Predecir y mitigar el abandono de clientes puede ser un proceso complicado para las empresas. Una «buena» tasa de abandono depende de muchos factores, que van desde la antigüedad de una empresa hasta su sector. Incluso las empresas grandes y muy conocidas sufren fluctuaciones en el abandono. Por ejemplo, la tasa de abandono de Netflix era del 3,3 % en marzo de 2022, que es más de un punto porcentual superior a la que tenía en el mismo mes de 2021. A continuación, veremos cómo las empresas pueden crear y gestionar una estrategia de predicción del abandono que les funcione bien.

¿De qué trata este artículo?

• ¿Qué es el abandono?
  
• Tipos de abandono
  
• Cómo afecta el abandono a las empresas
  
• Técnicas de elaboración de modelos de predicción del abandono
  
• Integración y gestión de datos para predecir el abandono
  
• Retos de la predicción del abandono
  
• Cómo elaborar una estrategia de predicción del abandono
  

¿Qué es el abandono?

La tasa de «abandono» refleja el porcentaje de clientes que deja de utilizar los productos o servicios de una empresa en un período concreto. Este concepto es importante para las empresas porque afecta a sus ingresos y les ofrece información sobre la satisfacción y la fidelidad de los clientes. Por ejemplo, una tasa de abandono alta puede indicar que hay problemas con el producto, el servicio o la experiencia general de los clientes. Es importante que las empresas destinen recursos a reducir el abandono, ya que conservar a los clientes actuales es más rentable que adquirir otros nuevos.

Tipos de abandono

Hay varios tipos de abandono, como los siguientes:

• Abandono voluntario
  Se produce cuando los clientes toman la decisión de dejar de usar un servicio o producto. Hay diferentes motivos que les pueden llevar a hacerlo: quizá no estén satisfechos con el servicio, hayan encontrado una alternativa mejor o sus necesidades hayan cambiado.

• Abandono involuntario
  Se produce cuando fallan pagos, caducan tarjetas de crédito o hay otros problemas logísticos, no porque los clientes decidan irse. Para abordar este tipo de abandono, las empresas pueden mejorar los sistemas de pagos o las intervenciones del servicio de atención al cliente.

• Abandono activo
  Este concepto hace referencia a los clientes que cancelan un servicio o suscripción. Normalmente, comunican la decisión que han tomado a la empresa mediante un proceso de cancelación.

• Abandono pasivo
  Ocurre cuando las suscripciones de los clientes finalizan y no se renuevan, muchas veces sin que lo comuniquen ni las cancelen explícitamente. Este tipo de abandono es habitual en los modelos de suscripción.

• Pérdida de ingresos
  Hace referencia a los ingresos que se pierden cuando los clientes cambian a un plan inferior o compran menos de un producto o servicio en vez de marcharse de todo.

• Abandono de clientes
  Este es el término general y hace referencia a la pérdida de clientes o suscriptores, no a los ingresos que representan.

Cómo afecta el abandono a las empresas

El abandono de clientes puede repercutir en todos los aspectos de una empresa: ingresos, desarrollo de productos, marketing, etc. El mercado internacional de gestión del éxito de los clientes, un campo que se centra en ofrecer a los clientes exactamente lo que quieren o necesitan (y un factor fundamental para reducir el abandono), se valoró en 1450 millones de dólares en 2022, según Straits Research. Además, se prevé que su tasa de crecimiento anual compuesto sea de casi el 25 % de aquí a 2031. Este crecimiento refleja lo importante que es para las empresas reducir el abandono.

El abandono puede afectar a muchos aspectos de un negocio, como los siguientes:

• Ingresos
  El abandono de clientes repercute directamente en los ingresos de una empresa. Perder clientes implica obtener menos ingresos, sobre todo en el caso de los modelos de suscripción. El abandono puede afectar aún más a los ingresos de empresas más pequeñas o nuevas, ya que cada cliente supone una mayor parte de los ingresos totales.

• Desarrollo de productos
  Unas tasas de abandono elevadas pueden indicar que hay problemas con un producto o servicio. Las empresas pueden analizar los motivos que hacen que los clientes se marchen para identificar aspectos que deban mejorar o ajustar.

• Costes de adquisición de clientes
  Adquirir nuevos clientes para sustituir a los que se han perdido por culpa del abandono exige una inversión considerable en iniciativas de marketing y ventas. Estos costes pueden aumentar rápido, lo que dificultaría mucho poder mantener la rentabilidad.

• Reputación de la marca
  Una rotación de clientes frecuente puede afectar negativamente a la reputación de una empresa y disuadir a clientes potenciales.

• Moral del personal
  Unas tasas de abandono elevadas también pueden afectar a la moral, el rendimiento y la implicación del personal, sobre todo en el caso de empleados que están involucrados directamente con la atención al cliente y la retención de clientes.

• Información del mercado
  La tasa de abandono también proporciona información muy útil sobre tendencias del mercado y preferencias de los clientes. Las empresas pueden usarla para adaptar estrategias, ajustar productos y satisfacer mejor las necesidades de los clientes.

• Crecimiento general de la empresa
  El abandono puede afectar a la trayectoria de crecimiento general de una empresa a lo largo del tiempo. Tener una retención de clientes constante es fundamental para que el crecimiento y la expansión sean estables. En cambio, si una empresa tiene unas tasas de abandono altas, puede resultarle complicado escalar con eficacia y lograr objetivos a largo plazo.

Técnicas de elaboración de modelos de predicción del abandono

Hay varias técnicas de elaboración de modelos que las empresas pueden utilizar como marco para predecir el abandono. Entre ellas, destacan las siguientes:

Regresión logística

La regresión logística es una técnica estadística que las empresas pueden usar para predecir resultados binarios (por ejemplo, si un cliente se va a marchar o quedar). Esta técnica de elaboración de modelos utiliza diferentes indicadores, como los datos demográficos, el historial de compras y las interacciones del cliente, para predecir si el cliente se va a ir.

• Cómo funciona la regresión logística
  La regresión logística utiliza datos históricos sobre clientes (tanto si han abandonado el producto o servicio como si no lo han hecho) y analiza diferentes variables que pueden influir en su decisión de marcharse. El modelo calcula las probabilidades de abandono de cada variable y proporciona información sobre qué factores son los que más predicen la pérdida de clientes. Por ejemplo, una cantidad positiva elevada de la variable «número de quejas sobre el servicio» indicaría que un mayor número de quejas está muy vinculado con que las probabilidades de abandono sean más altas.

• Cuándo usar esta técnica
  Esta técnica es adecuada para aquellas empresas que tengan una gran cantidad de datos de clientes y operen en sectores donde la retención de clientes sea fundamental (por ejemplo, los de telecomunicaciones, finanzas, servicios de suscripción e e-commerce). Estos sectores suelen tener resultados binarios claros (por ejemplo, si un cliente renueva o no una suscripción), lo que hace que la regresión logística se adapte bien a sus necesidades de elaboración de modelos predictivos.

• Ventajas de la regresión logística
  En comparación con otros métodos, la regresión logística es fácil de implementar y de aprender. Este modelo proporciona a las empresas predicciones e información práctica. Por ejemplo, si el modelo indica que un problema concreto del servicio hace que los clientes se vayan, la empresa puede centrar sus iniciativas en solucionarlo.

• Inconvenientes de la regresión logística
  La regresión logística asume una relación lineal entre las variables independientes y el logaritmo de las probabilidades (o la probabilidad de que se produzca un resultado concreto), lo que no siempre ocurre en situaciones reales. Por lo tanto, puede tener dificultades con relaciones complejas de los datos, como las interacciones entre variables. Si los datos son desiguales (por ejemplo, si hay muchos más clientes que se han quedado que los que se han marchado), el modelo puede tender a predecir la clase mayoritaria, lo que reduce su eficacia.

Conclusión: la regresión logística es una buena opción para elaborar modelos de abandono en situaciones con un resultado binario simple y una gran cantidad de datos de clientes. Es especialmente útil para las empresas que quieran predecir el abandono de clientes y entender el motivo de su marcha.

Árboles de decisión

Los árboles de decisión son otro método popular para elaborar modelos del abandono de clientes. Esta técnica funciona bien en situaciones en que las decisiones se pueden desglosar en una serie de opciones binarias, lo que hace que sea ideal para comprender las vías complejas que hacen que los clientes se marchen. Los árboles de decisión trazan estas vías en una estructura de árbol según diferentes atributos y comportamientos de clientes, como patrones de uso, niveles de servicio y comentarios de clientes.

• Cómo funcionan los árboles de decisión
  El método del árbol de decisión es intuitivo y fácil de usar, ya que divide el conjunto de datos en subconjuntos más pequeños según diferentes criterios, lo que crea un árbol con nodos de decisiones y nodos de hojas. Cada nodo del árbol representa una prueba sobre un atributo (por ejemplo, la frecuencia con la que se usa el servicio) y cada rama representa el resultado de esa prueba, que nos lleva al siguiente nodo o a una hoja que tiene la decisión final (abandono o no abandono). Un árbol de decisión puede dividir a los clientes por edad, por ejemplo, y luego dividir cada uno de esos grupos según sus hábitos de gasto. A medida que vamos avanzando, el segmento de clientes será cada vez más específico, lo que permite que el modelo prediga la probabilidad de abandono de ese grupo.

• Cuándo usar árboles de decisión
  Los árboles de decisión son muy eficaces para empresas con bases de clientes diversas en que hay diferentes factores que afectan al abandono, como el comercio minorista, las telecomunicaciones y la banca. Este método es útil en situaciones en que es importante saber las vías de decisión concretas que hacen que los clientes se marchen, ya que proporciona a las empresas estrategias específicas de intervención.

• Ventajas de los árboles de decisión
  Una de las principales ventajas de los árboles de decisión es su sencillez. Su representación visual clara hace que sea fácil comprender y comunicar los factores que dan lugar al abandono. Esta claridad es muy valiosa para elaborar planificaciones estratégicas e implementar estrategias de retención específicas. Los árboles de decisión gestionan bien los datos numéricos y los categóricos, por lo que son una buena opción para diferentes tipos de datos de clientes.

• Inconvenientes de usar árboles de decisión
  Si bien son útiles en una variedad de situaciones, los árboles de decisión también tienen inconvenientes: pueden llegar a ser muy complejos si capturan demasiados patrones no relacionados en los datos de entrenamiento, lo que puede hacer que la generalización de nuevos datos sea deficiente. Es lo que se conoce como «sobreajuste»: el modelo se ajusta exactamente a sus datos de entrenamiento, pero no puede interpretar con precisión datos nuevos, por lo que captura «ruido» (información innecesaria) de los datos en vez de los patrones subyacentes. Los árboles de decisión pueden tener dificultades con tareas que requieran capturar relaciones lineales, para las que la regresión logística quizá sea una mejor opción.

Conclusión: los árboles de decisión son una herramienta muy útil para elaborar modelos del abandono, sobre todo en situaciones en que es importante analizar las vías concretas de las decisiones que han tomado los clientes. La sencillez visual del modelo y su capacidad de gestionar diversos tipos de datos hacen que sea una opción popular. Si bien los árboles de decisión tienen limitaciones (como propensión al sobreajuste y susceptibilidad a cambios en los datos), sus puntos fuertes a la hora de identificar y visualizar los factores que dan lugar al abandono hacen que sean una herramienta útil para muchas empresas.

Redes neuronales

Las redes neuronales, un tipo de machine learning, son una estrategia más avanzada en el ámbito de los modelos de predicción del abandono. A diferencia de los modelos lineales tradicionales, las redes neuronales pueden capturar relaciones complejas y no lineales en los datos. Son adecuados para abordar las complejidades del comportamiento y el abandono de clientes, ya que los factores que influyen en que los clientes decidan marcharse pueden ser multifacéticos y estar interrelacionados.

• Cómo funcionan las redes neuronales
  Las redes neuronales imitan la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Constan de capas de nodos (o «neuronas») interconectados que procesan los datos de entrada de forma jerárquica. Cada neurona aplica un cálculo a su entrada y pasa el resultado a la siguiente capa. En el contexto de la predicción del abandono, una red neuronal tomaría los datos de los clientes como entrada, los procesaría mediante sus capas y generaría una probabilidad de abandono. Las redes neuronales aprenden de los datos mediante un proceso conocido como «entrenamiento». Ajustan la importancia de las conexiones entre las neuronas en función de los patrones observados en los datos de entrenamiento, que constan de resultados conocidos (por ejemplo, clientes que se han marchado y otros que se han quedado). Este entrenamiento permite a la red hacer predicciones cada vez más precisas sobre nuevos datos nunca vistos.

• Cuándo usar esta técnica
  Las redes neuronales son especialmente beneficiosas en situaciones en que los datos muestran patrones complejos que otros modelos más simples podrían pasar por alto. Sectores con una gran cantidad de datos de interacción de los clientes (como los de telecomunicaciones, servicios de streaming y comercios minoristas por Internet) pueden utilizar redes neuronales para obtener información detallada sobre el comportamiento de los clientes. Estos modelos destacan en situaciones en que las interacciones y las preferencias de los clientes son diversas y tienen muchos matices, y no encajan en resultados binarios.

• Ventajas de las redes neuronales
  El punto fuerte de las redes neuronales es su capacidad de elaborar modelos con relaciones complejas y no lineales en los datos. Su capacidad de identificar patrones sutiles en grandes conjuntos de datos puede generar predicciones más precisas y matizadas sobre el abandono de clientes.

• Inconvenientes de las redes neuronales
  Uno de los principales inconvenientes de las redes neuronales es su característica de «caja negra». Muchas veces, es complicado interpretar exactamente cómo o por qué una red neuronal ha generado una predicción concreta, lo que puede suponer un inconveniente a las empresas que busquen transparencia y datos prácticos. Además, las redes neuronales exigen una cantidad considerable de datos para poder entrenarse bien y pueden ser muy exigentes en cuanto a los procesos informáticos, por lo que requieren más recursos y conocimientos que otros modelos.

Conclusión: las redes neuronales pueden gestionar la complejidad y los matices del comportamiento de los clientes de formas que los modelos más simples no pueden. Son especialmente valiosas en entornos con muchos datos en que aprender sobre patrones sutiles es fundamental para predecir el abandono de clientes. Si bien tienen inconvenientes (como la interpretabilidad y los requisitos de recursos), su potencial de generar predicciones precisas y matizadas hace que sean una herramienta valiosa para las empresas que quieran reducir el abandono de clientes.

Método de ensamblado

Los métodos de ensamblado son una estrategia muy buena para elaborar modelos predictivos y son especialmente eficaces para predecir el abandono. Los métodos de ensamblado combinan varios modelos predictivos para mejorar la precisión de las predicciones, lo que les permite anticipar el abandono de clientes.

• Cómo funcionan los métodos de ensamblado
  Los métodos de ensamblado se basan en el principio de que un grupo de modelos que trabajan juntos puede lograr mejores resultados que cualquier modelo trabajando solo. Estos métodos implican entrenar diferentes modelos con los mismos datos y, después, juntar sus predicciones (normalmente, mediante técnicas de bagging, boosting o stacking). En la predicción del abandono, los métodos de ensamblado pueden implicar combinar diferentes tipos de modelos, como árboles de decisión, redes neuronales y modelos de regresión logística. Cada uno de estos modelos predecirá el abandono de clientes de forma independiente y, después, estas predicciones se combinarán mediante procesos como votaciones o promedios para producir una predicción final más precisa.

• Cuándo usar esta técnica
  Los métodos de ensamblado son especialmente útiles en situaciones en que ningún modelo por sí solo proporcione predicciones satisfactorias o si los datos son complejos y diversos. Encajan muy bien en sectores con patrones complejos de comportamiento de clientes (como las finanzas, las telecomunicaciones y el e-commerce) en que, para predecir el abandono con precisión, es necesario capturar una gran variedad de interacciones y comportamientos de clientes.

• Ventajas de los métodos de ensamblado
  La principal ventaja de estos métodos es que ofrecen una mejor precisión y exhaustividad en comparación con los modelos individuales. Al combinar los puntos fuertes de varios modelos, pueden reducir la probabilidad de que se produzca un sobreajuste (cuando un modelo produce resultados demasiado «ruidosos») y suelen ser mejores a la hora de gestionar conjuntos de datos variados y complejos. Así se consiguen predicciones más fiables y estables.

• Inconvenientes de los métodos de ensamblado
  Un inconveniente de estos métodos es que son más avanzados y suponen más costes informáticos, ya que necesitan más recursos y tiempo para entrenarse e implementarse en comparación con un único modelo. Como ocurre con las redes neuronales, los métodos de ensamblado pueden ser más complicados de interpretar, lo que dificulta identificar los motivos concretos que han dado lugar a una predicción.

Conclusión: los métodos de ensamblado son una técnica avanzada para predecir el abandono y pueden mejorar la predicción combinando los puntos fuertes de varios modelos predictivos. Son adecuados para entornos de datos complejos y para empresas que necesiten una estrategia integral con la que abordar el abandono de clientes. Si bien tienen inconvenientes, ya que son muy complejos y requieren muchos recursos, su capacidad de hacer predicciones más precisas y estables hace que sean una estrategia valiosa para empresas que busquen reducir el abandono de clientes.

Integración y gestión de datos para predecir el abandono

A continuación, te explicamos lo que debes saber sobre el uso de datos de clientes para favorecer tus iniciativas de predicción del abandono:

Importancia de la recopilación e integración de datos de calidad

La base de cualquier modelo de predicción del abandono son los datos que usa, por lo que es fundamental recopilar datos exhaustivos y precisos. Para ello, hay que recoger mucha información y asegurarse de que los datos sean pertinentes y estén actualizados. La integración es tan importante como la recopilación, ya que implica combinar datos de diferentes orígenes en una única base de datos coherente, que es necesaria para tener una perspectiva integral de tus clientes.

Exploración de los orígenes de datos

Una gran variedad de orígenes de datos, como los siguientes, puede orientar la predicción del abandono:

• Datos sobre transacciones
  Entre ellos, se incluyen el historial de compras, métodos de pago y patrones de uso de productos o servicios. Estos datos ofrecen información directa sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes.

• Interacciones de los clientes
  Los registros de interacciones con el servicio de atención al cliente, comentarios y quejas son muy valiosos, ya que permiten conocer la satisfacción de los clientes y posibles puntos débiles.

• Redes sociales
  Al analizar la actividad en redes sociales, se pueden conocer la percepción pública y la opinión sobre tu marca. Asimismo, también se pueden poner de manifiesto tendencias y expectativas de los clientes.

Técnicas para limpiar y preprocesar datos

Una vez que hayas recopilado los datos, debes limpiarlos y preprocesarlos; es decir, quitar errores, incoherencias e información irrelevante. Técnicas como la normalización, la gestión de valores ausentes y la detección de valores atípicos pueden ayudar a llevar a cabo este paso importante, que verifica que los datos incorporados al modelo predictivo sean de la mayor calidad posible.

Protección de la privacidad de los datos

La privacidad de los datos es una preocupación importante y continua. Las empresas deben cumplir con normativas de protección de datos como el Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea e implementar medidas de seguridad exhaustivas. Prácticas como la anonimización de información confidencial y la obtención del consentimiento explícito para usar los datos ayudan a proteger la privacidad y generan confianza entre los clientes.

Retos de la predicción del abandono

La predicción del abandono es una tarea a gran escala que puede suponer diferentes retos, como los siguientes:

• Calidad y volumen de los datos
  Los datos usados en la predicción del abandono deben ser suficientes y de gran calidad. Si la calidad es deficiente o los datos son escasos, las predicciones pueden ser imprecisas.

• Dificultad para integrar los datos
  A la hora de agrupar datos de diferentes orígenes, cada uno de ellos puede tener distintos formatos o estructuras, lo que dificulta combinarlos en un conjunto de datos unificado que se pueda analizar.

• Cambios en los comportamientos de los clientes
  Las preferencias y los comportamientos de los clientes pueden cambiar rápido, lo que dificulta mantenerlos actualizados. Lo que funcionaba para predecir el abandono el año pasado quizá ya no sirva ahora.

• Privacidad y cumplimiento de la normativa
  Encontrar el equilibrio entre usar datos de clientes para generar predicciones y respetar su privacidad, así como cumplir en todo momento diferentes leyes de protección de datos, puede ser complicado para las empresas.

• Identificación de variables pertinentes
  Decidir qué puntos de datos son pertinentes para predecir el abandono puede llevar mucho tiempo.

• Precisión y sobreajuste del modelo
  Crear un modelo que prediga el abandono con precisión sin que se sobreajuste a los datos de entrenamiento es una tarea compleja.

• Puesta en práctica de la información de las predicciones
  Otra dificultad es convertir la información de las predicciones en estrategias prácticas. Predecir el abandono es solo el primer paso, el objetivo final es usar esa información con eficacia para retener a los clientes.

• Al día con los avances tecnológicos
  El campo de análisis de los datos está evolucionando constantemente, lo que puede hacer que mantenerse al día con las técnicas y teorías sea abrumador.

Cómo elaborar una estrategia de predicción del abandono

Ningún modelo de predicción del abandono encaja a la perfección con todas las empresas. ¿Cómo puedes hacer para elegir un modelo y una estrategia de predicción del abandono que reflejen las realidades y los matices de tu negocio? Puedes abordar este proceso de la siguiente manera:

• Conoce tu empresa y tus clientes
  Debes conocer bien tu empresa y tus clientes. ¿Qué hace que tus clientes se queden en tu empresa y qué podría hacer que se marcharan?

• Elige los datos correctos
  Identifica los tipos de datos más pertinentes para tu empresa y el comportamiento de los clientes (por ejemplo, historial de transacciones, interacciones con el servicio de atención al cliente o actividad en redes sociales). Asegúrate de que los datos sean accesibles y útiles.

• Involucra a tu equipo
  Solicita aportaciones de los equipos de tu empresa, como los de ventas, atención al cliente y TI. Sus percepciones pueden ayudarte a conocer diferentes aspectos de las interacciones de los clientes y la viabilidad técnica.

• Selecciona un modelo adecuado
  No hay ningún modelo de predicción del abandono que valga para todos los casos. El que elijas dependerá de la naturaleza de tu empresa y del tipo de datos que tengas. Analiza bien las opciones y determina cuál funcionará mejor en tu caso.

• Prepara y limpia los datos
  Para poder usar los datos, primero debes limpiarlos y organizarlos.

• Crea y prueba el modelo
  Una vez que los datos estén listos, crea el modelo predictivo y pruébalo bien para verificar su precisión y eficacia.

• Actualiza y perfecciona el modelo con regularidad
  Los comportamientos de los clientes y las condiciones del mercado van cambiando con el paso del tiempo, por lo que debes actualizar y perfeccionar el modelo para que siga siendo pertinente y eficaz.

• Convierte la información en medidas prácticas
  El último paso es utilizar la información del modelo de predicción del abandono para orientar tus estrategias empresariales. Quizá debas ajustar tu estrategia de marketing, mejorar el servicio de atención al cliente o hacer algunos cambios en tu producto.