Potenciando tus estrategias de personalización con predicción de abandono en GoPersonal

En el mundo actual, altamente competitivo, retener a los clientes es tan crucial como adquirir nuevos. En GoPersonal, nuestra plataforma de personalización, hemos implementado una poderosa herramienta de predicción de abandono (churn prediction) que te permite anticiparte a la pérdida de clientes y tomar medidas proactivas para retenerlos. Veamos cómo puedes aprovechar esta funcionalidad en tus audiencias y recorridos de usuario.

¿Qué es la predicción de abandono?

La predicción de abandono utiliza algoritmos de aprendizaje automático para identificar a los clientes que tienen una alta probabilidad de dejar de usar tu producto o servicio. En Gopersonal, nuestro modelo analiza diversos factores como la recencia, frecuencia y valor monetario de las interacciones del cliente, así como su comportamiento en la plataforma.

Cómo funciona nuestro modelo de predicción

Nuestro modelo de predicción de abandono se basa en una combinación de técnicas avanzadas de machine learning:

1. Análisis RFM mejorado: Además del clásico análisis de Recencia, Frecuencia y Valor Monetario, incluimos métricas adicionales como:
   • Total de vistas de productos
   • Total de productos añadidos al carrito
   • Total de favoritos
   • Días desde la primera interacción
   • Promedio de días entre interacciones
2. Clasificación dinámica: Utilizamos umbrales dinámicos para clasificar a los clientes en tres categorías: activos, inactivos y en riesgo de abandono. Estos umbrales se ajustan automáticamente para clientes de alto valor.
3. Manejo de desbalance de clases: Empleamos técnicas como SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) y ponderación de clases para manejar el desbalance común en datos de abandono.
4. Modelo de Regresión Logística Multinomial: Nuestro modelo principal utiliza regresión logística multinomial con regularización L2, optimizada mediante búsqueda en cuadrícula para encontrar los mejores hiperparámetros.
5. Validación cruzada: Utilizamos validación cruzada estratificada para asegurar la robustez del modelo.

Desglose del proceso de predicción de abandono

Para entender mejor cómo funciona nuestra predicción de abandono, vamos a desglosar el proceso paso a paso:

1. Recopilación de datos:
   • Recolectamos datos de interacciones de los clientes, incluyendo compras, vistas de productos, adiciones al carrito y "me gusta".
   • Cada interacción se registra con un ID de cliente, fecha y tipo de evento.
2. Preparación de datos:
   • Calculamos métricas clave para cada cliente:
     • Recencia: días desde la última compra
     • Frecuencia: número total de compras
     • Valor monetario: suma total gastada
     • Total de vistas, carros y "me gusta"
     • Días desde la primera interacción
     • Promedio de días entre interacciones
   • Normalizamos estas métricas para que estén en escalas comparables.
3. Clasificación inicial:
   • Utilizamos umbrales dinámicos basados en percentiles para clasificar inicialmente a los clientes como activos, inactivos o en riesgo de abandono.
   • Ajustamos estos umbrales para clientes de alto valor, permitiéndoles más tiempo de inactividad antes de ser clasificados como en riesgo.
4. Preparación para el modelo:
   • Dividimos los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
   • Aplicamos SMOTE al conjunto de entrenamiento para manejar el desbalance de clases.
5. Entrenamiento del modelo:
   • Utilizamos regresión logística multinomial con regularización L2.
   • Realizamos una búsqueda en cuadrícula para encontrar los mejores hiperparámetros.
   • Aplicamos validación cruzada para asegurar la robustez del modelo.
6. Evaluación del modelo:
   • Probamos el modelo en el conjunto de prueba.
   • Calculamos métricas como precisión, recall, F1-score y AUC-ROC.
7. Generación de predicciones:
   • Aplicamos el modelo entrenado a todos los clientes.
   • Obtenemos probabilidades para cada clase (activo, inactivo, en riesgo de abandono).
8. Integración con GoPersonal:
   • Las predicciones se incorporan a los perfiles de los clientes en la plataforma.
   • Estas predicciones se actualizan regularmente (por ejemplo, semanalmente) para reflejar los cambios en el comportamiento de los clientes.

Integrando la predicción de abandono en tus estrategias

1. Creación de audiencias específicas

Utiliza las predicciones de abandono para crear audiencias altamente enfocadas:

• Audiencia de alto riesgo: Clientes con alta probabilidad de abandono.
• Audiencia de reactivación: Clientes inactivos con potencial de reactivación.
• Audiencia de fortalecimiento: Clientes activos con signos tempranos de desenganche.

2. Personalización de recorridos del usuario

Adapta tus recorridos del usuario basándote en el riesgo de abandono:

• Para clientes con alto riesgo de abandono, crea un recorrido de "rescate" con ofertas especiales, contenido educativo o soporte personalizado.
• Para clientes inactivos, diseña un recorrido de "reactivación" con recordatorios amigables y propuestas de valor renovadas.
• Para clientes activos en riesgo, implementa un recorrido de "fortalecimiento de relación" con programas de fidelización y acceso anticipado a nuevas características.

3. Contenido personalizado

Utiliza las probabilidades de abandono para ajustar el contenido que muestras a cada usuario:

• Muestra testimonios de clientes satisfechos a aquellos con alta probabilidad de abandono.
• Presenta nuevas características o productos complementarios a los usuarios en riesgo moderado.
• Ofrece contenido de uso avanzado y casos de éxito a los clientes activos para mantener su engagement.

Caso de éxito: Reducción del 25% en la tasa de abandono

Una tienda online de moda implementó nuestra predicción de abandono en sus estrategias de retención. Crearon un recorrido de usuario específico para clientes con alta probabilidad de abandono, que incluía:

1. Un email personalizado con una selección de productos basada en su historial de navegación.
2. Un cupón de descuento exclusivo para su próxima compra.
3. Una serie de correos educativos sobre cómo combinar prendas y tendencias de moda.

El resultado fue una reducción del 25% en la tasa de abandono de este segmento en comparación con un grupo de control.

Conclusión

La predicción de abandono en GoPersonal no es solo una herramienta más, sino un potente aliado en tu estrategia de personalización. Al anticiparte a las necesidades y comportamientos de tus clientes, puedes crear experiencias verdaderamente personalizadas que no solo retengan a tus clientes actuales, sino que también fomenten su lealtad a largo plazo.

¿Listo para llevar tu estrategia de personalización al siguiente nivel? Contáctanos hoy mismo para implementar la predicción de abandono en tu cuenta de GoPersonal.