2 pp de diferencia en el churn puede hacerte perder o ganar liderazgo en meses

La retención de clientes es uno de los principales pilares de crecimiento para empresas con un modelo de negocio basado en la suscripción. Y en el caso del mercado de la televisión vía on demand y streaming, la competencia es cada vez más dura ya que los clientes pueden elegir entre muchos proveedores. Sin embargo, si un suscriptor tiene una mala experiencia -o varias- con estos servicios, puede cancelar su membresía y si muchas personas están insatisfechas, tanto las pérdidas materiales como el daño a la reputación serían enormes.

La tasa de cancelación de clientes (churn) es un indicador de salud para las empresas que tienen suscriptores que pagan el servicio de forma recurrente.

“Los clientes [de empresas impulsadas por suscripción] optan por un producto o servicio por un período particular, que puede ser bastante corto, por ejemplo, un mes. Por lo tanto, un cliente permanece abierto a ofertas más interesantes o ventajosas. Además, cada vez que finaliza su compromiso actual, los clientes tienen la oportunidad de reconsiderar y optar por no continuar con la empresa. Por supuesto cierta rotación natural es inevitable y la cifra difiere de una industria a otra, pero tener una cifra de rotación más alta que eso es una señal definitiva de que una empresa está haciendo algo mal”.

No hay que subestimar el impacto de incluso un pequeño porcentaje de abandono. Aunque sea con un punto porcentual más bajo de churn que la competencia, pronto se puede pasar de retador a líder de mercado y más pronto de líder a seguidor.

La ilustración 1 presenta la simulación de un mercado reñido en donde tres competidores luchan por su liderazgo. Muestra que, con un punto porcentual de churn más alto que el competidor más cercano y dos más altos que el más rezagado, el líder (con 60% del mercado) perderá su posición ganadora en menos de 9 meses y el más rezagado (10% del mercado) conseguirá el liderazgo en menos 29 meses.

¿Qué tan dispuesto estás a perder o ganar liderazgo?

Ahora, imagina una compañía que ha estado recolectando datos de suscriptores por un tiempo con el fin de usarlos para identificar patrones de comportamiento de clientes potenciales, segmentar a aquellos que están en riesgo de desuscribirse y tomar las medidas apropiadas para recuperar su confianza.

Las empresas que siguen un enfoque proactivo para la gestión de abandono de suscriptores utilizan análisis predictivos, uno de los cuatro tipos de análisis que implica pronosticar la probabilidad de resultados, eventos o valores futuros mediante el estudio de datos actuales e históricos. El análisis predictivo utiliza diversas técnicas estadísticas, como la minería de datos (reconocimiento de patrones) y el aprendizaje automático o machine learning (ML).

“La única debilidad del seguimiento del abandono real es que solo sirve como un indicador rezagado de la mala experiencia del cliente, que es donde un modelo de abandono predictivo se vuelve extremadamente valioso”
Michael Redbord de HubSpot.

El rasgo principal del machine learning es construir sistemas capaces de encontrar patrones en los datos y aprender de ellos sin programación explícita. En el contexto de la predicción de abandono de clientes, estas son características de comportamiento en línea que indican una disminución de la satisfacción del cliente al usar los servicios/productos de la compañía.

Así, la detección de clientes en riesgo de abandono ayuda a tomar medidas por adelantado.

“En cuanto a la identificación de posibles abandonos, los algoritmos de aprendizaje automático pueden hacer un gran trabajo aquí. Revelan algunos patrones de comportamiento compartido de aquellos clientes que ya han abandonado la empresa. Luego, los algoritmos de ML comprueban el comportamiento de los clientes actuales frente a dichos patrones y señalan si descubren posibles provocadores ”.
Alex Bekker

Como ves, un punto porcentual puede significar una gran diferencia para la competitividad de las empresas… ¿y tú qué opinas de la detección de riesgo de abandono a través del machine learning? Deja abajo tu comentario y suscríbete a mi blog para conocer más temas como este.