Cómo crear un modelo de predicción de bajas: Una guía completa

A medida que los sectores se expanden y entran nuevos competidores en el mercado, resulta cada vez más difícil satisfacer las demandas de los clientes. Este aumento de la competencia puede provocar la pérdida de clientes, y las pequeñas y medianas empresas (PYMES) informan de tasas de del 10 al 15 .

Tanto si es un gestor de éxito de clientes como un profesional del marketing de ciclo de vida, los modelos de predicción de abandono pueden revolucionar la forma de identificar y abordar el abandono de clientes. La implantación eficaz de esta solución tecnológica requiere un profundo conocimiento de las aplicaciones CRM y de la analítica de datos.

Esta guía en profundidad cubrirá todo lo que necesita saber sobre la creación de un modelo eficaz de predicción de la pérdida de clientes.

¿Qué es el modelo de predicción de bajas?

Un modelo de predicción de bajas es un modelo estadístico o de aprendizaje automático que analiza los datos de los clientes. Su objetivo es generar conocimientos para predecir la probabilidad de que un cliente interrumpa su relación con una empresa.

Estos son los tipos de churn:

• Desvinculación contractual: Cuando un cliente finaliza su relación con una empresa al término de un contrato o periodo de suscripción
• Desvinculación voluntaria: Se produce cuando un cliente decide abandonar una empresa antes de que finalice su contrato

Ambos tipos se basan principalmente en la insatisfacción o en la búsqueda de una alternativa mejor.

He aquí algunas razones por las que anticiparse a la pérdida de clientes es crucial para las empresas:

• **Al identificar a los clientes de riesgo, las empresas pueden adaptar sus esfuerzos de retención para abordar sus necesidades específicas y evitar la pérdida de clientes
• **Mejoraexperiencia del cliente que los de retención. Predecir la pérdida de clientes y actuar en consecuencia reduce significativamente la pérdida de ingresos y mejora la rentabilidad
• Optimiza los esfuerzos de marketing: Los modelos de predicción de bajas pueden ayudar a las empresas a asignar los recursos de marketing de forma más eficaz centrándose en retener a los clientes de alto valor
• Mejora las decisiones basadas en datos: El modelo revela información sobre el comportamiento de los clientes, como la frecuencia con la que interactúan con el producto o servicio (por ejemplo, frecuencia de uso, inicios de sesión). Este aspecto juega un rol vital a la hora de tomar mejores decisiones basadas en datos sobre la gestión de clientes

Comprender qué impulsa la predicción de la pérdida de clientes

La ciencia de los datos es la base de la predicción de la pérdida de clientes. Ayuda a las empresas a utilizar métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para analizar y resolver las complejidades relacionadas con la retención.

Aunque esto nos da una idea de cómo impulsa la predicción de la rotación, añadamos algo de color. Así es como la ciencia de datos impulsa la predicción de la pérdida de clientes:

• Adquisición de datos: Recopila datos relevantes de clientes de diversas fuentes y garantiza su precisión y fiabilidad, proporcionando una base sólida para el análisis
• Descubrimiento de patrones: Descubre patrones ocultos, tendencias y correlaciones que indican la posible pérdida de clientes mediante un examen meticuloso de los datos
• Ingeniería de funciones: Mejora el poder predictivo de los modelos de cancelación de clientes mediante la creación o transformación de funciones. La ciencia de datos también capta los matices del comportamiento del cliente adaptando los datos y las funciones a la aplicación

**Lea también Los 10 mejores software de análisis predictivo para tomar decisiones basadas en datos e influye en las decisiones críticas.

He aquí cómo el análisis de datos impulsa la predicción de la pérdida de clientes:

• Identifica patrones, tendencias y relaciones para revelar información sobre el comportamiento de los clientes. También arroja luz sobre el progreso de las estrategias de su empresa
• Comunica la información a través de representaciones visuales para que los datos complejos sean fáciles de entender. El uso de gráficos y paneles también garantiza que los datos sean procesables
• Revela la relación entre los factores que influyen en la pérdida de clientes con la ayuda de análisis estadísticos

**Lea también Cómo utilizar los datos de análisis de productos para impulsar el éxito de los clientes y las estrategias de marketing

Aprendizaje automático: Pilar del poder predictivo

El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de algoritmos para aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. El aprendizaje automático desempeña un rol importante en la predicción precisa de la pérdida de clientes:

• Mejora la precisión de la predicción al aprender continuamente de nuevos datos. Esto ayuda a perfeccionar los modelos de predicción de bajas para que sigan siendo precisos a pesar de los cambios en las necesidades de los clientes
• Optimiza la asignación de recursos identificando a los clientes con mayor riesgo de abandono y centrando los esfuerzos de retención en esas personas
• Detecta cambios sutiles en el comportamiento de los clientes que pueden indicar un mayor riesgo de abandono. Esto refuerza la capacidad de un modelo de predicción de bajas para facilitar pasos proactivos que aborden el problema

Teniendo en cuenta este impacto, he aquí los dos formularios más populares de aprendizaje automático:

• Regresión logística: Este algoritmo revisa los datos de varias variables utilizando un enfoque de análisis estadístico. A continuación, evalúa si es probable que los clientes se den de baja y devuelve los resultados en un formato de sí o no. Es muy eficaz para empresas que trabajan con productos y servicios como las telecomunicaciones, la banca y el comercio minorista
• **Este modelo construye una representación visual de las decisiones y sus posibles resultados para clasificar a los clientes en segmentos más granulares. Los árboles de decisión permiten a las empresas adaptar sus estrategias a clientes individuales o grupos específicos. Un algoritmo relacionado, Random Forests, emplea múltiples árboles de decisión para mejorar la precisión y manejar conjuntos de datos complejos con eficacia

Cómo construir un modelo de predicción de bajas: Un desglose paso a paso

A continuación se presenta un desglose paso a paso de la creación de un modelo de predicción de bajas.

Paso 1: Recopilación y revisión de datos

El primer paso consiste en obtener datos de calidad, un proceso que consta de dos partes.

Identificar las fuentes de datos pertinentes

Determine qué fuentes contienen información relacionada con la pérdida de clientes, como datos demográficos de los clientes, datos históricos de los clientes, historial de compras, patrones de uso e interacciones de soporte al cliente.

A continuación se indican las fuentes de datos más eficaces en las que centrarse:

• Sistemas CRM: Aproveche estos sistemas que almacenan gran cantidad de información sobre los clientes, como datos históricos, datos demográficos, historial de compras e interacciones de compatibilidad
• Encuestas a clientes: Utiliza las opiniones directas de los clientes para conocer su grado de satisfacción y los motivos de la pérdida de clientes
• Análisis de sitios web y aplicaciones: Seguimiento del comportamiento de los usuarios para identificar tendencias y posibles problemas que puedan provocar la pérdida de clientes
• Seguimiento de las redes sociales: Analizar las conversaciones en línea para evaluar la opinión de los clientes e identificar posibles problemas
• Registros de soporte al cliente: Revisar las interacciones pasadas con los clientes y los tickets de compatibilidad para entender sus preocupaciones e identificar los puntos de dolor comunes

Recopilación y limpieza de datos

Recopilar los datos necesarios de las fuentes seleccionadas y garantizar su calidad limpiándolos y preprocesándolos para eliminar incoherencias, valores omitidos y valores atípicos.

He aquí algunos ejemplos de datos relacionados con el churn:

• Datos demográficos del cliente: Edad, sexo, ubicación, etc.
• Historial de compras: Frecuencia, frecuencia y valor monetario de las compras
• Métricas de compromiso: Visitas al sitio web, uso de la aplicación, interacciones con el soporte al cliente
• Estado de cancelación: Si el cliente ha dejado de utilizar sus servicios

El procesamiento de datos es un paso crucial, aunque extenso, en el desarrollo de un modelo eficaz de predicción de la pérdida de clientes. Con la presión de la precisión y la estructura, la herramienta adecuada puede reducir los tiempos de procesamiento y los recursos.

Las versátiles funciones de ClickUp encajan a la perfección en este caso. Aunque está diseñado principalmente para la gestión de tareas y la colaboración en proyectos, mejora al instante las fases de recopilación de datos, análisis y modelado de su proyecto de predicción de la rotación de clientes

Con plantillas y soluciones listas para usar, ClickUp ayuda a su equipo a agilizar todas las tareas operativas. Por ejemplo ClickUp CRM gestiona a la perfección todas las transacciones de los clientes, desde el almacenamiento de la información de contacto hasta el seguimiento del historial de compras.

gestione todos los datos de sus clientes en un solo lugar y mejore la comunicación con ellos gracias a la solución CRM de ClickUp

Estas son algunas de las funciones clave de ClickUp CRM que refuerzan la calidad de sus datos de clientes y sus esfuerzos de retención de clientes:

• Manténgase al día de las últimas opiniones de los clientes y del uso de los productos con la actualización de datos en tiempo real. Esto mejora la precisión de su predicción de pérdida de clientes
• Almacene un amplio intervalo de datos de los clientes, incluida la información de contacto, el historial de compras, las interacciones de compatibilidad y los comentarios utilizandoMás de 15 vistas de ClickUp. Esto proporciona una vista completa de la participación del cliente, lo que facilita la identificación de posibles indicadores de pérdida de clientes
• Personalice su proceso de recopilación de datos conAPI ClickUp. Esto también le permite crear automatizaciones específicas de la empresa para reducir la carga de la recopilación manual de datos
• Integra más de 1.000 herramientas para garantizar una vista coherente de las interacciones con los clientes en todas las plataformas. Además, integre varios programas de modelado predictivo para mejorar la fiabilidad de sus predicciones de pérdida de clientes
• UtiliceCampos personalizados de ClickUp y estados para visualizar la probabilidad de pérdida de clientes. Por ejemplo, puede añadir un campo de datos prediseñado denominado "Salud del cliente", que puede ir desde excelente hasta riesgo de pérdida de clientes

Además de ClickUp CRM, otra función eficaz de fuente de datos para los datos de compatibilidad al cliente en esta plataforma es Servicio de atención al cliente de ClickUp .

potencie a los equipos de atención al cliente para que ofrezcan resoluciones de calidad con mayor rapidez gracias a la Gestión de Atención al Cliente de ClickUp_

El Servicio de Atención al Cliente de ClickUp ayuda a establecer relaciones, visualizar los comentarios e impulsar la satisfacción del cliente. También es la fuente de datos ideal para medir la opinión de sus clientes y hacer que la recopilación de datos de clientes se realice sin esfuerzo.

He aquí tres funciones de este software para arrojar luz sobre su potencial:

• Recopila y organiza los comentarios de varios canales, incluidas las encuestas, los registros de tickets de compatibilidad incorporados y, con las integraciones adecuadas, incluso las interacciones en las redes sociales
• **Analizar los comentarios de los clientes datos e identifique tendencias, patrones y correlaciones con un amplio intervalo de visualizaciones
• Integre la plataforma con su modelo de predicción de pérdida de clientes para una transferencia de datos sin fisuras
• Diríjase a suServicio de atención al cliente tareas eficientemente conPrioridades de la tarea de ClickUp Además, ClickUp también ofrece plantillas personalizadas que le ayudarán a crear procesos de seguimiento y organización de la información de los clientes para su modelo de predicción de bajas.

Plantilla de encuesta de satisfacción del cliente de ClickUp

Descargar esta plantilla

Plantilla de encuesta de satisfacción del cliente

La satisfacción es un factor decisivo en la rotación, y la Plantilla de encuesta de satisfacción del cliente de ClickUp es su marco de evaluación para visualizarlo.

Estas son algunas de las principales funciones que la convierten en una herramienta imprescindible a la hora de recopilar datos para su modelo de predicción de bajas:

• Agilice el proceso de creación de la encuesta con los atractivos y amplios campos de datos precargados de la plantilla
• Personalice los campos de datos para incluir preguntas más específicas, como el estado de la cancelación de clientes y las sugerencias
• Recopile y organice todas sus respuestas en un solo espacio con la vista de jerarquía integrada en la plataforma
• Visualice los niveles de satisfacción de los clientes y las áreas de mejora sin esfuerzo con las vistas personalizadas de ClickUp, como Tablero, Lista, Calendario, etc. Se pueden personalizar fácilmente para reflejar los datos que desea recopilar para su modelo de predicción de bajas

Consejo profesional: Utilice los Campos personalizados de ClickUp para clasificar a los clientes en función de diversos criterios, como datos demográficos, comportamiento de compra o uso del producto.

Plantilla de análisis de necesidades de clientes de ClickUp

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Plantilla de análisis de las necesidades del cliente de ClickUp

*plantilla de análisis de las necesidades del cliente de ClickUp es el marco prediseñado perfecto para recopilar, organizar y analizar las opiniones de los clientes.

Estas son las funciones clave de esta plantilla que la hacen ideal para identificar los datos de los clientes que influyen en la rotación:

• Agrupe a los clientes en función de factores relevantes para identificar patrones asociados a la pérdida de clientes
• Mapa de las interacciones de los clientes con su producto o servicio para identificar los puntos débiles o las áreas de fricción
• Identificar las fases del recorrido del cliente en las que es más probable que se produzca la pérdida de clientes

Con estas plantillas y los completos sistemas CRM de ClickUp, recopilar los datos necesarios de los clientes y procesarlos se convierte en una tarea sencilla.

Paso 2: Comprender el sobremuestreo y el submuestreo en el análisis de datos

El segundo paso consiste en eliminar el sesgo de su modelo predictivo.

Los conjuntos de datos suelen estar desequilibrados, con más clientes que no han abandonado que clientes que han abandonado. Esto da lugar a información imprecisa sobre la satisfacción del cliente en tiempo real y la probabilidad de que se produzcan futuras tasas de abandono.

Para eliminar este sesgo, los científicos y analistas de datos deben normalizar el conjunto de datos. He aquí dos formas de hacerlo:

Sobremuestreo

Podemos aumentar el número de instancias de clientes rechazados para equilibrar las clases. Hay dos métodos principales para el sobremuestreo:

• Sobremuestreo aleatorio: Consiste en duplicar aleatoriamente los puntos de datos de los clientes que han abandonado
• Sobremuestreo sintético minoritario: Este método crea nuevos puntos de datos sintéticos de clientes abandonados basados en los existentes para evitar la duplicación repetida

Sobremuestreo

El submuestreo se centra en equilibrar el número de instancias de los clientes que no han abandonado. Como se corre el riesgo de perder datos valiosos, es incompatible con grupos de datos de clientes más pequeños.

He aquí tres métodos de submuestreo:

• Submuestreo aleatorio: Elimina aleatoriamente instancias de la clase mayoritaria
• Submuestreo por vínculos: Consiste en identificar y eliminar instancias similares
• Submuestreo basado en clústeres: En este caso, se agrupan los clientes que no han abandonado en función de su similitud y se eliminan los clientes de los grupos más comunes. De este modo, se mantiene un conjunto diverso de clientes que no han cambiado y se reduce su número total

Una vez eliminado el sesgo, empezamos a codificar las variables.

Paso 3: Codificación de variables categóricas

La mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático trabajan con datos numéricos. Sin embargo, muchas variables de los conjuntos de datos del mundo real tienen forma de texto o rótulos. Estas variables se denominan variables categóricas.

Dado que el texto y los rótulos son incompatibles con los algoritmos, debemos codificarlos en formatos numéricos.

He aquí los dos métodos de codificación:

1. Codificación de una sola vez

Estos son los pasos para la codificación en caliente:

• Crear una nueva columna binaria para cada categoría dentro de una variable categórica
• Cada fila tendrá un 1 en la columna correspondiente a su categoría y un 0 en las demás

Ejemplo:

• Campo de datos: "Tipo de suscripción"
• Categorías: "Básica", "Estándar" y "Premium"

Resultado:

Los resultados codificados son tres nuevas columnas:

• SuscripciónTipo_Básico
• SuscripciónTipo_Estándar
• SuscripciónTipo_Premium

En función de los datos del cliente, a estas columnas se les asignará un 1 o un 0.

2. Codificación de rótulos

Esta técnica consiste en asignar un valor numérico único a cada categoría dentro de una variable categórica. Es más adecuada para categorías con un orden natural, como "Bajo", "Medio" y "Alto"

Ejemplo:

• Campo de datos: Satisfacción del cliente
• Categorías: 'Muy insatisfecho', 'Insatisfecho', 'Neutral', 'Satisfecho' y 'Muy satisfecho'

Resultado:

La codificación del rótulo asignará los valores 1, 2, 3, 4 y 5 a cada categoría.

Glosario de predicción de rotación

La sobreadaptación en la predicción del churn se produce cuando un modelo aprende los datos de entrenamiento demasiado bien, memorizando el ruido y las peculiaridades en lugar de capturar los patrones subyacentes. Esto da lugar a un modelo que funciona excepcionalmente bien con los datos de entrenamiento, pero que tiene dificultades para generalizarse a datos nuevos y desconocidos. En la predicción de la pérdida de clientes, esto significa que el modelo puede predecir con exactitud la pérdida de clientes en el conjunto de entrenamiento, pero no identificar correctamente a los clientes que es probable que pierdan clientes en el futuro.

La regularización es una técnica que disuade al modelo de cancelación de clientes de asignar pesos excesivos a funciones individuales, lo que puede llevar a un ajuste excesivo. En esencia, la regularización ayuda al modelo a generalizar mejor los datos nuevos y desconocidos centrándose en las funciones más importantes y evitando la dependencia excesiva de una sola función.

Paso 4: Construir el modelo de predicción

En esta fase entrenamos un algoritmo de aprendizaje automático con los datos preparados para crear un modelo de predicción de la pérdida de clientes.

Estas son las cuatro partes de la creación del modelo de predicción:

Elección del algoritmo adecuado

La naturaleza de sus datos y el problema determinan el algoritmo que debe seleccionar. En las secciones anteriores, hemos tratado algunos de los algoritmos de aprendizaje automático más adecuados para la predicción de bajas.

Entrenamiento del modelo

Una vez que haya elegido un algoritmo, lo entrenará utilizando el conjunto de datos preparado. Esto implica alimentar al modelo con las funciones (variables independientes) y la variable objetivo correspondiente (estado de la cancelación). El modelo aprende a identificar patrones y relaciones en los datos que pueden predecir la pérdida de clientes.

Ajuste del modelo

Aunque haya entrenado el modelo, también debe asegurarse de que está listo para funcionar. El mejor enfoque para el ajuste del modelo es la experimentación.

Para optimizar el rendimiento del modelo, puede que necesites experimentar con diferentes ajustes dentro del algoritmo. Este proceso se conoce como hiperparámetro o ajuste del modelo.

He aquí algunos ejemplos de estos ajustes en modelos predictivos de rotación:

• Regularización: Controla la complejidad del modelo para evitar el sobreajuste
  • **Regularización L1: Identifica las funciones más esenciales
  • **Regularización L2: Reduce la magnitud de los coeficientes, evitando el sobreajuste
• Tasa de aprendizaje: Determina el tamaño del paso dado durante el proceso de entrenamiento
• Número de árboles: Controla el número de árboles de decisión en un bosque aleatorio o en un conjunto de gradiente-boosting

He aquí algunos algoritmos y técnicas para encontrar la mejor combinación:

• Búsqueda en cuadrícula: Prueba todas las combinaciones de hiperparámetros dentro de una cuadrícula especificada
• Optimización bayesiana: Utiliza un modelo de aprendizaje automático probabilístico para explorar los ajustes del algoritmo

Visualización

Una vez que su modelo está entrenado y ajustado, debe visualizar su rendimiento y conocimientos.

Un panel de control integrado puede proporcionar una visión interactiva de las predicciones del modelo, las métricas clave y la importancia de las funciones. Esto permite a las partes interesadas comprender el comportamiento del modelo e identificar áreas de mejora. También juega un rol vital en la toma de decisiones informadas basadas en predicciones.

integre sin problemas sus modelos de predicción, visualice sin esfuerzo sus conocimientos y comparta al instante sus hallazgos con los cuadros de mando de ClickUp Paneles de ClickUp acelera y simplifica el modo en que una empresa obtiene información práctica y comunica sus resultados.

Esto es lo que puede hacer con los cuadros de mando de ClickUp:

• Seguimiento de las tasas de rotación,ciclo de vida del clientey otros indicadores relevantes con la sencilla interfaz de usuario de la herramienta
• Realice un seguimiento de los últimos modelos de predicción con las actualizaciones en tiempo real de ClickUp Dashboards
• Personalice sus visualizaciones con gráficos circulares, gráficos de tendencias predictivas y llamativos cuadros de texto para reflejar el crecimiento de su empresa. Se adapta fácilmente para reflejar la última lista de clientes retenidos o incluso la proporción de clientes en función de la categoría, la salud de la relación y los datos demográficos
• Convierta y delegue cualquier información en tareas con la gestión de tareas integrada. Esto es perfecto para crear y ejecutar proyectos amejorar la retención de clientes y reducir la rotación

**Lea también 10 estrategias de captación de clientes para impulsar el crecimiento de la empresa -una potente herramienta de IA que ahorra tiempo y esfuerzos. Está diseñada para agilizar todo lo que necesite, desde la información hasta la automatización.

He aquí algunas funciones que muestran cómo Brain impulsa la productividad y la eficiencia:

• Genere informes de progreso al instante con resúmenes de proyectos basados en IA. ClickUp Brain analiza los datos de su proyecto y crea informes completos con sólo unos clics
• Automatice las tareas de preparación de datos con los algoritmos y técnicas avanzadas de Brain. Esto acelerará sus tareas de preprocesamiento de datos, desde la recopilación hasta la limpieza, sin comprometer la calidad
• Intégrese con su modelo predictivo para automatizar las predicciones. ClickUp Brain también viene con ClickUp CRM y paneles de control para simplificar la recopilación y visualización de datos

💡 Consejo profesional: Integre su base de conocimientos con ClickUp Brain, lo que permitirá a su equipo de soporte al cliente proporcionar respuestas rápidas y precisas a las preguntas de los clientes, agilizando sus comunicación con el cliente procesos.

Reducción de la tasa de bajas y garantía de continuidad con ClickUp

Saber qué clientes están insatisfechos o es probable que dejen de utilizar sus servicios es toda una ventaja. Dicho esto, un modelo de predicción de bajas no sólo soluciona problemas potenciales como la pérdida de clientes, sino que también le ayuda a mejorar el servicio al cliente .

Esto se traduce en continuidad de la empresa y satisfacción del cliente.

Con los exhaustivos pasos y prácticas con los que le hemos equipado, está a un paso de su modelo de predicción de bajas. Todo lo que queda es aprovechar el poder de la IA y la ciencia de datos que ClickUp ofrece con su CRM, servicio al cliente, plantillas y mucho más.

Por lo tanto, inscríbete hoy en ClickUp para reducir su tasa de rotación y establecer relaciones duraderas con sus clientes