Al giorno d’oggi, una delle principali sfide a cui deve far fronte il settore Energy italiano è rappresentata da una base clienti sempre più volatile, a causa della crescente consapevolezza dell’utente finale circa la varietà dell’offerta sul mercato (nel 2019, secondo dati Arera, il numero dei venditori sul mercato retail ha raggiunto quota 723 operatori, ognuno in grado di proporre ai propri potenziali clienti una media di offerte commerciali pari a 16,3 per la clientela domestica e a 23,4 per la clientela non domestica), una situazione che ha portato ad un sempre più elevato tasso di switch tra fornitori.
In risposta ad un mercato sempre più frammentato e che registra una persistente criticità nel sostenere i margini, le sfide per gli operatori di vendita italiani si concentrano, dunque, in primo luogo, sulla retention e sull’estrazione progressiva di valore dalla propria base clienti.
Nel dettaglio, nel nostro Paese, si è verificato un aumento del numero di switch (nel 2019, secondo dati Arera, è riscontrabile un’incidenza dei cambi di fornitore nel mercato domestico del 14,3%, tre volte il valore, pari al 5,5%, registrato nel 2013) indice di un incremento dell’intensità competitiva dovuta da un lato all’avvento di nuovi player nativi digitali, dall’altro da acquisizioni «aggressive» di diversi operatori tradizionali messe in atto dai canali «push», in particolare agenziali, che distruggono il valore delle acquisizioni prima del raggiungimento del payback. Contestualmente si evidenzia una crescita delle acquisizioni tramite canali digitali, accelerata dai recenti avvenimenti e destinata a proseguire nei prossimi anni, in cui emerge la presenza dei comparatori online che in altri mercati più maturi, come in Germania e UK, raggiungono anche il 30% del peso degli switch.
L’aumento della competizione e la crescita dei siti per la comparazione delle tariffe ha così generato un effetto di contrazione sui margini per molti player dato dalla combinazione di offerte con forte leva sul prezzo e dall’incidenza elevata dei costi di acquisizione.
Tuttavia il prezzo non è l’unico driver che guida i consumatori nel cambio di fornitore (è diminuita tra il 2018 e il 2019 la percentuale di clienti domestici che ha sottoscritto un contratto che prevede unicamente un risparmio economico, dal 42% al 37%), esistono, infatti, profili, con un’incidenza in crescita (incremento tra il 5-8% dal 2015 al 2019) i cui driver alla base della scelta di restare, o meno, con un operatore dipendono dal livello di experience garantita e dal valore del brand (il 44% dei clienti domestici che hanno scelto un contratto a prezzo fisso apprezzano la garanzia di acquistare elettricità prodotta da fonti rinnovabili e il 38,2% dei clienti ha scelto un contratto che offre il servizio aggiuntivo del programma punti) o da un’attitudine inerziale piuttosto che dall’idea che il cambio di fornitore effettuato in passato non si sia rivelato vantaggioso come atteso.
Per contrastare il churn e ottimizzare l’adeguamento di offerta e condizioni al rinnovo è, quindi, fondamentale per le Utility identificare i profili più significativi dei clienti, le motivazioni, gli eventi e le cause associabili al fenomeno dell’abbandono oltre che il livello di attenzione alle variazioni contrattuali. Dall’altro lato il segmento di appartenenza e il valore devono poter guidare l’utilizzo mirato delle leve più adatte a stabilizzare la base clienti fra le quali anche prodotti e servizi non commodity, in primis legati all’efficienza energetica.
In questo contesto gli operatori devono implementare un approccio integrato «end-to-end» che, sulla base della valutazione dei profili di rischio, identifica gli interventi da attivare per ridurre il churn ottimizzando il trattamento del cliente nel suo ciclo di vita di cui i rinnovi sono un aspetto fondamentale.
Nell’era data-driven e in un mercato in rapida evoluzione, avere a disposizione modelli matematico-statistici e tecnologie di Data Mining, Clustering e algoritmi previsionali che consentono di ottenere insight e informazioni significative, risulta strategicamente rilevante in un mercato altamente concorrenziale. La tecnologia costituisce l’abilitatore in ogni fase del processo, dall’acquisizione dei dati al suggerimento di prezzi ottimali e azioni mirate per specifici segmenti di clientela.
Spesso però le società non dispongono degli strumenti idonei ad effettuare complesse analisi su grandi moli di dati, ad aggiornare costantemente il repository e ad ottenere output utilizzabili in tempo breve dalle diverse funzioni aziendali nei processi di customer retention.
Occorre quindi affidarsi a partner esterni che, attraverso un approccio basato su un mix di consulenza strategica e strumenti di Intelligenza Artificiale, siano in grado di proporre una soluzione as-a-service di churn prediction per le Utiliy integrabile in modo facile e flessibile nell’infrastruttura tecnologica dell’azienda, attualizzabile attraverso investimenti iniziali contenuti, grazie alla disponibilità di un ambiente di progetto dedicato, e con limitati impatti tecnologici sui sistemi esistenti. Uno strumento chiave nella digitalizzazione della strategia anti-churn che si inserisce a valle della definizione degli obiettivi commerciali e che ne massimizza il risultato.
La realizzazione degli obiettivi di business condivisi con un processo di crescita coerente e multicanale può essere garantita mediante una collaborazione che prevede una progettualità strategica di medio-lungo termine parallelamente ad un supporto tecnologico nell’operatività quotidiana.
* Rispettivamente CFO di Premoneo e senior consultant di Simon Kucher
