Calculemos bien el Churn con modelos predictivos

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Perder a un cliente es algo que no le gusta a ninguna empresa y hacerlo tiene repercusiones económicas considerables. En el mundo del Marketing a este fenómeno, se le conoce como Churn,  y no distingue entre los diferentes perfiles de las compañías, porque que afecta a todas por igual.

Los clientes son tentados todo el tiempo para irse con nuestra competencia. Las razones pueden ser varias: un mal servicio, una mala atención o promesas de competidores, un mejor precio, etc. Las cuales ponen en juego cientos o miles de variables a los analístas. Esas variables cambian constantemente, y cada vez que una de ellas cambia, cambia el escenario en su totalidad generando una situación de análisis de complejidad.

Las compañías pueden desplegar analíticas predictivas para identificar potenciales casos de “Churn” y luego tomar medidas con campañas de marketing a corto plazo.

Pasos para calcular mejor el Churn

  • Comprender bien la línea de tu negocio
  • Obtener correctamente tus datos
  • Explorar y preparar bien los datos
  • Potencializa tus datos
  • Elaborar modelos predictivos

Construir buenos modelos predictivos

Asegúrate de que los modelos sean lo suficientemente genéricos, lo que significa utilizar conjuntos de formación, validación y pruebas que no sean específicas de un determinado período de tiempo o de un determinado tipo de cliente. Por ejemplo, no pruebes basándote en un conjunto de datos en un período de tiempo en el que tal vez hubo un cambio en los precios o algún otro factor que causó que las tasas de rotación fueran diferentes de lo habitual.

 

Machine Learning puede ser una opción para prevenir el Churn

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Si bien es cierto que definir el conjunto de técnicas a utilizar es importante: Con el norte ya trazado es más fácil comprender qué lleva a una persona a dejar la empresa (churn), se puede llevar a cabo un análisis descriptivo y exploratorio con la base de datos de transacciones de la compañía. Luego, identificar que variables de comportamiento estuvieron involucradas en los eventos de churn.

Una metodología recomendada para esto por su simplicidad y capacidad de acción es el modelo de Machine Learning Supervisado, (Supervised Machine Learning Algorithm model) “Regresión Logística Binaria” la cual es una metodología de regresión donde la variable objetivo (también llamada respuesta) es una variable dicotómica y representa al evento a ser explicado.

Retener a los clientes

Cada empresa necesita centrarse en un aspecto clave para mantener su negocio en marcha: La retención de clientes. Un método para lograr este objetivo de retención es centrarse en la retroalimentación del cliente y realizar un análisis de los datos basado en esa información. Sin embargo un buen modelo de predicción de churn ayudará a tomar acciones certeras.

 

Fuente

http://dataconomy.com

https://www.smartdatacollective.com

http://www.intellignos.com

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