Inteligencia artificial aplicada a la retención de usuarios. (Churn)

icono reto caso de exito

Reto para churn

Teniendo en cuenta que muchas veces es mayor el costo de encontrar nuevos clientes que mantener los actuales, el reto era identificar con un mes de anticipación, qué clientes presentaban una alta probabilidad de irse (churn), con el objetivo de tomar las acciones pertinentes para su retención.

retencion de usuarios reto
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Solución con inteligencia artifical para churn

  • Con inteligencia artificial, logramos estimar con un mes de antelación, la probabilidad de que un cliente abandone el servicio.
  • Para ello, hicimos un ranking de los usuarios de acuerdo al valor esperado y al riesgo de no retenerlo, donde seleccionamos el top 200K de clientes con mayor posibilidad de abandono, para así, tomar las acciones de retención y mejora necesarias a través de los distintos canales.
inteligencia artificial retencion de usuarios solucion
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Resultados

  • El modelo de churn es capaz de retener hasta 5 veces más personas que los métodos tradicionales usados por las empresas.
  • Se identificaron los factores que determinan la alta propensión de churn en los clientes. Por ejemplo, se descubrió que los clientes con más de 4 años de antigüedad suelen tener una baja probabilidad de abandonar la empresa, los clientes nuevos suelen ser los más propensos.
retencion de usuarios resultados
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Impacto

  • Reducir las pérdidas relacionadas con el abandono de clientes. (Churn).
  • Aumentar la eficiencia de las acciones tomadas para retener a los clientes.
  • Identificar los principales motivadores para el abandono.
  • Fortalecer la oferta y calidad de productos que son motivo de inconformidad.
  • Nuevas oportunidades de crear un sistema de recomendación, con ofertas de retención personalizadas para los clientes con alta propensión a irse.
churn con inteligencia artificial retencion de usuarios impacto
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