Análisis abandono de clientes_
¿Analizas continuamente el estado y la actividad de tus clientes? ¿Cuándo consideras que un cliente es inactivo? ¿Eres consciente de la tasa de abandono de tus clientes? ¿Sabes quiénes son esos clientes y por qué abandonan?
En esta demo podrás comprobar la evolución de la actividad de los clientes de una empresa (cuántos meses llevan sin comprar, o cuál es el Churn Rate). Además, podrás explorar su perfil y los posibles influenciadores del abandono, así como estimar escenarios hipotéticos variando los parámetros respectivos del análisis Churn.
En esta demo de Power BI encontrarás:
- Cálculo dinámico del Churn rate, en función del número de meses seleccionado por el usuario (3, 6, 9, 12 meses).
- Análisis del abandono y captación de clientes a lo largo del periodo seleccionado.
- Desglose de la actividad de los clientes que han abandonado.
- Posibilidad de recrear un escenario hipotético y estimar las ventas que perdería la empresa si pierde un determinado porcentaje de clientes en un año (Escenario What-If).
¿Qué es Churn Rate o Tasa de abandono?
A pesar de que el cálculo es sencillo, la complejidad en este indicador parte de qué consideramos cliente o usuario activo. Cuando pagas una suscripción mensual es fácil (será abandono cuando un cliente deja de pagar o da de baja su suscripción). Cuando es un retail, un supermercado, una empresa B2B… ¿cómo lo defines?, ¿qué significa ser cliente? ¿haber comprado en la última semana? ¿en el último mes? ¿en los últimos N meses? Para utilizar la tasa de abandono es imprescindible una definición de negocio adaptada a la realidad de la empresa, sector, etc.
Concretando más, este KPI representa el porcentaje de clientes que han abandonado en un periodo concreto. Definiendo la fórmula como:
Beneficios de analizar el abandono de tus clientes:
- Aprende cómo son los clientes que se van.
- Descubre cómo son los que se quedan e intenta captar clones de aquellos más rentables.
- Identifica las razones de su abandono, para evitar que otros en sus mismas circunstancias también se den de baja o dejen de comprarte (análisis de su actividad anterior, encuestas de satisfacción…)
Sobre la tecnología empleada:
Este tipo de análisis se puede realizar con los datos transaccionales de tus clientes, con la fecha de compra ya podrás calcular cuántos meses lleva tu cliente sin tener actividad en tu empresa. En esta demo desarrollada en Power BI, se han utilizado los datos de un Marketplace cuya base recoge la actividad de los clientes durante 3 años (compras, categorías de productos, edad…). También es posible realizar el estudio con datos de un ERP, CRM, otras plataformas de comercio etc.
¿Qué más?
Partiendo de un escenario de analítica descriptiva (qué ha pasado) con información transaccional, podemos ayudarte a entender cuándo se van tus clientes. Además de identificar los que se van y analizar el porqué, gracias a Machine Learning podemos incorporar más datos para encontrar aquellos usuarios que se van a ir (qué va a pasar) y los motivos, para poder desarrollar acciones de retención antes de que deba ser una acción correctiva (que ya se haya ido, y toque invertir en volver a captar).
Adelántate a las causas con Machine Learning o, al menos, da el primer paso para tener bajo control tu tasa de abandono gracias al business intelligence. Sea cual sea tu situación, objetivos y madurez en estrategia analítica, podemos ayudarte. ¡Consúltanos!