che stimano la probabilità che un cliente specifico compia un’azione rilevante per il business, abbandono, riacquisto, upgrade, riduzione di valore. Il modello lavora sul singolo, produce output azionabili e si aggiorna nel tempo man mano che il comportamento del cliente evolve.
Un layer specializzato dei modelli predittivi, focalizzato sull’identificazione dei clienti a rischio abbandono prima che il rischio diventi realtà. Il sistema monitora i segnali di deterioramento del rapporto e consente di intervenire nel momento giusto, non a posteriori.
Progettiamo e implementiamo sistemi di tracking utenti su web e app. Creiamo:
- Tracking plan
- Data layer
- Sistemi di raccolta dati
Garantendo qualità e conformità GDPR.
Identifichiamo i pattern e le cause che muovono i KPI rilevanti. Il dato smette di descrivere il passato e inizia a informare le decisioni future su dove e come intervenire.
Come lo facciamo
1. Data Audit
Valutiamo la qualità, la profondità e la storia dei dati disponibili. La fattibilità e l’accuratezza dei modelli dipende interamente da questa fase, non procediamo senza una mappa chiara del dato di partenza.
2. Model Design
Definiamo l’architettura modellistica in funzione degli obiettivi: quali fenomeni predire, su quale orizzonte temporale, con quale granularità. Predizione individuale e forecasting aggregato seguono logiche diverse e vengono progettati separatamente.
3. Build e calibrazione
Costruiamo i modelli e li calibriamo sui dati storici disponibili. Questa fase include i primi test di accuratezza e la validazione degli output con il team che li userà operativamente.
4. Activation
I modelli entrano nei processi aziendali, con output leggibili, integrati negli strumenti esistenti, utilizzabili da chi deve prendere decisioni senza necessità di intermediazione tecnica.
5. Handoff e monitoraggio
Il team interno riceve il sistema con i criteri per interpretarne l’accuratezza nel tempo, ricalibrarlo quando il comportamento dei clienti cambia e aggiornarlo quando evolvono gli obiettivi di business.
Le risposte alle tue domande
Tutto quello che devi sapere su come lavoriamo e come possiamo aiutarti.
A organizzazioni con storico clienti di almeno 12-24 mesi e con dati comportamentali e transazionali integrabili, e con base clienti sufficientemente ampia per allenare modelli su base individuale. Tipicamente con un responsabile CRM, retention o customer analytics che ha mandato di passare da analisi descrittiva a predittiva, e volontà di intervenire sui clienti prima del comportamento, non dopo.
Quando lo storico è inferiore ai 12 mesi o i dati non sono integrabili tra fonti diverse. Non è la scelta giusta nemmeno per chi cerca forecasting aggregato sui KPI di business (è un altro tipo di modellazione che lavoriamo dentro Govern KPIs) o clustering descrittivo della base clienti (che lavoriamo dentro Earn Retention).
La differenza è nella domanda a cui risponde ciascun modello. Lift Conversion risponde a una domanda sul presente: questo cliente compra o non compra adesso? Predict Behaviour risponde a una domanda sul futuro: questo cliente resterà o andrà via nei prossimi 6-12 mesi? Entrambi lavorano su dati storici del cliente, ma con orizzonti temporali e obiettivi operativi diversi.
Dipende dalla complessità del modello che si vuole costruire. Il Data Audit iniziale include una valutazione esplicita della fattibilità, se i dati disponibili non sono sufficienti per un modello accurato, lo diciamo prima di procedere.
Un primo ciclo completo, dal Data Audit all’activation, si colloca generalmente tra le dodici e le sedici settimane. I modelli richiedono uno storico di almeno dodici-ventiquattro mesi per produrre output affidabili.
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Trenta minuti per capire da dove partire e cosa ha senso costruire.