Predicción del Churn: Cómo retener a los clientes de tu SaaS

¿Qué es la predicción del churn?

La predicción del churn detecta a los clientes susceptibles de abandonar el uso de tus productos o servicios.

Esta predicción te proporciona información sobre si un cliente se irá y los motivos.

4 razones para predecir el churn de los clientes

Con la ayuda de la predicción del churn de los clientes, puedes tener una ventaja a la hora de reducir el churn de los clientes. Aquí tienes el resto de la lista para que veas lo importante que es la predicción del churn:

1. Mejorar la estrategia de retención: Al predecir el churn de los clientes, puedes identificar a los clientes de riesgo en una fase temprana del ciclo y ofrecerles servicios específicos y personalizados.
2. Reducir la pérdida de ingresos: Al predecir el churn, puedes abordarlo y eliminarlo antes de que tus clientes lo abandonen, minimizando tu pérdida potencial de ingresos.
3. Aumentar el Valor de Vida del Cliente (VVC): Al detectar a los clientes en riesgo y aplicar estrategias de retención, puedes aumentar la vida útil de tus clientes.
4. Mejorar la experiencia del cliente: Abordar los puntos de dolor y mejorar la calidad del servicio al cliente tras recoger las opiniones de los clientes en riesgo aumentará la satisfacción del cliente.

¿Por qué necesitas un modelo de predicción del churn?

• Identificar pronto a los clientes en riesgo: Predecir el churn de los clientes te permite intervenir antes de que abandonen, lo que permite realizar esfuerzos de retención a tiempo.
• Optimizar la asignación de recursos: Identificar a los clientes de alto riesgo que tienen más probabilidades de abandonar te permite concentrar tus recursos en ellos, en lugar de gastarlos en todos los clientes.
• Implementar mejoras en el producto y el servicio: Al comprender las razones del churn, puedes abordar los problemas que alejan a los clientes introduciendo mejoras informadas en tu producto.
• Personalizar las estrategias de retención: Puedes adaptar tus tácticas de retención a las necesidades y comportamientos de los clientes para que sean más eficaces a la hora de evitar que abandonen.

Cómo construir un modelo de predicción del churn

Estos son los pasos que puedes seguir para construir un modelo de predicción del churn:

1- Recoger datos de los clientes

Para construir un modelo de predicción del churn, necesitas recopilar suficientes datos que sirvan de base a tus esfuerzos.

Esta tarea recae en las áreas de especialización de los científicos de datos la mayoría de las veces, ya que alimentar las fuentes de datos de tu modelo es un paso crítico que debe realizarse sin errores.

Puedes recuperar estas fuentes de datos del software que has adoptado a lo largo del ciclo de vida del cliente, incluido tu CRM, la plataforma de atención al cliente y las herramientas de análisis web repletas de datos de clientes.

Otro punto clave aquí incluye los datos que preparas, ya que deben ser relevantes para tu caso, de modo que tu modelo no falle, dando lugar a predicciones inexactas.

2- Analizar los datos de los clientes

El segundo paso para crear un modelo de predicción del churn es analizar los datos que has recopilado.

Tras organizar la información bruta en datos estructurados, debes centrarte en comprender los factores que motivan la marcha de tus clientes.

Para ello, puedes emplear métodos que extraigan los atributos, que ilustren los patrones de hábitos vinculados a las interacciones específicas de los clientes con tu producto y que, en última instancia, revelen los factores decisivos.

Con estos patrones de hábitos presentados, puedes analizar las tendencias de churn e identificar las razones del abandono de los clientes.

Aparte de métricas clave como MRR, ARR, Tasa de nuevos clientes, Tasa de clientes que abandonan, ARPU y LTV, puedes seguir y analizar otras métricas que pueden ser específicas de tu tipo de producto o negocio, como:

• DAU (Usuarios Activos Diarios)
• MAU (Usuarios Activos Mensuales)
• Retención del día 0
• Retención del día 7

3- Predecir el churn de los clientes

Este paso requiere que crees un modelo predictivo sólido para el análisis de datos que hiciste previamente, iniciando el proceso de identificación.

Tienes que identificar a los clientes con más probabilidades de abandonar basándote en los indicadores de abandono.

Para este paso, puedes examinar los datos relacionados con el uso del producto, las encuestas de satisfacción y las opiniones de los clientes para descubrir cualquier relación entre estos temas y el abandono.

Después de este método manual, puedes utilizar un modelo de aprendizaje automático alimentando todos los datos que hayas recogido durante los procesos anteriores.

Con tu conjunto de datos, variables y objetivo introducidos en la plataforma, crearás un modelo de churn que te proporcionará resultados precisos en un tiempo de puntuación.

La plataforma dividirá primero la base objetivo y reconocerá los patrones que tomaron en función de cada variable, facilitando la secuencia de predicción de clientes con tendencias cercanas.

Cuando se realiza correctamente, este paso te permite abordar el churn temprano para combatir los factores entre una buena experiencia y los nuevos usuarios.

3 herramientas de predicción del churn de clientes

1- Qualtrics CustomerXM

Qualtrics es una plataforma de éxito digital que sirve para varios casos de uso, como la experiencia del cliente, la experiencia del empleado y la estrategia e investigación.

El producto de experiencia del cliente de Qualtrics te permite examinar a tus clientes más de cerca y determinar si es probable que abandonen.

Por ejemplo, puedes emparejar datos de experiencia y operativos para ver un gráfico más detallado que represente el comportamiento del cliente, lo que puede ayudarte a predecir con precisión el churn.

Al identificar automáticamente qué clientes son de alto riesgo, esta plataforma te permite mejorar la retención.

2- ChurnZero

ChurnZero es un software de éxito del cliente que, con su función de previsión, puede ejecutar el proceso de predicción del churn en tu nombre.

Esta plataforma te ayuda a identificar a los clientes en riesgo y a prever las renovaciones y los ingresos, permitiéndote ver posibles oportunidades.

Gracias al aprendizaje automático, te mantendrá al día de las perspectivas de éxito obtenidas de los datos de los clientes y de las respuestas a encuestas personalizadas, ayudándote a tomar decisiones más basadas en datos para evitar futuros abandonos de clientes.

3- Gainsight

Gainsight es una plataforma diseñada para el éxito del cliente, que ayuda a los gestores del éxito a mejorar en varios aspectos.

Gainsight utiliza el aprendizaje automático para proporcionar predicciones precisas basadas en datos del producto que pueden determinar la posibilidad de que el cliente abandone.

Al permitirte gestionar cada perfil de cliente en un panel, esta plataforma garantiza que ni un solo cliente en riesgo se te escape de las manos.

Estudio de caso sobre la predicción del churn de clientes

Junto con las herramientas anteriores, puedes utilizar una herramienta robusta como UserGuiding para la predicción del churn, especialmente para detectar el churn temprano.

Para evitar el churn prematuro, UserGuiding te proporciona varias funciones, como:

• Guías del producto
• Checklists de onboarding
• Tooltips
• Hotspots
• Modales de anuncio

Utilizando estas funciones al principio del recorrido del cliente, puedes asegurarte de que tus clientes obtienen una experiencia interactiva en la que entienden lo que ofreces y en qué te diferencias del resto del mercado.

Ten en cuenta que ayudar a tus clientes a comprender tus funciones principales y cómo puedes mejorar su flujo de trabajo también influirá en el churn. Esto aumentará su compromiso con tu plataforma, evitando que abandonen en las primeras fases.

Pongamos un ejemplo del asunto con el caso de Opinew, la empresa de comercio electrónico que utilizó UserGuiding para reducir el churn prematuro.

Para empezar, Opinew tenía una plataforma compleja para que los nuevos usuarios encontraran el valor que buscaban, razón por la cual la plataforma tenía una tasa de churn temprana significativa durante los primeros 15 minutos de la vida de un usuario.

Ahí es donde entra UserGuiding.

Aumentó el Time to Value (TTV) de los nuevos usuarios mostrándoles exactamente cómo podían beneficiarse de Opinew mediante guías interactivas con vídeos y checklists de onboarding del producto.

Estas dos funciones permitieron a Opinew mostrar lo que los nuevos usuarios se estaban perdiendo, gracias a distintos elementos de UX que captaron su atención y les condujeron hacia el valor.

Uno de los elementos clave de Opinew fueron las guías interactivas dentro de la aplicación, que informaban a los nuevos usuarios sobre las principales funciones de la plataforma y cómo utilizarlas sin perderse.

Tras el onboarding, los nuevos usuarios debían explorar y utilizar la plataforma por sí mismos; Opinew garantizó esta secuencia creando una checklist de onboarding del producto que mostraba cómo debían avanzar paso a paso.

El equipo de soporte de Opinew grabó vídeos de soporte y los incrustó en guías que los usuarios podían consultar en cualquier momento para ofrecer respuestas instantáneas con elementos visuales cuando tuvieran una consulta.

En resumen, Opinew aumentó la tasa de activación de usuarios en un 10% y redujo al mismo tiempo la carga de trabajo del equipo de soporte, todo ello gracias a que se abordó el churn temprano.

Para la predicción, también puedes...

En términos de predicción, UserGuiding te permite utilizar análisis de compromiso del producto, tanto de forma autónoma como mediante integraciones con herramientas de análisis de terceros.

Además, recoger las opiniones de los clientes puede crear una base sólida para predecir el churn, especialmente en el caso de los clientes de alto riesgo.

UserGuiding facilita el proceso de creación de encuestas proporcionando varias opciones de personalización y adaptación en una sólida página constructora.

Tras crear una encuesta visualmente agradable y seleccionar tu audiencia mediante segmentación, puedes publicar tu encuesta in-app y empezar a recoger opiniones de los clientes sin interrumpir su experiencia.

Aquí tienes un avance de una encuesta recién hecha para ayudarte a comprender mejor la probabilidad de que tus clientes abandonen:

Conclusión

La predicción del churn consiste en identificar qué clientes es probable que abandonen tu negocio.

Para hacer predicciones correctas, tienes que completar un proceso de tres pasos, que incluye la recogida de datos, el análisis de datos y la creación de tu modelo de predicción del churn.

Utilizando el aprendizaje automático, existen en el mercado varias herramientas, como Gainsight, Qualtrics y ChurnZero, para predecir el churn y los ingresos simultáneamente.

Sin embargo, una de las mejores estrategias que puedes adoptar para combatir el churn es abordar el churn temprano.

Para ello, tienes que mostrar a tus clientes cómo pueden beneficiarse de tu plataforma y comprometerlos al máximo para que se conviertan en clientes habituales, lo que es posible utilizando UserGuiding.

Mira cómo Opinew utilizó UserGuiding para evitar el churn temprano ⬆️