La predicción de abandono es una técnica de marketing que busca identificar tempranamente a aquellos consumidores que tienen una alta probabilidad de dejar de ser clientes de la empresa.
La predicción de abandono es una herramienta indispensable en las políticas comerciales de las empresas ya que permite identificar a tiempo cuáles son los consumidores que podrían dejar de comprar los bienes y servicios en un futuro cercano. El objetivo de esta herramienta es poder identificar las causas del abandono para poder prevenirlo a través de campañas, incentivos y otras medidas de retención.
Origen de la predicción de abandono
Los clientes de la mayoría de las industrias pueden decidir dejar de comprar a un determinado productor por diversas razones tales como: encontrar una mejor oferta en la competencia, desilusión con la calidad del servicio, querer probar otras alternativas, falta de capacidad de pago momentánea (por desempleo u otra causa), etc.
La pérdida de clientes es un problema serio para las empresas ya que conseguir nuevos clientes suele ser muy costoso. En efecto, retener un cliente cuesta entre 5 y 15 veces menos que conseguir uno nuevo. Para poder manejar eficientemente sus recursos, las empresas deben conocer cuál es porcentaje de clientes susceptibles de abandono y cómo poder frenar su salida.
Es por lo anterior que se ha creado una herramienta de análisis especialmente enfocada en determinar los clientes que potencialmente abandonarán la empresa y las razones de este abandono. Este es el origen de la predicción de abandono.
Objetivo de la predicción de abandono
El objetivo de la predicción de abandono es poder identificar a los clientes que podrían abandonar la empresa y atacar directamente a las causas del abandono. Lo anterior permitirá un uso más eficiente de los recursos y una mayor proyección de vida en el mercado.
Métodos de predicción de abandono
La predicción de abandono usualmente se basa en encuestas y modelos econométricos que permitirían identificar las posibles causas de abandono y los factores que influyen en ellas.
Luego se propone un modelo de intervención que buscaría reflejar cómo determinada política o medida afecta la probabilidad de abandono.
Así, por ejemplo, el modelo de predicción de abandono puede basarse en datos históricos de abandono de clientes a lo largo de 10 años. Entre las posibles causas se podrían incluir: falta de información, constantes subidas de precio, percepción de baja calidad, entrada de competidores con mejores ofertas, poca relación con el cliente, etc.
Un modelo de intervención, en tanto, propondrá medidas para reducir las cusas de abandono. Así, por ejemplo, si una de las causas es la mala calidad del servicio, una política sería mejorar la atención de las operadoras, hacer seguimiento a los clientes, responder a las quejas en menor tiempo, etc.
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