La tasa de pérdida de clientes, también conocida como deserción de clientes, se refiere al porcentaje de clientes que dejan de hacer negocios con una empresa durante un período de tiempo específico. La tasa de pérdida de clientes es una métrica importante que afecta directamente a los ingresos y la rentabilidad. Las empresas realizan un seguimiento de las tasas de pérdida de clientes para medir sus esfuerzos de retención de clientes y qué tan bien mantienen las relaciones con los clientes. Las altas tasas de pérdida de clientes pueden indicar que los clientes no están satisfechos con un producto o servicio, mientras que las bajas tasas de pérdida de clientes pueden implicar su lealtad y satisfacción. Las tasas medias de pérdida de clientes varían de un sector a otro. En 2022, la tasa media de pérdida de clientes fue del 13 % para las empresas privadas de software como servicio (SaaS).

Para entender la pérdida de clientes de tu empresa, necesitas saber cuántos clientes estás reteniendo o perdiendo en un período de tiempo determinado, y por qué los estás perdiendo. Los modelos de pérdida de clientes pueden ayudarte a crear una estrategia de retención integral que aborde los problemas que subyacen a tu pérdida de clientes. A continuación, cubriremos lo que necesitas saber sobre los diferentes tipos de modelos de pérdida de clientes, cómo elegir y crear el adecuado para tu negocio y qué hacer con la información que obtienes de él.

¿Qué contiene este artículo?

• Cómo calcular la pérdida de clientes
  
• Por qué es tan importante la pérdida de clientes
  
• Indicadores clave de la pérdida de clientes
  
• Tipos de modelos de pérdida de clientes
  
• Cómo crear un modelo de pérdida de clientes
  
• Cómo utilizar el análisis predictivo para reducir la pérdida de clientes
  
• Cómo medir la eficacia de los modelos de pérdida de clientes
  
• Prácticas recomendadas para reducir la pérdida de clientes
  

Cómo calcular la pérdida de clientes

Para calcular la pérdida de clientes, divide el número de clientes perdidos durante un período de tiempo específico por el número total de clientes al comienzo de ese período. Aquí tienes una fórmula básica para calcular la tasa de pérdida de clientes.

(número de clientes perdidos durante el período / número total de clientes al inicio del período) × 100 = tasa de pérdida de clientes

Para aplicar esta fórmula, sigue estos pasos:

• Determina el período de tiempo para el que deseas calcular la tasa de pérdida de clientes (por ejemplo, un mes, un trimestre, un año).

• Identifica el número total de clientes que tenías al inicio de este periodo.

• Cuenta la cantidad de clientes que se fueron o dejaron de hacer negocios contigo durante este período.

• Divide el número de clientes perdidos por el número total de clientes al inicio del período.

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

Este porcentaje refleja tu tasa de abandono: la tasa a la que los clientes interrumpen su relación con una empresa en el plazo especificado.

¿Por qué es tan importante la pérdida de clientes?

La tasa de pérdida de clientes puede tener un gran impacto en los ingresos, la rentabilidad y la reputación de una empresa. A continuación, te explicamos como la tasa de pérdida de clientes afecta las operaciones comerciales.

• Costos de adquisición de clientes: En general, adquirir nuevos clientes es más costoso que retener a los existentes. Cuando los clientes se van, las empresas deben invertir más en esfuerzos de marketing y ventas para reemplazarlos, lo que puede ser costoso.

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

• Menos clientes a largo plazo: Los clientes a largo plazo tienden a comprar más con el tiempo y, por lo tanto, pueden resultar menos costosos de atender. También pueden comprar productos o servicios con mayores márgenes. Una tasa de pérdida de clientes más alta significa menos de estos clientes a largo plazo y puede conducir a una menor rentabilidad.

• Reputación de la marca: Las altas tasas de abandono pueden ser un signo de insatisfacción del cliente, lo que puede dañar la reputación de una empresa. Los clientes satisfechos son más propensos a recomendar a otros a la empresa, mientras que los clientes insatisfechos pueden compartir sus experiencias negativas, disuadiendo a los clientes potenciales.

• Crecimiento a largo plazo: El crecimiento sostenible requiere una base de clientes estable. Las altas tasas de pérdida de clientes puede socavar las estrategias de crecimiento a largo plazo, lo que dificulta que las empresas se expandan o inviertan en nuevas oportunidades.

Indicadores clave de la pérdida de clientes

Uno de los predictores más sencillos de la pérdida de clientes es el nivel de satisfacción del cliente con un producto o servicio. Las empresas pueden medirlo a través de encuestas, puntuaciones netas de promotores (NPS) y mecanismos de comentarios. Las puntuaciones de satisfacción constantemente bajas o los comentarios negativos pueden ser un fuerte indicador de una posible pérdida de clientes.

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

• Interacciones con el servicio de atención al cliente: Si bien algunos clientes comprometidos pueden ponerse en contacto con soporte para maximizar el valor, las solicitudes de soporte también pueden indicar problemas o insatisfacción. El análisis de la naturaleza y el resultado de estas interacciones puede predecir la pérdida de clientes, especialmente si los problemas no se resuelven satisfactoriamente.

• Consumo del producto o servicio: Monitorear cómo y con qué frecuencia los clientes consumen un producto o servicio puede ofrecer a las empresas información sobre los niveles de compromiso del cliente. Un consumo bajo o en declive puede indicar que un cliente está perdiendo interés o no encuentra valor, lo que podría provocar su pérdida.

• Problemas de facturación y pago: Los problemas frecuentes con la facturación o los pagos pueden provocar la frustración y pérdida del cliente. El seguimiento de estos incidentes y sus resoluciones puede revelar señales de advertencia temprana de que los clientes corren el riesgo de irse.

• Cambios en el comportamiento de compra: Un cambio repentino en los patrones de compra habituales de un cliente, como una disminución en el tamaño o la frecuencia de los pedidos, puede indicar insatisfacción o un cambio en las necesidades, lo que puede provocar su pérdida.

• Comentarios y quejas de los clientes: Los comentarios directos o las quejas son indicadores importantes de la posible pérdida de clientes. Los clientes que se toman el tiempo para expresar su insatisfacción o inquietud pueden considerar irse si no se abordan sus problemas.

• Compromiso con las comunicaciones de marketing: Una disminución en la participación de los clientes con correos electrónicos, boletines informativos, promociones u otras comunicaciones de marketing puede indicar una disminución del interés o la relevancia, que puede preceder a la pérdida de clientes.

• Factores de mercado y competitivos: Los cambios en el mercado y las acciones de los competidores pueden influir en la pérdida de clientes. Por ejemplo, si un competidor saca un nuevo producto u ofrece un servicio similar a un precio más bajo, esto podría conducir a un aumento de la pérdida de clientes.

• Renovaciones de contratos y suscripciones: Para las empresas con un modelo basado en suscripciones o contratos, un próximo período de renovación es un momento clave para evaluar el riesgo de pérdida de clientes. Cuando los clientes evalúan si renovar o no, existe la posibilidad de que se produzca la pérdida de clientes.

• Factores demográficos y psicográficos: A veces, los cambios en el perfil demográfico de un cliente o un cambio en sus valores y preferencias pueden predecir la pérdida de clientes. Por ejemplo, un cambio en el estado financiero, la reubicación o el estilo de vida puede influir en su decisión de continuar usando un producto o servicio en particular.

Tipos de modelos de pérdida de clientes

Los modelos de pérdida de clientes se clasifican en función de una variedad de factores, como el tipo de algoritmo, cómo trata el tiempo y el nivel de detalle de la predicción. Aquí hay una explicación detallada de los tipos de modelos de pérdida de clientes.

• Modelos predictivos de pérdida de clientes: Estos modelos utilizan datos históricos para predecir la probabilidad de que un cliente se pierda en el futuro. Por lo general, emplean algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones y predictores de la pérdida de clientes, que se describen a continuación.

• Regresión logística: Se trata de un modelo estadístico que estima la probabilidad de un resultado binario (como pérdida de clientes/no pérdida de clientes) en función de una o varias variables independientes. Es ampliamente utilizado por su simplicidad e interpretabilidad.

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

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

• Máquinas de aumento de gradiente (GBM): Las GBM son una técnica de conjunto que construye árboles secuencialmente, y cada nuevo árbol corrige los errores cometidos por los árboles previamente entrenados. Las GBM, como XGBoost y LightGBM, son eficaces para la predicción de la pérdida de clientes, pero pueden ser complejas de ajustar.

• Redes neuronales: Las redes neuronales son modelos de aprendizaje profundo que pueden capturar relaciones no lineales complejas a través de capas de nodos o "neuronas". Pueden ser muy eficaces, especialmente con grandes conjuntos de datos, pero son más difíciles de interpretar que los modelos más simples.

• Modelos descriptivos de pérdida de clientes: En lugar de predecir la pérdida de clientes en el futuro, estos modelos proporcionan información sobre el comportamiento de la pérdida de clientes. Ayudan a identificar tendencias, patrones y razones detrás de la pérdida de clientes, a menudo utilizando técnicas de agrupación o análisis de componentes principales.

• Modelos de pérdida de clientes de series temporales: Estos modelos analizan cómo evolucionan las tasas de pérdida de clientes a lo largo del tiempo. Pueden ser particularmente útiles para empresas con fuertes patrones estacionales o para aquellas que intentan medir el impacto de eventos específicos a lo largo del tiempo.

• Modelos basados en cohortes: Estos modelos analizan las tasas de pérdida de clientes de diferentes cohortes de clientes. Una cohorte puede definirse por la fecha en que los clientes se registraron, el producto que compraron por primera vez o cualquier otro evento importante. Esto ayuda a identificar si ciertas cohortes son más propensas a la pérdida de clientes que otras.

• Modelos de análisis de supervivencia: También conocidos como modelos de tiempo hasta el evento, estos modelos miden el tiempo que tarda un evento (la pérdida de clientes) en ocurrir. Son especialmente útiles para predecir cuándo se perderá un cliente.

• Modelos de pérdida de clientes 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 escenarios en los que las empresas pueden tomar medidas inmediatas para evitar la pérdida de clientes.

• Modelos híbridos: Estos modelos combinan elementos de diferentes tipos de modelos para utilizar sus fortalezas y mitigar las debilidades. Por ejemplo, un modelo híbrido podría usar una combinación de un modelo predictivo para la probabilidad de pérdida de clientes y un análisis de supervivencia para el tiempo.

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

Cómo crear un modelo de pérdida de clientes

La creación de un modelo de pérdida de clientes es un proceso de varios pasos que implica analizar cómo defines la pérdida de clientes, qué te muestran tus datos y qué modelo es el más útil para tu negocio. Aquí tienes una guía detallada para crear un modelo de pérdida de clientes que satisfaga las necesidades de tu empresa.

• Definición de pérdida de clientes: Diferentes empresas tienen diferentes definiciones de pérdida de clientes. Para un servicio de suscripción, la pérdida de clientes puede deberse a la cancelación de la suscripción de un cliente. En el caso de una plataforma de comercio electrónico, puede ser un cliente que no ha realizado una compra en un período de tiempo determinado.

• Recolección de datos: Recopila datos históricos que incluyan tanto a los que se pierden como a los que no lo hacen. El conjunto de datos debe incluir una variedad de características, como datos demográficos de los clientes, historial de transacciones, datos de consumo de productos, interacciones con el servicio de atención al cliente y cualquier otro dato relevante que pueda influir en la pérdida de clientes.

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

• Desarrollo de funcionalidades: Desarrolla funciones que capturen de manera efectiva el comportamiento y las características de tus clientes. Esto puede incluir la agregación de datos transaccionales en métricas significativas, el cálculo de la frecuencia de consumo o la obtención de otros atributos interesantes a partir de los datos sin procesar.

• Análisis exploratorio de datos (EDA): Antes de crear el modelo, realiza un EDA para encontrar los patrones en los datos. Busca correlaciones entre las funcionalidades y la pérdida de clientes, identifica los valores atípicos y comprende la distribución de las variables clave.

• Selección de algoritmos: Elige un algoritmo de machine learning para predecir la pérdida de clientes. La regresión logística, los árboles de decisión, los bosques aleatorios, las máquinas de aumento de gradiente y las redes neuronales son opciones comunes. La elección del modelo depende del tamaño del conjunto de datos, la importancia de la funcionalidad y la necesidad de interpretabilidad.

• Entrenamiento y pruebas: Divide los datos en conjuntos de entrenamiento y pruebas para evaluar el rendimiento del modelo. El conjunto de entrenamiento se usa para entrenar el modelo, mientras que el conjunto de pruebas se usa para evaluar su poder predictivo en datos no vistos.

• Validación del modelo: Utiliza métricas como la exactitud, la precisión, la recuperación, la puntuación F1 y el área bajo la curva ROC (AUC-ROC) para evaluar el rendimiento de tu modelo. Concéntrate en las métricas que afectan los objetivos de tu negocio. Por ejemplo, si el costo de los falsos positivos es alto, es posible que desees maximizar la precisión.

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

• Análisis de funcionalidades: Descubre qué funcionalidades son las más influyentes en la predicción de la pérdida de clientes para guiar tus estrategias de retención de clientes.

• Implementación: Implementa el modelo en un entorno de producción donde puedas proporcionar predicciones continuas. Esto puede implicar la integración del modelo en los sistemas empresariales o la configuración de un proceso por lotes para puntuar periódicamente a los clientes.

Cómo utilizar el análisis predictivo para reducir la pérdida de clientes

Ideas prácticas y estrategias de intervención

• Utiliza las predicciones del modelo para desarrollar estrategias de retención específicas. Por ejemplo, considera la posibilidad de ofrecer a los clientes que hayas identificado como de alto riesgo de pérdida promociones personalizadas, un servicio de atención al cliente proactivo u otros incentivos para retenerlos.

• Segmentar a los clientes de alto riesgo en función de sus características o motivos de posible pérdida y adaptar las intervenciones en consecuencia.

Bucle de monitoreo y retroalimentación

• Supervisa el rendimiento del modelo de forma continua. Ajusta y vuelve a entrenar el modelo según sea necesario para responder a los patrones cambiantes en el comportamiento de los clientes o las operaciones comerciales.

• Establece mecanismos de retroalimentación para capturar los resultados de los esfuerzos de retención y supervisa regularmente la efectividad de tus estrategias de retención. Utiliza estos datos para refinar aún más el modelo predictivo y las estrategias de intervención.

Colaboración e integración organizacional

• Comparte los aprendizajes y las recomendaciones del proceso de análisis predictivo entre los departamentos relevantes para crear una estrategia de retención cohesiva.

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

Cómo medir la efectividad de los modelos de pérdida de clientes

Es importante medir la eficacia de los modelos de pérdida de clientes para garantizar que no se toman decisiones empresariales basadas en predicciones falsas. Las siguientes métricas pueden evaluar el rendimiento de los modelos de pérdida de clientes.

• Precisión: Este es el porcentaje total de predicciones que el modelo acertó. Si bien la precisión es un punto de partida, no siempre brinda una imagen completa, especialmente si el número de clientes que se pierden y los que se quedan está desequilibrado.

• Precisión: De los clientes que el modelo predijo que se perderían, ¿cuántos realmente perdiste? Evaluar esta métrica es importante porque el costo de los falsos positivos (predecir la pérdida de clientes cuando no ocurre) puede ser alto.

• Recuperación: De todos los clientes que se perdieron, ¿cuántos identificó correctamente el modelo? Esto es importante si quieres capturar tantos casos verdaderos de pérdida de clientes como sea posible, incluso si eso significa tolerar algunos falsos positivos.

• Puntuación F1: Esta métrica combina la precisión y la recuperación en un solo número para obtener una visión equilibrada.

• Área bajo la curva ROC (AUC-ROC): La curva ROC traza la tasa de verdaderos positivos frente a la tasa de falsos positivos en varias configuraciones de umbral. El AUC mide toda el área bidimensional debajo de 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: Esta 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.

• Ventaja: Esta métrica demuestra lo mucho mejor que es el modelo para predecir la pérdida de clientes en comparación con las conjeturas aleatorias. Una ventaja mayor que 1 indica que el modelo es mejor que las conjeturas aleatorias.

• Impacto en el negocio: La verdadera prueba de la eficacia del modelo es su impacto en las métricas del negocio. ¿Eres capaz de reducir las tasas de pérdida de clientes actuando en función de las predicciones del modelo? ¿Las estrategias de retención de clientes se basan en la información del modelo y conducen a un aumento del valor vitalicio del cliente (LTV) o la mejora de la satisfacción del cliente? Para evaluar el impacto en el negocio, puedes ejecutar experimentos controlados (como pruebas A/B) para comparar los resultados con y sin las intervenciones sugeridas por el modelo de pérdida de clientes. Observar los cambios en las tasas de pérdida de clientes, las puntuaciones de satisfacción del cliente y la rentabilidad a lo largo del tiempo ayudará a determinar el valor real del modelo.

Prácticas recomendadas para reducir la pérdida de clientes

• Segmentación conductual predictiva: Utiliza el machine learning para predecir el comportamiento futuro de los clientes en función de las interacciones pasadas, los patrones de compra y los datos de interacción. Esto te permite anticiparte a las necesidades de los clientes e intervenir antes de que se registre una señal de pérdida, implementando así estrategias de retención más específicas y efectivas.

• Técnicas avanzadas de personalización: Utiliza la analítica avanzada y la IA para crear experiencias personalizadas que hagan que cada cliente se sienta valorado y comprendido. Esto puede incluir recomendaciones de productos personalizadas, contenido dinámico en las comunicaciones y experiencias de usuario personalizadas en plataformas digitales.

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

• Intervención proactiva en la pérdida de clientes: Utiliza análisis en tiempo real para identificar a los clientes que corres el riesgo de perder y poner en marcha estrategias de interacción proactivas. Esto podría implicar activadores automáticos para ofertas personalizadas, el contacto personalizado de los equipos de éxito del cliente o el acceso a contenido o soporte exclusivos.

• Seguimiento de la realización de valor: Supervisa la eficacia con la que los clientes logran los resultados deseados con su producto o servicio. Desarrollar indicadores de realización de valor e intervenir si los clientes no están alcanzando estos puntos de referencia. Ofrece orientación, soporte o recursos adicionales para ayudar a los clientes a ver el valor total de su inversión.

• Desarrollo de una comunidad: Crea un sentido de comunidad entre tus clientes a través de foros exclusivos, grupos de usuarios o plataformas sociales. Interactuar con colegas puede aumentar la permanencia del producto, generar canales de soporte adicionales y fidelizar al cliente.

• Programas de fidelización avanzados: Ve más allá de los programas de fidelización basados en transacciones y adopta aquellos que recompensen el compromiso, la promoción o la cocreación. Anima a los clientes a aportar ideas, compartir comentarios o participar en pruebas beta, y recompénsalos con beneficios o reconocimientos exclusivos.

• Mejoras en el servicio de IA: Implementa herramientas impulsadas por IA, como chatbots o soporte predictivo, para brindar asistencia al cliente instantánea las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Estas herramientas también pueden identificar cuándo es necesaria la intervención humana y escalar problemas complejos a agentes humanos.

• Desarrollo de productos basados en datos: Utiliza los comentarios de los clientes y los datos de consumo para impulsar el desarrollo de productos. Si haces coincidir la hoja de ruta de tu producto con las necesidades y preferencias de los clientes, puedes aumentar la satisfacción y reducir la probabilidad de pérdida debido a la adecuación del producto al mercado.

• Gestión estratégica de cuentas: Gestiona estratégicamente a los clientes B2B o de alto valor, desarrollando relaciones profundas y aprendiendo sobre sus objetivos empresariales. Ajusta tus servicios o productos para respaldar su éxito.