Independiente del tamaño de tu negocio o si vendes productos o servicios, todas las industrias deben preocuparse de la retención de clientes. He visto y vivido la obsesión por captación de clientes nuevos, pero más importante aún es la retención de clientes. Generar fuertes conexiones con los clientes, aumentar la rentabilidad de la base actual de clientes, fomentar la lealtad de marca son impulsores relevantes asociados a las actividades de retención de clientes basados en datos.
Hay estudios que indican que si aumentas en un 5% la tasa de retención de clientes, puedes aumentar la utilidad de tu negocio entre un 25% y un 95% y si además consideramos que es 5 a 10 veces más caro adquirir nuevos clientes que mantener un cliente actual, es evidentemente claro que mantener a tus clientes actuales felices es extremadamente valioso. Por lo tanto, identificar a los clientes con probabilidad de perderlos y lograr anticiparnos para que no lo hagan, es un desafío clave para el negocio. Reducir la tasa de fuga de clientes es vital para todo negocio.
CULTURA DATA DRIVEN
Hoy en día es necesario para los negocios tener una mentalidad, una cultura data driven, centrada en el cliente. Y no me refiero a sólo tener un buen servicio al cliente, recopilar comentarios, tener una app y bajar los precios. Esto significa conocer tu cliente lo suficientemente bien, como para identificar los momentos claves en que él necesita de tu producto o servicio y entregárselo con la experiencia correcta y en el momento correcto. Además, debemos enfocarnos en aquellos clientes más valiosos para el negocio y para eso debemos identificarlos primero, para nutrirlos, encantarlos y retenerlos.
Para hacer esto, se requiere de datos y la capacidad de analizarlos para sacar de ellos insights que nos permitan conocerlos en profundidad, para recompensar a los correctos, valiosos y facilitar además que vuelvan hacer negocios con nosotros.
Una estrategia basada en datos es la única forma que nos permitirá conocerlos y cumplir con sus expectativas. Los datos y los análisis adecuados nos ayudan a entender lo que los motiva, cuáles son sus puntos de “dolor” y que es lo que más les interesa. Los datos nos ayudan a comprender su comportamiento actual de compra y nos permite con machine learning proyectar su comportamiento futuro. Esto permite crear experiencias únicas y relevantes para el cliente, hacer crecer la lealtad y nutrir aquellos clientes que serán los más valiosos en el futuro.
Data Science y Machine Learning nos ayudan a identificar a aquellos clientes que posiblemente podríamos perder, además de conocer la razón por la que podemos perderlos y por ende anticiparnos a tomar una acción que impida esa fuga.
Es un tremendo desafío para las empresas mantener a sus clientes existentes el mayor tiempo posible y para lograr esto necesitas conocer mejor que tu competencia las necesidades de ellos, tener el mejor servicio al cliente y saber por qué pierdes clientes.
Para detener la pérdida de clientes debes obtener la mayor cantidad de datos posibles de su comportamiento de compra, comportamiento en tu sitio web y redes sociales, canales de venta, canales de marketing que utiliza, data demográfica, metadata, datos de servicio al cliente, en general podemos decir que el objetivo es que puedas obtener datos de cada punto de contacto que tienes con tu cliente en el customer journey. Con esta información lograrás trabajar y mejorar tu tasa de retención.
MODELO PREDICTIVO DE FUGA EN TIEMPO REAL
La inteligencia artificial nos puede ayudar significativamente en el desafío de retención de clientes. Es por eso que en Data Insights desarrollamos modelos predictivos de fuga con machine learning a la medida para nuestros clientes, lo que permite anticipar acciones al área de marketing y ventas, para que un cliente que se predice se perderá, no lo haga.
Con un modelo predictivo de fuga se estima la probabilidad que un cliente se pierda basado en los datos, permitiendo una reacción rápida frente a la posible pérdida del cliente, aumentando la retención y reduciendo los costos generales de adquisición de clientes.
Con Machine Learning podemos detectar y comparar correlaciones en función de los datos de tu empresa. Puedes generar el modelo predictivo cruzando y comparando datos transaccionales con tiempos de respuestas a clientes, tiempo de carga del sitio web, frecuencia de compras, recencia, mes, día y hora en qué compró, de qué país, ciudad o comuna compró, cuán complejo o no es concretar una venta, cuándo el cliente dejó de comprar, cuántos intentos de compras hizo en el sitio, etc. Todos los datos que podamos generar a partir de un punto de contacto con el cliente, nos ayuda a desarrollar un mejor modelo predictivo de fuga, porque cada punto de contacto influye si el cliente volverá o no a comprar.
Estos modelos de fuga buscan comprender los comportamientos, atributos y factores desencadenantes que hacen que un cliente se pierda, utilizando el comportamiento de clientes anteriores que se perdieron, para predecir eventos futuros.
En Data Insights implementamos el modelo predictivo de fuga con acciones de marketing automatizadas que sean enviadas por mail, whatsapp o mensaje de texto, relacionadas con los drivers de fuga. Todo esto es visualizado en un dashboard analítico en línea que muestra los resultados del modelo predictivo de fuga por cliente.
El objetivo es poder anticiparnos a la pérdida de un cliente que puede ocurrir por múltiples razones, es por eso que con diversos algoritmos somos capaces de predecir fuga. Exploramos esos resultados y extraemos insights respecto a las razones y drivers de fuga, abriendo oportunidades para implementar estrategias de retención efectivas.
El modelo que desarrollamos entrega un score de fuga, además de una categorización de nivel bajo, medio o alto de fuga, que activa la acción de marketing automatizada, de acuerdo al driver de fuga asociado a su posible pérdida.
Siempre recomendamos comenzar haciendo este modelo predictivo con los datos que la empresa tenga disponible, que en general son los transaccionales y algunos demográficos, dada la relevancia que tiene la retención de clientes en el negocio. La fuga de clientes afecta directamente las utilidades e impide el crecimiento.
En el proceso de desarrollo del modelo, guiamos a nuestros clientes acerca de qué otros datos sería relevante captar y para eso generamos acciones de manera de comenzar a obtenerlos y así posteriormente ir incorporándolos al modelo y hacerlo cada vez más preciso en sus predicciones y en la interpretación de sus drivers de fuga.
Una empresa que es capaz de predecir fuga, toma acciones proactivas para retener clientes valiosos y se adelanta a la competencia.
ETAPAS PARA EL DESARROLLO DEL MODELO PREDICTIVO DE FUGA
1. Entender el problema y definir el objetivo:
Comprender el problema y el principal objetivo del análisis. Definir en términos prácticos que significa un cliente perdido para el negocio. Esto puede ser bien distinto entre las empresas, por lo que una correcta definición de fuga es clave para la creación del modelo y debe ser definido en un inicio. En general, un cliente que no ha comprado en los últimos “X” meses es considerado perdido, pero podemos también considerar como fuga, un cliente que ha disminuido su compra en determinado porcentaje (puede estar comprando otros productos en la competencia) o también podríamos considerar fuga cuando un cliente se mueve de comprar un producto de alto valor a uno de bajo valor.
2. Recopilación de datos:
Las fuentes de datos más comunes que utilizamos para crear el modelo de fuga son:
· Datos transaccionales del ERP (registro de ventas)
· Datos del CRM (atención al cliente)
· Datos de Google Analytics
· Comentarios de Redes Sociales
3. Preparación y procesamiento de datos:
Lo que hacemos es convertir los datos recopilados a un formato adecuado para ser utilizados en machine learning.
4. Crear modelo predictivo y hacer pruebas:
En esta etapa desarrollamos el modelo predictivo, hacemos testeo y validaciones, monitoreamos su performance y probamos diversos parámetros para lograr el modelo predictivo de fuga más preciso a partir de los datos recolectados.
5. Implementación del modelo y seguimiento:
En esta etapa el modelo está listo para utilizarse y lo integramos a un dashboard analítico que permite ver los resultados del modelo por cliente, además de generar y controlar acciones de marketing automatizadas previamente acordadas.
VENTAJAS Y BENEFICIOS DE CONTAR CON UN MODELO DE FUGA EN TU EMPRESA
Incremento de Utilidades:
· Up-selling a clientes actuales es más fácil, efectivo y costo eficiente que vender a un cliente nuevo.
· Mantener tu flujo de ingresos estables, porque la captación de clientes nuevos es 10 veces más costosa que la retención de clientes actuales.
Reactivación y Recuperación de Clientes:
· Analizar cada cliente con una visión 360º y comprender los factores o drivers que llevaron a determinado cliente a fugarse y de esta forma contar con insights para recuperarlo.
· Incrementar tasa de retención de clientes.
Retener más Clientes:
· Lanzar nuevas campañas de marketing y estrategias que nutran e incrementen la lealtad a los productos o servicios de tu empresa.
· Proteger la retención futura, eliminando factores o drivers que llevan a la fuga.
Evitar Pérdidas:
· Aumentar la retención de clientes actuales significa detener la fuga de clientes y eso se traduce en prevenir la disminución de ingresos y la creación de oportunidades para competir.
Dashboard con Resultados del Modelo Predictivo:
· Insights en tiempo real.
· Scores dinámicos de fuga para cada cliente.
· Dashboard intuitivo para trackear engagement y medir la efectividad del programa de retención de clientes.
· Oportunidad para cada área de la empresa de comprender a los clientes desde una visión 360º.
Acciones de Marketing Automatizadas:
· Modelo predictivo de fuga en tiempo real integrado a acciones automatizadas por e-mail, whatsapp o mensaje de textos, registradas en dashboard, todo con el objetivo de identificar a tiempo a los clientes con alta probabilidad de fuga y con una primera acción inmediata que lo impida.
· Scores dinámicos de fuga para cada cliente.
Si este modelo predictivo de fuga además lo complementamos con segmentación de clientes a través de K-Means a partir de un análisis RFM y también proyectamos el Customer Lifetime Value (CLV) por cliente, sin duda será una herramienta muy valiosa para el negocio, dado que nos permitirá optimizar el presupuesto de marketing, asegurando que el monto destinado a retención de clientes estaría asociado al valor potencial del cliente. Si conocemos la probabilidad de perder al cliente, junto con su CLV, podemos dimensionar con claridad el nivel de gravedad de perder determinado cliente. Incluso más, nos permitiría comprender las etapas del customer journey que están con ciertos problemas o están generando más fuga, siendo esto una tremenda oportunidad de mejora que tendrá un impacto directo en la última línea del resultado. No sólo resolviendo problemas, que de otra forma resultaría en pérdida de clientes, pero también identificando área que puedan ser perfeccionadas.
Una estrategia data-driven para la predicción de fuga con machine learning es absolutamente un real activo para todo negocio.
Si tienes alguna pregunta o necesitas realizar un modelo predictivo de fuga con machine learning en tu empresa, escríbenos a contacto@datainsights.cl. Siempre estamos dispuestos a aclarar tus dudas y ayudarte a comprender como otras empresas han logrado mejorar sus ingresos, disminuyendo la tasa de fuga, dado que un modelo predictivo de fuga es una herramienta vital para todo tipo de empresas, independiente del tamaño, industria o en la etapa de transformación digital que se encuentre.