Análisis predictivo para reducir el abandono: modelo de suscripción

Por qué Churn predicción

La rotación de clientes es un mal que todas las organizaciones temen. Una base de clientes bien informada con múltiples opciones de productos y servicios no es fácil de retener. Una estrategia sólida y sostenible para la retención de clientes es muy importante. Retener, involucrar y aumentar el valor de por vida del cliente se puede lograr a través de Predictive Analytics.

Análisis de abandono tradicional Las técnicas dependían en gran medida de los cálculos del valor de por vida del cliente que se basaban en métricas fijas como transacciones mensuales promedio, tasa de retención mensual, márgenes brutos promedio, etc. y tienden a mostrar las razones por las que los clientes eligen terminar una relación, pero rara vez a tiempo para que la empresa actúe y prevenga el cliente de salir.

Con análisis predictivo, puede obtener la información a tiempo para adaptar su comunicación, servicio al cliente y ofertas para satisfacer las necesidades de sus clientes, por lo tanto minimizando el riesgo de que terminen su relación con usted.

Uno de los casos de uso de Big data más populares en los negocios hasta ahora es Predicción de abandono. Explota patrones encontrados en datos históricos para ayudar a las organizaciones a aprovechar oportunidades e identificar riesgos.  La predicción de churn consiste en detectar clientes que probablemente cancelarán una suscripción a un servicio. El análisis predictivo ayuda a reducir la rotación de clientes mediante esfuerzos rentables de retención dirigidos específicamente a usuarios identificados. El manejo sofisticado de Churn es el signo de una organización madura. El costo de adquirir un nuevo cliente es mucho más alto que retener uno antiguo. Por lo tanto, esforzarse por retener a los clientes es un movimiento inteligente.

Predicción de abandono a través de análisis predictivos en negocios basados ​​en suscripción

Las empresas en casi todas las industrias tienen que abordar la rotación. Tiene el poder de estancar el crecimiento de cualquier negocio, incluso si ese negocio está ganando clientes rápidamente. Las empresas más exitosas lo abordan mediante la creación de modelos predictivos que predicen con precisión la rotación; luego toman medidas mediante la creación de campañas de marketing específicas para prevenirlo o mediante cambios en los productos que combaten la rotación.

Se pueden generar más ingresos siguiendo las siguientes tres estrategias simples.

Todos los esfuerzos tienen un costo asociado. En última instancia, el interés de la organización radica en el retorno de la inversión, que es la relación entre los ingresos adicionales y sus costos.

El costo de atraer a un nuevo cliente puede ser cinco veces mayor que el costo de retener a un cliente existente. Cuando pierde un cliente, es importante comprender qué tipo de clientes eligen irse y por qué para minimizar el riesgo de que vuelva a suceder. Un análisis de abandono puede darte las respuestas a estas preguntas. Proporciona una visión general más clara del riesgo entre sus clientes existentes y qué tipos de clientes debe priorizar en la prospección futura.

Al trabajar estratégicamente con información sobre qué clientes es probable que abandonen y cuáles son más rentables con el tiempo, puede adaptar su comunicación y oferta para establecer una relación a largo plazo con los perfiles de clientes que tienen el valor de vida del cliente (CLV) más alto.

Maximice su canal de ventas mediante el seguimiento del viaje del cliente.

El análisis predictivo impulsa el modelo de cliente de SaaS en Tookan

El análisis predictivo es una obviedad para las empresas de SaaS que desean amplificar el éxito que ya están teniendo. Desde la identificación de prospectos en adelante a lo largo del ciclo de vida del cliente, la predicción le permite agregar más valor al brindar una experiencia personalizada que satisfaga mejor las necesidades del cliente. 

Kato utilizó un enfoque más nuevo y preciso para la predicción de abandono de clientes para Tookan: en el centro de la capacidad de Kato para predecir con precisión qué clientes abandonarán es un método único para calcular el valor de vida del cliente (LTV) para todos y cada uno de los clientes. La tecnología de pronóstico LTV construida se basa en investigación académica avanzada y se desarrolló aún más utilizando desempeño predictivo de los modelos Pareto/NBD y BG/NBD de la literatura de análisis de la base de clientes, en términos de niveles de compra repetidos y estado activo, utilizando datos de transacciones de Tookan. Kato también modificó el modelo BG/ NBD para incorporar cero compradores repetidos.

Sin embargo, este método no se usa tradicionalmente en modelos basados ​​en suscripción. Se elaboró ​​el ajuste apropiado. Fue probado en batalla y demostrado como un enfoque preciso y efectivo en una amplia gama de industrias, incluidos modelos de suscripción y escenarios de clientes.

El enfoque de 'Reconocimiento de patrones' también es otra característica que ayuda a estudiar anomalías en el comportamiento del usuario. Los patrones se pueden predecir en tiempo real y se pueden enviar alertas para verificar el comportamiento.

Se utilizó el enfoque de 'impacto variable' para identificar los factores responsables de la rotación. Se definieron procesables para controlarlo en la fuente, reduciendo así las posibilidades de pérdida de clientes.

Como resultado, Tookan redujo la rotación en un 20 %. 

Kato ayudado Tookán visualizar sus datos en forma de extensos informes y análisis que han ayudado de Tookan equipo múltiple. También ayuda a desglosar cuadros de datos, gráficos, informes y paneles y descubrir oportunidades ocultas en los datos comerciales. Mantiene una ficha de un vistazo sobre si el negocio está creciendo o no. ¿Cuáles son nuestras principales cuentas y cuál es la tasa de crecimiento de MRR: información procesable? todo de un vistazo.

La inteligencia de negocios de Kato El software proporciona conectividad flexible a múltiples fuentes de datos y una integración perfecta con herramientas de terceros. Por lo tanto, promover la colaboración y el intercambio sin problemas. Kato simplifica cada paso del proceso de análisis empresarial, desde la preparación de datos, el panel de análisis hasta la información predictiva.

Kato es la solución de software preferida para ayudar a las pequeñas empresas a tener éxito en el ecosistema empresarial basado en datos en rápida evolución. Mediante una combinación efectiva de diversidad de mentalidades y tecnologías, el propósito de Kato es permitir que todo tipo de empresas imaginen y entreguen las innovaciones de datos.