Introduzione al modello di scoring Tier 2 nel Customer Success
Il Tier 2 rappresenta un passo evolutivo avanzato rispetto al Tier 1, basato su un framework stratificato che integra dati comportamentali, transazionali e relazionali per identificare clienti a rischio moderato-alto di churn con elevata probabilità di diserzione entro 90 giorni. A differenza del Tier 1, che si fonda su segnali macro come mancata fatturazione o assenza di accesso, il Tier 2 utilizza un’analisi multiparametrica e granulare, incorporando sentiment analysis da interazioni, variazioni di utilizzo, e indicatori contrattuali, per costruire un indice di rischio dinamico e altamente discriminante.
La sua finalità operativa è definita: identificare clienti con probabilità di churn superiore al 65% entro 90 giorni, permettendo al Customer Success di attivare interventi mirati, personalizzati e tempestivi. Il Tier 2 non si limita a classificare, ma quantifica il rischio in una scala dinamica, offrendo la base per strategie di retention avanzate basate su evidenze.
Metodologia di scoring Tier 2: analisi multilivello e indicatori chiave
Il cuore del Tier 2 è una metodologia di scoring stratificata che combina almeno tre categorie di dati: comportamentali, relazionali e transazionali, ponderati con tecniche statistiche avanzate.
**Parametri quantitativi fondamentali:**
– **Engagement Rate (ER)**: rapporto tra DAU (Daily Active Users) e MAU (Monthly Active Users), ideale tra 0.4 e 0.7; valori < 0.35 indicano disengagement critico.
– **Support Request Frequency (SRF)**: numero medio di ticket di supporto richiesti negli ultimi 90 giorni; soglia > 4 ticket/mese segnala stress operativo.
– **Volume Variation (VV)**: variazione percentuale nell’uso delle funzionalità chiave negli ultimi 3 mesi; variazione negativa > 25% è un segnale d’allarme.
– **NPS e CSAT**: punteggi aggregati con peso di 0.30 ciascuno, derivanti da sondaggi post-interazione e NPS (Net Promoter Score).
**Dati qualitativi integrati:**
– **Analisi del sentiment** tramite NLP su email, chat e trascrizioni di chiamate, con scoring da -1 (negativo) a +1 (positivo); sentiment medio < 0.2 indica insoddisfazione persistente.
– **Feedback strutturati da interviste di uscita**, con codifica di temi ricorrenti (es. “mancanza integrazione con sistemi interni”, “supporto reattivo”).
**Ponderazione dinamica e normalizzazione:**
I parametri sono combinati con pesi calibrati tramite regressione logistica, con pesi tipici 0.35 per comportamento, 0.30 per sentiment, 0.35 per contrattualità (es. scadenze imminenti, rinnovi). I punteggi grezzi vengono trasformati in scala Z per garantire comparabilità cross-segmento e ridurre distorsioni da outlier. La normalizzazione consente di confrontare clienti enterprise con PMI, adattandosi a profili diversi.
Fasi operative per la costruzione del modello Tier 2
Fase 1: Definizione del profilo target e segmentazione a rischio
– **Segmento target**: enterprise con calo ricavi > 15% nel trimestre, PMI con turnover > 20% e alta frequenza di assistenza.
– **Criteri di segmentazione**: integrazione di dati CRM, ticketing, uso software e feedback.
– **Strumenti**: Salesforce per CRM, Zendesk per supporto, Mixpanel per event logging.
– **Output**: lista segmenti prioritari con profili di rischio definiti.
Fase 2: Raccolta e pulizia dei dati
– **Fonti dati**: CRM (Salesforce), ticketing (Zendesk), event tracking (Mixpanel), contabilità (SAP/QuickBooks).
– **Processo di pulizia**: rimozione duplicati, imputazione dati mancanti tramite interpolazione temporale per SRF e VV, codifica coerente dei sentiment (-1 a +1).
– **Validazione dati**: cross-check tra sorgenti per coerenza; esclusione record con >30% valori mancanti.
Fase 3: Feature engineering avanzato
– Creazione di indicatori composti:
– **Indice di Engagements Critici (IE)**: IE = 0.4·ER + 0.3·SRF + 0.3·VV, soglia > 0.7 = rischio alto.
– **Segnale di Allarme Precoce (SAE)**: SAE = 0.5·(–NPS) + 0.4·(–CSAT) + 0.1·(recency support) per identificare tendenze discendenti.
– **Finestre temporali**: calcolo di metriche in finestre di 7 e 30 giorni per rilevare variazioni rapide.
Fase 4: Modellazione statistica e validazione
– **Algoritmi**: Random Forest e XGBoost con validazione a 5-fold cross-validation per prevenire overfitting.
– **Metriche di valutazione**: AUC > 0.85, precisione > 80%, recall > 75%.
– **Ottimizzazione**: tuning dei parametri con grid search, con focus su pesi e soglie critiche.
Fase 5: Integrazione operativa e trigger di intervento
– **Soglie operative**:
– IE > 0.7 → intervento urgente (Customer Success + manager).
– IE 50–70 → monitoraggio attivo con follow-up settimanale.
– **Automazione CRM**: configurazione di workflow in HubSpot o Salesforce che attivano task, alert e report ogni volta che il punteggio supera la soglia.
– **Template di outreach**: personalizzati per causa (es. “Notiamo calo uso di moduli avanzati, offriamo training dedicato”).
Implementazione pratica: come calibrare interventi concreti
Definizione soglie comportamentali e personalizzazione
– Clienti con IE > 85 e SAE > 70: intervento immediato (demo personalizzata, onboarding avanzato).
– IE 50–75: monitoraggio attivo con sessioni di coaching mensili.
– Azioni differenziate: per enterprise, focus su integrazione API e SLAs; per PMI, formazione breve e supporto dedicato.
Comunicazione strutturata e documentazione del caso
– **Template outreach**:
Gentile [Nome],
Notiamo un calo significativo nell’utilizzo delle funzionalità avanzate del vostro account. Per supportarvi al meglio, propongo una sessione di formazione dedicata e un’analisi congiunta per ottimizzare il valore del vostro investimento. Inoltre, abbiamo identificato un aumento delle richieste di supporto legate all’integrazione con [sistema specifico], che stiamo risolvendo in parallelo.
Resto a disposizione per definire il prossimo passo.
Monitoraggio dinamico e aggiornamento del modello
– Punteggi aggiornati settimanalmente; rivalutazione trimestrale con nuovi dati.
– Feedback loop: risultati interventi registrati in CRM e usati per retraining modello con ottimizzazione bayesiana dei pesi.
– Trattamento dati mancanti: imputazione per segmento o interpolazione temporale per mantenere integrità temporale.
Errori comuni e risoluzione avanzata nel Tier 2
Errore 1: Sovrappesatura di segnali superficiali**
Focalizzarsi esclusivamente su NPS basso senza analizzare contesto comportamentale genera falsi positivi. Soluzione: integrare IE e SAE come filtro primario, evitando decisioni basate solo su feedback qualitativi.
Errore 2: Mancata normalizzazione cross-segmento**
Confrontare punteggi grezzi tra enterprise e PMI senza scaling distorce priorità. Soluzione: trasformare in scala Z per comparabilità statistica.
Errore 3: Intervento troppo tardivo**
Attivare Customer Success solo dopo superata la soglia critica perde l’opportunità di reinserimento. Soluzione: definire trigger di allarme a 50–75 con monitoraggio attivo.
Errori avanzati e ottimizzazione
Confrontare punteggi grezzi tra enterprise e PMI senza scaling distorce priorità. Soluzione: trasformare in scala Z per comparabilità statistica.
Errore 3: Intervento troppo tardivo**
Attivare Customer Success solo dopo superata la soglia critica perde l’opportunità di reinserimento. Soluzione: definire trigger di allarme a 50–75 con monitoraggio attivo.
Errori avanzati e ottimizzazione
– **Gestione dati mancanti**: usare interpolazione temporale per SRF e VV, imputazione per segmento con mediana; evitare cancellazioni arbitrarie.
– **Ottimizzazione pesi**: utilizzare ottimizzazione bayesiana per affinare pesi dinamici in base a performance storica del modello.
– **Validazione locale**: ad