Cómo desarrollar un modelo de abandono de clientes: guía para empresas

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  1. Introducción
  2. Cómo calcular el de abandono de clientes
  3. Por qué el abandono de clientes es tan importante
  4. Indicadores clave del abandono de clientes
  5. Tipos de modelos de abandono de clientes
  6. Cómo desarrollar un modelo de abandono de clientes
  7. Cómo usar el análisis predictivo para reducir el abandono de clientes
    1. Información procesable y estrategias de intervención
    2. Supervisión y sistema de comentarios
    3. Colaboración e integración organizativa
  8. Cómo medir la eficacia de los modelos de abandono de clientes
  9. Mejores prácticas para reducir el abandono de clientes

La tasa de abandono de clientes, también conocida como la pérdida de clientes, hace referencia al porcentaje de clientes que dejan de colaborar con una empresa durante un período específico. La tasa de abandono es una métrica importante que afecta directamente a los ingresos y la rentabilidad. Las empresas realizan un seguimiento de las tasas de abandono para evaluar sus esfuerzos de retención de la clientela y la forma en que mantienen las relaciones con esta. Unas tasas de abandono elevadas pueden indicar que la clientela no está satisfecha con un producto o servicio, mientras que unas tasas de abandono bajas pueden indicar su lealtad y satisfacción. Las tasas medias de abandono de clientes varían de un sector a otro. En 2022, la tasa media de abandono de clientes fue del 13 % para las empresas privadas de software como servicio (SaaS).

Para comprender el abandono en tu empresa, debes saber cuánta clientela retienes o pierdes en un período determinado y el motivo por el cual la pierdes. Los modelos de abandono de clientes te pueden ayudar a crear una estrategia de retención holística que aborde los problemas que provocan el abandono. A continuación, trataremos lo que debes saber sobre los distintos tipos de modelos de abandono, cómo elegir y desarrollar el adecuado para tu empresa y qué hacer con la información que extraes de él.

¿De qué trata este artículo?

  • Cómo calcular el de abandono de clientes
  • Por qué el abandono de clientes es tan importante
  • Indicadores clave del abandono de clientes
  • Tipos de modelos de abandono de clientes
  • Cómo desarrollar un modelo de abandono de clientes
  • Cómo usar el análisis predictivo para reducir el abandono de clientes
  • Cómo medir la eficacia de los modelos de abandono de clientes
  • Mejores prácticas para reducir el abandono de clientes

Cómo calcular el de abandono de clientes

Para calcular el abandono de clientes, divide el número de clientes que abandonaron durante un período concreto por el número total de clientes al principio de dicho período. Esta es una fórmula básica para calcular la tasa de abandono de clientes:

(Número de clientes perdidos durante el período / Número total de clientes al empezar el período) × 100 = Tasa de abandono de clientes

Para aplicar la fórmula, sigue estos pasos:

  • Determina el período en el que quieres calcular la tasa de abandono (p. ej., un mes, un trimestre o un año).

  • Identifica la cantidad total de clientes que tenías al principio de este período.

  • Cuenta el número de clientes que se marcharon o dejaron de colaborar contigo durante dicho período.

  • Divide el número de clientes perdidos durante el período entre la cantidad total de clientes al empezar el período.

  • Multiplica el resultado por 100 para convertirlo en un porcentaje.

Este porcentaje refleja tu tasa de abandono: la frecuencia con la que la clientela interrumpe su relación con una empresa dentro del plazo especificado.

Por qué el abandono de clientes es tan importante

La tasa de abandono puede tener un gran impacto en los ingresos, la rentabilidad y la reputación de la empresa. A continuación, te mostramos el impacto que tiene la tasa de abandono en las operaciones.

  • Costes de adquisición de clientes: por norma general, captar nueva clientela es mucho más caro que retener a la ya existente. Cuando la clientela se marcha, las empresas deben invertir más en sus esfuerzos de marketing y ventas para reemplazarla, lo que puede resultar costoso.

  • Pérdida de ingresos: la pérdida de clientes genera una pérdida directa de beneficios, lo que repercute inmediatamente en la salud financiera de la empresa.

  • Menos clientes duraderos: los clientes duraderos tienden a comprar más con el tiempo, por lo que prestarles servicio resulta menos costoso. También es posible que compren productos o servicios de mayor valor. Una tasa de abandono más alta significa menos clientes duraderos y puede conducir a una menor rentabilidad.

  • Reputación de la marca: las altas tasas de abandono pueden ser un signo de insatisfacción de la clientela, lo que puede dañar la reputación de una empresa. La clientela satisfecha es más propensa a recomendar la empresa a otras personas, mientras que aquella insatisfecha puede compartir sus experiencias negativas, lo que disuade a tus clientes potenciales.

  • Crecimiento a largo plazo: el crecimiento sostenible requiere una base de clientes estable. Unas tasas de abandono elevadas pueden socavar las estrategias de crecimiento a largo plazo, lo que dificulta la expansión de las empresas o la inversión en nuevas oportunidades.

Indicadores clave del abandono de clientes

Uno de los indicadores más claros del abandono de clientes es el grado de satisfacción con un producto o servicio. Las empresas pueden medir esto mediante encuestas, la probabilidad de recomendación (conocida como «Net Promoter Score») y los mecanismos de comentarios. Unas puntuaciones de satisfacción constantemente bajas o unos comentarios negativos pueden ser un claro indicador de un posible abandono.

Otros factores que pueden influir en la decisión de una persona de abandonar una empresa son los siguientes:

  • Interacciones con el servicio de atención al cliente: aunque algunos clientes comprometidos se pueden poner en contacto con el servicio de atención al cliente para maximizar el valor, las solicitudes de asistencia también pueden indicar problemas o insatisfacción. Analizar la naturaleza y el resultado de estas interacciones puede predecir el abandono, especialmente si los problemas no se resuelven de forma satisfactoria.

  • Consumo de productos o servicios: supervisar cómo y con qué frecuencia se utilizan los productos o servicios puede ofrecer a las empresas información sobre los niveles de compromiso de la clientela. Un consumo bajo o en disminución puede indicar que un cliente está perdiendo interés o no percibe el valor, lo que podría provocar su abandono.

  • Problemas de facturación y pagos: los problemas frecuentes de facturación o de pago pueden provocar la frustración y el abandono de la clientela. El seguimiento de estos incidentes y sus resoluciones puede revelar señales de advertencia tempranas de que la clientela corre el riesgo de abandonar.

  • Cambios en el comportamiento de compra: un cambio repentino en los patrones de compra habituales de una persona, como una disminución del volumen o la frecuencia de los pedidos, puede ser señal de insatisfacción o de un cambio en las necesidades, lo que puede provocar un abandono.

  • Comentarios y quejas de clientes: las quejas o los comentarios directos son unos indicadores relevantes de un posible abandono. La clientela que se toma la molestia de expresar su insatisfacción o preocupación puede plantearse abandonar el servicio si no se resuelven sus problemas.

  • Interacciones mediante comunicaciones de marketing: una disminución de las interacciones de la clientela con los correos electrónicos, boletines, promociones u otras comunicaciones de marketing puede indicar un interés o relevancia en disminución, lo que puede preceder al abandono.

  • Factores de competitividad y mercado: los cambios en el mercado y las acciones de la competencia pueden afectar al abandono. Por ejemplo, si una empresa de la competencia lanza un producto nuevo u ofrece un servicio similar a un coste menor, esto podría generar un aumento del abandono.

  • Renovaciones de contratos y suscripciones: para las empresas con un modelo basado en suscripciones o contratos, un período de renovación próximo es un momento clave para evaluar el riesgo de abandono. Cuando la clientela evalúa si renueva o no, existe la posibilidad de que se produzca el abandono.

  • Factores demográficos y psicográficos: en ocasiones, los cambios en el perfil demográfico de una persona o un cambio en sus valores y preferencias pueden predecir su abandono. Por ejemplo, un cambio en su situación económica, su traslado o su estilo de vida puede influir en la decisión de seguir utilizando un determinado producto o servicio.

Tipos de modelos de abandono de clientes

Los modelos de abandono de clientes se clasifican en función de diversos factores, como el tipo de algoritmo, el tratamiento del tiempo y el nivel de detalle de la predicción. A continuación, encontrarás una explicación en detalle sobre los tipos de modelos de abandono de clientes.

  • Modelos de abandono predictivos: estos modelos utilizan datos históricos para predecir la probabilidad de que una persona abandone en el futuro. Suelen usar algoritmos de machine learning para identificar patrones e indicadores de abandono, que describimos más adelante.

  • Regresión logística: es un modelo estadístico que estima las probabilidades de un resultado binario (como abandono y no abandono) en función de una o más variables independientes. Se utiliza mucho por su sencillez e interpretabilidad.

  • Árboles de decisiones: estos modelos utilizan un gráfico en forma de árbol de decisiones y sus posibles consecuencias. Son fáciles de interpretar, pero tienden a sobreajustarse.

  • Bosques aleatorios: un método de conjunto que utiliza varios árboles de decisiones para mejorar la precisión predictiva y controlar el sobreajuste. Los bosques aleatorios son más completos que un solo árbol de decisión y a menudo proporcionan una gran precisión.

  • Máquinas de potenciación del gradiante (GBM, por sus siglas en inglés): las GBM son una técnica de conjunto que crea árboles de manera secuencial, en los que cada nuevo árbol corrige los errores cometidos por los árboles entrenados con anterioridad. Las GBM, como XGBoost y LightGBM, son herramientas potentes para predecir el abandono, pero su ajuste puede resultar complejo.

  • Redes neurales: las redes neuronales son modelos de aprendizaje profundo que pueden captar relaciones no lineales complejas mediante capas de nodos o «neuronas». Pueden ser muy eficaces, sobre todo con grandes conjuntos de datos, pero son más difíciles de interpretar que los modelos más sencillos.

  • Modelos de abandono descriptivos: en lugar de predecir el abandono futuro, estos modelos proporcionan información sobre el comportamiento de abandono pasado. Facilitan la identificación de tendencias, patrones y motivos tras el abandono y suelen utilizar técnicas de agrupación o análisis de componentes principales.

  • Modelos de abandono de series temporales: estos modelos examinan la evolución de las tasas de abandono a lo largo del tiempo. Pueden resultar especialmente útiles para empresas con unos sólidos patrones de temporadas o que buscan analizar el impacto de determinados eventos a lo largo del tiempo.

  • Modelos basados en cohortes: estos modelos analizan las tasas de abandono de distintas cohortes de clientes. Una cohorte puede definirse por la fecha en que la clientela se registró, el producto que compró por primera vez o cualquier otro acontecimiento importante. Esto ayuda a identificar si ciertas cohortes son más propensas al abandono que otras.

  • Modelos de análisis de supervivencia: también conocidos como modelos de tiempo hasta un evento, estos modelos miden el tiempo que tarda en producirse un evento (abandono). Son especialmente útiles para predecir cuándo se producirá un abandono.

  • Modelos de abandono en tiempo real: estos modelos generan predicciones instantáneas basadas en las interacciones de los usuarios en tiempo real. Requieren una infraestructura de datos sólida y se utilizan en situaciones en las que las empresas pueden tomar medidas inmediatas para evitar el abandono.

  • Modelos híbridos: estos modelos combinan elementos de diferentes tipos de modelos para utilizar sus puntos fuertes y mitigar sus puntos débiles. Por ejemplo, un modelo híbrido podría utilizar una combinación de un modelo predictivo para la probabilidad de abandono y un análisis de supervivencia para el momento.

La elección del tipo de modelo adecuado depende del contexto empresarial específico, el tipo de relación con tu cliente, los datos disponibles y el resultado deseado del trabajo de los modelos. A menudo resulta beneficioso experimentar con varios modelos para determinar cuál proporciona la información más precisa y práctica para un caso de uso concreto.

Cómo desarrollar un modelo de abandono de clientes

Desarrollar un modelo de abandono de clientes es un proceso de varios pasos que implica analizar cómo defines el abandono, qué te muestran los datos y qué modelo resulta más útil para tu empresa. A continuación, presentamos una guía detallada para crear un modelo de abandono que satisfaga las necesidades de tu empresa.

  • Definición del abandono: cada empresa define el abandono de una forma. Para un servicio de suscripción, el abandono puede ser que una persona cancele su suscripción. En el caso de una plataforma de e-commerce, puede ser un cliente que no ha realizado una compra en un período determinado.

  • Recopilación de datos: recoge datos históricos que incluyan a las personas que abandonan y a las que no. Tu conjunto de datos debe incluir una variedad de características, como los datos demográficos de cada cliente, el historial de transacciones, los datos de consumo de productos, las interacciones con el servicio de atención al cliente y cualquier otro dato pertinente que pueda influir en el abandono.

  • Preparación de los datos: limpia los datos (trata los valores que faltan, elimina los duplicados, etc.) y transfórmalos en un formato adecuado para los modelos. Esto puede incluir la codificación de variables categóricas, la normalización de valores numéricos o la creación de ventanas temporales para características predictivas.

  • Desarrollo de funciones: desarrolla funciones que capturen con eficacia el comportamiento y las características de tus clientes. Esto puede incluir la incorporación de datos transaccionales en métricas significativas, el cálculo de la frecuencia de uso o la obtención de otros atributos detallados a partir de datos brutos.

  • Análisis exploratorio de datos (EDA, por sus siglas en inglés): antes de desarrollar tu modelo, lleva a cabo un EDA para encontrar los patrones en tus datos. Busca correlaciones entre las funciones y el abandono, identifica excepciones y comprende la distribución de variables clave.

  • Selección de algoritmos: elige un algoritmo de machine learning para predecir el abandono. Entre las opciones más habituales se encuentran: la regresión logística, los árboles de decisiones, los bosques aleatorios, las máquinas de potenciación del gradiante y las redes neurales. La elección del modelo depende del tamaño del conjunto de datos, la importancia de las características y la necesidad de interpretabilidad.

  • Entrenamiento y pruebas: divide los datos en conjuntos de entrenamiento y de prueba para evaluar el rendimiento del modelo. El conjunto de entrenamiento se utiliza para entrenar el modelo, mientras que el conjunto de pruebas se utiliza para evaluar su capacidad predictiva en datos nunca vistos.

  • Validación del modelo: usa métricas como la exactitud, la precisión, la exhaustividad, el valor F y el área debajo de la curva ROC (AUC-ROC, por sus siglas en inglés) para evaluar el rendimiento del modelo. Céntrate en las métricas que afectan a tus objetivos empresariales. Por ejemplo, si el coste de los falsos positivos es elevado, puede que quieras maximizar la precisión.

  • Ajuste del modelo: ajusta los hiperparámetros del modelo para mejorar su rendimiento. Contempla el uso de técnicas como la búsqueda en la cuadrícula, la búsqueda aleatoria o la Optimización bayesiana para encontrar el conjunto de hiperparámetros óptimo.

  • Análisis de funciones: descubre qué funciones influyen más en la predicción del abandono para orientar tus estrategias de retención de clientes.

  • Implementación: implementa el modelo en un entorno de producción en el que pueda proporcionar predicciones continuas. Esto podría implicar la integración del modelo en tus sistemas empresariales o la configuración de un proceso por lotes para puntuar de forma periódica a la clientela.

Cómo usar el análisis predictivo para reducir el abandono de clientes

Información procesable y estrategias de intervención

  • Utiliza las predicciones del modelo para desarrollar estrategias de retención dirigidas. Por ejemplo, considera la posibilidad de ofrecer a la clientela que hayas identificado con alto riesgo de abandono promociones personalizadas, un servicio de atención al cliente proactivo u otros incentivos para retenerla.

  • Segmenta a la clientela de alto riesgo en función de sus características o motivos de posible abandono y adapta las intervenciones en consecuencia.

Supervisión y sistema de comentarios

  • Supervisa el rendimiento del modelo de forma continua. Ajusta y vuelve a entrenar el modelo siempre que sea necesario para responder a los cambios en el comportamiento de la clientela o en las operaciones comerciales.

  • Establece mecanismos de comentarios para captar los resultados de los esfuerzos de retención y supervisa de forma regular la eficacia de tus estrategias de retención. Utiliza estos datos para mejorar el modelo predictivo y las estrategias de intervención.

Colaboración e integración organizativa

  • Comparte lo aprendido y las recomendaciones del proceso de análisis predictivo con todos los departamentos pertinentes para crear una estrategia de retención cohesionada.

  • Integra información basada en datos en los procesos de toma de decisiones para abordar las necesidades de la clientela de forma proactiva y reducir el abandono.

Cómo medir la eficacia de los modelos de abandono de clientes

Es importante medir la eficacia de tus modelos de abandono de clientes para garantizar que no tomas decisiones empresariales basadas en predicciones erróneas. Estas métricas pueden evaluar el rendimiento de tus modelos de abandono.

  • Exactitud: este es el porcentaje de predicciones totales que el modelo acertó. Aunque la exactitud es un punto de partida, no siempre ofrece una imagen completa, sobre todo si el número de personas que «abandonan» y que «no abandonan» está descompensado.

  • Precisión: de las personas que el modelo predijo que abandonaría, ¿cuántas se han marchado en realidad? Evaluar esta métrica es importante porque el coste de los falsos positivos (predecir un abandono que no ocurre) puede ser elevado.

  • Exhaustividad: de todas las personas que han abandonado, ¿a cuántas identificó el modelo de forma correcta? Esto es importante si quieres capturar la mayor cantidad de casos de abandono reales posible, aunque suponga tolerar algunos falsos positivos.

  • Valor F: esta métrica combina la precisión y la exhaustividad en un número para obtener una vista equilibrada.

  • Área debajo de la curva ROC (AUC-ROC): la curva ROC compara la tasa de verdaderos positivos con la tasa de falsos positivos en varios umbrales. El AUC mide el área bidimensional completa bajo toda la curva ROC. Un modelo con predicciones perfectas tiene un AUC de 1,0, mientras que un modelo que hace conjeturas aleatorias tiene un AUC de 0,5.

  • Matriz de confusión: es una tabla que muestra el número de verdaderos positivos, falsos positivos, verdaderos negativos y falsos negativos. Te ayuda a ver los tipos de errores que comete el modelo.

  • Elevación: esta métrica demuestra cuánto mejor predice el modelo el abandono en comparación con las conjeturas aleatorias. Una elevación superior a 1 indica que el modelo es mejor que las conjeturas aleatorias.

  • Repercusión empresarial: la verdadera prueba de la eficacia del modelo es su repercusión en las métricas empresariales. ¿Eres capaz de reducir las tasas de abandono actuando con base en las predicciones del modelo? ¿Las estrategias de retención de clientes basadas en el modelo aumentan el valor vitalicio del cliente (LTV, por sus siglas en inglés) o su satisfacción? Para evaluar la repercusión empresarial, puedes realizar experimentos controlados (como pruebas A/B) para comparar los resultados con y sin las intervenciones sugeridas por el modelo de abandono. Observar los cambios en las tasas de abandono, las puntuaciones de satisfacción de la clientela y la rentabilidad a lo largo del tiempo ayudará a determinar el valor real del modelo.

Mejores prácticas para reducir el abandono de clientes

  • Segmentación predictiva del comportamiento: utiliza el machine learning para predecir el comportamiento futuro de tu cliente basándote en interacciones pasadas, patrones de compra y datos sobre el compromiso. Esto te permite anticiparte a sus necesidades e intervenir antes de que se registre una señal de abandono, aplicando así estrategias de retención más específicas y eficaces.

  • Técnicas de personalización avanzada: utiliza análisis avanzados y la IA para crear experiencias personalizadas que hagan sentir a tus clientes que les valoras y comprendes. Esto puede incluir recomendaciones personalizadas sobre productos, contenido dinámico en las comunicaciones y experiencias del usuario adaptadas en plataformas digitales.

  • Mejoras de la experiencia de cliente: traza y analiza todo el recorrido de cliente para identificar los puntos de contacto clave y los posibles puntos de fricción, lo que te ayudará a simplificar las experiencias del usuario, eliminar obstáculos y asegurar que cada interacción añada valor y aumente la satisfacción.

  • Intervención frente al abandono proactiva: utiliza análisis en tiempo real para identificar a la clientela en riesgo de abandono e iniciar estrategias proactivas de interacción. Esto podría implicar la activación automatizada de ofertas personalizadas, el contacto individual por parte de los equipos de éxito de cliente o el acceso a contenidos o soporte exclusivos.

  • Seguimiento de la realización de valor: supervisa la eficacia con la que la clientela consigue los resultados deseados con tu producto o servicio. Desarrolla indicadores de realización del valor e intervén si la clientela no alcanza estos puntos de referencia. También puedes ofrecer orientación, apoyo o recursos adicionales para ayudarla a ver todo el valor de su inversión.

  • Desarrollo de la comunidad: crea un sentido de comunidad entre tus clientes mediante foros exclusivos, grupos de usuarios o plataformas sociales. Interactuar con compañeros del sector puede aumentar el apego hacia el producto, generar canales de soporte adicionales y crear una fidelidad de cliente.

  • Programas de fidelidad avanzados: deja atrás los programas de fidelización basados en transacciones y adopta otros que recompensen las interacciones, la asistencia o la cocreación. Anima a tus clientes a aportar ideas, compartir opiniones o participar en pruebas de versiones beta, y recompénsales con ventajas exclusivas o reconocimiento.

  • Mejoras del servicio con IA: implementa herramientas impulsadas por IA, como bots de chat o asistencia predictiva para conseguir una asistencia al cliente ininterrumpida e instantánea. Estas herramientas también pueden identificar si hace falta la intervención humana y pasar los problemas complejos a agentes humanos.

  • Desarrollo de productos basado en datos: utiliza los comentarios de clientes y los datos sobre consumo para orientar el desarrollo de productos. Al adaptar la hoja de ruta de tu producto a las necesidades y preferencias de la clientela, puedes aumentar la satisfacción y reducir la probabilidad de abandono debido a problemas de adecuación del producto al mercado.

  • Gestión estratégica de cuenta: gestiona el B2B o la clientela de gran valor de forma estratégica desarrollando relaciones sólidas y conociendo sus objetivos empresariales. Adapta tus servicios o productos para respaldar su éxito.

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