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El modelo predictivo que evita el abandono de tus clientes (Churn)

Sin duda alguna, estamos viviendo algo inédito e histórico que estudiarán las próximas generaciones junto con la guerra civil española o la crisis económica de 2008. Siempre se recordará este 2020 por ser el año del Coronavirus.

Estamos viviendo momentos de gran incertidumbre económica que están amenazando y mermando tanto a las organizaciones como a sus clientes. Por ello, las empresas tienen la necesidad y obligación de actuar y avanzar para poder sobrevivir sin ver lo que tienen delante o sin saber muy bien lo que va a pasar ¿Te suena esta historia?

Cuando caminas a ciegas, es muy probable que te pierdas, que te equivoques de camino o incluso que te caigas, pero es fundamental iniciar este camino para conservar lo más valioso que tienes como empresa: tus clientes.

¡Tengo una buena noticia para ti! Existe un modelo predictivo para evitar que tus clientes se marchen, para poder vender más y ser una mejor empresa.

¿Por dónde empezamos?

Nos encontramos ante el reto de crear un modelo de clasificación que nos permitirá predecir la pertenencia a una clase, es decir, podremos clasificar cuáles de nuestros clientes son más propensos al abandono al combinar una serie de variables con datos históricos junto con datos de la situación actual. Los resultados del modelo son binarios, obtendremos un sí o un no (en forma de 0 y 1) con su grado de probabilidad.

Fases para crear tu Modelo Predictivo Churn

Entender el problema de negocio/caso de uso

¿Estás sufriendo una pérdida masiva de clientes? ¿Tus ingresos han caído? ¿No sabes cómo recuperar a todos los clientes que te han abandonado?

Seguro que quieres cerrar la herida y dejar de perder clientes pero ¿cómo puedes prever qué más clientes tienen intención de abandonarte? Solo conociendo esta información estarás capacitado para crear estrategias de fidelización personalizadas y de reconquistar a los clientes perdidos.

Tendremos que identificar los objetivos y los factores críticos de éxito del mismo modo que identificamos las variables de negocio potenciales y definir la variable objetivo en la implantación del modelo predictivo.

Comprender los Datos

¡Llega la hora de ponerse manos a la obra!

-Se investigarán, explorarán y visualizarán los datos.

-Se medirá su volumen, su calidad y el perfilado.

-Identificaremos las incongruencias, los patrones y datos nulos o no relevantes.

Para finalizar esta fase, se definirá un plan de acción para la preparación de datos basado en las variables relevantes identificadas.

Preparación de Datos

Como si se tratara de los ingredientes para preparar una gran receta, se llevará a cabo la preparación, transformación, limpieza, homogeneización y normalización de los datos para facilitar al máximo posible la siguiente fase.

Ahora tenemos unos datasets preciosos para usar en la fase de modelización.

Modelado de Datos ¡La hora de hacer magia!

Con los datasets que hemos obtenido, entrenaremos y evaluaremos diferentes tipos de modelo para resolver el problema.

Evaluación de resultados ¿Resuelve este modelo predictivo tu problema?

Validaremos el modelo teniendo en cuenta los factores críticos de éxito definidos previamente y compararemos el desempeño de los modelos entrenados para seleccionar el que mejor se ajusta a los requisitos y más acierta.

Definir los próximos pasos

Se llevará a cabo el mantenimiento del modelo predictivo, re-entrenándolo con datos diferentes o totalmente nuevos en un proceso repetitivo para mantener un alto nivel de acierto en las predicciones.

Un modelo predictivo no adivina el futuro, pero sí que nos despeja el camino para tratar de acercarnos a lo que posiblemente ocurra. La diferencia entre aplicar análisis predictivos o no, se puede traducir en pérdidas de millones de euros para muchas organizaciones.

Una vez conozcas qué clientes son más susceptibles a abandonarte podrás llevar a cabo estrategias creativas y personalizadas para retenerlos e incluso podremos aplicar análisis prescriptivos para conocer qué tipo de acción es más adecuada según el Customer Persona al que te estés dirigiendo de cara a optimizar tus campañas y aumentar los ingresos.

En esta ocasión hemos utilizado este modelo predictivo de clasificación para detectar la marcha de clientes pero los casos de uso de la analítica predictiva son infinitos como detectar oportunidades comerciales, detectar o reducir el fraude, predecir fallos en sistemas o incluso a nivel público y sanitario como predecir la evolución de las epidemias, detectar el cáncer o ahorrar costes en los organismo públicos.