Formas de adelantarse a la rotación de clientes

La pérdida de clientes es una nube negra que se cierne sobre cada negocio. Ya sea que venda un producto o servicio, ya sea que lo venda al consumidor final u otras empresas, ya sea que cobre por compra o utilice un modelo de suscripción, la amenaza es indiscriminada y universalmente devastadora. ¡No es de extrañar! Todos los estudios sugieren que cuando los clientes abandonan, el resultado final se ve afectado.

Marketing Metrics informa que la probabilidad de que un cliente existente realice una compra es hasta 14 veces mayor que la probabilidad de que un nuevo cliente realice una compra . Otra investigación sugiere que los clientes existentes tienen un cincuenta por ciento más de probabilidades de probar su nueva oferta y, como si eso no fuera suficiente, gastan un treinta y uno por ciento más en comparación con los nuevos clientes. Además, según el informe de la Escuela de Negocios de Harvard, aumentar la retención de clientes en solo un cinco por ciento puede aumentar sus ganancias entre un veinticinco y un noventa y cinco por ciento .

Además, no olvidemos que el informe de Hubspot muestra que el costo de adquirir nuevos clientes aumentó en casi un cincuenta por ciento en los últimos cinco años.Sin embargo, la parte más triste es que el ochenta y cinco por ciento de los clientes abandonan debido a un mal servicio que podría haberse evitado . 

¿Qué es la tasa de abandono de clientes?

La tasa de abandono de clientes representa el porcentaje de clientes que dejan de usar un producto o servicio durante un período determinado. Las causas de una posible alta tasa de abandono son abundantes y solo un enfoque analítico puede ayudar a comprender su dinámica y prevenirla.

En mi experiencia, un proceso científico preciso es clave para identificar sus causas . Este enfoque también le ofrece un conjunto práctico de posibles soluciones para limitar su impacto devastador en su negocio. Este tipo de actividades anti-abandono a menudo se incluyen en las tácticas más amplias para retener clientes. En el ámbito del análisis predictivo, el análisis de churn ha ido adquiriendo poco a poco un valor estratégico. Eso es gracias a su estrecha vinculación con el grado de satisfacción del cliente que se vincula directamente con la lealtad o el abandono.  Entonces, si todos estamos de acuerdo en que este es uno de los aspectos más delicados del éxito de un negocio, también podemos estar de acuerdo en que el análisis de datos es nuestro aliado más valioso en esta guerra. 

¿Qué es el análisis de abandono?

El análisis de abandono se trata de examinar la deserción de los clientes y su tendencia a abandonar un producto o servicio. Ayuda a predecir y prevenir los efectos de la tasa de abandono , la tasa de deserción real que tiene lugar en el período analizado.

Antes de entrar en los detalles del análisis de abandono, creo que es crucial subrayar que se trata de una disciplina analítica. Utiliza datos históricos para implementar estrategias basadas en análisis objetivos y pronósticos de la dinámica relacionada con el comportamiento de cada cliente.

Normalmente, los datos analizados se pueden clasificar como biográficos o conductuales . Su correlación determina la interacción del cliente con su negocio. Por ejemplo: 

• ¿Cuándo se convirtió en cliente? 
• ¿Cuándo fue la última vez que utilizaron su servicio? 
• ¿Qué hicieron con él? 

Estas son solo algunas de las preguntas que debe hacerse todos los días para que sus estrategias sean eficientes.

Si se implementa individualmente, el análisis de abandono puede devolver un resultado parcial. Pero, si se usa con el análisis de cohortes , le brindará una vista instrumental de todo el Valor de vida útil del cliente (CLV) . 

¿Por qué es tan importante el análisis de abandono?

El análisis de churn trabaja, sobre todo, para reducir al mínimo la probabilidad de abandono del cliente, manteniendo la tasa de abandono lo más baja posible.

El principal motivo de su aplicación es el deseo de prevenir dicha dinámica activando alarmas e interviniendo antes de que la situación empeore . Su objetivo es comprender qué tipo de cliente o segmento se ve más afectado por la dinámica de deserción para que pueda identificar las acciones correctivas a tomar.

Para darle un ejemplo, en Landbot, usamos cada abandono y contracción por encima de 150 € de ingresos recurrentes mensuales (MRR) como un disparador para identificar la causa y reactivarlo cuando sea posible. La idea era reducir la ventana de tiempo entre el abandono y la reactivación (especialmente en caso de pagos fallidos) poniéndose en contacto con el cliente de abandono lo antes posible. La estrategia nos permitió controlar la tasa de abandono durante todo el año y con solo dos meses por encima del ocho y medio por ciento.

Solo un examen eficiente de estos fenómenos puede permitir el desarrollo de estrategias adecuadas de retención de clientes destinadas, como sugiere el nombre, a mantener la base de clientes adquirida lo más sólida posible. Para responder de manera eficiente a estas necesidades, el análisis de abandono utiliza métodos y técnicas típicos del análisis predictivo.

Análisis predictivo

Durante las últimas décadas, la creciente disponibilidad y cantidad de datos aumentó la demanda de las empresas de nuevos métodos analíticos. El modelado predictivo y, específicamente, el modelado de abandono representan uno de los resultados prácticos más alentadores. 

¿Cuál es el objetivo final de la predicción y el análisis de abandonos ? 

Es para apoyar al tomador de decisiones en sus elecciones. 

¿Cómo?

¡A través de una serie de previsiones que se pueden actualizar en tiempo real! 

El tomador de decisiones puede evaluar con precisión los posibles escenarios y, por lo tanto, tomar la mejor decisión.

Por ejemplo, en línea con el análisis predictivo, nos propusimos identificar y predecir expansiones altas para prevenir contracciones. En otras palabras, notamos que los clientes que se expandieron rápidamente y cruzaron sus límites de chat / mensajes incurrieron en costos que no esperaban que se produjeran. El objetivo de nuestro marco proactivo es contener estas grandes expansiones mediante la venta de un plan mejor, comprometido a través del tiempo y basado en un mayor volumen al cliente ANTES de que cruce su límite y abandone. Esta táctica nos permitió evitar grandes contracciones de volumen con solo dos picos en 12 meses (por casos puntuales)

Otro posible ejemplo podría ser evaluar la cantidad de usuarios que no renuevan su suscripción a un servicio. No lo abandonan, sino que se conforman con una solución básica más económica o gratuita. Al analizar el comportamiento individual, es posible que notes aspectos sorprendentes en los que nunca antes habrías pensado. Los hallazgos pueden llevarlo a corregir una oferta comercial redundante a favor de soluciones más consistentes con los servicios esperados por nuestra base de clientes.

Al mismo tiempo, creo que es vital enfatizar el papel de un analista humano . El papel se vuelve cada vez más importante, ya que garantiza que los modelos de pronóstico no se alejen demasiado de los escenarios realistas en la búsqueda de evaluaciones creíbles para respaldar las decisiones finales.

¿Cuáles son las ventajas del análisis de abandono?

Supongamos que el análisis del historial de datos nos permite tener una imagen clara de la situación y lo que llevó a los clientes a abandonar una oferta determinada. En ese caso, el análisis predictivo nos permite desarrollar una mayor conciencia del problema. 

Esto, de hecho, nos permitirá tomar decisiones gerenciales para actuar con anticipación sobre los factores críticos que causan la deserción y revertir los efectos. 

Gracias al análisis de churn, es posible, por tanto, transformar una amenaza severa en una serie de oportunidades, en concreto:

• Mejora del producto / servicio: si los usuarios abandonan su servicio en favor de un competidor, significa que funciona mejor. Suponga que desea seguir siendo competitivo en el mercado. En ese caso, hay que tomar nota de ello, analizar mejor qué están haciendo sus competidores y responder con una oferta más eficaz e innovadora. Del mismo modo, si los usuarios abandonan una de sus soluciones porque están cansados ​​de no recibir soporte o de encontrarse siempre enfrentando los mismos “errores”, debe intervenir de inmediato si no quiere perderlos. 
• Mejora de la estrategia de marketing / ventas / atención al cliente: En muchos casos, no es raro ver productos muy válidos que sufren dinámicas penalizantes en términos de ventas. Esto puede suceder por muchas razones que van desde un precio demasiado alto, las estrategias más agresivas de la competencia, lagunas en el soporte posventa y la falta de atención a las necesidades individuales del cliente. En este sentido, los datos de los clientes son un activo invaluable para realizar un análisis de rotación eficiente y, por lo tanto, identificar los puntos críticos en su estrategia comercial. Y finalmente, implementar acciones correctivas antes de que sea demasiado tarde.

Otro aspecto relevante en el análisis predictivo es la interpretación del churn , que no tiene por qué corresponder necesariamente a un efecto negativo. 

Para simplificar, puede distinguir el abandono “bueno” del abandono “malo”.

Un análisis dirigido podría revelar cómo, tras algunas variaciones de producto, existe una alta tasa de abandono por parte de una categoría de clientes no rentable. En este caso, incluso frente a una tendencia negativa, la dirección que tome su empresa podría ser la correcta. 

Profundizando en el análisis, podrías evaluar qué parte de tu portafolio no es particularmente rentable y decidir eliminar algunos productos, invirtiendo más en aquellas soluciones que sean estratégica y remunerativamente más efectivas para tu negocio y de mejor desempeño para el segmento de clientes más valiosos.

Independientemente de las aplicaciones, la principal ventaja de un examen predictivo es aumentar progresivamente el nivel de conciencia del problema para implementar estrategias concretas que, además del área única de actividad, vayan en la dirección de la mejora general de su negocio.

Sin fórmula mágica, solo trabajo duro

No existen fórmulas o enfoques mágicos que garanticen a priori el éxito de una estrategia anti-abandono. 

En cambio, podemos buscar una serie de buenas prácticas que son posibles de implementar utilizando las herramientas adecuadas:

• Fomentar la incorporación de nuevos clientes : ofrecer cursos de formación que puedan hacer que los nuevos usuarios se sientan cómodos con el producto / servicio. Esfuércese por ilustrar su potencial y cómo puede aportar valor a sus clientes;
• Escuchar a los clientes : invertir adecuadamente en los departamentos de marketing, ventas y atención al cliente para apoyar a los usuarios con productos personalizados y el nivel de servicios en función de necesidades específicas;
• Anticiparse a las solicitudes de los clientes : Trate de monitorear continuamente el nivel de satisfacción de sus clientes con su producto / servicio. Le brindará información valiosa sobre lo que está haciendo bien y sobre lo que necesita repensar; 
• Invertir en la calidad del producto / servicio : una consideración que a primera vista puede parecer incluso trivial, pero es el aspecto más crucial para satisfacer a los clientes en un contexto en el que la competencia podría resultar muy agresiva, en general, en el sector de TI;
• Identificar y cuidar más a los clientes más rentables : Fomentar condiciones exclusivas y estrategias gratificantes para los usuarios más fieles y colaborativos.

¿Cuál es el mayor aprendizaje aquí? 

Ser capaz de identificar exactamente a los clientes al borde de la agitación es fundamental. Sin embargo, es potencialmente inútil a menos que pueda inspirar acciones gerenciales.

Obtenido de: LandBot