Predicción de abandono

Solución para predecir el abandono de clientes

El abandono de clientes y de los procesos de compra son los principales retos a los que se enfrentan las empresas hoy en día. La nueva generación de clientes es mucho más exigente, ya que se mueve en un mercado más competitivo en el que no cuesta nada cambiar de una opción a otra.

¿QUÉ HACE LA SOLUCIÓN?

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Predecir el momento del abandono y la causa del mismo mediante la aplicación de algoritmos de machine learning para la detección de patrones.

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Respondiendo a las preguntas adecuadas, conocer las razones y medir las tasas de abandono real a las que se enfrenta una organización.

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Conocer en qué fase del proceso se concentran las bajas y determinar cuál es el coste del Customer Life Time Value (CLTV) en relación al abandono.

¿QUÉ DATOS UTILIZA?

Datos históricos del cliente e información interna de la empresa referida a los usuarios registrados: datos personales, frecuencia de uso el servicio, consumo…

Cookies de navegación, logs y otros datos de visita a la web e información de marketing.

Datos externos como precios, competencia, cuota de mercado, índices socioeconómicos del INE…

¿CÓMO OBTENER VALOR CON PREDICCIÓN DE ABANDONO?

Conocer el motivo de abandono de tus clientes te hace generar mejores prácticas en tu negocio para reducir la tasa de fuga.

El éxito de vender a un cliente potencial está entre un 5% y un 20% mientras que vender a un cliente existente está entre un 60 % y 70%.
Conocer con antelación los clientes que son más propensos a abandonarte te permite tomar acciones para retenerlos.

Conocer el CLTV ayuda a tomar acciones concretas y personalizadas que retienen y fidelizan a los clientes.

Casos de éxito

Baxi

Anticipación de la demanda y del desuso de los servicios de mantenimiento para planificar el trabajo de los próximos meses. Modelo de previsión de bajas de contratos de mantenimiento con un retorno del 10% de la cifra de negocio.
logo de baxi

Entidad bancaria

Detección del desuso de servicios y productos bancarios, analizar los motivos y tomar acciones para mejorar el ratio de consumo con incrementos de un 20% en la reactivación de dichos servicios.