¿Quieres fidelizar más clientes? Descubre cómo predecir el churn con IA y ML

Una o dos experiencias negativas suelen ser suficientes para alejar a los clientes. Aunque la rotación de clientes es una realidad inevitable para cualquier negocio, gestionar esta dinámica de manera efectiva es esencial para minimizar pérdidas y fortalecer la fidelización. Es en este contexto que los algoritmos de inteligencia artificial se convierten en herramientas indispensables.

Con esto en mente, Comarch desarrolló una guía completa sobre cómo utilizar la IA para predecir y mitigar la rotación de clientes. A continuación, presentamos un resumen de lo que encontrará en este eBook, un recurso valioso para las empresas que buscan mejorar su estrategia de retención y conquistar una base de clientes más fiel.

¿Qué es la rotación de clientes y en qué se diferencia de la rotación de ingresos?

La tasa de rotación de clientes (Taxa de Churn - CHR) se refiere al porcentaje de clientes que pierdes en un período de tiempo determinado. La tasa de rotación de clientes se refiere al porcentaje de clientes que pierdes en un período de tiempo determinado.

Alcanzar una tasa de Churn del 0 % es muy poco probable, ya que siempre habrá factores que llevarán a los clientes a marcharse, incluso si el producto, el servicio y la marca son excepcionales. La tasa de rotación deseada, o objetivo, suele variar en función del sector y del tamaño y la madurez de una organización determinada

¿Qué es la previsión de Churn?

La previsión de Churn es el proceso de anticipar qué clientes son susceptibles de abandonar su marca, principalmente basándose en sus interacciones con su producto o servicio. Para predecir con precisión la rotación, es esencial recopilar y aplicar indicadores clave identificados por sus herramientas (por ejemplo, software de gestión de la fidelidad) que indiquen cuándo un cliente está a punto de marcharse. Este enfoque proactivo le permite intervenir de manera eficaz, identificando patrones más amplios de rotación de clientes. 

¿Por qué es importante predecir el Churn?

En resumen, la tasa de Churn es un reflejo tanto del potencial de ganancias de su empresa como del poder de la fidelidad a la marca. Sirve como un indicador claro de que puede haber un problema que debe resolverse o un servicio/producto que debe mejorarse.

Desbloquear el potencial de la previsión de Churn le permite retener de forma proactiva su base de clientes, una estrategia que a menudo resulta mucho más rentable que adquirir nuevos clientes constantemente.

Pero predecir el Churn es más que identificar clientes en riesgo: se trata de investigar las causas profundas que conducen a la rotación de clientes para aumentar la retención y la satisfacción en todos los niveles. Al dominar la habilidad de predecir y prevenir la rotación, se abren las puertas a importantes oportunidades de crecimiento de los ingresos.

Tasa de Churn por sector

Las tasas de Churn anual del 5 % al 7 % son ideales para empresas maduras y consolidadas. Sin embargo, antes de calcular y actuar en función de su tasa de rotación específica, es importante analizar más detenidamente los puntos de referencia del sector. ¿Por qué? No tiene sentido comparar el rendimiento de tu marca con el de otras que se especializan en algo completamente diferente, ya que las tasas de Churn son muy específicas del sector, mientras que la tasa de rotación ideal de cero es poco realista.

Telecomunicaciones

Las empresas de telecomunicaciones registran tasas de Churn anuales relativamente elevadas, entre el 30% y el 35%. Esto se debe a que la fidelidad de los clientes hacia las empresas de telecomunicaciones se redujo en un 22% tras la pandemia, y la retención de clientes se ve más influida que nunca por la experiencia del cliente. Además, los usuarios son ahora más sensibles al precio, y el 58% considera que los servicios de telecomunicaciones son caros.

SaaS

Woopra afirma que la tasa media anual de Churn de clientes de las empresas de software como servicio es del 32-50%. Según el informe Customer Success Collective de 2023, las razones más comunes por las que los clientes abandonan voluntariamente las empresas de SaaS son: no lograr los resultados deseados (44%), limitaciones del producto, como errores o fallos (20%), precios demasiado elevados (13,7%) y ofertas mejores de la competencia (5,3%).

Servicios por Suscripción

Aunque existen diversos servicios de suscripción con tasas de Churn variables, como plataformas de bienestar y salud o servicios de entrega de comidas, en América Latina, los servicios de streaming enfrentan desafíos significativos relacionados con la retención de clientes. Según el Informe de Consumo de Streaming de Sherlock Communications (2024), realizado con más de 3.000 consumidores de seis países de la región, el 25% de los entrevistados afirmó haber cancelado sus suscripciones en el último año debido al aumento de precios de las plataformas. En Argentina, este porcentaje asciende al 34%. Además, el 62% de los usuarios latinoamericanos considera que es demasiado caro pagar por más de un servicio de streaming.

Servicios bancarios 

El sector financiero, con una tasa de Churn de clientes del 19% según Customer Gauge, es un caso especialmente interesante, ya que el 56% de los clientes que han abandonado un banco afirman que podrían reconsiderar su decisión si se tomaran las medidas adecuadas. Las mujeres de este sector abandonan en un 10 % más que los hombres y, a diferencia del sector de las suscripciones, los clientes de mediana edad y mayores son más propensos a abandonar que los más jóvenes.

Minorista

Ganarse la fidelidad de los compradores es aún más difícil con una tasa media de Churn de clientes superior al 51% en el sector del comercio electrónico. El estudio de MoEngage reveló que los minoristas experimentan los niveles más altos de rotación de clientes durante los primeros siete días tras el registro (20%) y tras un periodo de prueba gratuito (20%). Además, casi dos quintas partes de los minoristas (18%) informaron de un aumento de las tasas de rotación tras las devoluciones de productos.

¿Cómo se calcula la tasa de Churn?

Modelo de rotación de clientes

El cálculo de la tasa de Churn es posible utilizando una fórmula de rotación de clientes. Para ello, es necesario conocer el número de clientes perdidos durante un periodo determinado y cuántos clientes se incorporaron inicialmente. Con esta sencilla fórmula, puedes calcular la tasa de rotación mensual, trimestral y anual:

 Tasa de Churn (CHR) = clientes perdidos al final del período ÷ total de clientes al inicio del período × 100

Por ejemplo, tu marca de suscripción mensual comenzó con 10,000 suscriptores el primer día del mes. Durante los siguientes 30 días, perdiste 100 suscriptores. Tu tasa de rotación de clientes es del 1%, lo que significa que puedes esperar perder el 1% de tus suscriptores cada mes.

Ahora que conoce la tasa de Churn de tus clientes, puedes empezar a buscar la respuesta a la pregunta “¿Por qué?”. Aquí es donde las cosas se complican. Puedes utilizar un método denominado “análisis de cohortes”, que consiste en identificar tendencias entre los clientes clasificándolos en diferentes segmentos, por ejemplo, cohortes de adquisición o de comportamiento. Una aplicación habitual del análisis de cohortes es mitigar la rotación, lo que se denomina “análisis de cohortes de la tasa de rotación”.

Mediante las cohortes de adquisición, puedes identificar cuándo se producen las bajas de clientes a lo largo del ciclo de vida del cliente. Por el contrario, las cohortes de comportamiento proporcionan información sobre los motivos de las bajas, revelando las acciones o comportamientos específicos que suelen provocar la rotación de clientes.

¿Cómo puede la IA ayudar a predecir el Churn?

La predicción de Churn requiere recopilar grandes cantidades de datos de múltiples fuentes y analizarlos exhaustivamente para identificar patrones y tendencias. Esta tarea llevaría mucho tiempo si se realizara manualmente o con software que no utilice la potencia de los algoritmos inteligentes. Además, el análisis humano es propenso a errores e implica formular hipótesis, probarlas y extraer conclusiones que pueden verse influidas por sesgos.

El uso de soluciones que utilizan inteligencia artificial para abordar este problema no solo evita muchos de estos inconvenientes y costes, sino que también automatiza los procesos de segmentación y análisis de cohortes, comparando bases de datos y encontrando las razones que hay detrás de la rotación de clientes. Y lo que es más, puede hacerlo en cuestión de segundos.

Si deseas una solución integral que aproveche el poder de la IA y el  ML, hay varias opciones disponibles, entre ellas la Comarch Loyalty Marketing Platform, cuyo análisis de datos de marketing es ideal para analizar, predecir y prevenir la rotación de clientes, entre otras cosas. 

5 pasos para predecir eficazmente el Churn con el uso de la IA

1. Establecer los objetivos de predicción de Churn

El uso de la IA para predecir los motivos de la rotación de clientes solo resulta beneficioso cuando se tiene una idea clara de lo que se busca. En la base de datos de su software de gestión de la fidelidad, ya dispones de todos los datos necesarios para alimentar el modelo de predicción de rotación de clientes. Para determinar la probabilidad de que cada cliente se marche, debes responder a tres preguntas importantes:

• ¿Qué significa para ti y tu empresa un cliente activo? (Por ejemplo: alguien que realiza una compra al mes, al año, etc.
• ¿Con cuánta antelación deseas saber si seguirán activos? (Por ejemplo: trimestralmente, lo que significa si el cliente seguirá activo dentro de 3 meses o si se dará de baja).
• ¿Con qué frecuencia deseas actualizar la previsión? (Por ejemplo: mensualmente, este parámetro viene determinado por su definición de la actividad del cliente en el punto 1).

2. Organizar una segmentación adecuada de los clientes.

Hay muchas razones por las que los clientes se dan de baja, y la clave para descubrir por qué es una segmentación de clientes fiable. Basándose en los casos recopilados de comportamiento de compra, datos demográficos y otras categorías de todos los clientes, el modelo de predicción de rotación de la IA encontrará los casos más similares y predecirá la probabilidad de que se den de baja. Esto te permite crear un segmento de clientes con riesgo de darse de baja en un periodo de tiempo determinado.

3. Uso de conjuntos de datos para revelar patrones

Tras analizar tus datos para segmentarlos, los algoritmos identificarán a los clientes con mayor probabilidad de rotación. Esta información puede revelar patrones. Al descubrir estas relaciones, puedes abordar de forma proactiva el rotación de los clientes actuales y mitigar su repetición en el futuro. Las soluciones basadas en IA también pueden alertarte en tiempo real de posibles riesgos de rotación de clientes, como pagos pendientes, que son indicadores de una disminución del interés del cliente que puede no ser evidente en los informes individuales de predicción de rotación. 

4. Evaluar por cuáles clientes vale la pena luchar

Seguramente te habrás preguntado a estas alturas: ¿merece la pena? ¿Es rentable luchar por cada cliente y ofrecerles puntos o descuentos para mantener viva la llama? La respuesta la encontrarás de nuevo en los datos. Si, utilizando algoritmos de IA, ya has creado un segmento de clientes con alto riesgo de rotación en función de la tasa de cancelación, combínalo con el segmento de miembros con el mayor valor de vida útil del cliente (CLV) o los clientes que pertenecen al nivel más alto. Son los más valiosos para ti y en los que vale la pena invertir más. Perderlos te costará mucho.

5. Supervisión periódica del modelo de predicción de rotación de la IA.

Utiliza la IA y el ML  junto con el modelo de predicción de rotación elegido para identificar a los clientes actuales en riesgo de rotación y simplemente observa qué sucede. Puedes utilizar datos históricos o de prueba para validar la precisión de tus predicciones de rotación. Es posible incorporar nuevos datos de clientes en sus esfuerzos de modelización a medida que tu negocio se desarrolla. Por último, pero no menos importante, supervisa continuamente tus modelos de predicción de rotación y ajústalos según sea necesario para garantizar su eficacia.

Formas de reducir la rotación de clientes con el poder de la IA y el  ML

Predecir eficazmente la rotación de clientes es una cosa, pero los algoritmos también pueden ayudarte a tomar medidas proactivas para evitarla cuando se produce (incluso antes de que tu modelo indique un problema):

Aprende todo lo posible sobre tus clientes

Aprovecha todo el potencial de las herramientas de análisis de datos de marketing basadas en inteligencia artificial para obtener una visión de 360 grados de todos tus clientes y ver si su interés en tu marca está aumentando o disminuyendo. ¿Cómo compran? ¿Qué productos o servicios les interesan más? ¿Cómo se percibe tu marca en los comentarios de los clientes?

Proporcione recursos educativos y apoyo

Los clientes pueden abandonar tu producto si sienten que no lo entienden o que no le están sacando el máximo partido. Considera la posibilidad de crear centros de recursos digitales, actualizar periódicamente los blogs e implementar secuencias de correos electrónicos educativos para abordar este problema y retener a los clientes. Ahí es donde resultan útiles las aplicaciones de marketing omnicanal basadas en IA.

Asegúrate de que tu público objetivo es el adecuado

Evalúa si tus estrategias de marketing y tus esfuerzos de ventas están dirigidos a públicos que puedan obtener el máximo valor de tu producto. Ajusta tus estrategias de retención de clientes para centrarte en los segmentos de clientes que mejor se adapten a tu oferta. Todo esto también está disponible con la solución de análisis de datos adecuada.

Atrae a los clientes antes incluso de que empiecen a pensar en marcharse

Hay muchas formas de activar a los clientes. Puedes enviarles un mensaje sencillo animándoles a comprar más y recomendándoles sus productos favoritos. O puedes ir un paso más allá y añadir un incentivo en forma de oferta por tiempo limitado (un cupón de descuento para su próxima compra). Una vez más, puedes automatizar fácilmente estas actividades con un software de marketing basado en IA.

Puntos clave

Un enfoque reflexivo para predecir la rotación de clientes, ya sea mediante la creación de un modelo propio o la adopción de una solución lista para usar que utilice IA, te permite identificar los factores que contribuyen a la posible rotación de clientes y tomar las medidas adecuadas.

Elegir una solución innovadora como Comarch Loyalty Marketing Platform, que ejecuta tu modelo de predicción de rotación basado en algoritmos de IA, facilita enormemente estos procesos y ayuda a integrar las operaciones predictivas en otras áreas de la gestión de la fidelización.

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