{"id":567,"date":"2020-08-07T16:29:10","date_gmt":"2020-08-07T16:29:10","guid":{"rendered":"https:\/\/sandbox.cliento.mx\/jorgeprezcolinmx\/?p=567"},"modified":"2020-08-07T16:29:20","modified_gmt":"2020-08-07T16:29:20","slug":"diferencia-churn-perder-ganar-loderazgo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sandbox.cliento.mx\/jorgeprezcolinmx\/diferencia-churn-perder-ganar-loderazgo\/","title":{"rendered":"2 pp de diferencia en el churn puede hacerte perder o ganar liderazgo en meses"},"content":{"rendered":"\n

La retenci\u00f3n de clientes<\/strong> es uno de los principales\npilares de crecimiento para empresas con un modelo de negocio basado en la suscripci\u00f3n.\nY en el caso del mercado de la televisi\u00f3n v\u00eda on demand<\/em> y streaming<\/em>,\nla competencia es cada vez m\u00e1s dura ya que los clientes pueden elegir entre\nmuchos proveedores. Sin embargo, si un suscriptor tiene una mala experiencia -o\nvarias- con estos servicios, puede cancelar su membres\u00eda y si muchas personas\nest\u00e1n insatisfechas, tanto las p\u00e9rdidas materiales como el da\u00f1o a la reputaci\u00f3n\nser\u00edan enormes.<\/p>\n\n\n\n

La tasa de cancelaci\u00f3n de clientes (churn)<\/strong> es un\nindicador de salud para las empresas que tienen suscriptores que pagan el servicio\nde forma recurrente.<\/p>\n\n\n\n

\u201cLos clientes [de empresas impulsadas por suscripci\u00f3n] optan por un producto o servicio por un per\u00edodo particular, que puede ser bastante corto, por ejemplo, un mes. Por lo tanto, un cliente permanece abierto a ofertas m\u00e1s interesantes o ventajosas. Adem\u00e1s, 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 rotaci\u00f3n natural es inevitable y la cifra difiere de una industria a otra, pero tener una cifra de rotaci\u00f3n m\u00e1s alta que eso es una se\u00f1al definitiva de que una empresa est\u00e1 haciendo algo mal\u201d.<\/em><\/p>\n\n\n\n

No hay que subestimar el impacto de incluso un peque\u00f1o porcentaje de abandono. Aunque sea con un punto porcentual m\u00e1s bajo de churn que la competencia, pronto se puede pasar de retador a l\u00edder de mercado y m\u00e1s pronto de l\u00edder a seguidor.<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

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Ilustraci\u00f3n 1 Simulaci\u00f3n de un mercado de suscripci\u00f3n con tres jugadores que pierden y ganan clientes sujetos a distintos porcentajes de churn.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La\nilustraci\u00f3n 1 presenta la simulaci\u00f3n de un mercado re\u00f1ido en donde tres\ncompetidores luchan por su liderazgo. Muestra que, con un punto porcentual de\nchurn m\u00e1s alto que el competidor m\u00e1s cercano y dos m\u00e1s altos que el m\u00e1s\nrezagado, el l\u00edder (con 60% del mercado) perder\u00e1 su posici\u00f3n ganadora en\nmenos de 9 meses<\/strong> y el m\u00e1s rezagado (10% del mercado) conseguir\u00e1 el\nliderazgo en menos 29 meses.<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 tan dispuesto est\u00e1s a perder o ganar liderazgo?<\/h2>\n\n\n\n

Ahora, imagina una compa\u00f1\u00eda 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 est\u00e1n en riesgo de desuscribirse y tomar las medidas apropiadas para recuperar su confianza.<\/p>\n\n\n\n

Las empresas que siguen un enfoque proactivo para la gesti\u00f3n de abandono de suscriptores utilizan an\u00e1lisis predictivos<\/strong>, uno de los cuatro tipos de an\u00e1lisis que implica pronosticar la probabilidad de resultados, eventos o valores futuros mediante el estudio de datos actuales e hist\u00f3ricos. El an\u00e1lisis predictivo utiliza diversas t\u00e9cnicas estad\u00edsticas, como la miner\u00eda de datos (reconocimiento de patrones) y el aprendizaje autom\u00e1tico o machine learning (ML). <\/p>\n\n\n\n

“La \u00fanica 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.<\/p>\n\n\n\n

El rasgo principal del machine learning<\/strong> es construir sistemas capaces de encontrar patrones en los datos y aprender de ellos sin programaci\u00f3n expl\u00edcita. En el contexto de la predicci\u00f3n de abandono de clientes, estas son caracter\u00edsticas de comportamiento en l\u00ednea que indican una disminuci\u00f3n de la satisfacci\u00f3n del cliente al usar los servicios\/productos de la compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

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Ilustraci\u00f3n 2 Predicci\u00f3n de churn con Machine Learning.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

As\u00ed, la detecci\u00f3n de clientes en riesgo de abandono ayuda a tomar medidas por adelantado.<\/p>\n\n\n\n

“En cuanto a la identificaci\u00f3n de posibles abandonos, los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico pueden hacer un gran trabajo aqu\u00ed. 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 se\u00f1alan si descubren posibles provocadores \u201d.
Alex Bekker<\/p>\n\n\n\n

Como ves, un punto porcentual puede significar una gran diferencia para la competitividad de las empresas\u2026 \u00bfy t\u00fa qu\u00e9 opinas de la detecci\u00f3n de riesgo de abandono a trav\u00e9s del machine learning? Deja abajo tu comentario y suscr\u00edbete a mi blog para conocer m\u00e1s temas como este. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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