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In mercati sempre più saturi e competitivi la fidelizzazione dei clienti esistenti non è solo più economica dell’acquisizione, ma strategicamente più sostenibile.
- monitorare in tempo reale la relazione cliente-brand lungo l’intero ciclo di vita;
- assegnare un rischio dinamico di abbandono a ciascun utente, basato su dati comportamentali, transazionali e contestuali;
- attivare azioni personalizzate prima che l’inattività si consolidi, massimizzando l’efficacia delle campagne di loyalty e re-engagement.
L’intelligenza artificiale, in particolare tramite modelli supervisionati di machine learning, abilita questo salto qualitativo: consente non solo di individuare i clienti a rischio, ma di e quali leve (comunicative, relazionali, promozionali) attivare per recuperarli, evitando sprechi e aumentando il lifetime value medio della customer base.
Quando i punteggi di propensione calcolati dal modello risultano significativamente bassi, la piattaforma li interpreta come early signal di churn e abilita azioni correttive automatizzate o delegate a team sales/customer care. In questo modo, l’AI agisce non solo come strumento di previsione, ma come motore proattivo di orchestrazione delle strategie di retention.
L’approccio Bytek si articola su:
- modelli predittivi personalizzati per dominio di business (B2C, B2B, subscription o retail);
- integrazione bidirezionale con CRM, piattaforme automation e media (via reverse ETL o API);
- aggiornamento continuo dei punteggi predittivi e versioning trasparente dei modelli;
- attivazione di workflow di re-engagement o suppression in base alla soglia di rischio stimata.
Questa architettura consente di intervenire prima che il cliente abbandoni, sfruttando segnali comportamentali reali e attributi predittivi dinamici.
