Análisis predictivo de Big Data de la tasa de cancelación de clientes

En el sector de la automoción, es caro captar un nuevo cliente. Por lo tanto, es crucial identificar a los clientes con intención de cambiar de proveedor en una fase temprana y retenerlos mediante las medidas adecuadas. Nuestro cliente, uno de los principales fabricantes de automóviles, se enfrentaba al reto de identificar a los clientes con alto riesgo de cambiar de proveedor y comprender las razones de su comportamiento.

Para predecir las intenciones de cambio de los clientes, utilizamos un modelo lineal generalizado (MLG). El GLM utiliza varias fuentes de datos, incluidos datos de clientes, vehículos y redes sociales, para crear un historial holístico del cliente. A partir de estos datos, realizamos una modelización para determinar la probabilidad de cambio de cliente e identificar los factores que lo impulsan.

Gracias a nuestro método, pudimos identificar exactamente a los clientes con mayor riesgo de cambio. Al centrarse en estos clientes y desarrollar medidas adecuadas de retención de clientes, nuestro cliente pudo reducir significativamente las tasas de abandono. La asignación de recursos en la empresa se hizo más eficaz y la empresa pudo ahorrar costes y aumentar la fidelidad de los clientes. El método tiene una tasa de acierto de 90%, lo que significa que nuestro modelo fue capaz de predecir correctamente la pérdida de clientes en la mayoría de los casos.

Nuestro proyecto muestra cómo el análisis predictivo de Big Data puede ayudar a las empresas a comprender mejor a sus clientes y desarrollar estrategias de marketing eficaces. El uso de métodos de aprendizaje automático como el MLG y el uso de datos de redes sociales permite a las empresas desarrollar un profundo conocimiento de sus clientes y comprender mejor sus necesidades y deseos. Esto puede ayudar a las empresas no solo a retener clientes, sino también a atraer nuevos clientes y aumentar sus ventas.

¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.