Soddisfazione predittiva
I punteggi di soddisfazione dicevano al team come si sentivano i clienti solo dopo la chiusura del sondaggio, spesso troppo tardi per intervenire. Abbiamo costruito un modello che prevede la soddisfazione a partire dai segnali comportamentali, anticipando l'allerta di circa sei settimane.
In sintesi
Cliente
Fornitore di servizi in abbonamento
Settore
Analytics
Progetto
Modellazione predittiva
Tempistiche
14 settimane
La sfida
Saperlo troppo tardi per agire
La soddisfazione era misurata da un sondaggio relazionale trimestrale con un tasso di risposta inferiore a un terzo, quindi il quadro era sia tardivo sia parziale. Quando un punteggio calava, gli account che vi stavano dietro avevano spesso già ridotto l'utilizzo o avviato una conversazione di disdetta. Il customer success reagiva al churn invece di anticiparlo, senza alcun modo per stabilire quali tra centinaia di account contattare per primi.
Il nostro processo
Cosa abbiamo fatto
- 01
Definizione dell’obiettivo
Lavorato con i team success e finance per definire cosa significhi “a rischio” in termini di fatturato, non semplicemente un punteggio basso.
- 02
Scoperta dei segnali
Analizzati due anni di utilizzo del prodotto, ticket di supporto ed eventi di fatturazione per individuare i comportamenti che precedono un calo di soddisfazione.
- 03
Costruzione del modello
Addestrato e cross-validato un modello che valuta in continuo il rischio di soddisfazione di ogni account, non trimestralmente.
- 04
Flusso di early-warning
Inviati gli account a rischio ordinati per priorità nel workflow del CSM, ciascuno con le ragioni alla base del proprio punteggio.
- 05
Validazione a ciclo chiuso
Reimmessi gli esiti degli interventi nel modello affinché la sua accuratezza migliori nel tempo.
I risultati
0.89
AUC del modello sugli account di test
82%
degli account in churn segnalati prima che se ne andassero
6 sett
di anticipo rispetto al sondaggio trimestrale
−31%
di churn tra gli account segnalati dopo il rollout
1,400+
account valutati in continuo, ogni giorno
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