Aspectos básicos de la prevención del abandono: nueve formas de evitar el abandono para las empresas

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Stripe Billing te da la libertad de cobrar y gestionar a tus clientes según tus preferencias: desde los pagos recurrentes hasta el modelo de cobro por consumo y los contratos negociados.

Más información 
  1. Introducción
  2. ¿Qué es el abandono?
  3. Tipos de abandono
  4. Por qué es tan importante el abandono para las empresas
  5. Motivos habituales por los que se producen los abandonos
  6. Nueve formas de evitar el abandono
    1. Comprender las necesidades y expectativas de tus clientes
    2. Mejorar el onboarding de clientes
    3. Proporcionar una atención al cliente excepcional
    4. Ofrecer experiencias personalizadas
    5. Supervisar el comportamiento y los patrones de uso de tus clientes
    6. Utilizar todos los datos disponibles
    7. Comunicarse con la clientela con regularidad
    8. Hacer frente a los problemas de la clientela directamente
    9. Tener una actitud estratégica y transparente en los pagos
  7. Cómo puede ayudarte Stripe

Evitar el abandono es el objetivo para muchas empresas, sobre todo para aquellas que operan con modelos de suscripción. A continuación, explicaremos lo que debes saber sobre los motivos del abandono, los tipos de abandono y lo que tu empresa puede hacer para minimizar el abandono al máximo. Para la mayoría de las empresas, experimentar cierto grado de abandono es inevitable, pero existen muchas estrategias para evitarlo y reducirlo.

¿De qué trata este artículo?

  • ¿Qué es el abandono?
  • Tipos de abandono
  • Por qué es tan importante el abandono para las empresas
  • Motivos habituales por los que se producen los abandonos
  • Nueve formas de evitar el abandono
  • Cómo puede ayudarte Stripe

¿Qué es el abandono?

El concepto de abandono hace referencia al proceso de la marcha de clientes o suscriptores de un servicio o una empresa a lo largo de un período. Es una métrica importante, sobre todo para empresas que dependen de modelos basados en suscripciones, como los servicios de telecomunicaciones, las plataformas de streaming y productos de software como servicio (SaaS).

El abandono se suele expresar como una tasa porcentual, que indica la porción de clientes que interrumpen sus suscripciones o dejan de usar un servicio durante un determinado período. Una tasa de abandono elevada puede ser una señal de advertencia para una empresa, ya que indica una pérdida de clientes y posiblemente sea síntoma de problemas con la satisfacción de la clientela, la calidad del producto o la competencia del mercado.

Tipos de abandono

Hay varios tipos de abandono. Cada uno de ellos es un reflejo del tipo de empresa y una indicación de los motivos por los que se marcha la clientela. Estos son los principales tipos de abandono:

  • Abandono voluntario: se produce cuando la clientela decide activamente abandonar un servicio o cancelar su suscripción. Los motivos pueden ser la insatisfacción con el producto o servicio, mejores ofertas de la competencia o cambios en las necesidades o la situación financiera de la clientela.

  • Abandono involuntario: el abandono involuntario se produce por causas ajenas a la voluntad de la clientela. Algunos ejemplos son la caducidad o el fallo de la tarjeta de crédito, el impago por restricciones financieras o los problemas técnicos que impiden la renovación de la suscripción.

  • Abandono de ingresos: este está más relacionado con la pérdida de ingresos que con la pérdida de clientes. Incluso si el número de clientes se mantiene relativamente estable, una empresa puede experimentar un abandono de ingresos si sus suscriptores se pasan a planes más baratos o si hay una reducción de las oportunidades de venta cruzada o incremental.

  • Abandono de clientes: este es el tipo más directo e indica la pérdida de clientes o suscriptores. Suele medirse por el porcentaje de clientes que abandonan un servicio durante un período determinado.

  • Abandono inicial: se refiere a la clientela que abandona un servicio o cancela una suscripción poco después de darse de alta. En el caso de la clientela de software B2B, si no tiene acceso suficiente al soporte al cliente ni formación personalizada, quizá se vaya al poco de haberse dado de alta. La falta de correspondencia entre las expectativas de la clientela y el servicio prestado también puede ser causa de abandono.

  • Abandono contractual: es pertinente en las empresas cuya clientela está vinculada por un contrato, este tipo de abandono se produce cuando esta decide no renovar sus contratos tras su caducidad.

  • Abandono no contractual: en entornos no contractuales en los que la clientela no está vinculada por acuerdos a largo plazo, el abandono se produce cuando esta deja de comprar o de utilizar el servicio sin ningún proceso formal de cancelación.

Por qué es tan importante el abandono para las empresas

El abandono repercute en todas las partes de una empresa. Estas son algunas de las formas en las que una empresa puede verse afectada:

  • Salud financiera: el abandono afecta directamente a las finanzas de una empresa. La pérdida constante de clientes supone una disminución continua de las fuentes de ingresos. En los modelos basados en suscripciones, el abandono debe tratarse en su origen.

  • Percepción del mercado e imagen de marca: las tasas de abandono elevadas pueden ser una señal de alarma para clientes e inversores potenciales. Son indicativo de que algo no va bien en la empresa, ya sea la calidad del producto, el servicio de atención al cliente o la experiencia de marca. Esta percepción puede determinar la posición en el mercado e influir en las decisiones de las partes interesadas.

  • Costes de adquisición de clientes: retener clientes suele ser más rentable que captar nuevas personas. Las tasas de abandono elevadas obligan a las empresas a invertir más en estrategias de marketing y adquisición, a menudo sin un rendimiento de la inversión asegurado.

  • Desarrollo e innovación de productos: el abandono puede indicar la necesidad de mejorar o innovar los productos. Obliga a las empresas a preguntarse si están cumpliendo las necesidades de sus clientes y si los productos evolucionan con las demandas del mercado.

  • Moral del personal y cultura laboral: las tasas de abandono elevadas pueden dañar la moral de la plantilla en el lugar de trabajo. Tener que adaptarse constantemente a la pérdida de clientes y a la presión de cumplir los objetivos de adquisición supone un desafío para los equipos. Este entorno puede reducir la satisfacción laboral y conducir potencialmente a una mayor rotación del personal.

  • Crecimiento y escalabilidad a largo plazo: el abandono afecta al crecimiento de una empresa. El crecimiento sostenible y la escalabilidad dependen de una base de clientes estable y en crecimiento. Las tasas de abandono elevadas plantean un desafío a esta base, dificultando la proyección del rendimiento y la planificación de la expansión.

Motivos habituales por los que se producen los abandonos

El abandono ocurre por una serie de motivos, algunos son más fáciles de abordar que otros. Más adelante explicaremos cómo evitarlo, pero veamos ahora los motivos por los que tiende a producirse en primer lugar:

  • Insatisfacción con el producto o el servicio: uno de los motivos principales por los que abandona la clientela se debe a la insatisfacción con el producto o servicio. Esto puede incluir problemas con la calidad o el rendimiento o su sensación de que no se están cumpliendo sus expectativas.

  • Servicio de atención al cliente deficiente: cuando la clientela se siente desatendida o recibe una atención deficiente, aumenta la probabilidad de que abandone. Las respuestas rápidas, empáticas y eficaces son fundamentales para retener clientes.

  • Disponibilidad de alternativas mejores: la aparición de alternativas más atractivas puede llevar a la clientela a cambiar. Esto puede deberse a que la competencia ofrezca mejores precios, funciones o propuestas de valor.

  • Problemas con los precios: a la clientela le afecta los cambios de precio. También puede considerar que el precio no compensa el valor que recibe. Esto tiene una relevancia particular en mercados muy competitivos en los que existen opciones similares a precios diferentes.

  • Falta de interacción o de conexión: si la clientela no se siente implicada o conectada con tu marca, puede que no vea motivos para quedarse. Crear una relación y una comunidad sólidas puede reducir el abandono.

  • Necesidades cambiantes: a medida que evolucionan sus necesidades, tus clientes pueden descubrir que tu producto o servicio ya no se ajusta a sus exigencias. Las empresas deben estar atentas a los cambios en las tendencias del mercado y las preferencias de sus clientes.

  • Problemas técnicos: los errores frecuentes, los tiempos de inactividad o los problemas técnicos con tu producto o servicio pueden frustrar a tus clientes y hacer que se marchen.

  • Falta de valor percibido: si tus clientes no perciben suficiente valor en tu producto o servicio, ya sea por falta de funciones, ventajas o diferenciación, puede que busquen alternativas.

  • Onboarding o formación inadecuados: la clientela que no entiende cómo usar plenamente tu producto o servicio tiene más probabilidades de abandonar. Un onboarding eficaz y una formación continua pueden mitigar este riesgo.

  • Caducidad del contrato o suscripción: a veces, el abandono es la consecuencia del fin natural de un contrato o suscripción, cuando la clientela opta por no renovar por diversas razones.

Nueve formas de evitar el abandono

Comprender las necesidades y expectativas de tus clientes

  • Recopilar comentarios: esto implica utilizar encuestas, formularios de opinión y entrevistas directas con la clientela para recabar información. Es importante ponerse en contacto con una amplia variedad de clientes, incluidas las personas cuya opinión se escucha menos, para obtener una visión completa de sus necesidades y expectativas.

  • Analizar las interacciones con clientes: revisa las interacciones que se dan entre la clientela y el servicio o el equipo de soporte. Estas interacciones cuentan con mucha información sobre los problemas de tus clientes y lo que aprecian.

  • Supervisar las redes sociales y las reseñas en Internet: la clientela suele compartir sus experiencias en las redes sociales y las plataformas de reseñas. Supervisarlas puede proporcionar información en tiempo real sobre la opinión de tus clientes y poner de relieve las áreas que requieren atención.

  • Usar herramientas de análisis: las herramientas que analizan el comportamiento de la clientela en tu sitio web o aplicación pueden revelar qué funciones utilizan más, dónde pasan más tiempo y dónde encuentran dificultades. Estos datos son muy valiosos para entender cómo interactúan con tu producto.

  • Segmentar clientes: no todo el mundo tiene las mismas necesidades. Segmentar a tus clientes en función de factores como los patrones de uso, el historial de compra y los grupos demográficos puede ayudar a discernir los requisitos de los distintos grupos.

  • Visualizar el recorrido de cliente: trazar el recorrido de cliente desde el principio hasta el final puede poner de relieve desafíos y éxitos. Esto ayuda a percibir la experiencia de cada cliente desde su perspectiva.

  • Actualizar periódicamente el perfil de cliente: a medida que el producto y el mercado evolucionan, también lo hacen tus clientes. Revisa periódicamente los perfiles de la clientela para asegurarte de que se ajustan.

  • Análisis predictivo: el uso de datos históricos para predecir el comportamiento de tus clientes puede ayudar a anticipar las necesidades y crear estrategias para satisfacerlas antes de que se conviertan en problemas.

Mejorar el onboarding de clientes

  • Simplificar el proceso de crear una cuenta: el registro o proceso de compra inicial debería ser lo más sencillo posible. Minimizar los pasos y precisar solo de la información necesaria puede reducir la fricción y evitar que la clientela potencial se desanime.

  • Comunicación inicial clara: tras el registro, guía a la nueva clientela con una comunicación inmediata. Puede ser un correo electrónico de bienvenida o una serie de mensajes introductorios que expliquen claramente qué esperar y cómo empezar.

  • Guías y tutoriales interactivos: proporcionar tutoriales interactivos o guías paso a paso puede ayudar a tus clientes a averiguar cómo utilizar tu producto de manera eficaz. Se debe poder acceder con facilidad a estos recursos y deben estar personalizados para responder a las preguntas y los desafíos más habituales de la nueva clientela.

  • Experiencia de onboarding personalizada: adapta la experiencia de onboarding a las necesidades de cada cliente. Por ejemplo, se pueden crear diferentes rutas de onboarding para distintos tipos de clientes en función de su cargo, sector o nivel de experiencia.

  • Interfaz de usuario intuitiva: diseñar tu producto con una interfaz de usuario intuitiva que guíe a tus clientes de forma natural a través de los procesos es fundamental para lograr una experiencia de onboarding fluida.

  • Soporte accesible: hacer que el soporte sea fácilmente accesible durante el proceso de onboarding ayuda a la nueva clientela a sentir que tu empresa satisface sus necesidades. Puede ser a través de un chat en directo, una sección de preguntas frecuentes de fácil acceso o una línea telefónica específica para la atención al cliente.

  • Hitos de éxito iniciales: definir hitos u objetivos iniciales puede dar a la nueva clientela una sensación de logro y progreso. Pueden ser tareas o acciones sencillas dentro del producto que animen a tus clientes a explorar.

  • Comunicaciones frecuentes durante el onboarding: enviar recordatorios o comunicaciones regulares y automatizados puede mantener a la nueva clientela comprometida e involucrada. Estas comunicaciones deben ser amistosas y útiles, y ofrecer ayuda si la clientela parece estar inactiva o bloqueada.

  • Disponibilidad de los recursos: disponer de una biblioteca de recursos completa, que incluya preguntas frecuentes, artículos prácticos y tutoriales en vídeo, permite a tus clientes aprender de forma autónoma a su propio ritmo. Esta biblioteca debe ser fácil de usar y de buscar.

  • Supervisar los patrones de uso iniciales: observar cómo interactúan las nuevas personas con el producto puede ayudar a comprender qué aspectos del proceso de integración funcionan bien y cuáles han de mejorar.

Proporcionar una atención al cliente excepcional

  • Servicio anticipatorio: en lugar de limitarte a reaccionar ante los problemas, debes anticiparte a los posibles desafíos a los que se puedan enfrentar tus clientes y abordarlos de forma proactiva. Esto puede implicar el análisis de patrones de uso para identificar obstáculos habituales y ofrecer soluciones antes incluso de que tu cliente se percate del problema.

  • Interacciones personalizadas: personaliza tus interacciones con la clientela en función de su historial y sus preferencias. Utiliza los datos de forma inteligente para hacerte una idea de su contexto específico y ofrecer un soporte más significativo y pertinente.

  • Proporcionar a tus clientes con opciones de autoservicio: desarrolla herramientas de autoservicio completas, como bases de conocimientos avanzadas y bots de chat inteligentes, que permitan a tus clientes encontrar soluciones rápidamente por su cuenta. Esto capacita a tus clientes y libera al equipo de soporte, que puede entonces centrarse en consultas más complejas.

  • Procesos de resolución rápidos: desarrolla un sistema para la resolución rápida de problemas, lo que implica identificar los problemas más comunes y crear vías para resolverlos. Esto podría incluir las herramientas de automatización o los equipos de soporte especializados para determinados tipos de problemas.

  • Uso de tecnología para la eficiencia y la personalización: implanta sistemas de gestión de relaciones con la clientela (CRM) avanzados y herramientas de IA para gestionar las interacciones con tus clientes de forma más eficaz. Estas herramientas pueden ayudar a categorizar los problemas, predecir las necesidades de la clientela y ofrecer un servicio personalizado a escala.

  • Creación de una cultura centrada en la clientela: fomenta una cultura dentro de tu organización en la que todas las personas del equipo, no solo aquellas que desempeñan funciones de cara a la clientela, conozcan la importancia de la satisfacción de la clientela y su impacto en la empresa.

  • Mejora continua basada en análisis avanzados: utiliza análisis sofisticados para evaluar de forma continua la eficacia de tu servicio de atención al cliente. Busca patrones en las consultas y resoluciones de tus clientes para encontrar áreas de mejora.

  • Creación de conexiones emocionales: forma a tu equipo para resolver problemas y también para conectar emocionalmente con tus clientes. La comprensión y la empatía pueden transformar una interacción de servicio normal en algo excepcional.

  • Soporte multicanal fluido: ofrece un soporte uniforme en todos los canales (teléfono, correo electrónico, redes sociales y chat). Tus clientes deben recibir el mismo nivel de servicio independientemente del canal.

  • Sorprender y cautivar a tus clientes con regularidad: ve más allá del servicio esperado tan a menudo como te sea posible. Los pequeños gestos de agradecimiento o la ayuda inesperada pueden crear experiencias memorables y aumentar la fidelidad de tus clientes.

Ofrecer experiencias personalizadas

  • Análisis avanzado de datos para una personalización profunda: utiliza herramientas sofisticadas de análisis de datos para desglosar los datos de tus clientes. Esto incluye analizar las compras, los comportamientos de navegación y el historial de usuario para crear experiencias con una gran personalización que se ajusten a cada cliente.

  • Personalización de contenido dinámica: implementa tecnología que modifique de forma dinámica el contenido que cada cliente ve en tus plataformas en función de su comportamiento y preferencias. Esto podría implicar personalizar las páginas de inicio, las recomendaciones de productos y los estilos de comunicación para que coincidan con los perfiles individuales de cada cliente.

  • Uso de la IA para una personalización predictiva: haz uso de los algoritmos de la IA para analizar el comportamiento pasado y también predecir las necesidades y preferencias de tus clientes. Este enfoque predictivo permite una personalización preventiva, proporcionando lo que la clientela precisa antes de que lo pida.

  • Interacciones en función del contexto: crea sistemas que puedan identificar el contexto de cada interacción con tu cliente. Tanto si se trata de reconocer su fase en el ciclo de vida de la clientela como las circunstancias de su pregunta, la personalización basada en el contexto puede mejorar la experiencia de tus clientes.

  • Segmentación a escala: en lugar de una segmentación amplia, utiliza datos detallados de tus clientes para crear microsegmentos. Esto permite una segmentación más precisa y experiencias personalizadas que resultan más pertinentes para cada cliente.

  • Experiencia omnicanal personalizada: la personalización coherente en todos los canales ayuda a la clientela a sentirse identificada y comprendida, tanto si interactúa con tu marca en Internet, en la aplicación, en la tienda o a través del servicio de atención al cliente.

  • Programas de fidelidad individualizados: adapta los programas de fidelización a las preferencias y comportamientos individuales de la clientela mediante recompensas personalizadas, contenidos exclusivos u ofertas especiales.

  • Estrategias comunicativas personalizadas: desarrolla estrategias de comunicación que se adapten a las preferencias de cada cliente en términos de frecuencia, canal y mensajes. Esto abarca la personalización del marketing por correo electrónico, las notificaciones push y las interacciones en redes sociales.

  • Creación de experiencias basadas en la inteligencia emocional: usa la inteligencia emocional para personalizar las experiencias. Esto implica captar las señales emocionales de tus clientes y responder de manera acorde a su estado emocional y sus preferencias.

  • Evolución constante de las estrategias de personalización: revisa y perfecciona periódicamente tus estrategias de personalización para adaptarlas a las preferencias cambiantes de la clientela y a las nuevas tecnologías. La personalización no es una estrategia que se aplica una única vez, requiere de ajustes e innovación continuos.

Supervisar el comportamiento y los patrones de uso de tus clientes

  • Implementación de herramientas sofisticadas de seguimiento: utiliza herramientas de análisis avanzadas para realizar un seguimiento de las interacciones de tus clientes con el producto o servicio. Esto incluye la supervisión de la proporción de clics, la duración del uso, los niveles de uso de las funciones y otras métricas pertinentes para comprender en profundidad el comportamiento de tu cliente.

  • Segmentación por comportamiento: ve más allá de la segmentación por grupos demográficos tradicional y agrupa a tus clientes en función de sus patrones de comportamiento. Esto puede revelar segmentos de clientes más detallados, cada cual con necesidades, preferencias y comportamientos distintos.

  • Modelos predictivos de comportamiento: utiliza algoritmos de machine learning para analizar datos históricos y predecir el comportamiento de tus clientes. Esto puede ayudar a anticiparte a las necesidades, identificar posibles riesgos de abandono y crear intervenciones específicas.

  • Mapas de calor y análisis del recorrido de usuario: utiliza mapas de calor y herramientas de análisis del recorrido del usuario para ver cómo exploran tus clientes el producto. Esta representación visual puede poner de relieve las áreas en las que tus clientes sienten confusión o abandonan, lo que permite mejorar la interfaz y la experiencia del usuario.

  • Pruebas A/B para datos de comportamiento: realiza pruebas A/B sobre diferentes aspectos de tu producto o servicio. Al analizar cómo responden los distintos segmentos de clientes a estas variaciones, puedes obtener información sobre las preferencias y ajustar la experiencia de cliente como corresponde.

  • Supervisión en tiempo real: usa herramientas que generen información en tiempo real sobre el comportamiento de tus clientes. Esto permite responder de forma inmediata a las nuevas tendencias, problemas u oportunidades, lo que posibilita la adaptación de las estrategias de respuesta.

  • Integración de datos multiplataforma: integra datos de varias plataformas (por ejemplo, sitios web, aplicaciones móviles, redes sociales o interacciones con el servicio de atención al cliente). Esta visión integral permite obtener una imagen más completa de la experiencia y el comportamiento de cada cliente en los distintos puntos de contacto.

  • Análisis de sentimientos: incorpora el análisis de sentimientos para medir las emociones y actitudes de la clientela. Esto se puede hacer mediante el análisis del lenguaje en los comentarios de la clientela, las publicaciones en redes sociales y las interacciones con el soporte, y proporciona una capa adicional de información sobre el comportamiento de tu cliente.

  • Uso del Internet de las cosas (IoT) y los datos inteligentes: en el caso de las empresas con productos físicos, utilizar el IoT puede proporcionar datos de uso detallados. Estos datos inteligentes pueden proporcionar información sobre cómo se utilizan los productos en tiempo real, lo que permite desarrollar productos y estrategias de atención al cliente mejor fundamentados.

  • Dashboards de elaboración de informes avanzados: desarrolla o utiliza dashboards sofisticados que presenten los datos de comportamiento en un formato procesable. Estos dashboards deben permitir una fácil interpretación de conjuntos de datos complejos, lo que posibilita una toma de decisiones y un ajuste de la estrategia rápidos.

Utilizar todos los datos disponibles

  • Consolidación de datos: consolida los datos de diversas fuentes, como ventas, atención al cliente, redes sociales, análisis web, etc., para crear una visión unificada de cada cliente. Esta integración posibilita una comprensión más holística de los comportamientos y preferencias de tus clientes.

  • Análisis avanzados para una información más detallada: utiliza técnicas analíticas avanzadas, como el machine learning y el análisis predictivo, para extraer información más detallada de tus datos. Esto puede implicar la identificación de patrones, la predicción de comportamientos y la búsqueda de relaciones ocultas en los datos.

  • Personalización basada en datos: utiliza los datos recopilados para personalizar todos los aspectos de la experiencia de cliente. Desde mensajes de marketing personalizados hasta recomendaciones de productos a medida, la personalización basada en datos puede hacer que la clientela esté más comprometida y satisfecha.

  • Uso de datos en tiempo real: emplea sistemas que puedan procesar y actuar en función de los datos en tiempo real. Esto posibilita la implementación de ajustes inmediatos en las campañas de marketing, los modelos de fijación precios dinámicos y las interacciones con clientes personalizadas en el momento.

  • Análisis de sentimientos e inteligencia emocional: analiza los comentarios de tus clientes, las reseñas y las interacciones en las redes sociales para medir el sentimiento y las respuestas emocionales. Este nivel de análisis puede generar información sobre la satisfacción de la clientela y la percepción de la marca.

  • Análisis del valor vitalicio del cliente: los datos pueden ayudarte a calcular y predecir el valor vitalicio de cada cliente. Este análisis puede servir para gestionar el gasto en marketing, los esfuerzos de retención y la asignación de recursos, y se centra en los segmentos de clientes de mayor valor.

  • Análisis del riesgo de abandono: analiza los datos de la clientela para identificar señales de advertencia tempranas de abandono. Los modelos predictivos pueden ayudar a tomar medidas proactivas para retener a la clientela en riesgo.

  • Análisis de tendencias de mercado: emplea fuentes de datos externas para supervisar las tendencias del mercado y los cambios de comportamiento de tus clientes. Esto ayuda a mantenerse a la vanguardia y a adaptarse a las condiciones evolutivas del mercado.

  • Visualización de datos para una comunicación clara con las partes interesadas: usa herramientas de visualización de datos para comunicar información compleja de forma clara y accesible. Esto ayuda a mantener involucradas a las partes interesadas y facilita la toma de decisiones basada en datos en toda la organización.

  • Uso ético y conforme a la privacidad de los datos: asegúrate de que tus prácticas de uso de datos cumplen todas las leyes de privacidad, así como las normas éticas. El uso responsable de los datos es fundamental para mantener la confianza de tus clientes y evitar repercusiones legales.

Comunicarse con la clientela con regularidad

  • Mensajes predictivos y personalizados: utiliza datos no solo para informar, sino también para anticipar las necesidades de cada cliente. Por ejemplo, si una persona compra material de gimnasio con regularidad, envíale un mensaje cuando haya una novedad o una oferta especial en dicha categoría. Es como mantener una conversación en la que siempre vas un paso por delante, con la información que precisan lista, antes de que la pidan.

  • Narración que conecta: convierte tus comunicaciones en una narración de la que tus clientes quieran formar parte. Comparte historias orientadas a tus valores que se asemejen con los suyos. Para una marca centrada en la sostenibilidad, comparte el proceso de creación de un producto, desde su concepción hasta su venta, mostrando el impacto medioambiental. Este enfoque convierte cada mensaje en un capítulo de una historia más amplia en la que la clientela se siente implicada.

  • Conversaciones interactivas y receptivas: pasa de informar a conectar. Después de una compra, enviar un mensaje personalizado solicitando la opinión de quien compra hace a esta persona partícipe en la conversación. Utiliza las redes sociales para establecer interacciones dinámicas en tiempo real. Convierte cada punto de contacto digital en una interacción de ambas partes, creando un sentimiento de comunidad y pertenencia.

  • Comunicación empática en momentos de crisis: en momentos difíciles, el tono y la capacidad de respuesta pueden dejar una impresión duradera. Explica los problemas con sinceridad, empatiza con las personas afectadas y transmite las resoluciones con claridad. Por ejemplo, durante una interrupción del servicio, una comunicación proactiva en la que se describa el problema, el tiempo de resolución previsto y las medidas preventivas para el futuro puede generar confianza.

Hacer frente a los problemas de la clientela directamente

  • Sistemas de respuesta rápida: desarrolla un sistema en el que los problemas de tus clientes se reconozcan rápidamente. Esto puede implicar respuestas automatizadas que garanticen a la clientela que su problema está registrado y que se tratará con prontitud. Por ejemplo, una persona que plantee un problema a través de tu portal de soporte recibe inmediatamente una confirmación con un plazo estimado de resolución.

  • Priorización de los problemas: configura un sistema de triaje que clasifique los problemas en función de su urgencia y repercusión. Los problemas que afectan a muchas personas o a aspectos importantes de ti servicio deben tratarse con urgencia. Prestar la atención más inmediata a los problemas más acuciantes minimiza las posibles consecuencias.

  • Personal de primera línea con buena formación: dota a tu personal de atención al cliente de la autoridad y los recursos necesarios para resolver problemas habituales en el momento. Cuando alguien se pone en contacto con el soporte, la primera persona con la que interactúa debe tener los conocimientos y la autorización necesarios para resolver la mayoría de los problemas habituales sin necesidad de escalarlos.

  • Seguimiento de problemas en tiempo real: emplea herramientas que te permitan hacer un seguimiento del estado del problema de tu cliente en tiempo real. Esta transparencia permite a la clientela ver el progreso de su problema, lo que reduce la incertidumbre y la frustración.

  • Detección de problemas proactiva: invierte en sistemas que puedan detectar y marcar posibles problemas antes de que se conviertan en problemas para tu cliente. Puede ser un software de supervisión para tus productos digitales o de controles de calidad para bienes físicos. Abordar estos problemas de forma proactiva puede evitar la insatisfacción de la clientela.

  • Integración de comentarios en la resolución de problemas: tras resolver el problema de una persona, recopila comentarios sobre su experiencia. Los comentarios indican lo bien que se gestionó el problema y también muestran a tu cliente el compromiso con una mejora continua.

  • Comunicación clara durante la resolución: mantén informado a tu cliente durante todo el proceso de resolución del problema. Las actualizaciones periódicas sobre el estado del problema, especialmente si tarda más de lo esperado en resolverse, ayudan a mantener la confianza.

  • Seguimiento tras la resolución: una vez resuelto el problema, hacer un seguimiento para comprobar que tu cliente está conforme con la solución refuerza la idea de que te preocupas por su experiencia más allá de la mera interacción transaccional.

Tener una actitud estratégica y transparente en los pagos

  • Estructura de precios clara: haz que tus precios sean lo más sencillos posible. Evita cargos ocultos o niveles de precios complejos que puedan confundir y frustrar a tus clientes. Un modelo de fijación de precios sencillo y fácil de entender, con las funciones bien definidas en cada nivel, ayuda a la clientela a tomar decisiones fundamentadas sin sentirse engañada.

  • Alineación de valor y mercado: tus precios deben reflejar el valor que ofreces y tu posición en el mercado. Lleva a cabo un estudio de mercado para conocer lo que está cobrando tu competencia y cómo se comparan tus productos y servicios. Así te aseguras de que tus precios son competitivos y se ajustan a las expectativas de tus clientes.

  • Comunicación del valor: resulta fundamental comunicar el valor que hay detrás de tus precios. Destaca las ventajas y los aspectos exclusivos de tu producto o servicio que justifican el coste. Por ejemplo, si tu producto tiene un precio superior al de la competencia, ensalza su calidad superior, sus funciones únicas o el excepcional servicio de atención al cliente.

  • Modelos de fijación precios dinámicos: contempla la posibilidad de implementar estrategias de fijación de precios que puedan adaptarse a las condiciones del mercado, los segmentos de clientes o los comportamientos de compra. Sin embargo, esto debe hacerse con precaución para evitar perder clientes. La transparencia es imprescindible para explicar por qué pueden variar los precios.

  • Cambios transparentes en los precios: si hace falta ajustar los precios, comunica estos cambios de forma abierta y proactiva a tus clientes. Explica los motivos tras la subida de los precios, centrándote en cómo esto permitirá mejoras continuas del producto o servicio.

  • Opciones de precios personalizables: ofrece flexibilidad en los precios siempre que sea posible. Esto puede abarcar las tarifas por niveles, los descuentos por compromisos más largos o los paquetes personalizables. Tales opciones se adaptan a las diferentes necesidades y presupuestos de la clientela, de modo que tu producto o servicio pueda atraer a la mayor audiencia posible.

  • Sistema de comentarios sobre los precios: busca de forma activa y ten en cuenta los comentarios de clientes relacionados con tus precios. Los comentarios que indican cómo tus clientes perciben el valor que obtienen por el precio que pagan pueden ofrecer información útil para estrategias de fijación de precios futuras.

  • Prácticas éticas de fijación de precios: cumple siempre los estándares éticos sobre la fijación de precios. Esto genera confianza y protege la reputación de tu marca. Evita prácticas como la inflación de precios de forma abusiva o las promociones engañosas que pueden dañar las relaciones con tus clientes.

Cómo puede ayudarte Stripe

El paquete de soluciones de pago de Stripe se puede utilizar para analizar en mayor profundidad el comportamiento y las preferencias de la clientela, identificar desafíos o puntos débiles en las operaciones y la experiencia de cliente, y proporcionar a las empresas los tipos de datos de clientes más útiles.

Stripe puede contribuir notablemente a los esfuerzos proactivos de una empresa por reducir el abandono. A continuación, te mostramos cómo Stripe puede ayudarte en este ámbito:

  • Stripe Billing para la gestión de suscripciones: Stripe Billing facilita la gestión de suscripciones. Permite a las empresas configurar distintos modelos de facturación, como las tarifas por niveles, en las que el coste varía en función de los niveles de uso, o los precios por usuario, adecuados para las plataformas de SaaS. Estas opciones permiten a las empresas adaptar su facturación al uso de la clientela, lo que reduce el abandono con estructuras de precios más adecuadas y flexibles.

  • Reintentos de pago inteligentes y gestión de la reclamación del pago: Stripe utiliza el machine learning para optimizar el reintento de pagos fallidos y determina los mejores momentos para volver a intentar una transacción, lo que aumenta las posibilidades de recaudar ingresos sin intervención de la clientela. Para la gestión de la reclamación del pago, Stripe automatiza las notificaciones por correo electrónico a la clientela con pagos fallidos, recordándola amablemente que actualice sus datos de pago; así hace frente al abandono involuntario.

  • Experiencias del proceso de compra personalizadas: el formulario Stripe Checkout se puede personalizar mucho, lo que permite a las empresas diseñar una experiencia de pago acorde a la marca. Esto incluye ajustar el diseño, añadir campos personalizados e integrar un proceso de compra completo dentro de la aplicación o el sitio web del producto, lo que reduce los abandonos durante el proceso de pago.

  • Stripe Sigma para los datos de clientes: Stripe Sigma ofrece consultas basadas en SQL para analizar los datos de las transacciones en profundidad. Las empresas pueden utilizar esta herramienta para realizar un seguimiento de los hábitos de gasto de sus clientes, las renovaciones de las suscripciones o las disminuciones en los pagos para identificar patrones que puedan indicar un riesgo de abandono. El análisis de estos datos permite a las empresas actuar de forma preventiva.

  • Stripe Radar para la detección de fraude: Radar utiliza algoritmos avanzados y machine learning para detectar y bloquear transacciones fraudulentas. Al minimizar el fraude, las empresas pueden mantener un entorno seguro para sus clientes, algo fundamental para conservar la confianza y reducir el abandono relacionado con los problemas de seguridad.

  • Soluciones de pago internacional: las funciones de pago internacional de Stripe permiten a las empresas aceptar una amplia variedad de divisas y métodos de pago. Esta función resulta especialmente ventajosa para las empresas con una base de clientes internacional, ya que se adapta a las diferentes preferencias regionales en los métodos de pago, lo que reduce los requisitos para el éxito de las transacciones.

  • Integraciones de CRM y atención al cliente: la capacidad para integrarse con las herramientas populares de CRM y atención al cliente supone que las empresas pueden unificar los datos de interacción de clientes con la información de pago. Esta visión detallada posibilita un servicio de atención al cliente más personalizado y unas respuestas específicas a los problemas, lo que puede ayudar en la retención de clientes.

El contenido de este artículo tiene solo fines informativos y educativos generales y no debe interpretarse como asesoramiento legal o fiscal. Stripe no garantiza la exactitud, la integridad, adecuación o vigencia de la información incluida en el artículo. Si necesitas asistencia para tu situación particular, te recomendamos consultar a un abogado o un contador competente con licencia para ejercer en tu jurisdicción.

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