Detectando el abandono de clientes

Internet y la digitalización del sector servicios han provocado en los últimos años un aumento de la competencia. Antes, cuando uno contrataba un servicio tenía pocas opciones: normalmente la tienda que tenía cerca de casa o del trabajo. Sin embargo, ahora puedes contratar el servicio con cualquier empresa sin importar la localización de su tienda, si es que la tiene. Esto ha provocado un incremento muy alto de la competencia en el sector. Por ello, a día de hoy, la retención del cliente es uno de los principales focos de las empresas de servicios. Y para retener eficientemente hay que detectar el abandono de clientes.

Si trabajas en alguna empresa de servicios seguramente hayas formulado o escuchado la siguiente pregunta: ¿qué hago para retener a mi cliente y que no se vaya a la competencia? Uno de los métodos más habituales hasta ahora para intentar retener es reducir el precio del servicio u ofertar servicios complementarios sin coste adicional, pero este sistema es insostenible a largo plazo si se aplica a la totalidad de los clientes. Es por ello que un sistema de detección de abandono ayuda a focalizar los recursos para la retención, actuando sobre aquellos usuarios que son propensos a abandonar el servicio que ofertamos.

Además estos sistemas nos ayudan también a conocer qué perfiles tienen tendencia a abandonarnos o qué eventos provocan ese abandono. Conocer estos datos nos permitirá tomar acciones preventivas para aumentar la retención desde la base de nuestro servicio, mejorando también la satisfacción del cliente.

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BAXI, empresa líder en el sector de calefacción, en base a algunos de los resultados del proyecto de previsión de incidencias en el que colaboramos, quiso probar si era viable predecir el abandono de clientes para poder evaluar la posible toma de acciones proactivas para la retención. Así que en PiperLab nos pusimos manos a la obra para realizar el análisis y desarrollo de un modelo de predicción de abandono en un subconjunto acotado de sus delegaciones, el cual acompañamos de una herramienta on-line para poder operar sobre los resultados del modelo.

Actualmente la herramienta está en fase de evaluación. El equipo de BAXI la está introduciendo en su día a día para ver si pueden operar con ella y si tiene toda la información necesaria para la toma de acciones concretas enfocadas a la retención de sus clientes. A su vez el equipo de PiperLab va introduciendo las mejoras solicitadas en este proceso de evaluación para que el uso por parte del equipo de post-venta sea óptimo.

Como siempre es un placer trabajar con BAXI, recorriendo juntos el camino de la automatización de la toma de decisiones basada en datos.

Este problema nos ha planteado muchos retos metodológicos que queremos compartir con todos vosotros. Por ello, vamos a desarrollar un Whitepaper sobre predicción de abandono. Suscríbete a nuestra newsletter y te lo haremos llegar en cuanto lo publiquemos.

 

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Jaime Reguero

Autor: Jaime Reguero

Data Scientist en PiperLab