Churn Prediction: prevedere l’abbandono prima che sia troppo tardi

Nel retail, il cliente non sparisce mai “all’improvviso”.
Il churn è quasi sempre anticipato da segnali deboli — e ignorarli significa perdere margini, insight e opportunità di fidelizzazione.

Ecco un'analisi dettagliata delle 3 fasi della churn con i relativi segnali e cause più frequenti.

Fase 1: Primi segnali di distacco (Early Warning)

Segnali:

• Riduzione del tempo medio trascorso sul sito o in app

• Diminuzione dell’interazione con email o notifiche push

• Calo della partecipazione a eventi, sondaggi o programmi fedeltà

• Visualizzazioni prodotto senza aggiunta al carrello

Possibili cause:

• Perdita di interesse o rilevanza del catalogo (offerta statica o non personalizzata)

• Esperienza utente poco fluida (UX negativa o lenta)

• Pricing non più competitivo

Fase 2: Disimpegno attivo (Mid Churn)

Segnali:

• Allungamento dei tempi tra un acquisto e l’altro

• Carrelli abbandonati senza recupero

• Feedback assente o negativo nei canali post-vendita

• Disiscrizione da newsletter o loyalty program

Possibili cause:

• Esperienza post-acquisto deludente (logistica, customer care)

• Mancanza di contenuti personalizzati o offerte su misura

• Percezione di scarsa attenzione da parte del brand

Fase 3: Alto rischio di churn imminente (Late Churn)

Segnali:

• Nessun acquisto negli ultimi 90+ giorni (o più, in base alla categoria)

• Nessun accesso all’app o sito in un periodo significativo

• Richieste di reso frequenti o reclami ricorrenti

• Cliente attivo su canali competitor (quando monitorabile)

Possibili cause:

• Migrazione verso altri brand percepiti come più attuali, etici o innovativi

• Mancanza di fiducia (es. problemi di trasparenza, privacy, servizio clienti)

• Stanchezza relazionale: il brand non evolve, non ascolta, non sorprende

Nel mio libro Phygital Store – Il Negozio di Domani affronto il tema della fidelizzazione predittiva come leva strategica:
capire quando, perché e quali clienti stanno per abbandonare — e agire in modo mirato e sostenibile.

La Churn Prediction non serve a inseguire ogni cliente in fuga, ma a capire quali vale la pena recuperare e come farlo in modo sostenibile, costruendo relazioni, trasformando i segnali in insight e le azioni in valore.