¿Cómo predecir la tasa de abandono? – La guía completa

Dicen que los datos son el nuevo petróleo. Pero, ¿sabe que los datos pueden permitirle observar lo que le depara el futuro?

Medir el crecimiento es esencial para rastrear y abordar las necesidades del negocio. Sin embargo, a menudo necesita algunas métricas perturbadoras que sirvan como una advertencia temprana.

Predecir la tasa de abandono es uno de ellos. Es posible que los datos no le den el motivo de un regalo, pero ofrecen posibles beneficios. 

Afrontemos la verdad: no todos los consumidores son leales. 

Gracias a un mercado en crecimiento vertiginoso. Son volátiles y siempre buscan características únicas, mejores experiencias y etiquetas de precios relevantes. 

Predecir las tasas de abandono, por lo tanto, agrega una ventaja competitiva y una posible fuente de ingresos si se ejecuta correctamente. Es una oportunidad de "hacer o deshacer" en la que identifica a sus clientes vulnerables y actúa antes de que sea demasiado tarde.

En este artículo, aprenderá lo importante que es la predicción de la tasa de abandono para cualquier negocio y lo que se necesita para hacer un análisis exitoso. Para su mayor comprensión, he enumerado cinco herramientas de análisis bajo demanda para diferentes tamaños de empresas.

Predicción de tasa de abandono:

En términos simples, predecir las tasas de abandono significa echar un vistazo al futuro y detectar las posibilidades de pérdida.
Todo el proceso es una amalgama de inteligencia artificial y humana.
Nada se mueve aquí sin datos.

Y cuando tiene datos, las herramientas de predicción de abandono se someten a tres procesos analíticos:

1 Análisis de diagnóstico: llega a conocer los puntos débiles del cliente y las razones detrás de su insatisfacción.
2 Análisis predictivo: lo ayuda a identificar un segmento de usuarios que tarde o temprano abandonará.
3 Análisis prescriptivo: lo ayuda con soluciones o decisiones procesables para minimizar la tasa de abandono.

Con los números de predicción en la mano, marketing y gerentes de ventas puede tomar decisiones calculadas para reducir la rotación y generar lealtad a la marca.

El costo de ganar un nuevo cliente puede oscilar entre 5 y 25 veces más que mantener uno existente. Mientras que reducir la tasa de abandono en un 5% puede aumentar significativamente las ganancias entre un 25% y un 95%. 

Además, estos números por sí solos no resolverán sus próximos problemas. Pero sí le muestran signos de insatisfacción de los usuarios antes de que abandonen por completo su servicio. 

Uno de los grandes ejemplos es un servicio basado en suscripción. Hablemos de la plataforma OTT.

Con el aumento de la cantidad de plataformas OTT, los usuarios ahora tienen más opciones para moverse. Esto allanó a las empresas para optimizar sus servicios centrados en indicadores clave de rendimiento como Churn Rate, Valor de transacción de por vida, costo de adquisición de clientes, etc.

Pero, ¿por qué algunas empresas están en la cima del juego, mientras que el resto lucha sin cesar para mantener a los suscriptores?

Porque la mayoría de ellos siguen formas antiguas y rigurosas de adquirir nuevos suscriptores solamente. Mientras que los mejores jugadores se centran principalmente en estrategias de reducción de abandono. Y con respecto a la implementación y el resultado, Netflix es un claro ganador. 

Según un informe reciente, la tasa de abandono de Netflix es solo del 3%. 

Es bajo porque siempre tienen los dedos en el pulso de sus suscriptores. Con la ayuda de las herramientas de análisis predictivo, descubren sus puntos débiles, se comunican con ellos y tienen un cuidado especial. Sus modelos de suscriptores para clientes satisfechos y en riesgo van de la mano. 

Sin embargo, tenga en cuenta que predecir la tasa de abandono no le proporciona una solución preparada. 

Cada empresa tiene diferentes estrategias de negocios, factores de predicción y flujos de trabajo. Las herramientas no son varitas mágicas y funcionan de manera diferente en cada caso. Los especialistas en marketing deben personalizar y adaptar los modelos a las especificaciones de los objetivos de sus clientes.

Aunque hay algunos principios subyacentes para todos. Por ejemplo, para llevar a cabo un análisis efectivo, los especialistas en marketing deben probar la probabilidad de abandono meses antes de su renovación, por ejemplo, de 8 a 10 meses para los suscriptores anuales.

Esto les ayuda a recopilar sus datos de análisis de sentimientos, como el comportamiento, los patrones de uso, los tiempos de visualización y la experiencia general con el producto. 

La forma en que Netflix crea personajes de usuario es mucho más precisa que los métodos de marketing convencionales. Con una buena combinación de recomendaciones personalizadas, sistemas de comentarios y ofertas atractivas, pueden meterse en la cabeza de los usuarios. 

¿Cómo predecir la tasa de abandono?

Una predicción efectiva de la tasa de abandono le permite sellar la fuga en su balde de consumo. No solo lo ayuda a realizar un seguimiento del viaje de su consumidor, sino también a compararlo con los consumidores retenidos para descubrir qué salió mal. 

Todo comienza con una gran recopilación de datos que luego se utiliza en sistemas de automatización y herramientas de CRM. Aunque trabaja con un software robusto y ciencia de datos, eso no lo convierte en un viaje tranquilo. 

Además, no hay una sola forma de investigar el pronóstico de la tasa de abandono. 

Entonces, averigüemos cómo las empresas están utilizando las mejores prácticas de la industria para la predicción de abandono:

1. Definición del problema:

Ponte los zapatos del cliente. Ese es el primer paso que debe tomar para definir un problema. Haz las preguntas correctas. Esto ayuda al equipo a preparar un modelo personalizado para aprendizaje automático y averiguar las anomalías.

Por ejemplo, algunas preguntas comunes deberían sonar como:

¿Este segmento de clientes renovará la suscripción o dejará nuestro servicio?

¿Cuáles son algunos signos poco comunes del comportamiento del usuario?

¿Cuál es la probabilidad estimada (en números) de la rotación?

2. Recopilación de datos y encuesta

Como mencioné al principio, los datos son el nuevo petróleo. Para predecir la tasa de abandono, necesita muchos datos históricos. 

Por lo general, las empresas confían en fuentes de datos confiables: Google Analytics, AWStats, Salesforce, Microsoft Dynamics, comentarios de redes sociales o foros y encuestas a pedido de las empresas. 

3. Preparación de datos para su procesamiento

Los datos recopilados están en forma cruda y no estructurada. Debe personalizarse y documentarse de acuerdo con las necesidades del negocio. Por ejemplo, los datos históricos generalmente se guardan en un archivo CSV antes de cargarlos en el proceso de modelado. 

Además, la preparación de datos debe clasificarse en salud del cliente e indicadores de bandera roja. El proceso se llama análisis de cohortes y se enfoca en los esfuerzos de retención pero también determina la inactividad del cliente.

Indicador de salud del cliente:

Seguimiento de los datos del usuario desde el punto de compra hasta su nivel de compromiso, tiempo de uso y satisfacción. Los datos ayudan a comprender el estado de salud de los usuarios, especialmente de aquellos que probablemente se queden. 

Indicador de banderas rojas:

Implica el seguimiento de los riesgos de fricción con el cliente, cambio en el negocio (fusión, cambio de mercado, etc.), menor tasa de adopción y compromiso general con el servicio.

4. Calculadora de probabilidad rápida y sucia:

Steven H. Noble de Shopify definió la ecuación.

¿Qué está usando esta ecuación?

Por ejemplo, tiene un servicio basado en suscriptores. Te enfrentas a problemas de abandono, pero también recibes muchos usuarios nuevos en un buen número. Parece una carrera, pero ¿quién va a ganar?

Tendrá menos abandono si el número de nuevos usuarios supera la tasa de abandono. ¿Eso te trae una ventaja?

¡No!

Aquí hay un solo gran problema. ¿Dónde está la retención?

El día que un cliente decide no dejar el servicio, mejor ve las posibilidades de retención. Esto también se llama Día del Usuario.

Cálculo de ejemplo para encontrar la probabilidad de tasa de abandono mensual:

Nº de clientes de baja en abril = 500

Neto no. de nuevos usuarios:

Clientes al inicio del mes = 700

Clientes a fin de mes = 800

Ganar en nuevos clientes = 100

Como resultado, la probabilidad de tasa de abandono mensual = 0.6%

5. Método de puntaje neto de promotor (NPS):

NPS es un método computacional para identificar los tipos de clientes que podrían abandonar en un período de tiempo determinado. La puntuación va de 0 a 10 y se clasifica en 3 partes:

Promotores (9-10): Clientes felices

Pasivos (7-8): clientes neutrales que pueden cambiar a mejores opciones

Detractores (0-6): Clientes insatisfechos

NPS es simplemente la diferencia entre el % de Promotores y Detractores. Por ejemplo, si el número de sus Detractores es mayor que el de Promotores, esto indica abandono. Entonces, para reducir la tasa de abandono, las empresas deben reducir la proporción de Detractores y Pasivos. 

6. Modelado predictivo:

Aquí, los datos están listos para ser entrenados en el software. Se introducen en modelos predictivos que se ajustan y prueban para ofrecer resultados relevantes. El modelo no es más que un algoritmo bien diseñado, como un árbol de decisión, regresión, etc. 

Por ejemplo, en un modelo basado en árboles de decisión, su análisis comienza en el nodo raíz y termina en la hoja. 

Tiene múltiples nodos que se asocian con sus preguntas, lo que se extiende aún más a las ramas. Estas ramas denotan el número de posibles soluciones que luego terminan en las hojas donde finalmente obtienes los valores predichos. 

Eventualmente, los resultados lo ayudan a predecir la tasa de abandono y determinar si sus clientes están satisfechos o corren el riesgo de abandonar.

Beneficios de predecir la tasa de abandono:

1. Conozca los riesgos con anticipación:

La inteligencia de riesgo predictivo y las imágenes de datos le brindan una conciencia de los peligros que acechan en el futuro. Ayuda a evaluar los planes y procedimientos existentes con el informe de predicción y le brinda la oportunidad de reconsiderarlo.

2. Obtenga información sobre los clientes en riesgo: 

Le ayuda a descubrir patrones al presentar los conocimientos actuales de los clientes. Al comparar las métricas, puede monitorear los resultados y descubrir a los usuarios que no generan ningún valor o muestran signos de insatisfacción.

3. Identifique el mercado objetivo:

Con la segmentación predictiva, puede dirigirse de manera efectiva a sus clientes potenciales. Hace uso de la tecnología de aprendizaje automático para crear una personalidad de comprador sólida. Esto lo ayuda a conectarse con una audiencia relevante que puede facilitar la conversión y ahorrarle toneladas de tiempo y dinero.

4. Mitigar las pérdidas financieras antes de tiempo

Mejora la visibilidad a través de análisis predictivos de ventas que ayudan a frenar las pérdidas financieras debido a factores como la manipulación del mercado. La herramienta también puede ayudar a recuperar las pérdidas operativas y minimizar los costos generales.

5. Decisiones productivas calculadas

Es posible que las decisiones calculadas no siempre produzcan las soluciones correctas. Pero con la ayuda de análisis de big data y modelos de aprendizaje automático, puede capturar las variables de eventos pasados ​​junto con sus cálculos para predecir un resultado productivo.

6. Genera lealtad y reputación de marca

Ayuda a rastrear estrategia de marca si el compromiso hacia su audiencia se está entregando correctamente. Las empresas también obtienen la ventaja de comprender las recomendaciones clave de sus usuarios. Pueden analizar si la calidad de los productos está mejorando según los comentarios y revisiones.

..Y herramientas bajo demanda para predecir la tasa de abandono:

1. Nube de análisis de SAP (herramienta recomendada para planificación y colaboración)

SAP Analytics Cloud es uno de los software más utilizados para el análisis de mercado. Está una sólida plataforma de análisis repleta de Business Intelligence, Predictive Analytics y Planning.

El sistema basado en la nube convierte hojas de cálculo estáticas en información orientada a la acción que permite a los especialistas en marketing descubrir ideas. El software se lanzó en febrero de 2015.

Plataformas de despliegue:

• Nube, SaaS, basado en web
• Móvil – iPhone
• Móvil – iPad

Características Clave:

1. Sistema en la nube: Está alimentado por una base de datos en memoria llamada SAP-HANA que impulsa las decisiones en tiempo real. 

2 aAnálisis mejorado: Una función de análisis de próxima generación ejecutada por algoritmos de aprendizaje automático y NLP que guía a los especialistas en marketing incluso sin conocimientos de ciencia de datos.

3. Inteligencia Comercial: Como una mente humana pero mucho más ágil, la capacidad cognitiva del sistema filtra y categoriza los datos y alerta sobre los errores. 

4. Planificación empresarial: Cree y vincule estrategias, operaciones, transacciones financieras y versiones dentro de una única interfaz en la nube para un flujo de trabajo colaborativo y sin complicaciones.

5. Interfaz de usuario sofisticada: Una rica herramienta interactiva para el usuario para planificar, personalizar y administrar los contenidos, las plantillas, los modelos de datos y los widgets. 

Ventajas:

• Operaciones de análisis en la nube
• Funciones de planificación de escenarios
• Geniales widgets y plantillas
• Alta seguridad y controles de acceso
• Actualizaciones oportunas

Desventajas:

• Menos opciones de gráficos al usar la historia de análisis
• función de guardado automático
• Retrasos en la recuperación de datos de fuentes activas
• Todavía en la etapa de desarrollo y no todas las características son completas

Precios:

• Prueba de 90 días con funciones limitadas
• Plan Business Intelligence (modelo de planificación limitada): ~ $ 35 por mes
• Plano completo (con todos los modelos de planificación): Pide presupuesto.

2. KNIME (herramienta recomendada para grandes empresas)

Es el mejor software de ciencia de datos para grandes empresas. KNIME ofrece dos tipos de software: KNIME Analytics Platform y Commercial KNIME Server.

KNIME Analytics Platform es una herramienta de código abierto para la extracción de datos y el análisis predictivo. Considerando que, KNIME Server es una herramienta de edición empresarial que incluye todo, desde Analytics Platform más características para automatización, colaboración, administración e implementación. 

Ambas herramientas se pueden alojar en AWS o Microsoft Azure. El software fue lanzado en julio de 2006.

Plataformas de despliegue:

• Nube, SaaS, basado en web
• Local – Windows
• Local – Linux

Características principales:

1. Escalabilidad: Caché automático inteligente de datos para manejar grandes cantidades de datos.

2. Interfaz de usuario: Función de interfaz de usuario intuitiva para un flujo de trabajo eficiente y exploración de datos. 

3. Soporte de algoritmo: Admite una amplia gama de algoritmos de minería de datos de nivel empresarial (árbol de decisión, agrupamiento, redes neuronales, etc.)

4. Visualización de datos: Características matemáticas y estadísticas avanzadas y opciones de personalización. 

5. Servidor de alto rendimiento: Reduce el tiempo de carga de datos y ayuda a una colaboración fluida en la nube. 

Ventajas:

• Hecho para manejar grandes cantidades de datos
• Conjunto robusto de algoritmos, funciones matemáticas y estadísticas.
• Admite muchos informes web

Desventajas:

• Una interfaz de usuario abarrotada puede parecer confusa
• Demasiado caro para las pymes
• Bastante complejo para que los individuos aprendan
• Utiliza una gran parte de la memoria de la computadora (puede afectar la eficiencia)

Precios:

• La plataforma de análisis KNIME es gratuita
• KNIME Server tiene 3 niveles de precios (para 5 usuarios y 8 núcleos):

Pequeña: $ 14,500

Mediano: $29,000

Grande: $52,000

3. Estudio RapidMiner (herramienta recomendada para investigadores y startups)

La herramienta RapidMiner ofrece profundidad en el aprendizaje automático y las operaciones de modelado de datos. Reconocida por las principales empresas de investigación de mercado (Gartner, Forrester), no hay duda de por qué esta herramienta es la favorita de los científicos de datos. 

El software tiene dos versiones: RapidMiner Go y RapidMiner Studio.

Incorporada tanto por grandes empresas como por startups, esta herramienta es adecuada para todos los niveles de experiencia. RapidMiner fue fundada en 2007.

Plataformas de despliegue:

• Nube, SaaS, basado en web
• Escritorio - Mac
• Escritorio – Windows
• Local – Windows
• Local – Linux

Características principales:

1. Algoritmo rico: Biblioteca de más de 1500 algoritmos de aprendizaje automático para respaldar las operaciones de ciencia de datos.

2. Puede agregar nuevas funciones: Usando los lenguajes Python y R, los investigadores pueden agregar nuevas funciones al reutilizar el código existente. 

3. Educación y formación: Una de las mejores herramientas para que los estudiantes o pasantes entiendan la aplicación de la ciencia de datos. 

4. Caso de uso de múltiples industrias: Aplicable a casi todos los sectores: negocio SaaS, automoción, comercio electrónico, etc. 

5. Análisis de datos continuo: El sólido mecanismo de aprendizaje automático evita retrasos en la carga y ofrece resultados en poco tiempo. 

Ventajas:

• Recurso de algoritmo enriquecido para el entrenamiento de datos
• Gran confianza en todo el mundo
• Capacidades de manejo y visualización de archivos.
• Para todos los niveles de experiencia

Desventajas:

• Un problema con la integración de Python
• Actualizaciones no muy frecuentes sobre materiales de aprendizaje.
• Toma demasiados recursos del sistema si los datos son grandes

Precios:

• Para individuos:

         RapidMiner Studio es gratis

         RapidMiner Go: $10/mes

• Para Empresas: Solicitar una cotización

4. Alteryx (la herramienta de análisis más versátil)

Alteryx ofrece Analytic Process Automation (APA), un software de análisis avanzado creado para adaptarse a casi todas las necesidades de la industria. El software es conocido por su automatización robusta, tiempo de respuesta rápido y retorno de la inversión rápido.

Puede realizar análisis sentimentales en datos sin procesar y facilita que los equipos compartan información. A diferencia de muchas otras herramientas de análisis, Alteryx puede manejar datos no estructurados. 

El software de análisis de Alteryx se lanzó en 2006.

Plataformas de despliegue:

• Nube, SaaS, basado en web
• Escritorio – Windows
• Local – Windows
• Local – Linux

Características principales:

1. Modelos reutilizables: Los ingenieros de datos pueden reutilizar conjuntos de datos para preparar diferentes modelos.

2. Caso de uso más versátil: Operado por casi todos los sectores líderes: tecnología, comercio minorista, finanzas, atención médica, gas/petróleo, gobierno, etc. 

3. Facilidad de colaboración: Los usuarios pueden acceder a modelos creados por otros para evitar reinventar la rueda o la repetición.

4. Excelente comunidad: Fácil de compartir las plantillas e ideas para facilitar el flujo de trabajo y ahorrar tiempo.

5. Implementación flexible: Puede usar modelos existentes creados en R o Python sin necesidad de personalizaciones importantes.

Ventajas:

• Maneja eficientemente grandes volúmenes de datos
• Versatilidad y velocidad inigualables
• Comunidad extremadamente activa y solidaria.
• Excelente interfaz de usuario y funciones de arrastrar y soltar

Desventajas:

• Licencias de precio premium
• Problemas ocasionales con la integración de Python
• Problemas al ejecutar el flujo de trabajo mientras se abren las hojas de Excel

Precios:

• Para individuos: $5,195 por año
• Paquete adicional de datos de terceros (para particulares): 

         Inteligencia de ubicación: $ 11,700 por año

         Inteligencia del consumidor: $33,800 por año

• Para empresas (servidor Alteryx): Solicitar una cotización

5. H2O.ai  (mejor herramienta de código abierto para particulares/empresas)

Es una plataforma de aprendizaje automático en memoria distribuida y de código abierto que se adhiere a la misión de democratizar la IA. Ofrece una solución escalable para profesionales de datos con la ayuda de algoritmos de ML ampliamente utilizados, visualización estadística y funciones de aprendizaje profundo. 

H2O Wave, un producto agregado recientemente, es un marco de código abierto para el desarrollo de Python. El marco se utiliza para desarrollar aplicaciones de IA en tiempo real de acuerdo con las necesidades del negocio.

H2O.ai se fundó en noviembre de 2011.

Plataforma de despliegue:

• Escritorio – Windows

Características principales:

1. Código abierto: La mejor herramienta de código abierto que permite una colaboración eficaz y el apoyo de la comunidad. 

2. Agua con gas H2O: Permite a los usuarios administrar el procesamiento pesado de datos con la ayuda de la integración de Apache Spark.

3.H2O4GPU: Diseñado para manejar modelos de ML avanzados aprovechando las capacidades informáticas de la GPU.

4. H2O IA sin conductor: GUI fácil de usar y aplicable para ingenieros de datos de todos los niveles de experiencia para entrenar, implementar modelos y habilitar funciones de AutoML. 

5. Soporte de algoritmo: Algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático ampliamente utilizados para aprovechar el rendimiento del modelado.

Ventajas:

• Una herramienta de análisis de código abierto de última generación
• Comunidad activa y solidaria
• Diseño de interfaz de usuario fácil de usar 
• Excelente funcionalidad de AutoML

Desventajas:

• Mensajes de depuración crípticos
• Inaccesible en múltiples plataformas
• No hay soporte para la limpieza de datos
• Documentación sobre la integración de Python

Precios: 

• prueba gratuita de 21 días.
• Acceso completo: Solicite una cotización

Conclusión:

La tasa de abandono es una molestia interminable. Pero cuando tiene las herramientas adecuadas y las estrategias analíticas correctas, puede reclamar su parte contra viento y marea.

Aunque hay un montón de automatización avanzada y funciones inteligentes, predecir la tasa de abandono nunca es una tarea fácil. Aún necesita una perspectiva humana para tomar decisiones conscientes contra la rotación.

Por supuesto, el sentido común juega un papel muy importante para hacer las predicciones correctas. El software que utiliza no siente los puntos débiles del cliente ni tiene ninguna capacidad de negociación. Pero lo hace.

Espero que este extenso informe te haya ayudado a comprender el alcance de la estrategia de predicción de la tasa de abandono. El mínimo que es la tasa de abandono; el máximo es el ROI y ARR.