Cómo las empresas de SaaS pueden predecir la rotación de sus clientes

Publicado: 2020-07-05

La retención de clientes es un pilar vital de cualquier negocio que funcione con un modelo basado en suscripción. Para las empresas de telecomunicaciones y otros proveedores de servicios, es importante retener a los clientes. Para las empresas de SaaS, es clave para su supervivencia.

El modelo de negocio SaaS se basa en obtener ingresos recurrentes de los clientes. Deben proporcionar un flujo constante de efectivo a lo largo de su vida en la empresa. Por lo tanto, prolongar la vida útil del cliente es una forma crucial de escalar para las empresas de SaaS. Es tan importante como la comercialización y la promoción de su sitio a nuevos clientes, si no más.

Una vez que un cliente ha abandonado su empresa SaaS, es difícil recuperarlo. Han tomado una decisión sobre su servicio y, sin duda, hay otras opciones a las que pueden recurrir. La mejor retención de clientes, entonces, es proactiva. Debe buscar mantener a los clientes lo más felices posible. Eso ayuda a eliminar el riesgo de que lleven su costumbre a otra parte.

Sin embargo, ¿cómo sabe la probabilidad de que un cliente lleve su negocio a un competidor? ¿Cómo puedes saber en qué clientes necesitas centrar tus esfuerzos? La respuesta puede ser a través de la predicción y el análisis de la rotación de clientes.

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¿Qué es la rotación de clientes y por qué es importante?

La rotación de clientes es el nombre que se le da a los clientes, y principalmente a los suscriptores de un servicio, que abandonan un negocio. Un cliente se ha dado de baja cuando no puede renovar el servicio. También se han batido si cancelan activamente una suscripción.

La métrica de abandono de clientes es clave para los negocios de SaaS . Para tener éxito, las empresas deben mantener la rotación de clientes al mínimo absoluto. Cada cliente que abandona la empresa daña su resultado final de dos maneras distintas.

Primero, la empresa pierde los ingresos regulares que obtiene de la suscripción del cliente. Además de eso, la empresa también debe gastar más en marketing y promoción para reemplazar al cliente. Si permiten que su base de clientes se reduzca, la facturación y las ganancias comenzarán a disminuir rápidamente.

Los clientes pueden abandonar por muchas razones diferentes. Las malas experiencias con su negocio o servicio muy a menudo conducirán a la deserción. En otros casos, la simple fatiga del servicio puede explicar la rotación. Los usuarios del servicio pueden encontrar con el tiempo que el servicio ya no satisface sus necesidades.

Cualquiera que sea la razón, la rotación es algo que cualquier empresa de SaaS debe controlar. Si no se controla, puede salirse de control rápidamente. Como explica Michael Redbord, gerente general de Service Hub en HubSpot:

“En un negocio basado en suscripción, incluso una pequeña tasa de abandono mensual o trimestral se acumulará rápidamente con el tiempo. Solo el 1 por ciento de abandono mensual se traduce en casi un 12 por ciento de abandono anual. Dado que es mucho más costoso adquirir un nuevo cliente que retener uno existente, las empresas con altas tasas de abandono se encontrarán rápidamente en un agujero financiero”.

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Entonces, ¿no sería genial si pudiera predecir y anticiparse a la pérdida de clientes?

Las dificultades y la importancia de predecir la rotación de clientes

La retención de clientes y la adquisición de clientes son las dos opciones para combatir la rotación de clientes. Las empresas deben tratar de evitar que los clientes se vayan o traer nuevos clientes a bordo. Idealmente, querrían agregar más clientes nuevos que irse. Además, la retención de clientes suele ser mucho más rentable que la adquisición de clientes.

Sin embargo, muchas empresas siguen favoreciendo la adquisición. Eso es porque saben cómo, cuándo y dónde comercializar sus productos a nuevos clientes. Comprender las mejores formas de aumentar la retención de clientes es más complicado. Se necesita mucho más tiempo y esfuerzo.

Las empresas no pueden dedicar ese tiempo y esfuerzo, por no hablar de las finanzas, a cada cliente. Eso no sería viable. Lo que necesitan para predecir de antemano los clientes en riesgo de rotación. Luego pueden enfocar sus esfuerzos de retención en esos individuos.

Lo que acabamos de describir es la predicción de abandono de clientes. Es un proceso que es posible gracias a herramientas de análisis y recopilación de datos de última generación. Al recopilar datos y desarrollar un modelo a partir de ellos, puede identificar a los clientes que tienen más probabilidades de irse. Con ese conocimiento, puede hacer lo que sea necesario para evitar que lo hagan.

Siga leyendo y aprenderá una forma sencilla de llevar a cabo esa valiosa predicción y análisis de la rotación de clientes.

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Cómo realizar la predicción y el análisis de abandono de clientes

La predicción de abandono de clientes funciona con una premisa sencilla. Puede predecir la probabilidad de que un cliente abandone su servicio en función de cómo ha utilizado recientemente su servicio. Está buscando responder si un cliente se va a ir dentro de un período específico. Es decir, ¿van a cancelar su suscripción dentro del próximo mes?

El resultado de tal predicción será un 'sí' o un 'no' como respuesta. Cualquier cliente para quien la respuesta sea 'sí', puede comunicarse con él y trabajar para cambiar esa respuesta. Si la respuesta 'sí' o 'no' es la salida del proceso, la entrada son los datos del cliente sobre el uso del servicio. La recopilación de datos, entonces, es el primer paso de un proceso de predicción y análisis de la rotación de clientes de tres pasos:

  1. Recolectando datos
  2. Creación de un modelo predictivo a partir de su conjunto de datos
  3. Uso del modelo para predecir la rotación de clientes

Recolectando datos

El modelo predictivo que va a crear utiliza el aprendizaje automático. El aprendizaje automático es una técnica de análisis de datos basada en IA. La forma más sencilla de explicar el proceso es a través del reconocimiento de patrones. Los modelos están "entrenados" para que puedan identificar y reconocer patrones en los datos.

El proceso de 'entrenamiento' implica presentar el modelo con la mayor cantidad de datos posible. Luego discierne los patrones y las relaciones entre los datos. En última instancia, el modelo puede aplicar lo que ha "aprendido" a cualquier nuevo conjunto de datos que se presente. Por lo tanto, es capaz de predecir posibles acciones futuras basadas en patrones pasados.

El primer paso para la predicción de la rotación de clientes es recopilar datos para entrenar su modelo. Los datos que necesita deben estar relacionados con clientes actuales o anteriores que han dejado y no han dejado su empresa. De esa manera, puede comparar todos los datos de clientes presentes y futuros sobre los clientes que abandonaron y los que no.

Sus datos deben contener tanta información sobre los clientes como sea posible. Cada pieza de información del cliente se denomina característica. Cuantas más características del cliente pueda recopilar, más preciso será su modelo. Después de todo, podrá reconocer patrones relacionados con una gama más amplia de características.

Para la predicción de la rotación de clientes, hay cuatro áreas principales en las que centrarse:

  • Características del cliente: se trata de datos relacionados con las características individuales de cada cliente. Puede incluir cualquier cosa, desde la edad y el género hasta el nivel educativo y los ingresos.
  • Funciones de soporte: información relacionada con la forma en que los clientes interactúan con su soporte al cliente. Estos datos pueden incluir la frecuencia con la que contactaron a su personal de soporte o los temas de sus consultas.
  • Funciones de uso: cualquier dato que pueda recopilar sobre cómo cada cliente ha utilizado su servicio. Por ejemplo, con qué frecuencia inician sesión o cuánto tiempo ha pasado desde la última vez que lo hicieron. Si puede recopilar información sobre cuánto tiempo pasan en su aplicación o qué acciones toman cuando están allí, mucho mejor.
  • Características contextuales: este es un cajón de sastre para todos los demás datos que puede recopilar. ¿Sabes, por ejemplo, a través de qué tipo de dispositivo acceden a tu servicio? ¿Puede identificar al agente de atención al cliente con el que más se han comunicado?

La predicción de abandono de clientes se trata de encontrar clientes que pronto lo dejarán. Al recopilar datos, debe cuantificar 'pronto'. Decide cuál es la pregunta exacta que quieres que responda tu modelo. Lo es:

  1. ¿Un cliente abandonará dentro de un mes?
  2. ¿Un cliente abandonará dentro de tres meses?
  3. ¿Un cliente abandonará dentro de seis meses?

La pregunta exacta que elija depende de su negocio. Es esencial definir eso para que pueda recopilar los datos correctos para entrenar su modelo. Tomemos, por ejemplo, la pregunta 'a)' anterior. Si eso es lo que desea responder, debe incluir datos históricos de clientes.

Esta información se puede utilizar para predecir las acciones de los clientes existentes. Sus características deben relacionarse con la actividad del cliente, tanto pasada como presente.

Para facilitar el uso de sus datos para un modelo predictivo, querrá crear un archivo CSV. Ese archivo debe tener una fila para cada cliente y una columna para cada función. La salida 'sí' o 'no', en cuanto a si el cliente abandonó debe formar una de esas columnas. El archivo puede parecerse a la imagen de arriba.

Creación de un modelo predictivo

No deje que todo lo que se ha hablado hasta ahora sobre los datos, el aprendizaje automático y el modelado predictivo lo desanime. Una vez que haya recopilado sus datos, la parte difícil de la predicción de abandono de clientes está detrás de usted. De ahora en adelante, puede apoyarse en los servicios de predicción para que hagan las tareas difíciles por usted.

Hay un par de servicios predictivos entre los que puede elegir:

  • Motor de aprendizaje automático de Google Cloud
  • BigML

Ambos servicios crean modelos predictivos basados ​​en los datos que carga en ellos. Cargue el archivo CSV que ha creado y ellos harán el resto por usted. Puede ver más detalles sobre cómo usar BigML para construir un modelo predictivo aquí.

Lo que termina es una visualización de 'árbol de decisión' de su modelo. Se verá algo como esto:

Cada círculo de color en el árbol representa una pregunta relacionada con las características de su cliente. Cada rama representa una posible respuesta. Continúe hasta el final y encontrará un círculo con su valor de salida final. En el caso de la rotación de clientes, es si un cliente se retiró o no.

Uso del modelo para predecir la rotación

Ahora tiene un modelo que reconoce y comprende patrones en los datos sobre la rotación de clientes. Lo que necesitas ahora es usarlo para hacer predicciones. Para eso, primero debe recopilar datos actuales relacionados con sus clientes existentes.

Esos datos deben coincidir con los datos utilizados para construir su modelo, excepto que no incluirán la salida 'sí' o 'no' para abandono. A continuación, puede cargar los nuevos datos en el servicio predictivo elegido. Eso funciona de la misma manera que cargar su archivo CSV original.

A partir de ahí, la forma de generar predicciones difiere según el servicio que utilices. Para tomar BigML como ejemplo una vez más, debe seguir estos sencillos pasos:

  1. Acceda a su modelo y elija 'Predicción por lotes' en el menú del icono del rayo.
  2. A continuación, verá dos menús desplegables. Elija su modelo en el de la izquierda y su nuevo conjunto de datos de clientes en el de la derecha.
  3. Haga clic en la opción 'Configurar' y luego seleccione 'Configuración de salida'.
  4. A continuación, puede personalizar cómo desea ver sus predicciones. Desea elegir una salida de archivo CSV y luego adaptar la visualización de ese archivo como mejor le parezca.
  5. Haga clic en el botón verde 'Predecir'. En la página siguiente, haga clic en 'Descargar predicción por lotes'.
  6. Entonces tendrás un archivo que puedes abrir con cualquier programa de hoja de cálculo. Las predicciones de su modelo de qué clientes abandonarán en el período de tiempo elegido se mostrarán en la columna 'Churn'.

Así de fácil, tienes una lista de clientes en riesgo de perder. Estos son los clientes con los que debe ponerse en contacto. Son los clientes en los que puede centrar sus esfuerzos de retención de clientes.

Persuadir incluso a uno de ellos para que se quede cuando podrían haberse ido, y habrá marcado una diferencia en sus resultados sin gastar tanto dinero, tiempo o esfuerzo como lo haría para adquirir un nuevo cliente.

Predicción y análisis de abandono de clientes; Retención proactiva de clientes

La predicción y el análisis de la rotación de clientes pueden ayudar a mejorar la retención de clientes. Como negocio de SaaS, realizar tales mejoras puede ser la diferencia entre el éxito y el fracaso.

Reducir la rotación de clientes es la forma en que puede mantener estables sus ingresos mensuales, incluso si tiene dificultades para atraer nuevos clientes. También es la forma en que puede obtener el mayor beneficio de la adquisición de clientes. Después de todo, los nuevos clientes ganados no reemplazarán simplemente a los que está perdiendo. Se sumarán a su base de clientes y lo ayudarán a escalar su empresa .

La belleza de la predicción de abandono de clientes es que le permite hacer que la retención de clientes sea proactiva. Puede saber cuándo un cliente puede estar a punto de dejarlo.

Eso le permite tomar medidas para mantenerlos a bordo. Puede comunicarse y resolver los problemas que, de lo contrario, podrían causar que los clientes abandonen, todo simplemente recopilando datos y conectándolos a un servicio de predicción inteligente.