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.
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.
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.
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.
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 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.
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?.
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.
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.
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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