In un contesto digitale sempre più competitivo, la vera sfida non è solo capire i clienti, ma anticiparne le scelte. La previsione del churn rate – la probabilità che un cliente abbandoni un servizio – è oggi uno strumento strategico per migliorare la retention, ottimizzare le risorse di marketing e guidare le decisioni con dati concreti.
Per Gensan, azienda italiana specializzata in integratori per lo sport e il benessere, abbiamo avviato un progetto innovativo basato sull’implementazione di modelli di intelligenza artificiale non generativa, con l’obiettivo di anticipare le dinamiche di abbandono e fornire al team marketing insight predittivi capaci di trasformarsi in azioni efficaci e misurabili.
Solution and Strategies
- Data Analysis
- Machine Learning (Random Forest, XGBoost, LightGBM)
- Predictive Modeling
- Dashboard Design (Apache Superset)
- Marketing Analytics
- Customer Retention
L’approccio tecnologico che trasforma i dati in insight
Il progetto, interamente e-commerce driven, ha utilizzato modelli di machine learning avanzato per analizzare i dati storici relativi ai comportamenti d’acquisto e alle interazioni con il brand. Grazie all’utilizzo di algoritmi basati su alberi decisionali e tecniche di classificazione supervisionata, è stato possibile costruire modelli predittivi di elevata precisione.
Ogni fase – dalla raccolta alla pulizia dei dati, dalla validazione al deployment – è stata guidata da rigorosi standard di qualità e sicurezza, garantendo risultati affidabili e facilmente interpretabili dal team marketing di Gensan.
Per rendere i risultati immediatamente fruibili, sono state sviluppate dashboard interattive che visualizzano in tempo reale l’andamento del churn rate e i principali indicatori di rischio. Uno strumento pratico, che consente al team marketing di individuare rapidamente i clienti a rischio e pianificare azioni di retention mirate, trasformando i dati in decisioni operative.
Risultati e impatto sul business
Grazie ai modelli di previsione, Gensan dispone oggi di una mappatura dettagliata della propensione all’abbandono dei propri clienti.
Questo ha permesso di:
- ottimizzare le campagne di retention, indirizzandole ai segmenti più a rischio;
- migliorare l’esperienza utente grazie a interventi tempestivi e personalizzati.
Una collaborazione basata sui dati
Il successo del progetto nasce dalla collaborazione costante di Gensan. La disponibilità dell’azienda a condividere dati, competenze di settore e feedback operativi ha permesso di modellare le soluzioni tecnologiche sulle reali esigenze di business e ha reso possibile la creazione di modelli predittivi efficaci, integrabili nei processi di marketing e customer retention e capaci di supportare le decisioni in modo preciso e tempestivo.
Il progetto di previsione del churn rate rappresenta un esempio concreto di come l’intelligenza artificiale possa rispondere in maniera pratica e mirata a esigenze di business reali, aprendo la strada a nuove opportunità di crescita e innovazione.
“La scelta per Gensan di introdurre questo algoritmo è spinta dalla necessità di prestare molta attenzione alla cura del cliente. Abbiamo l’obiettivo di aumentare la relazione e portare le dinamiche del negozio offline, online. Vogliamo migliorare prima di tutto la soddisfazione e l’esperienza di chi sceglie Gensan e in secondo luogo la retention dei clienti” commenta Edoardo Di Martino, CEO di Gensan.