¿Qué es la Predicción de Churn? – Appier
La predicción de la pérdida de clientes puede ayudarlo a ver qué clientes están a punto de abandonar su servicio para que pueda desarrollar una estrategia adecuada para volver a involucrarlos antes de que sea demasiado tarde. Esta es una herramienta vital en el arsenal de una empresa cuando se trata de la retención de clientes.
¿Se pregunta qué es la predicción de rotación y cómo funciona realmente? Sigue leyendo, y todo se explicará
¿Qué es la Predicción de rotación?
Churn cuantifica el número de clientes que han abandonado tu marca cancelando su suscripción o dejando de pagar por tus servicios. Esta es una mala noticia para cualquier negocio, ya que cuesta cinco veces más atraer a un nuevo cliente que mantener uno existente. Una alta tasa de rotación de clientes afectará las finanzas de su empresa. Al aprovechar técnicas avanzadas de inteligencia artificial como el aprendizaje automático (ML), podrá anticipar a los posibles clientes que están a punto de abandonar sus servicios.
¿Por Qué Es Importante?
La verdad es que probablemente ya tengas más datos de clientes de los que sabes. Al aprovechar estos datos, puede identificar los patrones de comportamiento de los clientes que es probable que abandonen. Este conocimiento le permitirá segmentar a esos clientes y tomar las medidas adecuadas para recuperarlos.
Cómo predecir la pérdida de clientes
Uno de los enfoques para la predicción de la pérdida de clientes es el uso de análisis predictivos, que involucra varias técnicas, como minería de datos y ML.
Para que ML funcione, necesitará datos, que se definen por su objetivo. Por lo tanto, es importante saber qué información desea obtener del análisis antes de decidir qué fuentes de datos son necesarias para su modelado predictivo de rotación.
Una vez que comprenda la información que desea, puede seleccionar y procesar previamente los datos. Al seleccionar datos, puede dividirlos en dos tipos: uso y contextual. El uso se refiere a la cantidad que un cliente utilizó su empresa o servicio antes de irse (por ejemplo, si usted es un servicio de entrega de alimentos en línea, con qué frecuencia le ordenaron). Y los datos contextuales agregarían más contexto a los datos de uso (como cuánto gastaron en cada pedido).
Dado que el rendimiento del modelo ML y la calidad de los conocimientos generados dependen de la calidad de los datos, también querrá asegurarse de que todos los puntos de datos se presenten de una forma coherente adecuada para crear los modelos.
El siguiente paso sería entrenar, ajustar y probar numerosos modelos hasta encontrar el que hará las predicciones más precisas. A continuación, puede ponerlo en funcionamiento.
Por último, pero no menos importante, analiza tus resultados. ¿Qué te dicen sobre la razón por la que los clientes se fueron? ¿Cómo puedes usar esta información para calcular la probabilidad de abandono de un cliente? ¿Y cómo puede abordar los problemas que causan que los clientes se vayan (tal vez ofreciendo cupones de descuento) antes de que se conviertan en un problema mayor?
Predecir y prevenir la rotación de clientes no solo ahorrará a su empresa mucho dinero en la adquisición de nuevos clientes, sino que también representará un enorme flujo de ingresos potencial adicional para su negocio.
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