Detectar la fuga de clientes a través de Data Mining

Andrés Karp

, Data Mining

Data Mining, o más conocido como el análisis de datos con la finalidad de predecir patrones de conducta, es una estrategia que se está llevando a cabo en distintos sectores empresariales, gracias a sus beneficios como detectar patrones de fuga de clientes de una empresa.

Las empresas de telecomunicaciones o la banca son dos sectores donde se detecta, gracias al volumen de datos que tienen, los patrones de fuga de clientes. Cuanto antes se detecta esta intención por parte del cliente, antes se puede actuar para retenerlo. En caso de no conseguir que el cliente se quede en la empresa y prefiera marcharse con la competencia, el Data Mining ayudará a establecer los parámetros que han impulsado a la huida del cliente y corregir los posibles errores que han provocado este acto. En definitiva, la minería de datos ayuda a determinar qué clientes son los más susceptibles de darse de baja, para ello estudia sus patrones de comportamiento y los compara con aquellos clientes que finalmente se dieron de baja en el pasado.

¿Qué tipo de fuga de clientes podemos detectar con Data Mining?

Nos centramos en uno de los sectores donde la fuga de clientes esta muy presente, las telecomunicaciones, con este sector nos referimos a las empresas de telefonía que gestionan línea de teléfono fijo, móvil y ADSL o fibra óptica. Los clientes se pasan a la competencia por muchas razones, entre ellas, la falta de atención al cliente cuando la permanencia finaliza y parece que ya no existen ofertas o tiene que ser le cliente quien la busque desesperadamente, las subidas de precio “sin previo aviso” o las suculentas ofertas de la competencia. Las empresas de este sector no son las mejores fidelizando clientes, cuentan con un alto porcentaje de huida y, del mismo modo, una alto porcentaje de nuevos clientes.

Pero analicemos cuales son los patrones más comunes entre los clientes protagonistas de una fuga a partir de Data Mining:

Abandono de la comunicación: Se refiere a aquellos clientes que han decidido darse de baja en los newletter que reciben de la empresa. Primera señal de una bajada de interés del cliente hacía las acciones que realiza la empersa y sus promociones. Puede indicar que está pendiente de otras compañías.

Cambios dentro de la empresa: El cliente cambia de un paquete contratado a otro dentro de la empresa, bien porque se le ha ofertado o porque decide buscar una mejora de su servicio actual, en este caso indica una insatisfacción con el antiguo paquete y es posible que haya dado una oportunidad a su proveedor antes de consultar las ofertas de la competencia.

Fuga del cliente a la competencia: En este caso la compañía pierde al cliente por completo, ya que decide marcharse a la competencia, bien por la oferta que ofrece a “nuevos clientes” o porque el servicio o la atención ha dejado de ser óptima, así como por un aumento de las quejas o abuso de la empresa hacía el cliente.

fuga de clientes 2

¿Qué datos debo integrar en el Data Mining para detectar fuga de clientes?

Para averiguar en una empresa de telefonía, para seguir con el ejemplo, tenemos que establecer cuales son las variables a analizar y así detectar la fuga de clientes.

  1. Variables relacionadas con directamente con los productos, como pueden ser paquetes de ofertas de “nueva alta”, paquetes de múltiples variables u ofertas a clientes que han finalizado su permanencia.
  2. Cruzar variables de producto con variables internas como son datos que nos aporta la facturación, quejas y reclamaciones, incluyendo de que tipo son estas reclamaciones y hacía que área el servicio apuntan; o la resolución de las órdenes de trabajo que se han llevado a cabo con cada cliente.
  3. Averiguar si se ha intentando retener al cliente con ofertas o  si es un cliente que ha sido protagonista de fugas anteriores en otras compañías de la competencia, en este caso será difícil de retener.

Con todos estos datos se puede realizar un buen patrón de conducta de los clientes y segmentarlos en función de estas variables, con el fin de mejorar las ofertas para reterneles y fidelizarles, así como captar nuevos clientes que no sean susceptibles de protagonizar una fuga tras su permanencia.

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