¿Qué es la pérdida de clientes?
La pérdida de clientes (también conocida como desgaste de clientes) se refiere a cuando un cliente (jugador, suscriptor, usuario, etc.) deja de tener relación con una empresa. Las empresas online suelen considerar que un cliente se ha perdido cuando ha transcurrido un determinado periodo de tiempo desde su última interacción con el sitio web o el servicio. El coste total de la pérdida de clientes incluye tanto los ingresos perdidos como los costes de marketing que supone sustituir a esos clientes por otros nuevos. Reducir la pérdida de clientes es un objetivo empresarial clave para todas las empresas online.
La importancia de predecir la pérdida de clientes
La capacidad de predecir que un cliente concreto tiene un alto riesgo de abandono, mientras aún hay tiempo para hacer algo al respecto, representa una enorme fuente de ingresos potenciales adicionales para todos los negocios online. Además de la pérdida directa de ingresos que supone el abandono de un cliente, es posible que los costes de adquisición inicial de ese cliente no hayan sido cubiertos por el gasto del cliente hasta la fecha. (En otras palabras, la adquisición de ese cliente puede haber sido en realidad una inversión perdedora). Además, siempre es más difícil y costoso adquirir un nuevo cliente que retener a un cliente actual que paga.
La pérdida de clientes se puede predecir utilizando un algoritmo de aprendizaje automático para calcular los riesgos de pérdida de cada cliente individual. Sin embargo, para aquellos que buscan un enfoque más sencillo, calcular el factor de pérdida de clientes de cada cliente es una forma eficaz de predecir la pérdida de clientes.
¿Qué es el factor de pérdida?
El factor de abandono analiza el abandono de los clientes teniendo en cuenta la frecuencia de actividad de estos. Si el factor de abandono de un cliente es alto, es más probable que el cliente ya haya abandonado. El factor de abandono de un cliente se mide dividiendo el tiempo transcurrido desde la última actividad del cliente por la frecuencia de actividad de este. El uso del factor de abandono para analizar el comportamiento de los clientes tiene en cuenta el comportamiento de cada cliente en su contexto, lo que permite crear una predicción de abandono sencilla pero muy eficaz. Analizar el riesgo de abandono de los clientes en el contexto de sus patrones de comportamiento le permite comprender mejor el comportamiento de cada uno de ellos, lo que aumenta sus posibilidades de retenerlos durante más tiempo.
Para obtener más información sobre la fórmula del factor de abandono que hemos creado, vea el minitaller que aparece a continuación o lea la transcripción aquí.
https://www.youtube.com/embed/5a4VOBxJDMo
Reducir la pérdida de clientes con una retención proactiva y específica
Para lograr retener a los clientes que, de otro modo, abandonarían el negocio, los especialistas en marketing y los expertos en retención deben ser capaces de (a) predecir con antelación qué clientes van a abandonar la empresa mediante el análisis de la pérdida de clientes y (b) saber qué acciones de marketing tendrán el mayor impacto en la retención de cada cliente en particular. Con este conocimiento, se puede eliminar una gran parte de la pérdida de clientes.
Aunque en teoría es sencillo, la realidad de alcanzar este objetivo de «retención proactiva» es extremadamente difícil.
La dificultad de predecir la pérdida de clientes
Las técnicas de modelización de la predicción de la pérdida de clientes intentan comprender los comportamientos y atributos precisos de los clientes que indican el riesgo y el momento de la pérdida de clientes. La precisión de la técnica utilizada es, obviamente, fundamental para el éxito de cualquier esfuerzo de retención proactiva. Al fin y al cabo, si el responsable de marketing no sabe que un cliente está a punto de marcharse, no se tomará ninguna medida al respecto. Además, es posible que se ofrezcan inadvertidamente ofertas o incentivos especiales centrados en la retención a clientes satisfechos y activos, lo que se traduciría en una reducción de los ingresos sin motivo alguno.
Lamentablemente, la mayoría de los métodos de modelización de la predicción de la pérdida de clientes se basan en la cuantificación del riesgo a partir de datos y métricas estáticos, es decir, información sobre el cliente tal y como es en este momento. Los modelos de predicción de abandono más comunes se basan en métodos estadísticos y de minería de datos más antiguos, como la regresión logística y otras técnicas de modelización binaria. Estos enfoques ofrecen cierto valor y pueden identificar un determinado porcentaje de clientes en riesgo, pero son relativamente inexactos y acaban dejando dinero sobre la mesa.
Un mejor modelo de predicción de abandono
Optimove utiliza un enfoque más nuevo y mucho más preciso para la predicción de la pérdida de clientes: la base de la capacidad de Optimove para predecir con precisión qué clientes se darán de baja es un método único de cálculo del valor del ciclo de vida del cliente (LTV) para cada uno de ellos. La tecnología de previsión del LTV integrada en Optimove se basa en investigaciones académicas avanzadas y ha sido desarrollada y mejorada a lo largo de varios años por un equipo de doctores y desarrolladores de software de primer nivel. Este método ha sido probado en la práctica y ha demostrado ser un enfoque preciso y eficaz en una amplia gama de sectores y escenarios de clientes.
Sin revelar demasiado sobre el «ingrediente secreto» de la tecnología de predicción de la pérdida de clientes de Optimove, el enfoque combina una [microsegmentación](/learning-center/customer-micro-segmentation/ «Microsegmentación de clientes») y un sistema único y matemáticamente intensivo de [modelización predictiva del comportamiento](/learning-center/predictive-behavior-modeling/ «Modelización predictiva del comportamiento»). El primero segmenta de forma inteligente y automática toda la base de clientes en una estructura jerárquica de segmentos demográficos y de comportamiento cada vez más pequeños. Esta segmentación es dinámica y se actualiza continuamente en función de los cambios en los datos. El segundo se basa en el hecho de que los patrones de comportamiento de los clientes individuales cambian con frecuencia a lo largo del tiempo. En otras palabras, el «historial de rutas de segmentación» de cada cliente es un factor extremadamente importante para determinar cuándo y por qué el cliente puede abandonar la empresa.
Al combinar la microsegmentación más precisa disponible con un profundo conocimiento de cómo los clientes pasan de un microsegmento a otro a lo largo del tiempo, incluida la capacidad de predecir esos movimientos antes de que se produzcan, se puede alcanzar un grado de precisión sin precedentes en el análisis de la pérdida de clientes.
Más allá del análisis de la pérdida de clientes: prevenir la pérdida de valor del cliente
Optimove va más allá de la simple predicción de qué clientes abandonarán el negocio, ya que proporciona alertas tempranas sobre los clientes cuyo valor de por vida ha disminuido sustancialmente durante el último periodo, aunque sigan activos y no vayan a abandonar el negocio por completo en un futuro próximo.
La capacidad de Optimove para identificar a los clientes que entran en esta categoría de «descenso» ayuda a los profesionales del marketing a aumentar los ingresos de los clientes existentes, al tiempo que reduce el número de clientes que pueden entrar en la categoría de riesgo de abandono.
¿Y ahora qué? Retención proactiva dirigida
Predecir la pérdida de clientes solo es importante en la medida en que se puedan tomar medidas eficaces para retener al cliente antes de que sea demasiado tarde. Un aspecto central y único de Optimove es la combinación de capacidades de predicción de pérdida de clientes de última generación y un motor de optimización de acciones de marketing.
Una vez identificados los clientes con riesgo de abandono, el profesional del marketing debe saber exactamente qué acción de marketing llevar a cabo con cada cliente individual para maximizar las posibilidades de que el cliente siga siendo cliente. Dado que los diferentes clientes muestran diferentes comportamientos y preferencias, y que los diferentes clientes se van por diferentes razones, es fundamental practicar la «retención proactiva dirigida». Esto significa saber de antemano qué acción de marketing será la más eficaz para cada uno de los clientes.
Aprovechar el análisis de la pérdida de clientes
El enfoque de retención proactiva de Optimove se basa en la combinación de la predicción de la pérdida de clientes y la [optimización de las acciones de marketing](/learning-center/marketing-action-optimization/ «Optimización de las acciones de marketing»). De este modo, Optimove va más allá del «análisis de clientes aplicable» para determinar automáticamente qué acción de marketing se debe llevar a cabo con cada cliente en riesgo para lograr el máximo grado de retención posible.
¡Puede reducir drásticamente la pérdida de clientes con Optimove!
[Póngase en contacto con nosotros](/contact/ «Contáctenos») hoy mismo, o [solicite una demostración web](/request-web-demo «Solicitar demostración web») para descubrir cómo puede utilizar Optimove para reducir significativamente la pérdida de clientes mediante la predicción de vanguardia de la pérdida de clientes y la optimización automática de las acciones de marketing.
