Cómo mejorar la retención con Churn Prediction Analytics

La predicción de abandono utiliza modelos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para identificar qué clientes corren el riesgo de abandonar . Con esta información, las empresas pueden tomar las medidas necesarias para optimizar las áreas de su negocio que están causando fricciones y mantener bajo control los niveles de abandono de clientes.

Los clientes abandonan por muchas razones, desde experiencias negativas de servicio al cliente hasta encontrar mejores ofertas de un competidor o una percepción de falta de valor de su producto. Es vital mejorar la retención de clientes y mantener baja la tasa de abandono, especialmente porque adquirir nuevos clientes es costoso.

¿Qué es la predicción de abandono?

La predicción de abandono es un proceso en el que las empresas utilizan modelos de IA y ML para pronosticar qué clientes corren el mayor riesgo de finalizar su patrocinio. La predicción de abandono utiliza datos de clientes basados ​​en el comportamiento y el uso del usuario. La predicción y prevención de la rotación de clientes permite a las empresas:

• Identifique a los clientes en riesgo e implemente esfuerzos altamente específicos para evitar que abandonen.
• Identifique los puntos débiles y las fricciones a lo largo del recorrido del cliente.
• Identifique estrategias que se dirijan a estos puntos débiles para reducir la rotación y aumentar las tasas de retención.

¿Es realmente posible predecir la rotación de clientes?

Gracias a los algoritmos de aprendizaje automático y los grandes datos, predecir la rotación de clientes es, de hecho, una posibilidad. Las técnicas de análisis de datos se utilizan para observar tendencias y patrones de comportamiento anteriores en el comportamiento del cliente.

La idea es que pueda identificar comportamientos específicos como acciones de riesgo de abandono y abordarlos antes de que sea demasiado tarde. Estos a menudo se denominan métricas de bandera roja . Por ejemplo, puede encontrar que los clientes que dejan de seguirlo en las redes sociales o que desinstalan su aplicación corren un mayor riesgo de abandono.

Al realizar la predicción de abandono, es importante tener en cuenta lo siguiente:

• La proactividad es clave cuando se trata de la retención de clientes. La predicción de abandono debería ayudarlo a establecer planes para interactuar con clientes en riesgo en el momento en que se marcan como tales.
• Asegúrese de que su técnica de predicción de abandono identifique con precisión a los clientes que probablemente se vayan. Identificar erróneamente a los clientes en riesgo podría llevarlo a gastar recursos en campañas de divulgación y ofertas especiales sin motivo, lo que resultaría en una reducción de los ingresos.
• Necesita un modelo de predicción de rotación basado en fuentes de datos obtenidas en tiempo real. Estos datos reflejan los comportamientos actuales y conducirán a predicciones más precisas.

Predicción de abandono para empresas de suscripción

Las empresas con modelos comerciales basados ​​en la venta de servicios de suscripción (B2B SaaS, transmisión de música y telecomunicaciones, por nombrar algunos) dependen de los ingresos recurrentes que generan de sus clientes. La predicción de la rotación de suscripciones, el aprovechamiento de la lealtad del cliente y el aumento del valor de por vida del cliente son particularmente importantes para tales negocios.

Durante una entrevista con AltexSoft, el entonces gerente general de Service Hub en HubSpot, Michael Redbord, argumentó que:

Las altas tasas de abandono significan menos ingresos debido a la disminución del número de clientes. Además, es probable que las personas que abandonan una empresa debido a malas experiencias dejen comentarios negativos, lo que afecta su imagen y dificulta aún más la atracción de nuevos clientes.

Hay muchos tipos de proveedores de servicios basados ​​en suscripción que pueden beneficiarse del uso de la predicción de abandono. Algunos de estos sectores incluyen:

Servicios de transmisión de música y video

Estas empresas ofrecen acceso a pedido a música, programas de televisión y películas a sus suscriptores. Ejemplos de tales empresas incluyen Netflix y Spotify. Según el informe Tendencias de medios digitales de 2022 de Deloitte, los servicios de transmisión de video pagados en los EE. UU. han tenido una tasa de abandono constante del 37 % desde 2020.

Medios informativos

Las empresas de medios de comunicación han cambiado su enfoque hacia lo digital en los últimos años. En 2021, el 65% de las personas en los EE. UU. dijeron que nunca o rara vez recibieron noticias de los medios impresos. Organizaciones como The New York Times y Financial Times ofrecen a sus clientes paquetes de suscripción digital donde pueden acceder a artículos de noticias e información a través de sus plataformas en línea.

A pesar del cambio a lo digital, las aplicaciones de noticias móviles aún experimentaron una tasa de desinstalación del 25 % en 2022.

Proveedores de servicios de telecomunicaciones

Las empresas de telecomunicaciones ofrecen una variedad de servicios por suscripción, como servicios inalámbricos, de televisión, de Internet y de telefonía celular. Tales compañías incluyen AT&T y Vodafone. En 2020, las empresas de telecomunicaciones experimentaron una tasa de deserción del 20 %.

Empresas de software como servicio (SaaS)

Las empresas SaaS incluyen cualquier negocio que ofrece un tipo de servicio basado en la nube. Esto podría ser cualquier cosa, desde servicios de diseño gráfico en línea como Canva hasta plataformas de comercio electrónico como Amazon.

Según Woopra, la tasa de abandono mensual promedio para las empresas de SaaS se encuentra entre el 3 % y el 8 %. Anualmente, esto es 32-50%.

Comprender los ciclos de vida de sus clientes

Antes de poder predecir la rotación, debe comprender los ciclos de vida de sus clientes. Una herramienta de análisis de productos como Amplitude Analytics puede dividir a sus usuarios activos en cuatro subgrupos: usuarios nuevos, usuarios actuales (activos), usuarios resucitados (anteriormente inactivos) y usuarios inactivos (inactivos). Debe vigilar cada grupo de usuarios para asegurarse de que la base de usuarios de su producto crezca con el tiempo.

Esta vista ayuda a medir el abandono de manera continua, para que pueda tomar medidas para reducirlo. Debe esforzarse por aumentar su número de usuarios actuales y resucitados manteniendo a los usuarios comprometidos o dándoles una razón para volver a estar activos. También querrá reducir el número de usuarios inactivos; si este grupo comienza a crecer, es posible que tenga un problema de participación en sus manos.

Modelo de predicción de churn: la clave para mejorar la retención de clientes

Gracias a herramientas como CRM y software de análisis, las empresas pueden acceder a grandes conjuntos de datos llenos de información sobre sus clientes a lo largo de sus ciclos de vida. Estos datos históricos son cruciales para construir su modelo de predicción de abandono de clientes utilizando herramientas como Amplitude Audiences.

Puede construir su modelo de predicción de abandono siguiendo cinco pasos.

1. Identifique sus objetivos de predicción de abandono

El primer paso para garantizar un rendimiento óptimo del modelo de predicción de rotación es identificar y definir lo que le gustaría lograr con su modelo. A un alto nivel, su objetivo es:

• Reduzca el abandono de clientes al identificar cuáles de sus clientes corren el mayor riesgo de abandono.
• Comprenda las razones por las que es probable que sus clientes en riesgo abandonen.
• Diseñe e implemente cambios en el recorrido del cliente para promover la retención de sus clientes en riesgo.

2. Preparación de datos

Ya sea a través de su CRM, software de análisis o comentarios directos de los clientes, recopila datos de sus clientes en cada punto de contacto de su proceso de compra.

Recopilar datos de clientes relevantes y tenerlos listos para la clasificación y extracción es el segundo paso para construir su modelo de predicción de abandono. Si está utilizando una herramienta de análisis, lea nuestra Guía de datos de comportamiento y seguimiento de eventos para aprender a recopilar datos precisos.

3. Trabajar con características

Utilice la ingeniería de características para representar y categorizar a los clientes en función de las características que probablemente los hagan abandonar. Hay cinco tipos de características cuando se habla de la rotación de clientes:

• Características del cliente: se trata de información general basada en datos demográficos sobre el cliente, como su edad, cuánto gana y su nivel de educación.
• Funciones de soporte: se refieren a las interacciones que tienen sus clientes con su equipo de atención al cliente, incluida la cantidad de correos electrónicos enviados, el tiempo de resolución y las calificaciones de satisfacción después de que se resuelve el problema.
• Características de uso: describen elementos de cómo un cliente usa su producto o servicio. Por ejemplo, la duración promedio de las llamadas de los clientes de las empresas de telecomunicaciones o la cantidad de veces que los usuarios inician sesión en una aplicación.
• Características contextuales: incluyen cualquier información basada en el contexto que una empresa tenga sobre el cliente. Este podría ser el sistema operativo que usan en su dispositivo o sus compras anteriores.
• Características de comportamiento : estos son los comportamientos y acciones específicos que los clientes realizan dentro de su producto. Por ejemplo, la cantidad de veces que un usuario comparte una lista de reproducción en una aplicación de transmisión de música.

Una vez que haya identificado las características en las que centrarse, deberá extraerlas para estandarizar las variables o atributos. Solo debes seleccionar la información que sea relevante para analizar el churn.

4. Construye tu modelo

Los algoritmos de ML suelen funcionar con clasificación binaria, que organiza las variables de destino y les otorga un valor verdadero o falso. En otras palabras, ¿esa característica específica hizo que su cliente abandonara o no? Por ejemplo, ¿la desinstalación de la aplicación de su teléfono suele generar una pérdida de clientes?

Otro modelo predictivo común es un árbol de decisión, que utiliza cualquier función disponible y proporciona resultados potenciales. El modelo de árbol de decisiones proporcionará múltiples escenarios para ver si un cliente abandonará o no.

En el caso de las empresas que trabajan con conjuntos de datos más grandes, puede crear modelos predictivos en numerosos árboles de decisión, también denominados bosques aleatorios. En un bosque aleatorio, cada árbol de decisión tiene una clasificación con una respuesta positiva o negativa. Si la mayoría de los árboles de decisión dan respuestas positivas, la predicción final será positiva.

5. Seguimiento de su modelo

Una vez que su modelo esté listo, es hora de integrarlo en su herramienta de predicción. Con esta herramienta, puede probar y monitorear el rendimiento de su modelo y hacer ajustes a las características si es necesario. Usted implementa su modelo elegido y lo envía a producción. Si funciona bien, puede actualizar su aplicación existente o usarla como el foco de un nuevo producto.

Creación de un modelo de predicción en una herramienta de análisis

Veamos cómo crear un modelo de predicción en una herramienta de análisis como Amplitude.

1. Definir una cohorte inicial o grupo de usuarios

2. Predecir su estado de resultado futuro

Las predicciones utilizan el comportamiento pasado para predecir el comportamiento futuro. Una herramienta de análisis como Amplitude observará a los usuarios que estaban en la cohorte inicial hace dos períodos e identificará a los usuarios que alcanzaron el resultado deseado hace un período, así como a los que no lo hicieron.

3. Clasifique y califique a los usuarios según este modelo

El modelo predictivo calcula una puntuación probabilística para cada usuario de la cohorte inicial para alcanzar el resultado deseado en los próximos 7, 30, 60 o 90 días. El modelo se vuelve a entrenar todos los días para tener en cuenta los datos estacionales.

La imagen de abajo muestra el 5% superior.

4. Use cohortes predictivas para informar su producto y estrategias de marketing

Puede usar cohortes predictivas para segmentar a los usuarios en función de su probabilidad de abandono. Convierta a sus usuarios clasificados del paso 3 en una nueva cohorte y vuelva a orientarlos:

• Incluirlos en campañas de marketing diseñadas para aumentar la retención.
• Ofrecer precios dinámicos, incluidas tarifas con descuento u ofertas especiales
• Personalizar el contenido y las experiencias de productos en función de sus preferencias.
• Ajustar la frecuencia de los mensajes en función de su probabilidad de conversión o abandono
• Ejecución de pruebas A/B personalizadas para experimentar con nuevos sitios web o cambios de productos

Por ejemplo, si encuentra una cohorte de usuarios con una alta probabilidad de abandono, puede utilizar tácticas de fijación de precios inversas para ofrecerles un mayor descuento o incentivo.

Primeros pasos con el análisis de predicción de abandono

A pesar de lo complicada que pueda parecer la predicción de abandono, es fácil de hacer con las herramientas adecuadas. Amplitude permite a los equipos no técnicos crear modelos de IA complejos sin escribir código ni depender de dependencias y recursos de ingeniería. Simplemente use una interfaz de autoservicio con acciones de apuntar y hacer clic para crear un modelo poderoso para predecir y reducir la rotación. Pruébelo usted mismo de forma gratuita con el plan inicial de Amplitude.

Mire el video a continuación para aprender cómo calcular la rotación en nuestra experiencia de demostración de autoservicio.

Referencias

• Costos de Adquisición vs. Retención de Clientes, Invesp
• Predicción de abandono de clientes para empresas de suscripción que utilizan aprendizaje automático: enfoques y modelos principales, AltexSoft
• Tasa de abandono frente a tasa de retención: cómo calcular estos KPI de SaaS, Woopra