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Informe exclusivo de Forrester sobre la IA en el marketing
La pérdida de clientes es la pérdida de clientes por parte de una empresa. La mayoría de los clientes de una empresa determinada no seguirán siendo clientes activos indefinidamente. Ya sea un comprador ocasional o un cliente fiel durante muchos años, todos los clientes acabarán por dejar de relacionarse con la empresa. Este fenómeno de «desaparición» de clientes se conoce con muchos nombres, entre ellos pérdida de clientes, rotación de clientes, cancelación de clientes y deserción de clientes. Por otro lado, la supervivencia de los clientes es el tiempo que permanecen activos antes de abandonarla. La tasa de supervivencia es el porcentaje de clientes que permanecieron activos durante un periodo de tiempo.
La tasa de abandono de clientes se mide para un período determinado dividiendo el número de clientes que tenía la empresa al comienzo del período por el número de clientes al final del período. Por ejemplo, si una empresa tenía 50 000 clientes el 1 de enero y 45 000 el 31 de diciembre, la tasa de pérdida sería del 10 % (es decir, la empresa tenía un 10 % menos de clientes al final del año que al principio).
Tenga en cuenta que esta cifra porcentual tiene en cuenta tanto el número de clientes que se perdieron como el número de clientes que se ganaron durante el periodo (es decir, la empresa de este ejemplo podría haber ganado 10 000 clientes, pero haber perdido 15 000 durante el año). La tasa de abandono, por otro lado, se centra únicamente en aquellos clientes que ya no son clientes. Siguiendo con el mismo ejemplo, la tasa de abandono de la empresa para el año sería del 20 % (es decir, el 20 % de los clientes de la empresa al comienzo del año ya no eran clientes al final del año).
Una pregunta frecuente es: ¿qué es una buena (o mala) tasa de abandono de clientes? Lamentablemente, no hay una respuesta sencilla a esta pregunta, ya que depende de muchos factores diferentes, entre ellos el sector específico de cada empresa, su modelo de negocio, el nivel de competencia y la inversión en retención de clientes.
La tasa de pérdida de clientes es un indicador clave de rendimiento (KPI) que las empresas deben seguir para asegurarse de que están tomando las decisiones estratégicas correctas. Por un lado, la mayoría de las empresas invierten recursos considerables en sus esfuerzos de captación de clientes. Si los nuevos clientes no permanecen el tiempo suficiente, es posible que algunos gastos de captación de clientes representen en realidad un retorno de la inversión negativo para la empresa (es decir, que le hagan perder dinero).
Otra ventaja importante de realizar un análisis de la pérdida de clientes es que, si las tasas de pérdida de clientes son demasiado altas, podría indicar un problema fundamental con la oferta de la empresa. También podría indicar un fallo en aspectos como la experiencia del cliente, el producto o servicio vendido o la gestión de las relaciones con los clientes; tal vez los clientes simplemente no estén satisfechos con sus interacciones con la empresa.
Además, es importante que todas las empresas hagan un seguimiento del equilibrio entre los ingresos procedentes de sus clientes nuevos y existentes. Las tasas de adquisición de clientes y las tasas de pérdida de clientes son dos factores fundamentales en este análisis.
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](¡Por supuesto! El modelo de comportamiento predictivo de Optimove aplica técnicas matemáticas, estadísticas y de aprendizaje automático a datos transaccionales, demográficos y de comportamiento con el fin de predecir el comportamiento y el valor futuros de los clientes, incluyendo la predicción de la pérdida de clientes, la propensión a la reactivación, la probabilidad de conversión y el valor futuro. Optimove mantiene un sofisticado modelo de clientes, basado en la previsión del valor del tiempo de vida (LTV) y la microsegmentación predictiva, que permite a los profesionales del marketing adaptar sus mensajes y ofertas a las personalidades individuales de los clientes. También proporciona nuevos y emocionantes métodos con los que explorar la base de datos de clientes, con el fin de encontrar información y oportunidades que los profesionales del marketing no podrían encontrar de ninguna otra manera).
Es importante que los profesionales del marketing distingan entre atrofia activa y pasiva. La atrofia activa, que suele asociarse a los modelos de negocio por suscripción, como los habituales en los sectores de las telecomunicaciones, la edición y Internet, se refiere a un cliente que cancela su suscripción a una línea telefónica, una revista, un periódico, un servicio de aplicaciones/datos/streaming, etc.
Por otro lado, la pérdida pasiva se produce cuando un cliente simplemente deja de realizar transacciones con una empresa. Esto se asocia principalmente con tiendas minoristas, sitios web de comercio electrónico, proveedores de servicios bajo demanda y otros.
Los expertos en retención encargados de reducir la pérdida activa tienen la ventaja de saber exactamente cuándo un cliente quiere marcharse. Esto les permite poner en marcha técnicas agresivas diseñadas para hacer cambiar de opinión al cliente, como ofrecer un coste de suscripción más bajo, incluir complementos gratuitos y similares. Pero también tienen la desventaja de tener que hacer cambiar de opinión a un consumidor que ya ha decidido marcharse.
Los especialistas en marketing y los expertos en retención responsables de reducir la pérdida pasiva de clientes se enfrentan a un gran reto: predecir cuándo un cliente está a punto de marcharse (más información al respecto en «Predecir la pérdida de clientes», más abajo). Pero cuando los especialistas en marketing pueden identificar las «señales de abandono» antes de que sea demasiado tarde, pueden comunicarse de forma proactiva con los clientes, enviarles ofertas relevantes y, de otras formas, animarlos a seguir siendo clientes activos. Los especialistas en marketing a veces pueden «reactivar» a los clientes que se han ido (¡y deben intentar hacerlo!), aunque por lo general es mucho más fácil retener a los clientes que corren el riesgo de irse que recuperar a los que se han ido hace tiempo.
Hay cuatro áreas en las que una empresa puede centrarse para reducir la tasa de pérdida de clientes:
Una de las razones por las que los clientes pueden no permanecer como clientes a largo plazo es que los clientes concretos que la empresa está adquiriendo no son los más adecuados para la empresa en primer lugar. Los esfuerzos realizados para adquirir clientes a través de canales concretos o con ofertas de productos gancho pueden estar simplemente atrayendo a los tipos de clientes equivocados. A veces tiene sentido gastar más en dirigirse a los clientes más relevantes, es decir, aquellos que se convertirán en clientes habituales durante un largo periodo de tiempo. Se puede utilizar un buen sistema de inteligencia de clientes para identificar el valor de por vida de los clientes por canal de adquisición u oferta concreta.
Un factor obvio a tener en cuenta es el producto o servicio que se ofrece. ¿Es realmente lo que quieren la mayoría de los clientes? ¿Es mejor que lo que ofrece la competencia? ¿El precio es competitivo? ¿La empresa está invirtiendo en construir una marca más fuerte que mejore la percepción de sus productos entre los clientes?
Los consumidores actuales tienen grandes expectativas en cada interacción que tienen con una empresa, por lo que es imprescindible que las empresas examinen cuidadosamente cada punto de contacto con los clientes. ¿Cómo es la experiencia de compra? ¿Pueden los clientes encontrar toda la información que desean sobre las ofertas y políticas de la empresa? ¿Cuánto tarda la entrega? ¿Cómo es la experiencia de atención al cliente/soporte técnico? Todas estas cuestiones (y muchas más) influyen en las tasas de abandono de clientes de una empresa.
La eficacia con la que la empresa comercializa sus productos a sus clientes actuales es un elemento fundamental dentro de la experiencia general del cliente. Demasiadas empresas siguen creyendo en un enfoque único para el marketing de clientes. Los consumidores modernos esperan que las empresas los comprendan, conozcan sus preferencias y necesidades, y no les hagan perder el tiempo con comunicaciones irrelevantes y molestas. En otras palabras, las empresas deben comunicarse con cada cliente existente de una manera altamente personalizada, utilizando los mensajes, los canales y la frecuencia que mejor se adapten a cada cliente individual.
Esto es algo que se ha hecho posible gracias a la gran cantidad de datos de clientes que se dispone actualmente. Aprovechar estos datos para implementar comunicaciones personalizadas y «emocionalmente inteligentes» con los clientes a gran escala requiere las tecnologías, las herramientas y los procesos internos adecuados.
Predecir con éxito la pérdida de clientes, y prevenirla de forma proactiva, representa una enorme fuente de ingresos potenciales adicionales para la mayoría de las empresas. No solo es más difícil y costoso adquirir un nuevo cliente que retener a uno ya existente, sino que los profesionales del marketing ya disponen de una mina de oro de datos sobre sus clientes actuales que pueden analizarse para determinar los mensajes y las ofertas más eficaces para cada uno de ellos.
Las técnicas de modelización predictiva del comportamiento de los clientes tratan de comprender los comportamientos y atributos precisos de los clientes que indican el riesgo y el momento de la pérdida de clientes, entre otras cosas. Mientras que los métodos de modelización predictiva más antiguos, basados en estadísticas y regresiones, cuantifican el riesgo utilizando datos y métricas estáticos (es decir, información sobre el cliente tal y como es en este momento), los métodos más avanzados combinan una microsegmentación dinámica y continua que [agrupa a los clientes](/learning-center/customer-segmentation-via-cluster-analysis «Análisis de conglomerados para la segmentación de clientes») en pequeños grupos homogéneos basándose en los cambios en los datos. Estos nuevos enfoques ofrecen un modelo de pérdida de clientes con un grado de precisión sin precedentes en la predicción de la pérdida de clientes, probado en una amplia gama de tipos y tamaños de empresas.
Optimove es un centro de marketing relacional que combina las tecnologías más avanzadas de modelización de clientes y análisis predictivo con una plataforma automatizada de coordinación del marketing de clientes. El software ayuda a los profesionales del marketing a reducir de forma proactiva la pérdida de clientes mediante la implementación de un enfoque sistemático para planificar, ejecutar, medir y optimizar un plan de marketing de clientes completo y altamente personalizado.
Visite la página de productos de Optimove o solicite una demostración web para descubrir cómo puede utilizar Optimove para automatizar un sistema completo de actividades de marketing de clientes altamente personalizadas que aumentan la fidelidad a largo plazo y reducen la pérdida de clientes.
Informe exclusivo de Forrester sobre la IA en el marketing
En este informe exclusivo de Forrester, descubra cómo los profesionales del marketing global utilizan la inteligencia artificial y el marketing sin posiciones para optimizar los flujos de trabajo y aumentar la relevancia.
