¿Qué es un modelo de fuga?

La fuga de un cliente se refiere a cuando un usuario abandona la relación con una empresa. Este es uno de los principales problemas de las industrias, debido a que influye tanto en la pérdida directa de ingresos como los costos de marketing relacionados con el reemplazo de los clientes fugados por clientes nuevos, ya que es más difícil y costoso adquirir nuevos clientes que retenerlos.

Un modelo de fuga nos permite, a través de diferentes datos recolectados como la frecuencia de compras, el historial de pagos, el abandono de la compra, entre otros; conocer los motivos de abandono del cliente, siendo una herramienta muy funcional dentro de la implementación de una estrategia de omnicanalidad.

Tipos de rotación

Existen muchos factores por los cuales un cliente se fuga, ya sea porque el producto o servicio no suplieron sus necesidades, por la falta de comunicación por parte de la marca o por una mala experiencia.

Según Price Waterhouse Coopers (PWC) en una encuesta realizada en Estados Unidos, aproximadamente el 59% de los usuarios abandonaron una marca después de varias malas experiencias, y el 17% después de una sola experiencia; lo que indica que los clientes más leales no toleran las malas experiencias. Estos tipos de fuga o rotación se dividen en voluntarios e involuntarios.

La rotación voluntaria se caracteriza porque los clientes eligen cancelar su servicio debido a que quieren cambiar de marca o han tenido malas experiencias. Este tipo de abando es prevenible. Sin embargo, es difícil disuadir a los clientes del abandono voluntario ya que las razones son a veces complicadas de resolver.

Por otro lado, la rotación involuntaria ocurre cuando la relación del cliente se cancela sin ninguna intención ya sea por el vencimiento de su tarjeta de crédito, errores en el proceso de un pago, entre otros. Este tipo de rotación se evita fácilmente con la mejora de procesos internos.

Comprender la diferencia entre estos dos tipos de rotación es un pilar importante para la creación de modelos o estrategias más completas.

Por su parte, la tasa de abandono se calcula dividiendo el número de cancelaciones de clientes dentro de un período de tiempo por el número de clientes activos al comienzo de ese periodo.

La tasa de abandono es muy importante porque nos permite crear segmentos de clientes y diseñar estrategias orientadas a estos grupos. Sin embargo, se necesita un abandono a nivel de cliente más completo.

El comportamiento y las preferencias de los clientes varían, esto a su vez influye en la satisfacción o deseo de cancelar la relación con la marca. Por lo tanto, se necesitan modelos orientados a la predicción del riesgo de abandono en tiempo real. Aquí es donde el Machine Learning suele ser más útil. [Si deseas conocer más sobre este concepto te invitamos a ver este video.]

El machine learning permite predecir el riesgo inmediato o futuro de que un cliente abandone un servicio. Estos modelos procesan datos históricos de compras y comportamientos, es decir, una visión 360° del usuario con el objetivo de evitar su abandono.

¿Cómo diseñar un modelo de fuga?

El diseño de un modelo de fuga comienza desde todo el conocimiento sobre los clientes. En esencia, las características demográficas de los clientes como el género, edad, ciudad de residencia, profesión, entre otros; permiten crear segmentos para un análisis más detallado.

Saber cuándo un cliente se registró, su frecuencia de compras, el historial de pagos, cuándo dejó de comprar, el valor total de por vida; nos ayuda a crear una imagen acerca de cómo estas variables impactan en abandono de los clientes.

Otra fuente información son las interacciones del usuario con la marca ya sea desde las redes sociales, campañas, quejas o reclamos ayudará a ver el impacto de los productos y la experiencia del cliente con la tasa de abandono. La unificación de todas estas bases de datos ayudan a descubrir cómo y por qué los clientes abandonan la marca.

El paso más crítico del diseño del modelo de predicción de abandono es determinar cuáles variables traducen este problema para que puedan ser utilizadas en un modelo de aprendizaje automático, debido a que esto implica realizar un análisis de toda la información recolectada.

Después del análisis, los datos se reprocesan y se transforman de tal forma que puedan ser utilizados para la construcción del modelo de aprendizaje automático. Una vez entrenado, optimizado y validado el modelo, se selecciona el mejor con respecto a la métrica empleada (precisión, AUC, F1-score, exactitud).

El modelo de fuga nos permite segmentar a los usuarios que se pueden ir de la marca. Esto nos permite direccionar estrategias para retenerlos. Uno de esos métodos se llama omnicanalidad. Esta estrategia se basa en la integración de todos los canales para comunicar, vender y fidelizar a los clientes. Según Aspect Software, la omnicanalidad tiene tasas de retención de clientes año por año 91% más altas en comparación a los que no la implementan.

La tasa de abandono es un indicador de salud para las empresas. Un modelo predictivo de fuga es una de las mejores herramientas para identificar a los clientes que desertaran de la marca; esto les permitirá a las empresas conocer sus falencias en operación, así como las preferencias y expectativas de los clientes para reducir de manera proactiva la deserción.