Un viejo adagio de marketing dice: "Los nuevos clientes cuestan dinero, los clientes existentes aportan dinero". Fidelidad de los clientes y Fidelidad de los clientes son, por tanto, dos objetivos centrales de una estrategia empresarial sostenible. Un elemento importante de esta estrategia es la prevención de Rotación de clientes - respectivamente de Churn (eng.: "batir" = jmd. mover). Traducida al vocabulario de la era de los datos, esta estrategia se denomina: Churn Prediction Model.

En estudios recientes sobre el tema de la fidelización y la pérdida de clientes, destacan dos conclusiones en particular:

1. La fidelidad del cliente tiende a disminuir y los clientes están más dispuestos a cambiar de fabricante o proveedor.
2. No es posible hacer juicios generales sobre la fidelidad de los clientes. Las decisiones individuales dependen mucho de la edad, la situación vital y el estado civil.

Para las empresas, esto significa que deben Evaluación de datos tienen que establecer. Con la ciencia de datos, es posible segmentar a los clientes según criterios adecuados, individualizar el acercamiento al cliente en función de ello y determinar el momento decisivo para el acercamiento. A Modelo de predicción de bajas ayuda a reducir la Tiempo para determinarcuando un cliente está pensando en cambiar de proveedor.

Un modelo de predicción de bajas detecta los cambios de humor

A Modelo de predicción de bajas trabaja con diferentes herramientas analíticas. Por ejemplo, muchas consultas y reclamaciones de los clientes se reciben por correo electrónico. Con Minería de textos estos mensajes pueden examinarse y clasificarse de antemano. Inteligente Algoritmos puede distinguir entre mensajes basados en hechos, amistosos o airados. Incluso la ironía puede reconocerse con seguridad hoy en día.

Pero también el análisis del historial de compras o la Datos sobre las visitas a los talleres permiten sacar conclusiones sobre la satisfacción del cliente. Combinando los datos adecuados, se puede determinar con gran precisión la probabilidad de cambio. En uno de nuestros proyectos, logramos un porcentaje de aciertos superior al 90% utilizando este método.

Consejo de lectura: En este artículo examinamos la Trayectoria del cliente y pregunte cuando su cliente esté pensando en una nueva compra.

Churn Prediction es interesante para estas empresas

Un modelo de predicción del churn no es igualmente adecuado para todas las empresas. Depende en gran medida de los servicios o productos ofrecidos que el cálculo de la tasa de abandono sea adecuado. Tasa de rotación tiene sentido. Antecedentes: esta tasa suele determinarse como cociente entre el número de clientes totales y el número de clientes que abandonan.

Por consiguiente, un modelo de cálculo como éste es especialmente adecuado para los fabricantes de bienes de lujo, como los coches, que se compran nuevos a intervalos regulares, o los proveedores con una estructura de suscripción, como los proveedores de telefonía móvil. A Modelo de predicción de bajas puede utilizarse de diferentes maneras. Casos prácticos Aplicar:

• Se puede medir con precisión el impacto o la eficacia de cada oferta, función o servicio en los clientes.
• En función de las probabilidades de cancelación previstas, pueden activarse automáticamente acciones como descuentos individuales.
• La comprensión del cliente mejora gracias al análisis de los datos anónimos de los usuarios.

Obtenga información valiosa de los datos y actúe

Sin embargo, todos los conocimientos que pueden obtenerse de este modo sirven de poco si no se aplican con prontitud. Un modelo de predicción de bajas sólo tiene sentido si se combina con un sistema inteligente. Gestión de las relaciones con los clientes está vinculada. Especialmente cuando se trata de anticiparse a la pérdida de clientes, es importante actuar con rapidez y prepararse adecuadamente. Sólo así se pueden aplicar medidas eficaces para retener a los clientes con alto riesgo de cambio.

Segmentación y clasificación de los clientes como factores importantes

Existen varias condiciones en las que un modelo de predicción de bajas se convierte en una poderosa herramienta. Como ya se ha mencionado, el Calidad de los datos un criterio importante. Esto incluye también la identificación de fuentes de datos adecuadas y significativas.

Esto es tanto más fácil cuanto más precisa sea la Caso práctico definidos de antemano. Según nuestra experiencia, la elección de datos inadecuados o defectuosos es la fuente más frecuente de errores en los proyectos de ciencia de datos.

También decisivo para un alto porcentaje de aciertos con Modelos de previsión es la combinación de varios factores. El cálculo exacto de la probabilidad de rotación no es decisivo por sí solo. Al fin y al cabo, no todos los clientes que tienen previsto cambiar merecen el mismo esfuerzo de retención. En este sentido Segmentación de clientes y Clasificación pasos intermedios importantes.

→ Consejo de lectura: Obtenga más información sobre el tema del valor para el cliente aquí. Valor del ciclo de vida del cliente.

Soluciones para optimizar el recorrido del cliente

Por regla general experiencias positivas de los clientes Evitar la pérdida de clientes. Esto puede lograrse, por ejemplo, a través de un recorrido fluido del cliente. Las soluciones pueden dividirse en dos categorías: Por un lado acciones a corto plazo y por otro lado en medidas a largo plazo.

Las acciones a corto plazo pueden ser:

• Acercamiento individualizado por correo, notificación push o teléfono
• Reducciones de precios, condiciones especiales u oportunidades de venta adicionales
• Determinar el momento adecuado para dirigirse a los clientes

Medidas a largo plazo:

• Optimización de todo el proceso de venta y reventa
• Mejora de productos y servicios para aumentar la satisfacción del cliente
• Integración de nuevas tecnologías (inteligencia artificial, Chatbots) para individualizar el recorrido del cliente

Predecir la pérdida de clientes da sus frutos

Evitar la fuga de clientes es rentable simplemente porque el coste de adquisición de nuevos clientes es muy elevado. Pero esa no es la única razón por la que una Modelo de predicción de bajas merece la pena. Si conoce las causas de la pérdida de clientes, no solo podrá evitar la pérdida de clientes individuales.

Incluso a largo plazo se puede mejorar la calidad de la propia oferta y ajustarla con precisión a las necesidades de los clientes. Un modelo de predicción del churn es un componente integral de una Estrategia empresarial centrada en el cliente.