Churn Analysis, cómo evitar que te abandonen tus clientes

Las empresas suelen enfocar sus esfuerzos en la consecución de nuevos clientes, el conocido Customer Experience, y descuidan en ocasiones la retención y el mantenimiento de los clientes que ya tiene la empresa. Craso error. Es un fallo corporativo que puede hacer perder grandes cantidades de dinero; el coste de conseguir nuevos clientes es muy superior a la pequeña inversión necesaria para convencer al cliente habitual a quedarse; ya lo hemos convencido para contar con nuestra empresa, por lo que ahora solo hay que escuchar y cubrir sus necesidades y brindarle sobre todo una atención especial para que sienta que la empresa se preocupa por él.
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Es fundamental no perder a la clientela más fiel y que más tiempo lleva consumiendo nuestros productos y servicios por poner más esfuerzo y empeño en las nuevas incorporaciones. ¿Existe alguna forma de identificar y percibir cuando un cliente está descontento o cuando está a punto de marcharse? Sí, con Churn Analysis.
¿Qué es Churn Analysis?
En realidad, el Churn Analysis es un sistema que se encarga de clasificar a los clientes según unas variables y unos determinados valores que nosotros mismos elegimos. Al final del proceso, en el atributo “situación o status del usuario” que hay que determinar (denominado clase) habrá dos valores: cliente perdido o cliente que sigue en la empresa.
El algoritmo que se utiliza para lograr sintetizar y clasificar todas las variables se llama Data Mining, muy utilizado dentro de la teoría de juegos.
Se suele basar en un algoritmo de árbol de decisión que depende de las variables que son relevantes para la clasificación. Se hacen test o preguntas a cada nivel o rama del árbol y según la solución o respuesta se va avanzando por una rama u otra.

Para comenzar un proceso de Churn Analysis es necesario primero disponer de una base de datos completa de nuestros clientes y después elegir qué datos hay que extraer. Las BBDD de una organización corporativa tienen que tener múltiples valores para poder categorizar adecuadamente a la clientela. Atributos como la edad, la frecuencia con la que compra, cuánto …
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Ir a la fuente / Author: Alvaro Andrés Riaza