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El Churn Rate o tasa de cancelación, es el porcentaje de clientes que dejan de utilizar los servicios que ofrece una empresa durante un periodo de tiempo determinado. Los clientes poseen múltiples canales para expresar el tipo de relación que tienen o quieren con sus marcas. Caso contrario, el consumidor no dudará en difundir su decepción a través de uno de estos.
HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS CHURN RATE
Las técnicas para analizar el Customer Churn dependen de los cálculos del valor de vida útil del cliente. En un mercado de servicios volátiles, es imperativo reflexionar sobre el comportamiento o la actitud del cliente frente a la marca, a fin de identificar las verdaderas oportunidades de crear valor.
Un modelo de análisis basado en Big Data, podrá redefinir las técnicas existentes de análisis predictivo de Customer Churn. Las empresas, gracias al uso de esta herramienta, generan un modelo de análisis holístico. Este va más allá de los factores monetarios, incorporando data relacionada con patrones de comportamiento y percepciones del cliente. Esto les permitirá a las empresas identificar potenciales clientes que no están satisfechos, a fin de prevenir el abandono definitivo.
CASO DE ÉXITO
Un ejemplo es el de las ofertas o beneficios de retención personalizados. Las empresas pueden combinar los conocimientos de los modelos de análisis de abandono tradicionales, como el valor de transacción promedio,etc. Con datos de fuentes no tradicionales, como el sentimiento hacia la marca o producto en redes sociales, el número de quejas en el último mes al centro de llamadas, entre otros.
A partir de este mix de información se podrá predecir la intención de abandono de dicho cliente y crear rápidamente una oferta personalizada para tratar de retenerlos. Ademas, el análisis predictivo de Customer Churn es un pequeño paso hacia la personalización automatizada, que será un diferenciador de negocios crítico. Sin embargo, las empresas deberán comenzar desde pequeños pilotos, formulando estrategias progresivas para abarcar casos de uso complejos en múltiples niveles. Y al mismo tiempo con miras a aprovechar todo el potencial del análisis de Big Data.
Las empresas tienen que prepararse y garantizar que podrán gestionar la velocidad y complejidad de Big Data. Por otra parte, establecer puntos de datos bien definidos y equipar a los colaboradores con la capacitación suficiente para manejar las complejidades de los procesos.
