A través de la implementación del algoritmo de predicción de abandono la empresa logró identificar a clientes que pretendían cancelar la suscripción a sus productos o servicios.

LOS RESULTADOS

+ DE 80% DE PRECISIÓN
IDENTIFICANDO CLIENTES CON
ALTA PROBABILIDAD DE ABANDONO

+30K
CLIENTES ANALIZADOS.

TIEMPO DE EJECUCIÓN:
4 MESES

EL DESAFÍO

Analizar el comportamiento histórico de clientes con alta probabilidad de abandono.

El departamento de marketing y comercial de la empresa tenía la necesidad de evaluar e identificar a los clientes cuyo comportamiento los ubicara en la clasificación con alta probabilidad de abandono.

LA SOLUCIÓN

Algoritmo de predicción de abandono para tomar decisiones de fidelización.

Utilizando encuestas, antigüedad, historial de compras y otros datos históricos de sus clientes y comportamientos, y la implementación de un algoritmo de machine learning, la empresa logró determinar qué clientes tenían mayor probabilidad de abandono, lo cual permitió al departamento de marketing y comercial lograr tomar acciones estratégicas para la fidelización de estos clientes y reducir su probabilidad de abandono.

EL IMPACTO

Más de 30 mil clientes analizados en 4 meses para lograr más de 80% de precisión identificando clientes con alta probabilidad de abandono.

Con la implementación de machine learning e inteligencia artificial a datos aportados por el cliente, nuestro algoritmo fue capaz de identificar con una precisión de más del 80% a clientes con alta probabilidad de abandono, para así realizar acciones preventivas de fidelización priorizando a los clientes de acuerdo a su probabilidad de abandono, automatizar acciones de retención de clientes y personalizar la experiencia en base a su riesgo de abandono.

Tecnologías utilizadas: Python

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