Análisis de datos, la clave para no perder a los clientes

En la actualidad, la expansión de las cuotas de mercado es cada vez más difícil para las marcas. Por ejemplo, cuando el número de clientes alcanza su pico más alto, encontrar y enganchar nuevos se convierte en una tarea difícil y costosa.

En ese punto sería más valioso retener a los clientes existentes que tratar de ganar nuevos, por lo cual la primera opción podría ser la mejor estrategia de mercadeo para sobrevivir a la feroz competencia presente en mercados cada vez más saturados. Lee: 5 herramientas para conocer y entender a tus clientes

En este sentido, un objetivo principal para las marcas es evitar la rotación de clientes (customer churn en inglés), un término empresarial que hace referencia a la pérdida de clientes que cambian de una marca a otra competidora, dentro de un período determinado.

En la práctica se ha demostrado que la rotación de clientes puede causar enormes pérdidas económicas, e incluso, dañar la imagen pública de las marcas, lo que hace que la gestión de la rotación de clientes sea extremadamente importante. Para ello, las marcas necesitan entender a sus clientes, desarrollar ingeniosas estrategias de mercadeo que capturen sus necesidades, mejorar la satisfacción y retención.

Por su parte, el análisis de datos provee muchas maneras efectivas para manejar el problema de gestión de la rotación de clientes. Lee: Guía básica sobre analítica de datos en tiempo real

A continuación, explicaremos un proceso formado por cuatro etapas: identificar los mejores datos, seleccionar las características, predecir y validar, el cual ha sido muy usado en la industria y permite desarrollar una adecuada gestión de la rotación de los clientes con el fin de tomar las decisiones óptimas que impacten de manera positiva los objetivos de la marca.

1. Identificar los mejores datos

Inicialmente es necesario identificar los datos que mejor se adapten al tipo de análisis que estamos realizando. Diferentes combinaciones de datos tienen distintos poderes de analítica y pueden proporcionar mejores indicadores para medir desempeño o para hacer predicciones. 

Los datos de los clientes pueden contener diversas variables, pero las de actividad, de frecuencia y las monetarias son consideradas como las mejores fuentes para predecir el comportamiento de los usuarios.

Las variables de actividad son aquellas relacionadas con el tiempo que transcurre, desde la última compra o uso del servicio, hasta el momento de la medición, entre más amplio sea el tiempo de la última actividad del cliente, habrá menor probabilidad de una nueva compra.

Las variables de frecuencia están relacionadas con la continuidad con la que se utiliza el servicio o se realizan compras. Es acertado suponer que una mayor frecuencia de uso o de compra implica un mayor grado de satisfacción del cliente.

Finalmente, las variables monetarias son las relacionadas con el dinero total que el cliente ha gastado en servicios o productos durante un periodo determinado. Los clientes con altos valores monetarios podrían ser de mayor interés para una determinada marca y habría un mayor interés en retenerlos.

2. Selección de características

El término características hace referencia a las variables usadas en la predicción de la variable objetivo, la cual captura el comportamiento del usuario en el marco de la gestión de rotación del cliente, puede ser una variable categórica que toma dos posibles valores que indiquen si un usuario abandona o sigue con la marca, o bien puede ser la probabilidad de que un usuario deje la marca.

Una vez se seleccionen los mejores datos, se busca identificar, validar y seleccionar las características que verdaderamente influyen en la predicción del comportamiento de los usuarios. 

Esta etapa es de suma importancia porque ayuda tanto con la limpieza de datos como con la reducción de ellos, ya que incluye las características importantes y excluye las redundantes, ruidosas y menos informativas. Si quieres saber más de datos, lee: La importancia de conocer las bases de datos de tu empresa

3. Predicción

En esta fase nos encontramos listos para implementar un modelo de predicción. Este modelo se define como aquel que toma patrones que se descubrieron en los datos y predice el comportamiento futuro del usuario.

Las técnicas de modelados predictivos más usadas en la industria incluyen la regresión logística, los árboles de decisión, las máquinas de soporte vectorial y las redes neuronales. La idea es seleccionar el modelo que logre las estimaciones más precisas, para lo cual es indispensable una última etapa de validación.

4. Validación.

Finalmente, buscamos validar los resultados obtenidos en la etapa de predicción para asegurarnos de que el modelo está realizando buenas estimaciones y así poder tomar las decisiones más acertadas en pro de la marca.

Un método clave en la validación de modelos de rotación de clientes es la validación cruzada, una técnica para evaluar los resultados de un modelo predictivo o de un análisis estadístico, cuyo propósito es garantizar que los resultados sean independientes de los datos usados en la predicción.

En general,  con los datos y un análisis adecuado de estos, podemos encontrar un aliado que permite la toma adecuada de decisiones y el enfoque del esfuerzo en objetivos, más allá del enganche de los usuarios. 

Además, nos proveen modelos que permiten un análisis más detallado en las etapas posteriores del ciclo de vida del cliente: adquisición, desarrollo y retención. Esto hace que una marca pueda hacer frente a la feroz competencia presente en los mercados.