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Caso práctico

Analítica de clientes

Abandono y retención de clientes

¿Qué clientes presentan riesgo de abandono y qué intervención merece la pena realizar?

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Recurso visual complementario para profundizar en el caso.

Industrias relevantes

  • SaaS y digital
  • Telecom
  • Banca
  • Seguros
  • Retail

Enfoques

  • Churn Definition
  • Risk Modelling
  • Survival Analysis
  • Experimentación

El reto de negocio

¿Cómo identificar con suficiente anticipación a clientes con riesgo de abandono y decidir a quién, cuándo y cómo intervenir?

Retener indiscriminadamente puede ser caro. El reto combina una definición operativa de abandono, predicción calibrada, valor y efecto incremental de la intervención.

Preguntas clave de negocio

  • ¿Cómo debe definirse el abandono en este negocio?
  • ¿Qué señales permiten anticiparlo con tiempo útil?
  • ¿Qué clientes son elegibles para una intervención y cuál?

Datos y evidencia

  • Historial de actividad, uso, compras o renovaciones.
  • Interacciones de servicio e incidencias.
  • Exposición a acciones de retención.
  • Costes, margen y valor esperado.

Cómo lo abordaría

  1. Definir churn y horizonte según el ciclo de negocio.
  2. Crear ventanas temporales sin información futura.
  3. Comparar con una referencia simple y evaluar calibración.
  4. Combinar riesgo, valor y elegibilidad.

Qué recibirías

  • Definición operativa y marco de seguimiento de churn.
  • Scoring de riesgo calibrado y perfiles prioritarios.
  • Criterios de intervención y exclusión.
  • Diseño de medición incremental de retención.

Del análisis a la acción

Ejemplo ilustrativo: Una probabilidad alta de churn no significa que una oferta evitará el abandono. Predicción de riesgo y efecto causal son preguntas diferentes.

  • Diseñar journeys por riesgo, valor y motivo.
  • Priorizar mejoras de producto o servicio.
  • Crear aprendizaje mediante experimentos.

Cómo medir el éxito

  • Calibración y rendimiento por segmento.
  • Retención incremental frente a control.
  • Coste por cliente retenido y valor neto.

Otros enfoques a considerar

Clasificación, supervivencia y riesgos competitivos responden a preguntas distintas. Uplift requiere datos experimentales adecuados.