modelos de retencion de clientes

Modelos de retención de clientes.

By Juan Diego Gómez Sánchez
In septiembre 28, 2018
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Los modelos de retención de clientes son muy efectivos cuando se tiene un buen apoyo tecnológico. En TodoEstadística hacemos el análisis de datos con tecnologías de inteligencia artificial como Big Data & machine Learning.

Un modelo de retención se diseña para ejecutar planes y prevenir que los usuarios de un producto o servicio quieran dejar de consumirlo. Son métricas que se aplican para Identificar las conductas de los clientes. Esta información es vital cuando se proyecta obtener grandes volúmenes de venta periódicamente.

Los modelos de retención de clientes son una base para mejorar la calidad de las empresas. El saber porque nos abandona un cliente y tratarlo de manera personalizada puede hacer que él sienta que se están satisfaciendo sus necesidades.  

Los modelos de retención de clientes pueden considerarse un tipo de estudio de mercado. Estos estudios servirán de apoyo para respaldar las decisiones respecto a las estrategias futuras para retener los clientes potenciales.

Una empresa inteligente debe saber cómo retener a sus clientes para crear relaciones a largo plazo con ellos. Tener clientes leales es una estrategia clave para los negocios en entornos de alta competitividad. La información de los modelos de retención se puede usar para diferentes objetivos con los clientes.

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Inteligencia artificial en modelos de retención de clientes.

Para aplicar inteligencia artificial es necesario tener claros los objetivos y el propósito de estudiar la información para aprovechar los datos.

Toda estrategia de retención de clientes, debe tener una visión hacia mejorar la experiencia del usuario. Lo que también va a aumentar el valor percibido por el cliente. Entre los patrones de conducta y las secuencias de acciones existe la posibilidad de conseguir más información con algoritmos y software.

Mientras más navegamos en Internet; los robots de las aplicaciones que usamos, más nos conocen. Para las grandes empresas es vital consultar y procesar la información necesaria para hacer sus modelos estadísticos de retención. Actualmente en la nube informática, se pueden programar varias acciones para conocer las acciones de los segmentos y clientes específicos. 

La tendencia actual de las grandes empresas es usar la inteligencia artificial para procesar cualquier cantidad de variables de grandes volúmenes de datos. Los modelos de retención de clientes requieren implementar procesos sistemáticos para almacenar y procesar el historial de las interacciones con los clientes.

Machine learning ayuda a que los modelos de retención de clientes mejoren automáticamente. Aunque inicialmente requieren del intelecto humano, los sistemas de retención se programan para mejorar cada vez los resultados.

El Big Data es efectivo para aprovechar la información de los medios disponibles para conocer datos importantes sobre la población estudiada. Toda la información de los clientes es utilizada para segmentarlos en grupos y ofrecerles mejores servicios, más personalizados.

Las tendencias en las acciones de los grupos de clientes pueden indicar las razones por las qué un tipo de cliente dura más o  menos tiempo. En TodoEstadística facilitamos el análisis de la información para brindar soluciones a cada segmento.

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Tipos de modelos de retención de cilentes.

Todos los modelos de retención se basan mejorar las acciones de la empresa o la marca. La analítica de los comportamientos y el consumo del cliente es útil para crear nuevos indicadores de retención y comprobar diferentes hipótesis. Cada tipo de modelado estadístico requiere de diferentes secuencias de fases y procedimientos. Los modelos de retención de clientes más conocidos son: Los descriptivos, los predictivos y los modelos prescriptivos.

  • Modelos descriptivos.

Los modelos descriptivos son modelos que estudian todo tipo de clientes para analizarlos individualmente y por segmentos. Estos modelos sirven para estudiar los datos de los clientes y cuantificar la información para extraer un verdadero conocimiento para tomar decisiones con precisión. La verdadera importancia de los modelos descriptivos es utilizar algoritmos que faciliten la tarea de conocer los clientes y fidelizarlos.

  • Modelos predictivos.

Los modelos predictivos ayudan a distinguir las conductas de los clientes cuando quieren dejar de comprar. Estos modelos también se utilizan para detectar la intención de compra de los clientes.

Es importante reconocer los datos necesarios para predecir cada posible comportamiento. Los modelos de retención predictivos se generan aprovechando las diferentes bases de datos para generar nuevos indicadores KPI. La principal característica de estos modelos, es utiliza la información del pasado para predecir situaciones futuras. En conclusión, el modelo de retención predictivo  se utiliza con el propósito de entender las conductas de los clientes en el pasado para pronosticar el futuro.

  • Modelos Prescritivos.

Los modelos prescriptivos tienen un componente predictivo, pero además se componen de acciones inmediatas. Por ejemplo: El modelo predictivo puede sugerir que hay un riesgo; entonces el modelo prescriptivo también pone en consideración la activación de herramientas que mitiguen el riesgo. Al ser más complejos qué los modelos predictivos, es indispensable evaluar la información disponible y generar nueva información para programar las acciones necesarias.

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Analítica de los modelos retención de clientes.

La retención de clientes requiere varias estrategias y cambios para aprovechar la información que brindan los clientes. Lo más importante es utilizar la analítica para luego implementar los programas de satisfacción de usuarios. Los datos recopilados y los procesados son información que puede reutilizarse y compararse con otros indicadores para implementar nuevos modelos estadísticos.

El índice de retención de clientes mide la capacidad de las empresas para retener a sus clientes. Los clientes leales siempre continúan comprando o dando buenas referencias. El objetivo de los modelos de retención de clientes es detectar las causas de abandono de los clientes y mejorar las áreas responsables de la pérdida de los clientes. Los modelos de retención de clientes son programas de algoritmos y cálculos para analizar los comportamientos de los consumidores. Por ejemplo la frecuencia con la que cada cliente realiza una acción o las posibles razones para que éste dejar de comprar.

Una estrategia de retención de clientes también implica el análisis de factores externos para reducir la pérdida de los clientes. Hacer retención o mantener los clientes importantes puede ser más rentable que conseguir nuevos compradores. El talento humano es indispensable para mejorar continuamente los servicios y la retención de clientes. 

La estrategia de retención al cliente se debe iniciar desde el primer contacto y continuar con el análisis de la información. A largo plazo, los modelos de retención de clientes junto a los análisis de datos proveerán la información para crear conciencia de marca. La analítica de la relación comercial surge del plan de comunicación y la evaluación de la información.

Como adaptar modelos de retención de clientes en la empresa.

La tasa de retención es el porcentaje del número total de clientes retenidos respecto a los clientes que dejaron de comprar. Los modelos de retención también aportan a la medición de otros indicadores.

Una excelente experiencia de usuario y la disponibilidad de los productos en existencia  no es suficiente para generar  los beneficios esperados por un usuario. Para poder generar una continuidad en las compras de los clientes, es necesario ajustar las acciones necesarias.

Los modelos de retención de clientes son análisis que pueden involucrar métricas contables. Debido a que la fuerza de ventas tiene diferentes costos, algunos modelos de retención pueden ser usados como predictor financiero de un negocio.

El análisis de los clientes y/o prospecto; también es fundamental para el marketing. En el marketing se utiliza la información de los clientes para las estrategias de publicidad y comunicación masiva. Cómo se ha mencionado anteriormente, los mensajes deben ser personalizados para cada segmento y analizar la información de cada canal de compra.

Tener conocimiento de los clientes es importante para establecer los objetivos empresariales. Las estrategias de comunicación provocan diferentes impactos en los receptores. El análisis de cada dato tiene importancia considerando qué cada acción tiene efectos en la imagen y posicionamiento de una empresa.

Como en toda relación de fidelidad, se debe poner en primer lugar al cliente. Nosotros trabajamos con tecnologías eficaces para administrar bases de datos y visualizar estadísticas para monitorear la situación estudiada.

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Consultor estadístico y de Negocios Online de la Universidad Nacional de Colombia

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