En el mundo empresarial actual, retener clientes es tan importante como adquirir nuevos. Sin embargo, muchas organizaciones luchan por identificar a tiempo a los clientes que están en riesgo de abandonar. Aquí es donde los modelos predictivos y el análisis de datos se convierten en aliados clave.
Este caso de uso explora cómo aprovechar datos históricos de compras y patrones recientes de comportamiento para predecir la probabilidad de churn. Descubrirás cómo analizamos 5 años de historial de compras y utilizamos los datos de los últimos 2 años para diseñar un modelo que no solo identifica tendencias, sino que también empodera a las empresas para tomar decisiones informadas y personalizadas en tiempo real.
Caso de Uso
Modelo Predictivo Altas y Bajas de Clientes
Con el objetivo de armar un “Churn” de clientes y facilitar su gestión se identificaron las siguientes tareas:
• Agrupar a los clientes según su comportamiento de compra del último año.
• Identificar las altas y bajas de clientes a lo largo de su historia.
El problema con los métodos tradicionales
Muchas empresas calculan el churn dividiendo la cantidad de clientes que cancelaron en un periodo determinado entre el número total de clientes al inicio de ese periodo. Este método parece intuitivo, pero presenta varios problemas:
Ignora las nuevas suscripciones: No considera el impacto de los nuevos clientes que se unieron durante ese periodo, lo que puede distorsionar la interpretación de las cifras.
No refleja cambios a lo largo del tiempo: Si el número de clientes fluctúa dentro del periodo, este método no lo toma en cuenta.
- Puede subestimar o sobreestimar el churn: Dependiendo de la dinámica de tu negocio, este enfoque podría darte una imagen incompleta o errónea de lo que está ocurriendo realmente.
Un enfoque más preciso: el churn basado en grupos
Un análisis de churn basado en grupos es una metodología más precisa. Este enfoque agrupa a los clientes que comenzaron sus suscripciones durante un periodo específico y luego mide cuántos de ellos cancelaron en un tiempo determinado. Esto tiene varias ventajas:
Considera el comportamiento de clientes nuevos y existentes: Al centrarse en grupos, puedes identificar patrones específicos en el comportamiento de clientes, como la tendencia a cancelar dentro de los primeros meses.
Proporciona insights accionables: Este método ayuda a identificar las etapas críticas donde los clientes son más propensos a cancelar, permitiendo diseñar estrategias para mejorar la retención.
Cómo implementar este enfoque
Define tus grupos: Agrupa a los clientes que comenzaron su suscripción en el mismo mes, trimestre o cualquier periodo que sea relevante para tu negocio.
Rastrea el comportamiento a lo largo del tiempo: Mide cuántos clientes de cada grupo permanecen activos mes a mes.
Calcula tu tasa de churn: Divide el número de cancelaciones en cada grupo por el total de clientes iniciales de ese grupo.
Machine Learning – Workflow
Beneficios de un Cálculo más Preciso
Al adoptar un enfoque basado en grupos, tu empresa obtendrá una representación más realista de su churn. Esto no solo mejora la comprensión de los factores que influyen en la retención, sino que también permite optimizar los esfuerzos de marketing, mejorar la experiencia del cliente y, en última instancia, aumentar los ingresos.
Por ejemplo, al identificar que un grupo específico tiene un churn elevado durante los primeros tres meses, podrías implementar estrategias como un onboarding más efectivo o incentivos para fomentar la fidelidad temprana.
Calcular la tasa de churn de manera precisa es fundamental para tomar decisiones informadas en un negocio de suscripciones. Aunque los métodos tradicionales son comunes, adoptar un enfoque basado en grupos puede revelar insights más profundos y valiosos. Al comprender mejor el comportamiento de tus clientes, puedes reducir el churn, retener a más usuarios y garantizar el éxito a largo plazo de tu negocio.
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