Predicción de churn: cómo detectar al cliente que se va antes de que se vaya

El churn casi nunca es una sorpresa para los datos: es una sorpresa para la empresa. Antes de irse, el cliente cambia su patrón de compra, y ese cambio es medible.

Las señales que delatan al churn

Un modelo de churn mira variables que tu empresa ya tiene:

• Frecuencia de compra en caída
• Ticket promedio en descenso
• Tiempo desde la última interacción
• Reclamos recientes sin resolver
• Cambio en los productos que compra

Cómo se construye

Con el histórico de clientes que se fueron y los que se quedaron, el modelo aprende qué combinación de señales precedió a cada salida. Después, puntúa a cada cliente activo todos los días.

• Score alto: probabilidad alta de churn en los próximos 90 días
• Score medio: señales tempranas, momento de contacto preventivo
• Score bajo: cliente sano

Qué hacer con el score

El modelo no sirve solo: sirve conectado a una acción.

• Lista semanal de clientes en riesgo para el equipo comercial
• Oferta preventiva automática para el segmento de mayor valor
• Alerta inmediata cuando un cliente grande cruza el umbral

El número que importa

Retener un cliente cuesta entre 5 y 7 veces menos que conseguir uno nuevo. Un modelo que retenga aunque sea una parte de los que se iban paga su costo muchas veces por año.