El Data Science está revolucionado la manera en la que las empresas consiguen incrementar sus beneficios, y mejorar sus resultados. Gracias a las nuevas tecnologías es posible controlar y predecir con certeza algunas variables que antes quedaban relegadas a la intuición, y por supuesto, la intuición no siempre es acertada…
Si no quieres quedarte atrás, este es el mejor momento para acercarse al Data Science, y comenzar a utilizarlo en tu empresa. En el artículo de hoy te proponemos uno de los múltiples usos que les puedes dar al Data Science: predecir el Churn Rate, y evitar la fuga de clientes. ¡No te lo pierdas!
¿Qué es el Churn Rate?
El Churn Rate, también conocido como “tasa de cancelación de clientes” es el porcentaje de clientes que dejan de comprar los productos o servicios de la empresa, o que se dan de baja de un servicio de suscripción. En otras palabras: los clientes que en un momento dado dejan de serlo para irse a la competencia.
Como puedes imaginar, un Churn Rate alto puede convertirse en un grave problema para tu empresa, pero el Data Science es capaz de predecir con certeza cuándo un cliente está a punto de irse con la competencia o darse de baja, de forma que se pueden tomar medidas para evitar esa fuga de clientes, y conseguir que se queden.
¿Merece la pena prevenir un Churn Rate alto?
No solo merece la pena, sino que es una de las mejores inversiones que puedes hacer. El motivo es muy sencillo: conseguir un cliente cuesta alrededor de 5 veces más de lo que cuesta retenerlo y, además, es más fácil tratar de retener a los clientes que ya te han comprado, que lograr que un nuevo lead atraviese todo el embudo de ventas, hasta que finalmente se convierta en cliente.
Ten en cuenta que, los clientes de tu base de datos ya te han elegido en algún momento por encima de la competencia, solo tienes que saber cómo reactivar en ellos la confianza y recordarles el valor añadido que ofrece tu marca.
Como ves, la retención de clientes es una estrategia fundamental para la buena marcha de tu empresa, y para ello, es muy importante conocer cuál es tu tasa de cancelación de clientes.
Cómo se calcula el Churn Rate o la tasa de cancelación de clientes
Calcular el Churn Rate es muy sencillo, solamente necesitas contar con una base de datos actualizada y limpia sobre la que puedas aplicar la siguiente fórmula:
Tasa de cancelación de clientes= clientes que han abandonado la suscripción en un determinado periodo de tiempo / clientes que había al inicio del mismo periodo x 100
Como ves, la dimensión temporal juega un papel muy importante para poder calcular la Churn Rate. Veamos un ejemplo práctico:
Supongamos que al inicio del mes de enero cuentas con 8.000 clientes en la empresa, y que al llegar el mes de febrero, solamente cuentas con 2.000 clientes. La fórmula se aplicaría de la siguiente manera:
Churn Rate = 2.000 Clientes /8.000 x100 = 25.
En este caso, la tasa de cancelación de clientes sería de un 25%. El Churn Rate medio varía en función del sector y el tipo de mercado en el que operes, pero en líneas generales se debe situar entre el 1% y el 7% mensual.
Churn Rate vs Revenue Churn
Es muy importante que no confundas estos dos términos. Ya sabemos que el Churn Rate es el porcentaje de clientes perdidos en un periodo determinado. El Revenue Churn, sin embargo, indica los ingresos que se han perdido debido al abandono de esos clientes.
Si tu empresa ofrece productos y servicios diferentes es muy interesante que calcules también el Revenue Churn para conocer dónde se producen las principales pérdidas, y tomar medidas en torno a esos productos específicamente.
Las principales causas de la cancelación de clientes
En general, cuando un cliente decide marcharse tiene un motivo de peso para tomar la decisión. Estas son las principales causas de la cancelación de clientes, sobre las que además, pueden influir para pedir afecten a tu Churn Rate:
Un precio poco apropiado
El precio suele ser una de las principales razones por las que los clientes recurren a la competencia. Para evitar la fuga de clientes es importante que mantengas una estrategia de fidelización, y les recuerdes a tus clientes el valor añadido que ofrece tu marca frente a los competidores más baratos.
No cumplir con las expectativas generadas
La publicidad engañosa y sobredimensionada no suele dar buenos resultados. Cuando conseguimos que un lead se convierta en cliente a base de generarle expectativas poco realistas sobre nuestro producto o servicio, lo normal es que se sienta engañado si no obtiene el resultado que le hemos prometido. Nuestra recomendación es no utilizar este tipo de estrategia, ya que no compensa a medio plazo.
Ofrecer al cliente una mala experiencia
Hay veces en las que los clientes abandonan una empresa porque no se sienten satisfechos con la experiencia de usuario o con la atención al cliente que han recibido, pero no tiene nada que ver ni con el producto ni con el precio. En estos casos es especialmente importante identificar dónde se encuentran los errores para poder mejorar el servicio y evitar la cancelación de clientes.
Predecir el Churn Rate para evitar la cancelación de clientes
Gracias al Data Science es muy sencillo predecir el Churn Rate para evitar la cancelación de clientes. El principal requisito es contar con una base de datos que incluya las interacciones mantenidas con los clientes durante toda su vida. Gracias a la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje supervisado podremos utilizar la experiencia de los anteriores clientes para predecir el comportamiento de los nuevos, cuáles están en riesgo de darse de baja, y por qué. Y lo más importante ¡Estaremos a tiempo de evitarlo!
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