¿Cómo hacer frente al churn de clientes a través de Predictive Analytics?

autor: MedUX

¿Cómo hacer frente al churn de clientes a través de Predictive Analytics?

Para las empresas de hoy en día, una estrategia centrada en el cliente es un factor importante para lograr el éxito. Ganar nuevos clientes es solo una parte de los esfuerzos que se han de realizar para lograr un crecimiento empresarial y sostenible a largo plazo; también consiste en retenerlos e involucrarlos.

Las empresas se están volviendo más conscientes de la importancia que tiene la satisfacción de los clientes. Por ello, es cada vez más necesario diferenciar nuestro negocio y desarrollar un compromiso con los clientes, prestando especial atención al análisis del churn (o tasa de abandono de clientes) y gestionarlo desde una perspectiva rentable. El abandono de clientes puede darse por muchas razones y el análisis de cada una de ellas ayuda a construir estrategias de retención efectivas.

Tradicionalmente, las empresas enfocaban sus recursos para compensar la pérdida de ingresos siguiendo una estrategia dirigida a adquirir nuevos clientes en lugar de disminuir su churn. Sin embargo, esto es una estrategia más cara. Según Harvard Business Review, la adquisición de un cliente nuevo cuesta entre 5 y 25 veces más que retener a un cliente existente, por lo que es crucial para cualquier empresa reducir su churn antes de seguir cualquier otra estrategia

«How to Leverage AI to Predict Customer Churn» | Fuente: Towards Data Science

Reducir la tasa de abandono de clientes es más importante que nunca. Según los expertos, un alto porcentaje de los ingresos de las empresas se pierde debido al churn; por lo tanto, entender el comportamiento de esos clientes y tomar los pasos correctos para enfrentarlo se ha vuelto una tarea imprescindible.

En la industria de las telecomunicaciones, donde el churn es crucial y los muchos proveedores de servicios ofrecen soluciones similares, las compañías necesitan diferenciar sus negocios y ofrecer la mejor calidad de servicio para retener a los clientes. Los operadores de telecomunicaciones que creen en el potencial de los modelos predictivos y el análisis de datos tienen más probabilidades de reducir sus tasas de abandono que los que no lo hacen. Un enfoque basado en el análisis puede ayudar a las empresas de telecomunicaciones a reducir el churn hasta en un 15%. El análisis predictivo es un factor esencial para la conversión de millones de muestras de datos en información útil, que ayuda a las empresas a prevenir y reducir la futura tasa de abandono de clientes.

Analizando el churn de clientes a través de algoritmos que transforman los datos históricos de los clientes en una probabilidad de pérdida de clientes para cada uno de ellos durante un período de tiempo determinado, las empresas pueden identificar quienes son más probable que se desvinculen de la marca o quienes tienen comportamientos y preferencias cambiantes, entre otros.

Mejora el recorrido del cliente

El primer paso para abordar la rotación de clientes es optimizar la experiencia de los mismos mediante el uso de conjuntos de datos que permiten obtener una visión global del proceso de decisión del cliente. Las nuevas tecnologías han dado a los consumidores el poder de estar informados, comparar precios, quejarse en voz alta y decidir.

En este sentido, las empresas deben entender las expectativas de los clientes desde el principio para obtener una ventaja competitiva y reducir las probabilidades de abandono.

Analizar, evaluar y predecir información

Los algoritmos avanzados y las técnicas de Machine Learning son necesarios para comprender e identificar qué factores hacen que los clientes se vayan. Este análisis permite identificar las variables que definen el comportamiento y las preferencias de los clientes y predecir las probabilidades de abandono, entre otras perspectivas.

Estas técnicas se utilizan gracias a su capacidad para manejar relaciones complejas en los datos, lo que hace que las empresas analicen fácilmente las razones detrás de esos comportamientos para encontrar las soluciones adecuadas.

Enfoque proactivo vs. Enfoque reactivo

Después de haber analizado los datos y predicho la ruta del comportamiento de los clientes, el siguiente paso a seguir es actuar en consecuencia. El churn es un problema que debe solucionarse antes de que sea evidente. La Inteligencia Artificial (IA) también juega un papel importante al aplicar la resolución de los datos analizados y permitir a las empresas dirigirse de manera proactiva al segmento de clientes que sea más propenso a abandonar.

Por lo tanto, aprovechar las técnicas de Machine Learning y Predictive Analytics para generar una estrategia predictiva y basada en datos permitirá a las empresas dirigir sus recursos hacia un enfoque proactivo a los segmentos correctos.

Los clientes son la clave para cualquier negocio, pero la gestión del churn es esencial. MedUX, a través de técnicas de Predictive Analytics, construye modelos predictivos que permiten evaluar millones de variables de clientes con el fin de identificar este tipo de realidades. Actuando de acuerdo a las recomendaciones identificadas, las empresas de telecomunicaciones pueden tener una visión global de sus clientes para predecir su churn, asegurar la fidelidad de los mismos, reducir costes y seguir siendo competitivos.

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