Para empresas con modelos de negocio de venta de productos/servicios basados en cuotas o suscripciones, mantener los clientes conseguidos es fundamental.
Hace unos años esta gestión se realizaba manualmente o bien a través de los informes de los sistemas ERP que ofrecen información histórica del pasado y proporcionan información de las bajas o cancelaciones producidas.
El momento en el cual un cliente cancela su suscripción, es el punto exacto de lo que se conoce como el “abandono” (Churn). La tasa de abandono (Churn Rate) es una ratio interesante para poder medir la fuga de clientes, es decir, saber los clientes que dejan de comprar o usar un servicio en un periodo específico de tiempo.
La aparición de modelos predictivos basados en Machine Learning permiten predecir la fuga de clientes, es decir, anticipar a la empresa los clientes que tienen mayor probabilidad de cancelar la suscripción, proporcionando una información clave para decidir y ejecutar las acciones comerciales o de marketing más adecuadas para mitigar este impacto y reducir las bajas.
Sin estas tecnologías, muchas empresas tratan de utilizar su creatividad para anticipar posibles fugas con otras métricas o argumentos basados en el pasado que no siempre resultan efectivos, no están basados en ciencia, y son muy lentos para impedir la mayoría de cancelaciones.
La experiencia indica que cuando se pierde a un cliente, es mucho más difícil conseguir que vuelva, que tratar de captar uno nuevo, y por otro lado, conseguir un cliente nuevo es muchísimo más caro y difícil que tratar de retener a uno existente.
El coste de adquisición de clientes (CAC) se define como el importe total invertido para captar y conseguir que compren, incluyendo costes de I+D, marketing, costes comerciales y de atención/servicio al cliente. Por todo ello, es muy poco frecuente que en este tipo de negocios, vender una sola vez a un cliente cubra todos estos costes.
La retención de clientes es por tanto clave para el crecimiento empresarial, y los modelos predictivos una herramienta de un potencial extraordinario para abordar la reactivación económica, y un diferenciador clave con respecto a la competencia para reducir posibles fugas/cancelaciones
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