Definición de «churn»: no es cuestión de «si» ocurrirá, sino de «cuándo» ocurrirá.

Todas las relaciones tienen su propia frecuencia de interacción. Algunas son intensas: nos vemos cada semana o incluso hablamos a diario. Otras relaciones pueden ser igual de duraderas y leales, pero con una frecuencia de interacción mucho menor: podemos tener relaciones muy significativas con personas con las que nos vemos cada pocos meses o incluso solo una vez al año.

Las relaciones con diferentes frecuencias de interacción también terminan de manera diferente. En el caso de las relaciones más intensas, un silencio de unas pocas semanas o meses es una señal evidente de que algo va mal o incluso de que la relación se ha deteriorado. En el contexto de nuestras relaciones más moderadas, un silencio de unos meses o incluso un año puede ser algo normal. Así, mientras que mi madre puede pensar que me he olvidado por completo de ella si no la llamo en cuatro días, otros seres queridos y amigos lejanos seguirán considerándome parte de sus vidas incluso después de meses sin ningún contacto.

Lo mismo ocurre con las relaciones entre las empresas y sus clientes. Dado que los clientes interactúan con las empresas con diferentes frecuencias, ¿cómo puede una marca saber cuándo ha terminado una relación? En términos de marketing: ¿cuándo saben que un cliente se ha ido realmente? ¿Cuándo es el momento adecuado para interactuar con los clientes en riesgo de abandono antes de que sea demasiado tarde? Y, ¿cuándo es el momento adecuado para poner en marcha iniciativas de reactivación para los clientes que ya se han ido?

Según nuestra experiencia trabajando con profesionales del marketing de clientes en diversos sectores, vemos que la mayoría de los profesionales del marketing —los que prestan atención a la pérdida de clientes— utilizan una métrica sencilla basada en el tiempo. Sin tener en cuenta la frecuencia de actividad particular de cada cliente, consideran automáticamente que un cliente se ha perdido después de, por ejemplo, tres meses. Este enfoque único ignora la frecuencia de interacción de la relación con el cliente y suele dar lugar a acciones de marketing inoportunas e ineficaces.

Un enfoque individualizado de la pérdida de clientes

Un enfoque mucho mejor es que las empresas trabajen con definiciones individualizadas del momento de la pérdida de clientes. Recomendamos hacerlo calculando el factor de pérdida individual de cada cliente, un enfoque que define la pérdida de clientes teniendo en cuenta la frecuencia de actividad individual de cada cliente (por ejemplo, con qué frecuencia ha visitado, comprado o depositado el cliente). Cuanto mayor sea el factor de pérdida, más probable es que el cliente ya se haya perdido y no vuelva nunca más.

Esta es la fórmula del factor de abandono:

Para comprender mejor por qué es tan importante definir con precisión el punto de abandono de cada cliente, compararemos dos clientes hipotéticos: Cathy y Mike. Tanto Cathy como Mike son clientes de una empresa que marca automáticamente a los clientes como abandonados tras 60 días de inactividad. Examinemos cómo determina este enfoque el estado de abandono de cada uno de estos dos clientes.

Echemos un vistazo al historial de actividad de Cathy:

Cathy realizó su primera compra hace 240 días. Su última compra fue hace 60 días y ha tenido un total de cuatro días con actividad de compra. Con esta información, podemos calcular el factor de abandono de Cathy.

Empezaremos calculando su frecuencia de actividad:

Frecuencia de Cathy = (Antigüedad – Recencia)/(Número de días activos – 1) =
(240-60)/(4-1) = 60

donde
Longevidad = Número total de días que Cathy ha sido cliente
Recencia = Días desde la última actividad de Cathy

Vemos que se espera que Cathy realice una actividad cada 60 días.

Ahora podemos introducir la frecuencia de Cathy en la fórmula del factor de abandono:

El factor de abandono de Cathy es 1, lo que significa que esperamos que realice otra compra en cualquier momento. Dado que la actividad de Cathy se produce, de media, cada 60 días, resulta que marcarla automáticamente como abandonada tras 60 días de inactividad es lo más acertado: si iniciáramos pronto nuestros esfuerzos de reactivación, probablemente tendríamos éxito.

Ahora, veamos el historial de actividad de Mike:

Mike realizó su primera compra hace 202 días. Su última compra fue hace 90 días. Podemos ver que también ha tenido un total de cuatro días de actividad.

Ahora podemos volver a la fórmula anterior para calcular el factor de abandono de Mike. Primero, calcularemos la frecuencia de Mike:

Frecuencia de Mike = (Longevidad – Recencia)/(Número de días activos – 1) =
(202 – 90)/(4-1) = 37,3

Se espera que Mike realice una actividad cada 37 días.

Ahora utilizaremos la frecuencia de Mike para introducirla en la fórmula del factor de abandono anterior.

El factor de abandono de Mike es 2,4, lo que significa que su próxima actividad tardará 2,4 veces más de lo esperado. Dado que Mike suele tener un día de actividad cada 37,3 días, en promedio, esperar hasta que Mike haya estado inactivo durante más de 60 días es demasiado tiempo. Además, a los 90 días, las posibilidades de que Mike vuelva como cliente han disminuido considerablemente. Si hubiéramos vuelto a interactuar con él antes, cuando su inactividad empezó a indicar que podía darse de baja, habríamos tenido más posibilidades de conseguir que siguiera interactuando. En el caso de Mike, marcar automáticamente a los clientes como perdidos después de 60 días es dejar dinero sobre la mesa.

Lo que funcionó para Cathy no funciona para Mike. En ambos casos, calcular su factor de abandono individual proporciona una indicación más precisa del momento en el que podrían darse de baja.

Comprender el comportamiento del cliente en su contexto

Aplicar una «regla de desgaste» genérica (https://www.optimove.com/resources/learning-center/customer-attrition) a todos los clientes, es decir, etiquetarlos automáticamente como perdidos tras un periodo de tiempo fijo, no tiene en cuenta el comportamiento de cada cliente en su contexto. Imagina que utilizas la misma fórmula en tus relaciones personales: si solo llamas a tu madre después de 60 días de silencio, te echará una bronca, mientras que si de repente te pones en contacto con amigos lejanos después del mismo periodo de tiempo, pueden pensar que estás actuando de forma extraña.

No comprender a tus clientes en el contexto de sus propios patrones de comportamiento particulares puede provocar tipos similares de malentendidos y dañar tus relaciones con ellos. (Esto también es válido para determinar de forma inexacta todas las etapas del ciclo de vida de sus clientes).

Calcular individualmente el factor de abandono de cada cliente le proporciona una comprensión más profunda y precisa del comportamiento de cada uno de ellos, y una oportunidad mucho mayor de fomentar relaciones duraderas. Armadas con esta comprensión, las empresas pueden diseñar campañas altamente personalizadas para los clientes en el momento adecuado, con el fin de fomentar una mayor lealtad y compromiso por parte de estos.