Lead scoring estático o dinámico, descubre cuál se adapta mejor...
Leer másEn otros artículos ya hablamos de cómo la Inteligencia Artificial hace el trabajo más eficiente. También del Potencial del Machine Learning para la venta.
Sin embargo, el desarrollo de nuevas herramientas de procesamiento de datos, ha permitido que se vayan dando pasos más allá en lo que a relación de cliente se refiere. Gracias al Machine Learning y a como aprenden las máquinas, es mucho más fácil detectar ciertos problemas y actuar incluso antes de que esto suceda.
Unos de los mayores temores a los que se enfrenta una empresa es al de la pérdida de clientes. Con lo que cuesta adquirir un cliente y de repente se nos va sin previo aviso. Ojalá hubiera algún sistema que nos advirtiera de este hecho y pudiéramos actuar a tiempo. Pues gracias al Machine Learning ahora es posible.
Se analiza un histórico de bajas y se desarrolla un modelo capaz de identificar aquellos usuarios que más probabilidades tienen de darse de baja como cliente
Esta información es muy útil, sobretodo en aquellos negocios en los que sus ingresos dependen, exclusiva o mayoritariamente, de ingresos recurrentes por suscripciones a un producto o servicio. Conociendo aquellos clientes que más probabilidades tienen de darse de baja podemos actuar rápidamente sobre estos, reduciendo así la tasa de abandono y aumentando los ingresos por ventas recurrentes.
Estos algoritmos son muy efectivos en aquellas empresas o sectores que cuentan con clubes de fidelización (Hostelería, Moda y Alimentación principalmente) para no dejar escapar a los clientes más valiosos para la compañía.
Aunque sin duda alguna, uno de los sectores donde más influye es en el sector servicios (utilities, telecos, financieras…) que cobran un fee mensual o una cuota anual por uso o por servicio y donde la fuga de clientes puede ser muy importante para la empresa.
Sabemos que la retención de clientes es fundamental para la supervivencia de la empresa, sin embargo, vemos cada día como las empresas destinan la mayoría de sus recursos en captación y muy poco a retención. Controlar la Tasa de Abandono debería ser clave para todas las empresas y con muy poca inversión en sus actuales clientes, se consiguen grandes beneficios.
Forrester confirma que la rentabilidad de conservar un cliente es 7 veces mayor que la de captar uno nuevo
Lead scoring estático o dinámico, descubre cuál se adapta mejor...
Leer másLead scoring predictivo ¿Es para mi? Descubre si puedes aprovecharte...
Leer másDescubre las ventajas del lead scoring predictivo frente al lead...
Leer másCómo el Machine Learning ayuda a las empresas a optimizar...
Leer másAprende sobre
¡Subscríbete ahora a nuestra newsletter!
© ByRatings
No haremos seguimiento de tu información cuando visites nuestro sitio. Sin embargo, con el fin de cumplir con tus preferencias, tendremos que usar solo una pequeña cookie para que no se te solicite volver a tomar esta decisión de nuevo.