6 pasos de análisis predictivo para reducir la pérdida de clientes

Mantener a raya la rotación de clientes es una tarea desesperada, ya que suele costar más captar un cliente que retenerlo. Para ayudar a las empresas a retener sus clientes en Para ayudar a las empresas a retener a sus clientes, los científicos de datos y los analistas de TI deben considerar el análisis de la pérdida de clientes para predecir mejor su comportamiento. He aquí un breve resumen de las herramientas necesarias para predecir la pérdida de clientes.

1. Calcule su tasa de rotación de clientes

Una buena manera de empezar es conocer la tasa de rotación de clientes de su organización. Se trata de un indicador clave de rendimiento (KPI) utilizado para medir el abandono de clientes. Para calcular este KPI, utilice la siguiente fórmula:

(Clientes perdidos ÷ Clientes totales al inicio del periodo elegido) x 100

A la hora de calcular su tasa de rotación, es importante ser preciso. Esto depende a menudo del ciclo de ventas del producto o servicio. Esto también se aplica a la definición de la variable objetivo en el modelo de predicción de bajas que se describe a continuación. Aunque las tasas de rotación varían mucho entre sectores y empresas, una tasa de rotación superior al 7% suele ser un signo de insatisfacción del cliente.

2. Integrar datos

Pnálisis predictivo analiza los datos para hacer predicciones sobre acontecimientos futuros o desconocidos. Sin embargo su precisióncia requiere muchos datos históricos para entrenar un modelo de predicción, tanto cualitativo como cuantitativo. Tendrá que combinar los conjuntos de datos transaccionales y de cuentas tradicionales con los registros de texto del centro de llamadas, los registros del sitio web, los datos de respuesta de las campañas de marketing, las ofertas de la competencia, las redes sociales y muchas otras fuentes de datos de clientes para desarrollar una comprensión verdaderamente holística del comportamiento de cancelación de clientes en el pasado.

3. Construir un modelo de predicción de bajas

Un modelo de predicción de bajas suele utilizar el aprendizaje automático supervisado para segmentar a los clientes en dos grupos: los que probablemente abandonarán y los que probablemente se quedarán. Supervisado significa que el modelo de predicción de bajas necesita aprender de datos de entrenamiento históricos utilizando variables objetivo y características. La variable objetivo es la variable dependiente que se intenta predecir (el cliente que se va o que se queda). Las características son variables de entrada que son importantes para identificar a los clientes que abandonan, como la información de la cuenta del cliente, datos demográficos, socioeconómicos, productos y servicios que posee, interacciones con el servicio de atención al cliente.., etc.. Es importante no utilizar demasiadas características, ya que pueden aumentar las posibilidades de que se produzcan predicciones erróneas.

En la fase de formación, los algoritmos de aprendizaje automático descubrirán patrones de comportamiento compartidos por los clientes que abandonaron.Una vez entrenados, los algoritmos pueden cotejar el comportamiento de los futuros clientes con esos patrones y señalar a los que podrían haber abandonado.

4. Evalúe su puntuación de riesgo de pérdida de clientes

Un modelo de predicción de la pérdida de clientes que utiliza un algoritmo de aprendizaje automático con una puntuación de riesgo de pérdida de clientes ayuda a comprender la probabilidad de pérdida de clientes. El modelo asigna a cadaEl modelo asigna a cada cliente una puntuación de riesgo de abandono que suele oscilar entre 1 y 100; cuanto mayor sea la puntuación, mayor será la probabilidad de que el cliente abandone.

Existen tres grupos de riesgo:

• Riesgo de rotación alto: 76-100.
• Riesgo de rotación medio: 51-75.
• Riesgo de baja rotación: 0-50.

5. Segmente a sus clientes

Puede utilizar la segmentación de clientespara agrupar a los clientes en función de características compartidas con el fin de ayudar a las ventas, el marketing y los esfuerzos de servicio a evitar la pérdida de clientes. Los grupos de riesgo de pérdida de clientes son una forma sencilla de dirigirse a los segmentos de clientes más propensos a la pérdida de clientes.. Sin embargo, es posible que desee utilizar algoritmos de aprendizaje automático para crear segmentaciones más precisas que produzcan mejores resultados.

Por ejemplo, puede utilizar la segmentación por comportamiento para agrupar a los clientes propensos a la rotación en función de rasgos de comportamiento, como un uso reducido del producto o interacciones deficientes con el servicio de atención al cliente. Este conocimiento permite realizar esfuerzos de retención específicos, personalizados y proactivos para evitar la pérdida de clientes.

Combinar las puntuaciones de riesgo con una segmentación basada en el valor también resulta especialmente útil para saber qué clientes retener. Al igual que no todos los clientes son iguales, tampoco lo son todos los segmentos de clientes. Algunos grupos de clientes son de alto valor, compran sus productos y servicios repetidamente, hacen grandes pedidos y generan grandes márgenes de beneficio. Otros segmentos de clientes son de bajo valor, con mayores costes de adquisición de clientes, bajos volúmenes de pedidos, pocas compras repetidas y baja rentabilidad, debido a la competencia de precios y a la demanda de descuentos.

6. Utilizar una plataforma de datos en la nube

Una plataforma de datos en la nube ofrece la mejor base para ejecutar análisis predictivos para la pérdida de clientes. La plataforma de datos Actian permite a los científicos de datos y al departamento de TI colaborar a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos con acceso inmediato a canalizaciones de datos, ressources de calcul escalables y herramientas preferidas. Además, Actian Data Platform agiliza el proceso de puesta en producción de workloads analytiques y la gestión inteligente de casos de uso de aprendizaje automático, como el análisis predictivo para reducir la pérdida de clientes.

Con la Actian Data Platform de Actian, la agregación de datos de modelos nunca ha sido tan fácil. Combinado con el soporte directo para herramientas de entrenamiento de modelos, y la capacidad de ejecutar modelos directamente dentro de la plataforma de datos junto con los datoses más fácil aprovechar el escalado dinámico en la nube de los recursos analíticos de cálculo y almacenamiento.

Acerca de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield es Directora de Marketing de Producto en Actian, impulsando el conocimiento de las capacidades de integración, gestión y análisis de Actian Data Platform. Cuenta con más de 20 años de experiencia en marketing de soluciones analíticas, de seguridad y en la nube en empresas líderes del sector como Cisco, McAfee y VMware. Teresa se centra en ayudar a los clientes a alcanzar nuevos niveles de innovación e ingresos con los datos. En el blog de Actian, Teresa destaca el valor de las soluciones basadas en análisis en múltiples sectores verticales. Consulte sus publicaciones para conocer historias reales de transformación.