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Data Science: ¿cómo predecir el churn rate o la retención de clientes gracias a los datos?

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    Por Pere Munar, publicado en 28 abril 2023

    Predecir el churn rate es uno de los usos más importantes que las startups le dan al Data Science, ya que es una de las mejores formas de saber cuáles son los clientes con más posibilidades de dejar de comprar los productos o servicios o de darse de baja de una suscripción. Conocerlos nos ayudará a descubrir por qué quieren tomar esa decisión y podremos implementar acciones que eviten su salida.

    En este artículo vamos a contarte cómo predecir la tasa de cancelación de clientes a través del análisis de datos para que consigas aumentar tu tasa de retención.

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    Data Science como predecir el churn rate o la retencion de clientes gracias a los datos


    ¿Qué es el churn rate?

    El churn rate o la tasa de cancelación de clientes mide el porcentaje de clientes que dejan de comprar nuestros productos o servicios o que se dan de baja de una suscripción en un periodo determinado. Un churn rate alto puede ser un problema para las empresas, por lo que predecir con certeza cuándo un usuario está a punto de irse es muy importante, ya que de esta manera se pueden empezar a poner en marcha estrategias para intentar convencerle de que se quede y evitar que se vaya a la competencia. Y es justo aquí donde el Data Science puede ayudarte como empresa.

    Normalmente, la medición del churn se realiza en el contexto del email marketing o marketing de correo electrónico. Sin embargo, también se lleva a cabo en otros ámbitos para analizar la pérdida de clientes.


    ¿Por qué es tan importante?

    Conseguir clientes cuesta hasta 5 veces más que retenerlos, lo que quiere decir que te sale más rentable y es más fácil tratar de convencer a tus clientes de que te vuelvan a comprar que a un nuevo lead o potencial cliente. Esto se debe a que esa persona ya te eligió en un momento dado frente a la competencia y, si todo ha ido bien, no tendrá que volver a pasar por el proceso de elección, por lo que parte de tu marketing y esfuerzo ya está hecho.

    La retención de clientes debe ser, por tanto, una actividad fundamental en tu estrategia y, para ello, conocer cuál es tu tasa de cancelación de clientes te ayudará a saber si lo estás consiguiendo o no.


    Diferencia entre churn rate y churn de ingresos

    Mientras que, como hemos dicho, el churn rate es la tasa o porcentaje de clientes que dejaron de comprar tus productos o servicios o se suscribieron en un determinado periodo de tiempo, el churn de ingresos indica cuánto dinero has perdido con esos abandonos.

    Si tu empresa solo vende un producto o servicio, el churn de ingresos no te será tan útil, pues sabiendo el churn rate ya te harás una idea de tus pérdidas. Sin embargo, si ofreces diferentes productos o servicios, el churn de ingresos sí te será útil para saber qué es lo que se está vendiendo menos y a dejar de preocuparte por los artículos o servicios que se venden bien.


    Causas que provocan que la tasa de cancelación de clientes aumente


    Precio de los productos o servicios

    El precio es una de las razones más comunes por las que un cliente decide marcharse o recurrir a la competencia. Si, por ejemplo, la persona encuentra una solución parecida a mejor precio es muy probable que abandone tu marca. Para impedirlo, es fundamental que le recuerdes de forma habitual cuál es el valor de tu marca y qué te hace diferente, así como que le ayudes a sacarle el máximo partido a tu solución.


    No cumplir con lo prometido

    No es muy buena estrategia prometer grandes resultados para que el lead indeciso se convierta en cliente si luego no las vas a poder cumplir. La persona se va a sentir estafada y muy probablemente no se fidelice. En definitiva, aunque a corto plazo te haga mejorar resultados, no es algo positivo a medio-largo plazo.


    Experiencia de usuario insatisfactoria

    No siempre tiene que haber un problema en el precio o en los productos o servicios que ofreces, muchas veces la causa está en cómo los clientes interactúan con tu marca a través de la red. ¿Funciona correctamente tu página? ¿Es intuitiva? ¿Transmite seguridad en el método de pago?.


    Atención al cliente deficiente

    La atención al cliente es fundamental. Gracias a ella, si la implementas bien, las dudas de un cliente o sus problemas pueden convertirse en un arma para fidelizarlos, pero también pueden ser la razón por la que se vayan. La rapidez con la que respondas, el trato, la personalización de la atención y la diversidad de canales que ofrezcas pueden hacer que ganes clientes o que los pierdas.


    Cómo medir el churn rate

    Calcular el churn rate no tiene mucho secreto, simplemente hay que aplicar esta fórmula:

    Churn rate = clientes que cancelaron el servicio en un periodo de tiempo / clientes existentes al inicio del periodo x 100

    Para que puedas entenderlo mejor, pongamos un ejemplo. Imagina que tienes 300 clientes al comienzo del mes y que, pasados 30 días, tienes 150. Aplicando la fórmula anterior, tendrías:

    Churn rate = 150 (clientes que cancelaron el servicio) / 300 (clientes a principio de mes) x 100 = 50

    Es decir, tu churn rate sería del 50%.

    Dependiendo de tu sector, tu producto o servicio y tu estilo de negocio, el % ideal variará. Por ejemplo, en negocios Saas (software como servicio), es factible y habitual estar en una tasa de cancelación del 5% o del 7% anual.


    Cómo predecir el churn rate paso a paso

    Para poder hacer predicciones fiables es importante contar con una base de datos bien nutrida que contenga datos sobre la interacción de los clientes con nuestra marca a lo largo del tiempo, por ejemplo, que indique si han cancelado su suscripción o si hace tiempo que no interactúan con nosotros.

    Con este tipo de información y gracias a los algoritmos de aprendizaje supervisado, es posible saber qué usuarios continúan, cuáles no y por qué. De esta manera, cuando entre uno nuevo, el algoritmo será capaz de analizar su comportamiento y determinar la probabilidad de que abandone la marca.

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    Asesoria Data Science con Cyberclick

    Pere Munar

    Data Scientist en Cyberclick. PhD en Astrofísica por la Universitat de Barcelona con más de diez años de experiencia en investigación mediante el análisis e interpretación de datos. En 2019 redirige su carrera profesional hacia el mundo del Data Science cursando el Postgrado en Data Science y Big Data de la UB, así como participando en el programa Science To Data Science (S2DS) en Londres. Actualmente forma parte del equipo de Data Science y SEM de Cyberclick.

    Data Scientist at Cyberclick. PhD in Astrophysics from the University of Barcelona with more than ten years of research experience through data analysis and interpretation. In 2019 he redirected his professional career to the world of Data Science by graduating in Data Science and Big Data from the UB, as well as participating in the Science To Data Science (S2DS) program in London. He is currently part of Cyberclick's Data Science and SEM team.