Introduzione

Nell’attuale scenario economico, caratterizzato da un aumento dei costi di acquisizione (CAC), la sostenibilità di un Ecommerce dipende sempre più dalla capacità di trattenere i clienti esistenti. La teoria economica, supportata dalle ricerche di Frederick Reichheld (Bain & Company) e pubblicata sulla Harvard Business Review, stabilisce che un incremento del 5% nella retention può generare un aumento dei profitti variabile tra il 25% e il 95%. In questo contesto, l’Email Marketing cessa di essere un canale promozionale e diventa lo strumento primario per l’incremento del Customer Lifetime Value (CLV).

Costo di Acquisizione vs. Costo di Retention

Acquisire un nuovo cliente costa da 5 a 25 volte in più rispetto a mantenerne uno esistente. Nonostante ciò, molti e-commerce continuano a destinare la maggior parte del budget all’acquisizione. L’utilizzo di modelli di Machine Learning per la predizione del CLV permette di invertire questa tendenza. Invece di calcolare il valore del cliente “a posteriori” (guardando al passato), l’AI permette una predizione “forward-looking” già dopo il primo acquisto, identificando i segmenti ad alto potenziale su cui investire risorse di marketing dedicate.

Da Misure Statiche a Modelli Dinamici

Tradizionalmente, la fedeltà veniva misurata tramite modelli RFM (Recency, Frequency, Monetary). Tuttavia, studi recenti mostrano come i modelli di Deep Learning e l’inferenza causale superino in accuratezza i modelli statistici classici (come Pareto/NBD) nel prevedere il comportamento futuro. L’AI analizza variabili non lineari, come le interazioni con il servizio clienti o la frequenza di apertura delle email, per anticipare il rischio di abbandono (Churn Rate) e attivare flussi di Email Marketing preventivi, personalizzando l’offerta per massimizzare la retention senza sprecare margine.

Riferimenti

• [1] Reichheld, F., & Bain & Company. How to Multiply Customers While Lowering Customer Acquisition Costs. ResearchGate / Harvard Business Review data.
• [2] Madgicx (2025). How to Predict Customer Lifetime Value with Machine Learning.
• [3] Kumar, V., & Reinartz, W. (2022). Customer Lifetime Value Modeling for E-commerce Platforms Using Machine Learning. ResearchGate.