Análisis del comportamiento y predicción del abandono de clientes
¿Sería posible predecir en qué momento nuestros clientes nos abandonan? Predecir el comportamiento de nuestros clientes es uno de los ámbitos a los que más atención y recursos dedican las empresas. ¿Y si supiéramos cómo va a actuar un cliente? Más importante aún, ¿podemos saber en qué fases del proceso? El cliente recorre un camino que va desde su interés hasta la compra o adquisición de nuestro servicio. Si sabemos en que momento puede perder su interés, podemos actuar para cubrir esas carencias y mejorar como empresa.
La gestión de la rotación de clientes
Todas las empresas en el mercado de consumo y los sectores empresariales tienen que lidiar con la rotación de clientes. Este factor es fundamental para estimar los ingresos de la empresa y, por lo tanto, influir en las ventas. Además, un aumento de la retención de clientes es equivalente a una reducción más que proporcional en los costes. Esto se debe a que adquirir clientes nuevos es mucho más costoso que retener a los que ya tenemos.
El objetivo de estudiar la rotación de clientes, no se basa en buscar fallos en nuestro producto o nuestro equipo de trabajo, si no en crear una estrategia para mejorar la retención de clientes. Para ello estudiaremos el comportamiento del cliente, las transacciones, los datos demográficos y los patrones de uso disponibles.
Con este objetivo, podemos usar modelos de churn, es decir modelos predictivos que calculan la tasa de abandono de los clientes. La implementación efectiva de estos modelos en múltiples segmentos de clientes nos ayudará a reducir la rotación y promover la retención.
La solución: Knowledge Graphs y xAI, inteligencia artificial explicable
Actualmente, gracias a la tecnología de grafos, más conocida como Knowledge Graphs, y a la xAI, inteligencia artificial explicable, podemos mejorar la capacidad predictiva de los modelos de churn existentes incorporando dinámicas sociales como parentesco o flujos de comunicación del cliente.
Las características de esta solución son la captura de dinámicas de relación social en knowledge graphs para modelar relaciones en el mercado residencial y el enriquecimiento del modelo de churn con nuevas características usando embeddings del grafo de relaciones y motifs.
Beneficios de usar un modelo churn
El uso de estos modelos te permitirá incrementar el potencial predictivo usando grafos que expresan relaciones sociales. Los grafos sociales son muy útiles, ya que podemos observar si hay variables que propician que un cliente cancele la relación con la empresa, como que sus amigos o familiares abandonen su relación con nuestra organización, aumentando también la probabilidad de irse del cliente estudiado.
Gracias a esto, disponemos de un largo horizonte de predicción para prevenir la rotación de una persona, además de potenciar la adquisición de clientes a partir de las relaciones de los clientes actuales.
