Analisi di attrito e fidelizzazione per aumentare gli acquirenti abituali

La fidelizzazione dei clienti è una metrica fondamentale per qualsiasi azienda. Un alto tasso di fidelizzazione dei clienti significa che più clienti trovano valore nel tuo prodotto e rimarranno con te a lungo termine.

Al contrario, un basso tasso di fidelizzazione può essere un segno che gli utenti stanno rapidamente perdendo interesse per i tuoi prodotti e potrebbero andarsene presto.

Per incoraggiare i clienti a rimanere, è importante comprendere le tue analisi di logoramento e fidelizzazione, poiché ti aiutano a determinare cosa influenza la fedeltà dei clienti. Fortunatamente, non è mai stato così facile ottimizzare le tue metriche di fidelizzazione, a condizione che tu disponga degli strumenti e del processo giusti.

Il divario tra logoramento (abbandono) e ritenzione

L'abbandono, o abbandono, misura il numero di clienti che smettono di utilizzare un abbonamento a un prodotto o un servizio entro un determinato periodo. Diversi fattori possono causare logoramento, tra cui un servizio clienti scadente, prezzi elevati e cambiamenti nelle esigenze o nelle circostanze del cliente.

La ritenzione è l'opposto dell'attrito. È il processo per soddisfare i clienti esistenti e impedire loro di andarsene. Mantenere un utente costa molto meno che acquisirne uno nuovo, quindi è essenziale ridurre al minimo il divario tra i due.

Probabilmente sei abituato a vedere una tipica curva di fidelizzazione, che traccia il numero di giorni sull'asse X (di solito percentuale) e la proporzione di utenti attivi sull'asse Y.

Il problema con questa curva di fidelizzazione è che combina molti tipi distinti di utenti in un'unica curva. In realtà, non tutti gli utenti sono uguali.

Gli utenti attivi attraversano tre diverse fasi di conservazione:

1. Nuovi utenti: utenti che non conoscono il tuo prodotto.
2. Utenti attuali: utenti che interagiscono con il tuo prodotto da un certo periodo di tempo.
3. Utenti resuscitati: utenti che in precedenza utilizzavano il tuo prodotto e poi sono diventati inattivi per un po' prima di riprendere l'utilizzo.

Alcuni utenti dormienti sono caduti fuori dal radar e non utilizzano più il tuo prodotto. A questo punto, questi clienti sono considerati zangolati.

Devi interagire in modo diverso con gli utenti nuovi e presenti, creare piani per riportare gli utenti dormienti e incoraggiare ogni segmento di utenti a essere attivo e impegnarsi di più con il tuo prodotto.

Scopri di più su questo Retention Lifecycle Framework come parte del nostro Mastering Retention Playbook gratuito, che analizza come puoi coinvolgere i tuoi utenti in ogni fase della fidelizzazione per raggiungere tassi leader del settore.

Retention vs. logoramento: KPI essenziali da monitorare

Le metriche di maggior impatto per la fidelizzazione degli utenti sono gli eventi critici e l'intervallo di utilizzo del prodotto; tuttavia, li tratteremo in modo più dettagliato nella prossima sezione. Per ora, diamo una solida conoscenza del tasso di abbandono e del tasso di ritenzione.

Tasso di abbandono

Il tasso di abbandono dei clienti è la percentuale di clienti che smettono di fare affari con te in un determinato periodo. È l'inverso del tasso di fidelizzazione dei clienti.

Il tasso di abbandono è fondamentale perché ti aiuta a capire quanto efficacemente puoi fidelizzare i clienti. Se il tuo tasso di abbandono è alto, devi capire perché i clienti se ne vanno.

La formula per calcolare il tasso di abbandono dei clienti è [Y/X] × 100, dove Y è il numero di clienti persi durante quel periodo e X è il numero di clienti all'inizio del periodo. Ad esempio, se inizi il mese di gennaio con 400 clienti ed entro la fine del mese hai perso 60 clienti, il tasso di abbandono dei clienti sarebbe del 15%. Ecco questo esempio di tasso di abbandono come formula:

60/400 × 100 = 15%

Il tasso di abbandono è spesso usato in modo intercambiabile con il tasso di abbandono, che è ulteriormente classificato come abbandono volontario e involontario.

L'abbandono volontario è l'abbandono che è sotto il controllo del cliente. Ad esempio, se un cliente annulla il proprio abbonamento o servizio perché sta passando a un prodotto di un concorrente, ciò sarebbe considerato abbandono volontario.

L'attrito involontario è l'attrito fuori dal controllo del cliente. Se la carta di credito di un cliente scade e non aggiorna i dati di fatturazione, annullando l'abbonamento, si tratterebbe di abbandono involontario.

Probabilmente ti starai chiedendo: qual è un tasso di abbandono accettabile?

Le aziende B2B in genere raggiungono tassi di abbandono medi di circa il 5% rispetto al 7,05% più tipico delle aziende B2C. E questa è solo la punta dell'iceberg sulle tariffe del settore.

La ricerca rivela che i tassi variano in modo significativo all'interno di settori apparentemente simili. Le medie del settore SaaS, ad esempio, sono solo del 4,79%, mentre i servizi aziendali generalmente ottengono tassi molto più elevati del 6,25%.

Anche le società orientate ai clienti nel settore dei media e dell'intrattenimento sono scese al 4,67%, rispetto a un tasso di abbandono significativamente più alto del 9,62% delle attività di beni di consumo.

Tasso di ritenzione

Il tasso di fidelizzazione dei clienti è la percentuale di clienti che rimangono con la tua azienda per un periodo specifico.

I clienti possono essere fidelizzati in diversi modi, ad esempio continuando a utilizzare il tuo prodotto o servizio o spendendo più denaro con la tua attività.

La formula per il tasso di fidelizzazione è (XY) ÷ Z × 100, dove X è il numero di clienti alla fine del periodo, Y è il numero di nuovi clienti acquisiti e Z è il numero di clienti all'inizio del periodo .

Quindi, se inizi il mese di gennaio con 575 clienti ed entro la fine del mese hai acquisito 20 nuovi clienti entro la fine del mese, hai 550 clienti, il tuo tasso di fidelizzazione sarebbe:

(550-20) ÷ 575 × 100 = 92,17%

Il tasso di fidelizzazione dei clienti è una metrica importante, ma è solo l'inizio dei KPI di fidelizzazione.

In Amplitude, misuriamo la conservazione per N-Day retention, la conservazione illimitata e la conservazione della parentesi.

Conservazione di N-Day

La conservazione di N giorni misura la conservazione in un determinato giorno, esaminando quanti utenti hanno eseguito un'azione specifica il giorno 1, il giorno 7 e così via. Nel grafico sottostante, il 4,96% degli utenti torna il giorno 14.

La fidelizzazione N-Day è ideale per i giochi mobili o le app di social media, nonché per qualsiasi altro tipo di prodotto che richiede un comportamento regolare e coerente da parte degli utenti.

Conservazione illimitata

La conservazione illimitata calcola la percentuale di utenti che tornano a un prodotto o servizio in un giorno specifico o in un giorno successivo. Di seguito, circa il 20% degli utenti torna il giorno 1 o successivo. Questo numero riflette la percentuale di utenti che tornano il giorno 1 o in qualsiasi momento dopo il giorno 1.

Questo tipo di analisi può essere più accurato della fidelizzazione N-Day per le aziende che non hanno una cadenza regolare di ritorno degli utenti.

Ritenzione della staffa

La fidelizzazione delle parentesi è un modo più sfumato di analizzare la fidelizzazione dei clienti. Implica l'analisi del comportamento degli utenti in un periodo personalizzato anziché in un lasso di tempo fisso.

Ad esempio, puoi impostare la prima parentesi come giorno 0 e la seconda come giorni 1-3. L'ampiezza misurerà la percentuale di utenti restituita durante ogni fascia oraria, come mostrato nell'immagine qui sotto.

Come analizzare le metriche di fidelizzazione e logoramento

L'invio di dati ottimali sugli eventi alla tua piattaforma di analisi è il passaggio più importante per comprendere come i clienti interagiscono con il tuo prodotto. Di seguito è riportato il nostro processo consigliato per garantire che la tua strumentazione sia impostata per il successo.

Passaggio 1: controlla la tua strumentazione di analisi

Il primo passo in qualsiasi analisi di conservazione o attrito è stabilire di disporre della strumentazione adeguata. Ciò significa tenere traccia degli eventi che contano di più per la tua attività e assicurarti che vengano acquisiti accuratamente.

Supponi di voler acquisire la frequenza con cui gli utenti tornano alla tua app dopo la registrazione. Per fare ciò, devi seguire sia l'evento di "iscrizione" che quello di "lancio dell'app". Se non stai monitorando uno di questi eventi, non sarai in grado di misurare la fidelizzazione con precisione.

Per iniziare, controlla il monitoraggio degli eventi e assicurati di acquisire tutti gli eventi chiave necessari per la tua analisi. Puoi raccogliere questi dati attraverso una piattaforma di analisi come Amplitude, Heap o Mixpanel.

Infine, convalida i tuoi dati controllando i percorsi di onboarding e critici ed eseguendo rigorosi test di errore.

Passaggio 2: organizza la tassonomia dell'evento

Dopo aver verificato che stai monitorando tutti gli eventi corretti, il passaggio successivo consiste nell'impostare le tue tassonomie. Una tassonomia è un modo per classificare gli eventi che possono essere facilmente analizzati.

Ad esempio, potresti voler creare una tassonomia con due tipi di eventi: "eventi utente" ed "eventi prodotto".

Gli eventi utente includerebbero eventi come la registrazione, l'accesso e l'aggiornamento del profilo. Gli eventi del prodotto consisterebbero in eventi come la visualizzazione del prodotto, l'aggiunta alla scheda e l'acquisto del prodotto. Organizzare i tuoi eventi in una tassonomia renderà più facile analizzarli in seguito.

Passaggio 3: determina i tuoi eventi critici

Un evento critico è un'azione intrapresa dai tuoi clienti all'interno del tuo prodotto che supporta fortemente la proposta di valore della tua azienda.

Se stai cercando di aumentare la fidelizzazione, uno dei tuoi eventi critici potrebbe essere l'acquisto, che hai etichettato come "acquisto". Questo perché gli utenti che acquistano hanno maggiori probabilità di restituire e utilizzare nuovamente il tuo prodotto.

Ma se stai cercando di ridurre l'attrito, uno dei tuoi eventi critici potrebbe essere l'accesso al prodotto che hai etichettato come "accesso". Questo perché è più probabile che gli utenti che accedono rimangano e utilizzino il tuo prodotto.

Passaggio 4: determina l'intervallo di utilizzo del prodotto

Il passaggio finale consiste nel determinare l'intervallo di utilizzo del prodotto, che è l'intervallo di tempo che desideri utilizzare per l'analisi della fidelizzazione.

Ad esempio, alcuni prodotti, come le app di messaggistica, sono creati per essere utilizzati quotidianamente e il loro intervallo di utilizzo sarebbe di un giorno. L'abbandono sarebbe definito come un utente che non utilizza il prodotto per un giorno.

Altri servizi, come i negozi di e-commerce, potrebbero avere un intervallo di utilizzo di una settimana o un mese e l'abbandono verrebbe definito come un utente che non utilizza la piattaforma per quel periodo.

Applicazione di analisi di logoramento e fidelizzazione per migliorare il tasso di abbandono

Ora che disponi di un framework per l'analisi dell'analisi dell'attrito e della fidelizzazione, è il momento di implementarlo. L'esecuzione si riduce al benchmarking, alla definizione degli obiettivi e alla definizione delle priorità degli esperimenti.

Valuta la tua fidelizzazione

L'analisi di coorte e l'analisi basata sugli eventi sono due dei metodi più comunemente utilizzati per il benchmarking del coinvolgimento dei clienti.

L'analisi di coorte comporta il raggruppamento degli utenti in base a caratteristiche o comportamenti comuni, quindi il monitoraggio delle metriche di coinvolgimento nel tempo. Ad esempio, una coorte potrebbe essere definita come tutti gli utenti che si iscrivono a un sito Web in un determinato mese.

Il monitoraggio dell'attività di questi utenti per diversi mesi o anni consente di confrontare i tassi di abbandono e fidelizzazione.

L'analisi basata sugli eventi si concentra su eventi o azioni specifici che gli utenti intraprendono all'interno di un prodotto o servizio. Ad esempio, un evento potrebbe essere definito come l'aggiunta di un articolo a un carrello degli acquisti, il completamento di un acquisto o la lettura di un particolare post del blog.

Monitorando la frequenza e la rapidità con cui gli utenti completano determinati eventi, è possibile misurare il coinvolgimento e valutare quali aree di prodotto vengono utilizzate più frequentemente. Ogni approccio ha i suoi vantaggi e svantaggi.

L'analisi di coorte è eccellente per misurare le tendenze a lungo termine, ma può essere difficile isolare l'impatto dei singoli eventi. L'analisi basata sugli eventi fornisce approfondimenti più dettagliati, ma non sempre fornisce un quadro chiaro di come gli utenti interagiscono con un prodotto nel tempo. L'approccio migliore è utilizzare entrambi i metodi in tandem, poiché si completano a vicenda.

Imposta i tuoi obiettivi di fidelizzazione

Si consiglia di utilizzare un sistema di definizione degli obiettivi chiamato OKR (Obiettivi e risultati chiave). OKRs è stato inventato dal co-fondatore di Intel, Andrew Grove, e reso popolare da Google, fornendo un quadro chiaro per la definizione e il raggiungimento degli obiettivi.

Il primo passaggio consiste nello stabilire i tuoi obiettivi generali di fidelizzazione. Successivamente, è necessario impostare un periodo di tempo (da 30 a 90 giorni) e identificare tre risultati chiave che si desidera ottenere. Ognuno di questi risultati dovrebbe essere qualcosa di misurabile. Ad esempio, potresti voler migliorare la fidelizzazione del 20%, 2x o 10x. Una volta che hai i risultati, fai un brainstorming sugli obiettivi perseguibili che utilizzerai per raggiungerli.

A volte aiuta a scrivere il framework OKR come una frase in modo che sia chiaro e perseguibile. Ad esempio, "Nei prossimi 30 giorni, vogliamo aumentare del 20% la fidelizzazione della nostra coorte".

Dai priorità ai tuoi esperimenti

Ora che hai i tuoi obiettivi di fidelizzazione, è il momento di iniziare a eseguire esperimenti per raggiungerli. Ma con così tanti possibili esperimenti, come fai a sapere a quali dare la priorità?

Non ha senso reinventare la ruota. Quindi suggeriamo di utilizzare il framework ICE reso popolare da Brian Balfour e Sean Ellis. ICE ti aiuta a dare priorità agli esperimenti in base al loro impatto, sicurezza e facilità di implementazione:

• Impatto: quale impatto avrà questo esperimento sul nostro tasso di fidelizzazione?
• Fiducia: quanto siamo sicuri che questo esperimento migliorerà il nostro tasso di fidelizzazione?
• Facilità: quanto è facile implementare questo esperimento?

Per dare priorità ai tuoi esperimenti, inizia con il brainstorming di un elenco di potenziali test. Quindi, valuta ogni esperimento su una scala da 1 a 10 per ciascun elemento. Più alto è il punteggio, più critico è eseguire l'esperimento.

Dai la priorità ai tuoi esperimenti in base all'ordine di importanza (I × C × E).

Dopo aver eseguito gli esperimenti, programma i check-in settimanali o bisettimanali con il tuo team. Esamina i tuoi tassi di abbandono e conservazione durante questi check-in e discuti di eventuali modifiche apportate ai tuoi esperimenti.

Conserva i registri dei tuoi progressi per vedere come funziona la tua strategia di fidelizzazione. Se non stai facendo i progressi che desideri, non aver paura di ruotare e provare qualcosa di nuovo. Continua a ripetere e sperimentare finché non trovi una strategia di fidelizzazione che funzioni.

Se stai cercando ulteriori informazioni su come monitorare e analizzare i tassi di abbandono e fidelizzazione del tuo prodotto, possiamo aiutarti. Il Mastering Retention Playbook è una guida passo passo che ti guida attraverso il processo di impostazione degli obiettivi di conservazione, la definizione delle priorità degli esperimenti e il monitoraggio dei tuoi progressi nel tempo.

Riferimenti

• Il tuo tasso di abbandono è all'interno di un intervallo sano?, Recurly Research
• L'ultima guida OKR, Perdoo
• 10 metriche di fidelizzazione dei clienti e come misurarle, Oren Smith per HubSpot
• 70 potenti statistiche sulla fidelizzazione dei clienti che devi conoscere nel 2021, Elizaveta Pavlovskaya per Semrush
• Che cos'è l'attrito del cliente?, BigCommerce