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1 Marketing Advanced Analytics Predicción del abandono de los clientes Whitepaper

2 El reto de predecir el abandono de los clientes Resulta entre cinco y quince veces más caro para una compañía captar nuevos clientes que retener a los actuales. Por este motivo, conocer de forma temprana qué clientes abandonarán la compañía o reducirán el consumo de sus productos o servicios de forma relevante, es crucial para aumentar el grado de retención, construir una buena estrategia de Customer Relationship Management (CRM) y ahorrar costes de prospecciones y adquisiciones. En un mercado terriblemente competido como el actual, existe una inmensa variedad de productos y servicios entre los que escoger. Por ello, el modus operandi de la mayoría de consumidores consiste en pasearse libremente de una marca a otra, de un proveedor a otro, buscando el producto o servicio que mejor se adapte a sus necesidades. Las organizaciones, independientemente del sector en el que operen, padecen a diario este fenómeno, conocido como abandono de los clientes y, en lugar de centrarse en retener a sus clientes actuales, a menudo invierten esfuerzos y grandes sumas de dinero en la captación de nuevos clientes. En un mercado tan competido como el actual, conocer de forma temprana qué clientes abandonarán la compañía o dejarán de consumir sus productos o servicios es crucial para aumentar el grado de retención, construir una buena estrategia de CRM y ahorrar costes de prospecciones y adquisiciones En este contexto, la predicción del abandono emerge como un arma muy potente para los departamentos de marketing y las empresas dedicadas a este sector. Conocer de forma temprana qué clientes son propensos a migrar de la compañía le permitirá a ésta anticiparse para determinar cuáles son los drivers del abandono, conocer el valor real de la pérdida potencial de sus clientes y tomar las medidas de retención necesarias para disminuir o evitar su migración.

3 Dicho de otro modo, conocer de antemano el abandono contribuye a mantener y rentabilizar la cartera actual de clientes, ahorrar costes de prospección y adquisición y evitar fugas y pérdidas no previstas. Al detectar la pérdida de valor de los clientes de forma temprana, la predicción del abandono aporta rentabilidad y, al retener a los clientes propensos a migrar, establece las bases de la lealtad entre la compañía y el cliente. Predecir el abandono permitirá a la compañía anticiparse para determinar qué clientes son susceptibles de migrar, conocer el valor real de la pérdida potencial de esos clientes y tomar las medidas de retención necesarias para disminuir o evitar su migración La Solución Dynamic Data Web Conocer a los clientes que abandonan para retenerlos a tiempo En el contexto empresarial, el abandono hace referencia tanto a la migración de un cliente como a la pérdida de valor de éste. Es decir, el fenómeno del abandono atañe tanto a los clientes que han terminado su relación con la compañía de forma definitiva, como a los que todavía perciben sus servicios, pero en menor medida o en menor frecuencia y que, por tanto, han perdido valor para aquélla. En ambos casos, los clientes son propensos a migrar, de modo que la compañía necesita identificar y conocer en profundidad a dichos clientes, ya sea para volverlos a atraer, o bien para anticiparse a su abandono y tomar las medidas de retención más adecuadas. A partir de técnicas de analítica avanzada, DDWeb cruza datos de fuentes externas e internas para identificar los segmentos que están experimentando niveles de satisfacción bajos o que están migrando y crear perfiles de clientes propensos al abandono. El objetivo no es otro que el de conocer quiénes son estos clientes, cuál es su grado de propensión al abandono y cómo son o cómo se comportan. Mediante la técnica Profile, DDWeb permite crear perfiles de clientes que son susceptibles a abandonar, seleccionando automáticamente las variables relevantes que mejor definen a estos clientes, es decir, las características (sexo, edad, profesión, número de cuentas, ingresos, ) y comportamientos (fecha de la última transacción, evolución del valor monetario, ) que explican cómo son y cómo no son. Estos perfiles aportan la información necesaria para identificar los factores que podrían retener a los clientes, es decir, los factores de lealtad o fidelización, y generar medidas de retención personalizadas que contribuyan a construir estrategias de Customer Relationship Management (CRM) más sólidas. A partir de técnicas de analítica avanzada, DDWeb identifica a los clientes propensos al abandono y crea perfiles que muestran cómo son y cómo no son estos clientes, con el fin de detectar los factores de lealtad y construir estrategias de CRM más sólidas

4 Anticiparse para reducir riesgos y evitar pérdidas A partir de los perfiles creados y, aplicando técnicas de Data Mining y Análisis Predictivo, DDWeb identifica reglas de aprendizaje que servirán de base para realizar clasificaciones futuras o predicciones, con el fin de anticiparse a posibles fugas y reaccionar a tiempo. Además, DDWeb perfecciona este pronóstico analizando las interacciones de los clientes susceptibles a abandonar con otros clientes de su entorno que hayan migrado de la compañía recientemente, es decir, analizando la influencia que éstos puedan ejercer sobre aquéllos. El mecanismo empleado para realizar predicciones consiste, básicamente, en extrapolar las características propias de los clientes que han abandonado al resto de la base de datos de la organización, para así conocer qué clientes las cumplen y, por tanto, detectar a los clientes que se hallan en riesgo de fuga. El resultado de este proceso permitirá a la compañía anticiparse a una posible situación venidera no planificada y, en consecuencia, reducir riegos y evitar pérdidas no contempladas. DDWeb emplea técnicas de Data Mining y Análisis Predictivo para realizar predicciones que permitan a la compañía anticiparse a fugas no previstas y, en consecuencia, reducir riesgos y evitar pérdidas Rentabilizar la cartera de clientes y ahorrar costes No todos los clientes tienen el mismo valor para la compañía. Para saber qué clientes son más valiosos y cuáles menos, es necesario hacerse la siguiente pregunta: cuánto perdería si este cliente me abandonara? O, lo que es lo mismo, conocer el valor real de la pérdida potencial de un cliente. DDWeb no sólo detecta cuáles son los clientes más valiosos para la compañía, sino que también permite conocer el valor real de la pérdida potencial de un cliente y, lo que es más, detectar la pérdida de valor de un cliente de forma temprana. De este modo, la compañía puede, por un lado, optimizar sus recursos y ahorrar costes de captación y, por el otro, reaccionar con prontitud. Conocer a tiempo la pérdida de valor de sus clientes permite a la compañía establecer niveles de riesgo al abandono, con el fin de priorizar y distribuir los recursos y esfuerzos comerciales de forma más eficiente y, en consecuencia, rentabilizar la cartera de clientes actual y evitar los costes que supondrían nuevas prospecciones y adquisiciones. De este modo, la compañía también aumenta su capacidad de reacción para poner en marcha las estrategias de retención oportunas y contrarrestar, por ejemplo, acciones de captación de la competencia. DDWeb permite detectar la pérdida de valor de los clientes de forma temprana, con el fin de priorizar y distribuir los recursos y esfuerzos comerciales de forma más eficiente, y así rentabilizar la cartera de clientes actual y evitar costes de prospecciones y adquisiciones

5 Marketing Advanced Analytics Optimizar recursos y automatizar procesos Este proceso de gestión del abandono puede automatizarse mediante DDWeb iworkflow, de modo que cada vez que se den determinadas condiciones, se emprendan las acciones más oportunas de forma sistemática. Por ejemplo, la compañía puede establecer un sistema automatizado de prevención del abandono, que hará saltar la alarma en el momento en que confluyan determinados factores de riesgo o en que los clientes (cualquier cliente o sólo un grupo de clientes preseleccionado por ser ser el más valioso para la compañía) presenten signos de tendencia al abandono. La automatización del proceso permite a la compañía trasladar la experiencia adquirida al proceso de gestión del abandono, optimizando recursos para ser más sistemática y eficiente. La compañía puede automatizar el proceso mediante DDWeb iworkflow, para trasladar la experiencia adquirida a la gestión del abandono, optimizar recursos y ser más sistemática y más eficiente Caso Práctico Cómo predecir el abandono con DDWeb en 7 pasos 1. Definición del abandono o pérdida de valor Para poder definir la pérdida de valor de los clientes, el primer paso consiste en determinar el período de no-consumo. Con DDWeb, es posible hacerlo de dos formas distintas: Campo de ingeniería: determina el perceptil valor, la fecha de la última transacción, la evolución del valor, RFM: clasificación de los clientes mediante un análisis de Recencia, Frecuencia y Valor. De este modo, definiremos una regla de negocio que nos permitirá saber qué clientes del portfolio actual nos han abandonado. Campo de ingeniería. Determina la fecha de la última transacción y permite explorarla, para definir el período de no-consumo. 2. Identificación de los clientes que abandonan Seleccionamos a continuación a los clientes que cumplen la regla previamente definida, y lo hacemos de tres posibles modos distintos: Mediante Drag&drop (arrastrando y soltando) Mediante Selección Mediante Cluster (KMeans) Esto nos permitirá seleccionar y clasificar a los clientes que han abandonado o que presentan una mayor pérdida de valor. Cluster (KMeans). Agrupa a los clientes según diferentes niveles de riesgo al abandono. 3. Perfil del abandono Sobre la selección anterior (clientes que han abandonado), aplicamos la técnica de analítica avanzada Profile, que nos da las características del grupo seleccionado identificando las variables relevantes que mejor lo describen (edad, estado civil, género, etc.) Profile nos dice cómo son y cómo no son los clientes que componen dicho grupo, qué los distingue, qué los diferencia, en qué zonas geográficas son más frecuentes,... Profile. Identifica qué variables relevantes describen a estos clientes y cuáles no, para saber en profundidad cómo son.

6 Marketing Advanced Analytics 4. Predicción De forma sencilla y rápida, aplicamos arrastrando el segmento de abandono a la técnica predictiva del Árbol de Decisión, que predecirá en cuestión de segundos qué otros clientes van a abandonar o van a presentar una pérdida de valor. 5. Cuantificación del riesgo No todos los clientes con propensión al abandono tienen el mismo valor. Conviene centrarse ahora en los clientes de mayor valor o, al menos, clasificar a los clientes propensos a abandonar en grupos de valor. Esto lo haremos cruzando abandono y valor económico mediante, por ejemplo, un Diagrama de Venn, que permite crear un cuantil en diferentes grupos de beneficio. Este paso nos permite cuantificar el riesgo, es decir, medir la magnitud del abandono. El siguiente paso consistirá, por tanto, en seleccionar los grupos de mayor valor sobre los que no interese actuar. 6. Reacción inmediata Mapa. Permite visualizar la naturaleza geográfica del abandono, verificándolo mediante frecuencia relativa. Árbol de Decisión. Aplica las características de los clientes que abandonan sobre el resto de la base de datos, para hacer predicciones. Campaign Workflow nos permitirá planificar y emprender grupos de acciones iguales o distintas sobre cada uno de los grupos de clientes que se hallan en riesgo de abandono, en función del valor que cada uno representa para la compañía. Estas acciones pueden ser de distinta naturaleza: enviar un comunicado, ofrecerles el mejor producto, etc. 7. Optimización Una vez realizado el proceso de gestión del abandono de los clientes, iworkflow posibilita automatizar este flujo con el fin de poner la experiencia aprendida en práctica. Para ello, crearíamos una regla de negocio con iworkflow, que hiciera el mismo cálculo pero de forma sistemática, con la frecuencia que decidamos establecer. De este modo, automatizamos la acción siempre que se dé la condición establecida y, en consecuencia, reducimos el riesgo de abandono, optimizamos recursos, ahorramos costes y somos, por tanto, más eficientes. Diagrama de Venn. Crea un cuantil en tres grupos de beneficio, para ver qué valor tienen para la compañía los clientes que abandonan. Campaign Workflow. Permite emprender una acción, una campaña o una estrategia, dirigidas a los clientes susceptibles de abandonar. En conclusión. DDWeb permite... Identificar a los clientes propensos al abandono y saber cómo son y cómo no son. Realizar predicciones para anticiparse a posibles fugas no previstas. Identificar la magnitud del riesgo y detectar la pérdida de valor de los clientes de forma temprana. Emprender las acciones de retención más adecuadas. Optimizar recursos y automatizar el proceso de gestión del abandono. Para ver otras Soluciones de Marketing y Sectoriales o para solicitar una demostración personalizada con los datos de su organización, visite el apartado Soluciones de

7 Dynamic Data Web: Profundidad, Autonomía e Inmediatez Dynamic Data Web es una plataforma de Business Intelligence 2.0 que, basada en técnicas de Data Mining y Análisis Predictivo, permite extraer la información implícita en los datos, identificar relaciones ocultas y descubrir patrones y tendencias para construir modelos predictivos. Es decir, ayuda a las organizaciones a sacar más valor de los datos de forma temprana, para que éstas puedan anticiparse, sean más ágiles, más competitivas y más eficientes. Con una tecnología concebida y desarrollada para dar respuesta a cualquier tipo de petición de información sin que sea necesario prever esa petición con antelación (no requiere modelizaciones, no trabaja con cubos dimensionales ni metadatos); Dynamic Data Web es la solución de explotación de información que provee un entorno dinámico para obtener conocimiento desde los datos y generar información de alto valor añadido. Profundidad y Conocimiento de Negocio. Permite explorar, visualizar, filtrar y seleccionar datos en su máxima granularidad para obtener el conocimiento de la información en todo su detalle. En forma intuitiva (sin programación previa, utilizando el ratón), permite utilizar técnicas de cruces, comparaciones, perfiles, clustering que aportan un alto grado de conocimiento de negocio. Permite obtener perfiles, patrones de comportamiento, cruces multidimensionales, diagramas de comparación, etc. Valor Añadido a los Datos. Dispone de herramientas de creación de datos sobre la marcha para añadir valor a los datos nativos, en forma autónoma y sin necesidad de recargar la base de datos. Creación de tramos, rangos, quantiles, decodificaciones, métricas; que añaden nuevas perspectivas y enriquecen la visión de la información. Dinamismo y Respuesta Inmediata. Dynamic Data Web, no requiere modelización, ni cubos dimensionales ni metadatos. Su tecnología distintiva, permite una puesta en marcha inmediata. Todos los datos cargados están disponibles para explotar por el solo hecho de haberlos cargado. Ergonomía y Autonomía para los Usuarios. El usuario es autónomo en la explotación de los datos. Puede aplicar todo su conocimiento de negocio en la explotación, exploración, investigación y simulación con total autonomía. EUROPE HEADQUARTER - QUITERIAN BARCELONA C/ Frederic Mompou 5, Edif. Euro 3, Planta 3ª E Sant Just Desvern (Spain) USA HEADQUARTER - QUITERIAN MIAMI 2655 LeJeune Road, Suite 810 Coral Gables, FL

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