Analítica Avanzada

Analítica avanzada para impulsar la estrategia de retención de clientes

¿Por qué es importante invertir en la estrategia de retención de los clientes?

Hay muchos estudios que confirman que adquirir un nuevo cliente es entre cinco y 25 veces más costoso que retener a uno existente, y la explicación es obvia, debido a que no tienes que gastar tiempo y recursos saliendo y buscando un nuevo cliente, solo mantener contento al que tienes. 

  • “Un aumento del 5% en la retención de clientes puede aumentar las utilidades de la empresa en un 25 a 95%” Harvard Business Review
  • “Es entre 5 y 25 veces más caro adquirir un nuevo cliente que retener a un cliente existente.”   Harvard Business Review
  • “Los clientes retenidos compran con más frecuencia y gastan más que los clientes más nuevos. Han aprendido el valor de un producto o servicio y vuelven una y otra vez.” American Express
  • “Es más probable que los clientes satisfechos y leales hablen bien de la empresa y recomienden a sus amigos y familiares, lo que atrae a nuevos clientes de forma gratuita.” American Express

Una de las métricas clave para comprender el nivel de retención de clientes es la tasa de abandono de clientes. Pero, ¿qué es eso exactamente? ¿Y cómo lo utilizan las empresas?

El abandono de clientes es uno de los datos más importantes que deben monitorear las empresas, especialmente aquellas que adoptan canales de venta en línea porqué ofrecen un mayor número de interacciones con el cliente. El análisis de abandono lo ayuda a identificar etapas clave en el recorrido del cliente en las que las personas deciden dejar de comprar y cambiarse al competidor, lo que le permite identificar estrategias específicas para mejorar sus interacciones con su marca y e incrementar la lealtad.

¿Qué es el abandono de clientes?

El abandono de clientes se da cuando un cliente deja de hacer negocios o termina una relación con una empresa. Esto podría deberse a una variedad de razones, como cambiar a un competidor, cancelar su suscripción, o detener todo contacto con una marca debido a muy poca satisfacción con sus productos, servicios, entrega, etc. El análisis de la pérdida de clientes es importante por razones obvias: clientes perdidos significa una pérdida directa de ingresos. Para comprender la cantidad de pérdida comercial, podemos utilizar la métrica de tasa de abandono.

¿Qué es la tasa de abandono y cómo calcularla?

La tasa de abandono es la métrica empresarial que calcula el número de clientes que dejan un producto durante un período de tiempo determinado, dividido por el total de clientes que había al inicio del periodo. 

Hay otras formas alternativas de calcularlo dependiendo de los objetivos, estacionalidad y periodicidad de los servicios de cada empresa. 

¿Por qué es importante predecir el riesgo de abandono de cada cliente?

La predicción del riesgo de abandono de cada cliente le ayudará a realizar cambios proactivos en sus esfuerzos de retención que podrán reducir las tasas de abandono total. Comprender cómo el abandono impacta sus objetivos de ingresos actuales y hacer predicciones sobre cómo gestionar esos problemas en el futuro también le ayuda a detener el flujo de clientes abandonados reduciendo costos de adquisición de clientes y  costos de marketing & ventas.. 

Basados en las predicciónes y análisis de riesgo de abandono de cada cliente se les puede dividir en grupos o segmentos que combinen el nivel de riesgo, su comportamiento y cualquier otra característica significativa. Para ello se pueden usar técnicas analíticas de clustering y criterios de negocio. Estos segmentos ayudan a focalizar a los clientes de acuerdo al tipo de intervención diseñada para maximizar el tiempo como cliente, mayor fidelización, cross-selling y up-selling.

Con la segmentación y focalización de clientes y el análisis previo, se pueden planificar y ejecutar las intervenciones o acciones que pueden incluir, email marketing, campañas telefónicas, e información. Adicionalmente se podrá planificar cambios futuros para el producto o servicio en el corto, mediano y largo plazo.

Si no toma medidas contra el abandono de sus clientes, prediciendo y anticipándose a estos eventos, cualquier crecimiento de la empresa que experimente simplemente no será sostenible.

¿Cómo se puede predecir la tasa de abandono con los datos de la empresa?

Para predecir de manera precisa la tasa de abandono se puede aplicar modelos predictivos de Analítica Avanzada, llamados Modelos de Abandono. Para desarrollar y aplicar estos modelos es necesario realizar como paso previo la identificación, categorización y recopilación de toda la información que se sabe acerca de sus clientes, preparar estos datos, asegurar su calidad, crear métricas, visualizaciones y reportes a partir de esta información, y monitorear con frecuencia estos datos. 

¿Cómo se puede predecir la tasa de abandono con los datos de la empresa?

Para predecir de manera precisa la tasa de abandono se puede aplicar modelos predictivos de Analítica Avanzada, llamados Modelos de Abandono. Para desarrollar y aplicar estos modelos es necesario realizar como paso previo la identificación, categorización y recopilación de toda la información que se sabe acerca de sus clientes, preparar estos datos, asegurar su calidad, crear métricas, visualizaciones y reportes a partir de esta información, y monitorizar con frecuencia estos datos. 

Solución de Analítica Avanzada para impulsar la Estrategia de
Retención de Clientes

Se requiere primero recopilar una gran cantidad de datos de los clientes que abandonan y los que se retienen. Estos datos se pueden categorizar en datos descriptivos del cliente, datos de compra del cliente y datos de interacción del cliente con el producto adquirido. La precisión y efectividad de los modelos de abandono dependerá en gran medida de la cantidad, calidad y oportunidad de la data recopilada y preparada, y su relevancia con las decisiones de abandono de los clientes. 

Datos descriptivos del cliente

El primer paso es crear perfiles completos de descripción de los clientes. En esencia, estos perfiles deben incluir el nombre y la dirección del cliente, pero pueden ampliarse para incluir el puesto laboral, estado civil, estado del empleo, tipo del equipo o dispositivo, calificación crediticia, y mucho más.

Con estos datos, se puede detectar fácilmente patrones en los clientes que abandonaron relacionados con su demografía y segmentarlos para un análisis más detallado. Los diferentes tipos de clientes podrían abandonar de maneras muy diferentes.

Datos de compra del cliente

Es recomendable ampliar los perfiles de sus clientes para incluir información sobre su historial de compras y facturación. Saber cuándo se registró un cliente, cuándo canceló su servicio, su historial de pagos, la segmentación RFM (recencia, frecuencia y valor monetario de compras) y el valor total de por vida del cliente (CLTV) lo ayudará a crear una imagen clara de cómo los procesos de facturación impactan en el abandono, y cuál es el valor de lo que podría perder la compañía si un cliente deja de comprarles sus servicios o bienes tangibles en tienda y/o vía su canal de e-commerce.

Es importante también incluir el nivel de precios elegido por el cliente en sus datos de abandono. Esta información le ayudará a ver cómo sus decisiones de precios afectan la forma en que los clientes abandonan su servicio.

Datos de interacción del cliente con el producto adquirido

Uno de los factores más importantes que influyen en el abandono es la experiencia del cliente con el producto o servicio adquirido. Se debe realizar un seguimiento de todas las interacciones que tiene un cliente, así como el uso de su producto. Incluir esta información como parte de los perfiles de sus clientes le ayudará a ver cuál es el impacto de su producto y la experiencia del cliente en las tasas de abandono y permitirá elaborar estrategias más precisas que ayuden a mejorar la retención y crear mayor fidelidad con la compañía.

El seguimiento de interacciones pasadas también puede ser valioso para identificar puntos a lo largo del customer journey donde es más probable que ocurra el abandono. 

Los perfiles de clientes ampliados con información de compra e interacción son la base para un análisis de abandono más profundo. Con estos datos, puede comenzar a buscar patrones sobre cómo y por qué diferentes tipos de clientes abandonan su servicio y hacer predicciones más precisas de los clientes con mayor riesgo de abandono e identificar a la vez las características de aquellos que están más satisfechos con los productos y visión que ofrece la compañía.

¿Estás listo para aplicar analítica avanzada para impulsar tu estrategia de retención de clientes? Contáctanos para más información para evaluar una solución de prevención de abandono y retención de clientes.

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