Cómo aprovechar el deep learning para predecir el abandono de clientes

¿Siente que está perdiendo clientes sin saber por qué? No es el único. De hecho, un 68% de empresas declaran que la retención de clientes es un desafío crítico para su negocio, según Forbes. Cuando los clientes se van, se llevan consigo ingresos futuros y la oportunidad de mayores ventas a través del boca a boca y repetición de compras. Sin embargo, a menudo es difícil saber qué clientes están a punto de abandonarlo antes de que sea demasiado tarde.

Comprendiendo los desafíos del abandono de clientes

El abandono de clientes o «client churn» en inglés, es un problema significativo que afecta los resultados finales. De acuerdo con cherwell.com, reemplazar un cliente insatisfecho le cuesta a una empresa hasta 7 veces más que retener uno existente. Además de los costos directos, la pérdida de clientes también conlleva:

Daño de reputación y marca: los clientes insatisfechos probablemente darán malos comentarios sobre su experiencia, disuadiendo a otros potenciales clientes.

Pérdida de conocimientos valiosos: cuando un cliente se va, también lo hace todo lo que usted ha aprendido sobre sus requerimientos y preferencias.

Menos datos para mejorar: menos datos sobre los clientes dificulta identificar problemas sistémicos en su producto o servicio.

El poder de la inteligencia artificial y el deep learning

La inteligencia artificial (IA), y en especial el deep learning, es excelente para encontrar patrones en grandes conjuntos de datos que son demasiado complejos para que los analice manualmente un ser humano.

El deep learning utiliza algoritmos de aprendizaje automático llamados redes neuronales artificiales que imitan la forma en que funciona el cerebro humano. Estas redes neuronales pueden tener cientos de capas ocultas que transforman progresivamente los datos de entrada para extraer patrones cada vez más significativos.

Mediante la técnica de aprendizaje supervisado, un modelo de deep learning se entrena con datos etiquetados de clientes que abandonaron en el pasado junto con sus características. Luego, el modelo puede aplicar lo aprendido para evaluar clientes nuevos y predecir su probabilidad de abandono en el futuro.

Señales comunes de abandono de clientes

Algunas señales típicas que predicen el abandono de clientes incluyen:

Menos actividad en la cuenta del cliente

Disminución del gasto mensual o monto de compra promedio

Mayor tiempo de respuesta o quejas sobre el servicio al cliente

Reseñas, tweets o comentarios negativos sobre la marca o producto

Aumento en solicitudes de soporte o preguntas sobre la funcionalidad del servicio

Cambios en la situación del cliente (nueva tarjeta de crédito, cambio de dirección, etc.)

Falta de compromiso/apertura en comunicaciones más recientes

Otros indicadores más avanzados requieren un análisis intensivo de datos, como la frecuencia con la que el cliente utiliza ciertas funciones del producto, su tasa de respuesta a promociones específicas o el sentimiento de sus interacciones más recientes en redes sociales.

Acciones para involucrar a clientes con alto riesgo de abandono

Una vez que ha identificado qué clientes tienen mayor probabilidad de abandonarlo utilizando predicciones de IA, hay algunas acciones clave que puede realizar para reforzar esas relaciones:

Ofrecer promociones o descuentos VIP: cree ofertas especiales adaptadas a los intereses y el valor potencial de cada cliente para recompensar su lealtad.

Asignar ejecutivos/gerentes de cuenta dedicados: designe representantes para gestionar más de cerca las cuentas de alto valor, resolviendo rápidamente cualquier problema.

Realizar encuestas de seguimiento personalizadas: sondee en profundidad para comprender por qué el cliente se siente insatisfecho y cómo puede mejorar su experiencia.

Facilitar posibles nuevas funciones: obtenga comentarios proactivos sobre qué características o productos adicionales le gustaría ver para abordar brechas.

Reconocer su valor: muestre aprecio activo mediante comunicaciones especiales, obsequios u otros gestos de gratitud por su continuo apoyo al negocio.

QServus: Plataforma líder en retención predictiva de clientes

QServus recopila datos de múltiples fuentes sobre el journey y comportamiento de tus clientes. Luego, aplica análisis automáticos con IA para detectar patrones e identificar qué clientes tienen mayor probabilidad de abandonar tu negocio en el futuro cercano.

Esto permite conocer anticipadamente las señales de decreciente satisfacción del cliente. Entender dónde podrían surgir problemas significativos de experiencia del cliente es clave para retener cuentas valiosas.

Con QServus, puede escalar estrategias de retención probadas mientras ahorra significativamente en esfuerzos manuales.

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