Cos’è la customer retention e come misurarla su Google Analytics

customer retention

Moltissime aziende concentrano i propri sforzi di crescita verso l’acquisizione di nuovi clienti.

Si tratta di un’attività essenziale, soprattutto per le startup, in termini di crescita e sopravvivenza di un business. Un aspetto che invece spesso tende a essere un po’ sottovalutato è l’impegno a “tenersi” i clienti già acquisiti, in particolare quelli che generano un valore di ritorno maggiore (dunque più profitti).

Senza scendere in numeri percentuali per forza di cose imprecisi, si può però affermare con certezza che acquisire un nuovo cliente costa, in genere, considerevolmente di più che mantenerne uno già esistente. Da qui il concetto di customer retention. Vediamo dunque cos’è, quali sono i suoi vantaggi, come calcolarla, promuoverla e alcune metriche per misurarla nei business online attraverso un tool di “uso comune” come Google Analytics.

Cos’è la customer retention

La customer retention (dall’inglese retain ovvero “conservare”, “mantenere”) rappresenta quell’insieme di azioni che un business compie per trattenere i clienti già acquisiti, riducendone al minimo l’abbandono (in inglese churn). Volendo servirsi di un’espressione più d’uso comune nella lingua italiana, si può parlare di fidelizzazione del cliente.

Fare in modo che un cliente rimanga presuppone una serie di strategie relative alla sua esperienza di acquisto. La customer retention è legata alla soddisfazione del cliente, affinché questa ci sia è necessario che il prodotto o servizio offerto sia di qualità, o percepito come tale.

Una precisazione: non tutti i clienti devono necessariamente essere “conservati”. La customer retention deve focalizzarsi soprattutto sui clienti dall’alto valore in termini di ritorno economico. Alcuni clienti invece potrebbero, magari perché sono stati consumatori una tantum non in target, avere un valore più basso dal punto di vista delle opportunità di fidelizzazione e di profitto.

La customer retention finisce per forza di cose per essere legata alla crescita di un brand. Poter contare su un pacchetto consistente di utenti fidelizzati, che continuano ad avvalersi dei propri servizi, consente a un’impresa di porsi maggiormente al riparo dalle fluttuazioni del mercato.

Nei business online si è assistito negli ultimi anni a una crescita consistente e progressiva dei costi dell’advertising (questo vale sia per i social che, per esempio, per Google). L’impennata dei costi di marketing finisce per impattare notevolmente sui processi di acquisizione di nuovi clienti. Lavorare sulla conservazione di quelli esistenti presenta invece diversi vantaggi, soprattutto nel medio-lungo periodo.

Per approfondire vedere anche: Dalla Digital Transformation alla digitalizzazione totale.

I vantaggi della customer retention

Vediamo quindi i vantaggi della customer retention per un business, sia online che “fisico”.

  • Abbattimento dei costi di marketing e di quelli di gestione del cliente (più questo è fidelizzato, più tornerà spontaneamente ad acquistare);
  • Aumento delle vendite, non solo ricorrenti, magari dello stesso prodotto/servizio, ma anche attraverso up-selling e cross-selling;
  • Permanenza: se un cliente è soddisfatto, è più probabile sia meno sensibile alle fluttuazioni di mercato (per esempio un nuovo competitor con prezzi più vantaggiosi);
  • Passaparola: un cliente fidelizzato può facilmente tradursi in un fruttuoso passaparola (amici, parenti e così via) e quindi nell’ottenimento di nuovi clienti a “costo zero”;
  • Feedback: un cliente fidelizzato è una fonte preziosissima di feedback sui prodotti o servizi. Inoltre, se segue il brand da tempo, è probabile che perdoni più facilmente eventuali errori o disservizi;
  • Brand ambassador“: un cliente fidelizzato può divenire una vera e propria bandiera del proprio brand (si parla in tal caso di customer loyalty), arrivando anche a difenderlo, senza ottenere alcuna ricompensa economica. Basti pensare, tanto per fare un esempio, alle liti furibonde tra “androidiani” e “appleiani”.

Come calcolarla: il customer retention rate

Definita concettualmente la customer retention, ora è il momento di introdurre l’equazione matematica che ne definisce il riferimento: il customer retention rate. Eccolo:

[(Numero clienti alla fine di un periodo – numero clienti acquisiti durante lo stesso periodo) / numero clienti all’inizio del periodo] X 100 = customer retention rate

Quindi nel dettaglio per calcolare il customer retention rate è necessario:

  • Definire un periodo di tempo da prendere a riferimento (3 mesi, 6 mesi, 1 anno e così via);
  • Calcolare il numero di clienti alla fine di quel periodo (ovviamente eventuali utenti persi vanno sottratti);
  • Sottrarre i clienti nuovi acquisiti durante lo stesso periodo di riferimento;
  • Dividere per il numero dei clienti contati a inizio del dato periodo;
  • Moltiplicare X 100 per avere il dato percentuale.

Più è alto il dato percentuale del customer retention rate, più un business è in salute (almeno sul versante fidelizzazione). Per essere efficace, tale dato va monitorato in continuazione durante il ciclo vitale di un business (magari su base annuale o trimestrale).

Customer retention strategy

strategie di customer retention

Appurato perché per un business è essenziale tenersi ben stretti i clienti migliori, vediamo quali sono le strategie per una customer retention efficace e duratura. Le possiamo sintetizzare nei seguenti punti:

  • Implementare un efficiente sistema di customer service (massima cura per i reclami e la comunicazione con il cliente);
  • Monitorare la soddisfazione del cliente, ponendo domande e ricercando feedback;
  • Mantenere le promesse fatte e non cambiare continuamente strategia (la fidelizzazione necessità di identità e stabilità di un brand);
  • Utilizzare lo strumento dell’email marketing. Un sistema ragionato di email è spesso la strategia più efficace per tenersi vicini i clienti migliori;
  • Fare sentire il cliente speciale. Offerte ad hoc o personalizzate, programmi fedeltà, spesso sono il miglior modo per farsi amare dai propri clienti storici;
  • Servirsi dei canali social anche per definire i propri valori aziendali e la propria identità;
  • Costruire un piano editoriale ricco di contenuti;
  • Responsabilità sociale: oggi la crescita e l’affezione a un brand tende sempre più a essere legata alla capacità di quest’ultimo di impegnarsi (o dare la percezione di farlo) verso tematiche sociali, ambientali e dei diritti delle persone. Un tipo di fidelizzazione basata su questi aspetti è per forza di cose più potente e duratura nel lungo periodo.

Misurare la customer retention con Google Analytics: metriche di riferimento

Esistono diversi tool sul mercato che, soprattutto per quanto riguarda i business online, possono supportare nella misurazione della customer retention. Una precisazione: nessun tool può sostituire totalmente un’attività di monitoraggio attraverso il contatto diretto con il cliente, volto a ottenere feedback. Da questo punto di vista la marketing automation può certamente velocizzare a scalare un’attività di questo tipo.

Tra i tool più noti e utilizzati Google Analytics offre dei rapporti che possono essere d’aiuto anche sul versante customer retention.  Lo strumento made in Mountain View presenta una serie di vantaggi:

  • Nella versione base è totalmente gratuito;
  • Consente di ottenere una serie di dati relativi alle fonti di traffico di un sito web (organiche, a pagamento, referral o via social network);
  • Restituisce dati relativi al comportamento degli utenti, al bounce rate, alla provenienza geografica, al tipo di dispositivo utilizzato;
  • Restituisce dati sulle pagine più visitate e popolari di un sito web (e sui tempi di permanenza sulle stesse);
  • Consente di seguire i percorsi degli utenti, da quando sono entrati su un sito web, all’uscita (di fondamentale importanza se si ha a che fare con landing page e funnel);
  • Consente di settare degli obiettivi di conversione (può trattarsi di un acquisto, di un lead, della visualizzazione di una data pagina, un evento come la riproduzione di un video, di un tempo di permanenza fissato a priori e così via);
  • Si può collegare Google Analytics a Google ADS per un monitoraggio a 360 gradi delle performance di una campagna di advertising.

Quale metriche possono invece essere di supporto in un lavoro di misurazione della customer retention?

Rapporto Nuovi vs Di ritorno

google analytics: utenti nuovi vs di ritorno
Fonte: Google Analytics

Quando si parla di customer retention su Google Analytics, il riferimento è alle visite e al comportamento tra utenti nuovi e utenti di ritorno. A tal fine esiste un’apposita sezione all’interno del tool. Dal menu verticale di sinistra, basta andare su Pubblico > Comportamento > Nuovi vs Di ritorno.

Selezionato un dato periodo di tempo dal menu in alto a destra (ultima settimana, mese, oppure un tempo personalizzato) è possibile ricavare la percentuale di utenti, rispetto ai nuovi, che hanno fatto ritorno su un sito web. Più alto è tale numero, maggiore è “l’affezione” di clienti che già conoscono il brand/sito e ritornano a visitarne i contenuti.

Selezionando poi il filtro “returning visitor” è possibile ricavare altri dati interessanti sul comportamento degli stessi. Tra i quali:

  • Sessioni
  • Frequenza di rimbalzo
  • Pagine/Sessione
  • Durata della sessione media

Rapporto Frequenza e Recency

Ma non finisce qui. Un altro rapporto all’interno di Google Analytics è di grande aiuto sul piano della customer retention. Si fa riferimento a quello Frequenza e Recency (Pubblico > Comportamento > Frequenza e Recency dal menu di sinistra).

Questo è diviso in due sezioni:

  • Numero di sessioni: che definisce la frequenza di ritorno sul sito;
  • Giorni dall’ultima sessione: che illustra quanto sono recenti le visite rispetto all’ultima effettuata dagli utenti.

Vediamo come interpretare queste due sezioni. Partendo dallo screenshot sotto relativo a “numero di sessioni”.

analisi delle sessioni di un sito web con Google Analytics
Fonte: Google Analytics
  • 1649 sessioni rappresentano la prima visita al sito degli utenti;
  • 210 sessioni rappresentano la seconda visita al sito degli utenti;
  • 59 sessioni la terza e così via…

Un esempio ci aiuta a capire. Abbiamo due utenti: uno visita il sito ieri e basta, il secondo lo visita ieri, ma poi torna anche oggi. Così nella nostra colonna “sessioni” avremo un 2 nella prima riga (entrambi gli utenti), ma solo un 1 nella seconda (solo il secondo utente di ritorno) e poi zero nelle altre righe.

L’interpretazione del rapporto è abbastanza intuitiva. Maggiormente elevati sono i numeri nelle righe della colonna sessioni partendo dal basso verso l’alto (quindi partendo da quelle riferite a 51-100 numero sessioni), più consistente è il grado di fidelizzazione degli utenti. Ciò perché una tabella distribuita verso il basso è testimonianza della predominanza di utenti che tornano molte volte sul sito.

Veniamo ora alla sezione “Giorni dell’ultima sessione” del rapporto Frequenza e Recency. Questa mostra i giorni passati dall’ultima visita al sito da parte di un utente.

Ancora una volta l’immagine sotto ci aiuta a capire.

analisi delle performance del sito web con Google Analytics
Fonte: Google Analytics
  • per 1909 sessioni, la visita precedente è avvenuta il giorno stesso (qui vi si trovano anche gli utenti che visitano il sito per la prima volta in assoluto);
  • per 36 sessioni, la visita precedente è avvenuta il giorno precedente;
  • per 10 sessioni, la visita precedente è avvenuta 2 giorni prima e così via…

Una tabella spostata molto verso il basso è testimonianza della prevalenza di utenti che tornano a visitare il sito dopo un lasso di tempo piuttosto lungo (dunque utenti che sembrerebbero maggiormente “affezionati”). Una tabella orientata verso l’alto testimonia invece molte visite al sito in un giro ristretto di giorni (utenti tornano uno, due, tre giorni e poi basta).

Conclusioni

L’analisi dei dati è un aspetto assolutamente centrale in qualsiasi settore e business (dunque non solo con riferimento alla customer retention). Per poterla effettuare in modo efficace, è necessario fissare degli obiettivi (misurabili ovviamente), raccogliere una mole di dati sufficientemente grande (spesso disporre di pochi dati è peggio che non averne nessuno), riuscire poi a interpretarli correttamente.

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