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Modelos predictivos en telecomunicaciones: cómo evitar las fugas

La fuga de clientes es un peligro para las empresas. Te explicamos cómo los modelos predictivos contribuyen a evitar las bajas generalizadas en el sector de las telcos.

Por Redacción España, el 02/03/2020

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La fuga generalizada de clientes en el sector de las telecomunicaciones suele darse principalmente por la amplia competencia. Para evitarlo, las empresas pueden apoyarse en las grandes cantidades de información que contienen en sus bases de datos.

El uso de técnicas como el Data Mining, o minería de datos, ayudará a transformar esos datos en información de valor y el desarrollo de modelos predictivos que ayuden a reducir las bajas en las telcos.  


Churn Rate, un peligro para las instituciones

La palabra churn rate es un anglicismo utilizado comúnmente para describir la tasa de abandono de clientes de una determinada compañía. Engloba, por un lado, a aquellos usuarios que se alejan de la compañía o del proveedor de un servicio durante un periodo de tiempo. Por otro, el churn rate también engloba la infidelidad o deslealtad de los clientes.

Se calcula dividiendo el número de clientes perdidos en un periodo determinado entre el número de clientes que existían al comienzo de ese mismo periodo y multiplicándolo por cien. El cálculo de la tasa de abandono se suele efectuar en varios periodos que pueden ser mensuales, trimestrales o anuales.

Asimismo, habría que plantear una diferenciación entre el churn voluntario y el churn involuntario. En el primer caso, los clientes deciden darse de baja y cambiar de compañía. En el segundo, se produce por causas ajenas al cliente como la reubicación geográfica del usuario.

El churn rate supone un peligro para las instituciones. Sin embargo, existen nuevas técnicas de analítica de datos que sirven precisamente para predecir las causas por las que un cliente puede tomar la decisión de darse de baja de un servicio.

A través del uso de los modelos predictivos es posible detectar los patrones o causas comunes que implican que un usuario tome la determinación de finalizar la relación comercial. Para ello se usan técnicas estadísticas y analítica avanzada.


La retención frente a la captación

Cada año que pasa, los usuarios se vuelen más desleales. Esto es así por el amplio abanico de competencia existente y, si hablamos del sector de las telecomunicaciones, más aún. Un cliente insatisfecho sabrá encontrar una oportunidad en otra compañía que ofrezca el mismo servicio por menos dinero.

Por ello, resulta de vital importancia anticiparse al abandono, ya que un cliente insatisfecho probablemente no vuelva a confiar en la empresa y, además, no hablará bien de los productos o servicios que ésta ofrece.

Por norma general, resulta más económico captar usuarios que retener clientes. De hecho, la inmensa mayoría de instituciones no cuenta con las herramientas y estrategias específicas para prever la fuga de los clientes.

No obstante, si se conocen los patrones por los que un usuario puede abandonar la compañía, se pueden ahorrar costes de prospección y adquisición, rentabilizar la cartera de clientes y, por ende, evitar una fuga de clientes generalizada.

Retener a los usuarios significa que la compañía está yendo en la dirección correcta y que el cliente está satisfecho. Como decíamos, la retención no significa únicamente fidelidad, sino también recomendación. Esto quiere decir que la institución tendrá un valor agregado, ya que el usuario ofrecerá críticas constructivas sobre las prácticas de la compañía.

Un cliente satisfecho es el mejor método de promoción. Hablamos del efecto boca a boca. En la actualidad, las referencias de los clientes se han convertido en una publicidad efectiva que puede cambiar el rumbo de la decisión en un ciclo de venta.


Cómo evitar las fugas en telecomunicaciones

La fuga de clientes se define como  el “movimiento del usuario de un proveedor con el que mantiene una relación comercial a otro del mismo sector”, mientras que la gestión de la fuga de clientes describe el proceso mediante el cual el operador del servicio intenta evitar la baja.

La consecución de un modelo predictivo efectivo ayuda a identificar clientes en situación de riesgo de fuga. Asimismo, estas predicciones permiten al operador dirigir esfuerzos en prevenir la baja del cliente e iniciar una contratación con otra compañía.

Por su parte, los modelos predictivos se sustentan en datos históricos, los cuales permiten identificar los perfiles de clientes más sensibles a la renuncia de los servicios contratados con la empresa.

La fuga de clientes siempre ha sido un tema muy investigado desde el punto de vista del marketing y las ventas. Enfocándose siempre en el comportamiento del consumidor se han utilizado los datos existentes en las bases de datos para aplicar algoritmos de aprendizaje que ayuden a predecir las causas del abandono de los clientes.

El uso de técnicas de Data Mining (minería de datos) para elaborar un modelo predictivo en base a la propensión de fuga de clientes en telecomunicaciones ha resultado ser muy efectivo. Por ello, empresas interesadas en retener sus clientes fieles hacen uso de:

  • Árboles de decisión.
  • Redes neuronales (Red Bayesiana Naive).

Estas dos técnicas han resultado ser las más eficaces en cuanto a la predicción de la propensión a la fuga de los clientes. Por un lado, los árboles de clasificación permiten establecer fácilmente las condiciones que un cliente debe tener para convertirse en un perfil sensible al abandono, mientras que las redes neuronales reportan el resultado de la predicción eventualmente.


Árboles de decisión

Un árbol de decisión es un modelo con algoritmos de aprendizaje supervisado que dividen los datos en subconjuntos basados en variables objetivo predefinidas. A través de esta técnica se extrapola la muestra en dos conjuntos homogéneos basados en un criterio diferenciador de las variables de entrada que resulte más significativo.

Los árboles de decisión pueden ser de regresión o clasificación. En los primeros, la variable de respuesta es continua. En los segundos, la variable de respuesta es discreta.

Para el desarrollo del árbol de decisión se recurre a bases de datos, por ejemplo datos de las llamadas entrantes (motivos por los que los clientes llaman), datos de que comparen el número de clientes activos y cancelados y, datos que correspondan al estatus del cliente (servicio activo, suspendido por impago, etcétera).

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