La integración de estrategias basadas en datos para optimizar el Churn Rate, LTV y NPS es una muestra clara de cómo las empresas pueden convertir los desafíos en oportunidades de crecimiento y fidelización. La transformación digital y la centricidad del cliente no son simplemente tendencias, sino bases para las empresas que desean sobrevivir y prosperar. La implementación y monitoreo de estas métricas, junto con una estrategia Data Driven, puede marcar la diferencia en la percepción de la marca y la lealtad del cliente.
'Banco X', 'Telecom Z' y 'Retail R' son más que historias de éxito de nuestros clientes; son un testimonio del poder de un enfoque centrado en el cliente, donde las métricas clave de éxito del cliente se convierten en la brújula para toda decisión empresarial. Son un claro recordatorio de que, aquellas empresas que escuchan, entienden y actúan en función de las necesidades y deseos de sus clientes son las que finalmente se destacan y lideran el cambio.
Churn Rate: la perspectiva proactiva de 'Telecom Z'
En un mercado de telecomunicaciones competitivo, 'Telecom Z' enfrentó un dilema clásico para todas las industrias: su alto número de nuevos clientes era contrarrestado por una tasa de abandono alarmantemente alta. Profundizando en el análisis del Churn Rate, descubrimos que la fuga de clientes se producía dentro de los primeros noventa días posteriores a la adquisición. Nos pusimos en acción y transformamos la estrategia en tres frentes:
Onboarding personalizado: 'Telecom Z' reinventó su estrategia de onboarding, generando un programa comunicacional de bienvenida, a través de un laboratorio de experimentación, enfocado en aliviar los puntos de dolor de los clientes relacionados con la comprensión y aprovechamiento de la propuesta de valor. A través de comunicaciones testeadas y adaptadas para los intereses de cada cliente, este enfoque buscaba garantizar que los clientes no solo se familiarizaran con las condiciones y utilidad de los servicios desde el inicio, sino que también percibieran su valor tangible.
Check-ins estratégicos: A través de los datos se identificaron momentos cruciales en el ciclo de vida del cliente donde un contacto podría influir significativamente en la percepción y la experiencia del cliente. Un seguimiento después de la primera transacción o la activación de ciertos servicios ayudó a cimentar la relación y a disminuir problemas potenciales antes de que se convirtieran en razones para marcharse.
Monitoreo y generación de alertas: Se generó un modelo predictivo anti-churn, este modelo estaba basado en machine learning, y detectaba de manera anticipada a los clientes potencialmente insatisfechos, analizando patrones de uso y comunicación. Con estos datos, 'Telecom Z' activaba estrategias de retención personalizadas, previniendo la baja de clientes y fortaleciendo su lealtad.
Gracias a esta aproximación proactiva generada desde Raven, 'Telecom Z' no solo redujo su Churn Rate, sino que también forjó una relación más sólida con sus clientes, convirtiéndolos en promotores y embajadores de la marca.
Lifetime Value (LTV): La Visión Centrada en el Cliente de 'Banco X'
‘Banco X', se dio cuenta de que el crecimiento sostenible no provenía únicamente de adquirir nuevos clientes, sino de incrementar el valor de los ya existentes, un cliente que contaba con un producto de débito o con producto hipotecario o con ambos productos, generaban ingresos y costos de adquisición diferente que terminaban impactando el P&L (estado de pérdidas y ganancias, por sus siglas en inglés) de manera completamente distinta; por esta razón implementamos dos estrategias clave para conocer e incrementar el valor de cada cliente para la empresa:
Segmentación inteligente: Empleamos datos detallados de comportamiento y preferencias para segmentar la base de clientes. Esta estratificación permitió a 'Banco X' ofrecer bundles de productos personalizados y promociones específicas que coincidieran con las necesidades individuales, fomentando el cross y up selling de los clientes actuales y disminuyendo los costos de adquisición por producto.
Modelado predictivo: Utilizando toda la información de transacciones, datos demográficos y comportamientos de interacción, se desarrollaron modelos que podían identificar el valor futuro del cliente de acuerdo a su comportamiento en los primeros meses de vida, y se identificó el árbol de comportamientos que debían tener los clientes para convertirse en clientes con un LTV alto y así poder incentivar al resto de los clientes a replicar cualquiera de estos comportamientos.
Estas 2 acciones significaron la rentabilización de la cartera del ‘Banco X’, ya que se disminuyó el costo de adquisición por producto de los clientes, e igualmente impacto indirectamente disminuyendo la tasa de churn, ya que entre más productos tuviera el cliente con ‘Banco X’ menos probable era que el cliente se fuera.
