Analítica Avanzada para reducir la fuga de clientes: Definición de métricas clave y segmentación de clientes

En un entorno de negocios altamente competitivo, reducir la fuga de clientes así como mejorar su retención es tan importante como adquirir clientes nuevos. De hecho, de acuerdo a diversos estudios realizados en distintas industrias, el costo de adquirir un nuevo cliente puede ser desde 5 hasta 25 veces mayor que el de retener uno existente (Kumar & Shah, 2014). Es por esta razón, que identificar proactivamente factores que impulsan la fuga de clientes (customer churn) así como desarrollar herramientas y estrategias que permitan retenerles se ha convertido en una prioridad estratégica para muchas organizaciones. En este contexto,  la Analítica Avanzada y la Inteligencia Artificial pueden ser de gran valor no solo para entender a profundidad este fenómeno, si no también para impulsar la toma de decisiones efectivas y el diseño de estrategias basadas en datos.

De acuerdo a nuestra experiencia ejecutando proyectos para impactar y reducir la fuga de organizaciones pertenecientes a distintos sectores, en ixpantia hemos identificado 3 diferentes etapas que nos permiten acercarnos a este objetivo, y que visualizamos a alto nivel en la siguiente figura:

Figura 1. Etapas típicas del journey en el uso de Analítica Avanzada para impactar fuga en organizaciones.

En este artículo nos enfocaremos en la primera de estas etapas: la definición de métricas de fuga y segmentación de clientes.

Definición de métricas de fuga y segmentación de clientes

El primer paso que debe dar una organización que desea impactar o reducir la fuga, es definirla.

Comúnmente, la fuga de clientes o customer churn, es un indicador que mide la disminución de la actividad de los clientes en relación con los productos o servicios de una empresa durante un periodo determinado. Dependiendo del criterio del negocio, esto podría implicar no sólo la interrupción total del consumo, si no también una reducción significativa en la frecuencia o el volumen de las compras. Este fenómeno puede ocurrir en cualquier industria, desde banca, telecomunicaciones, retail, logística, manufactura, bienes de consumo envasados (CPG) entre otros.

Para asegurar que un proyecto de este tipo agregue valor al negocio, es importante que siga un orden metodológico claro. A alto nivel, podemos visualizar los pasos típicos para alcanzar este objetivo en la siguiente figura.

Figura 2. Pasos para entregar valor al negocio en la primera etapa del uso de Analítica Avanzada para impactar fuga.

Definición de objetivos de negocio

La definición de objetivos de negocio se refiere al entendimiento del problema de fuga en el contexto del negocio y de su impacto en la estrategia de la empresa. Para lograr esto, se deben recopilar hipótesis, intuiciones, así como expectativas de los stakeholders involucrados (típicamente gerencias de mercadeo, finanzas, producto, logística, entre otros, de acuerdo al tipo de organización). Adicionalmente, en este punto queremos entender no solo cuál es la taxonomía de los clientes, sino también la también la taxonomía de productos y/o servicios de la empresa.

Entender la taxonomía de los clientes a nivel de modelo de negocio es sumamente importante para poder definir fuga. Por ejemplo, una empresa de logística podría dividir sus clientes en emprendedores, grandes cuentas, y clientes individuales, cada uno con un diferente modelo de precios y con características de consumo distintas. Estas diferencias impactarán directamente en cómo se define la fuga y en la forma en que se deben diseñar estrategias para reducirla en etapas subsecuentes.

Desde un enfoque analítico, entender esta segmentación permitirá definir umbrales de churn específicos para cada grupo, evitando errores en la clasificación. Por ejemplo, para una empresa de logística de entregas de paquetes, un cliente individual que realiza envíos esporádicos podría considerarse activo aunque no haya hecho envíos en 2 meses, mientras que una gran cuenta con alta recurrencia podría, por ejemplo, estar en riesgo de churn si se observa que reduce su volumen de envíos en un 30% en el mismo período.

La taxonomía de productos y/o servicios es también un factor clave en la definición de fuga de clientes. Desde un enfoque técnico y analítico, la forma en que se estructuran y categorizan los productos o servicios influye directamente en cómo podemos medir y detectar la fuga, ya que el comportamiento de compra típicamente no es homogéneo entre distintas categorías.

Algunas de las preguntas que buscamos responder para entender la taxonomía de productos y servicios son las siguientes:

• ¿Cuáles son las categorías de productos y/o servicios que ofrece la empresa?
  • ¿Cómo se agrupan los productos o servicios? (por línea de negocio, por función, por precio, por cliente objetivo)
• ¿Existen productos/servicios clave (core) y productos/servicios complementarios?
• ¿Qué rol juega cada categoría en la propuesta de valor de la empresa?
  • ¿Qué categorías considera el negocio que son estratégicas para la fidelización de clientes?
• ¿Hay categorías de productos o servicios que tienen mayor competencia externa?
  • ¿En cuáles categorías es más fácil que un cliente migre a la competencia?
  • ¿Existen categorías donde la diferenciación es baja y el precio es el factor clave?

Una vez entendido el contexto y las hipótesis del negocio respecto a la fuga, podemos pasar a la siguiente etapa: la evaluación de los datos disponibles y su calidad.

Evaluación de datos disponibles y calidad

Los objetivos de esta etapa son identificar las fuentes de datos a usar para el análisis, identificar posibles problemas de calidad que puedan afectar la precisión de las métricas de fuga, así como definir estrategias de limpieza y estructuración de los datos.

Las fuentes de datos a utilizar dependerán de cada caso, pero algunos datos típicos útiles para poder entender la fuga son los siguientes:

• Histórico de clientes y transacciones
  • Bases de datos con información de clientes actuales y pasados
  • Historial de compras, contrataciones o transacciones realizadas
• Información sobre la taxonomía de clientes y servicios
  • Segmentación actual utilizada por el negocio
• Información sobre cancelaciones y fugas
  • Si existe, registro de clientes que han cancelado o dejado el servicio
  • Motivos de cancelación (si están disponibles)
  • Fecha de cancelación y duración de la relación con el cliente antes de su salida
• Datos de interacción con el producto o servicio (uso de plataforma, frecuencia de compra, actividad en la cuenta)
• Datos de servicio al cliente (tickets de soporte, reclamos, tiempos de respuesta)
• Datos de pagos (fallidos, recurrentes, tarjetas vencidas, etc.)
• Encuestas y feedback de clientes (si existen)
  • Resultados de encuestas de satisfacción
• Datos de segmentación y demografía
• Información sociodemográfica de clientes (edad, ubicación geográfica, perfil de empresa en B2B, etc)

Una vez identificadas las fuentes de datos disponibles y de sus diccionarios de datos detallados, se pueden identificar las variables clave de acuerdo a la definición previa de los objetivos de negocio, así como revisar la calidad de los datos para identificar temprano en el proyecto si existen valores inconsistentes, nulos, outliers u otros que necesiten clarificación con el negocio. Típicamente, esto incluye tratamiento y pre-procesamiento de los datos por medio de técnicas de imputación como mean imputation, forward-fill, KNN imputation, entre otros.

Segmentación de clientes y selección de datos para análisis

En esta etapa, buscamos definir con el negocio qué clientes deben excluirse del análisis de acuerdo a la calidad de los datos, objetivos de negocio y patrones de comportamiento.

Típicamente esta etapa comienza identificando, a partir de los objetivos de negocio y los datos disponibles, cuál es la unidad de análisis (por ejemplo cliente individual, cuenta corporativa, usuario dentro de una cuenta, etc) y el periodo histórico que necesitamos utilizar. Esto significa generalmente, excluir periodos atípicos (por ejemplo pandemia).

En este punto, es importante segmentar a los clientes primero de acuerdo a su taxonomía, y luego de acuerdo a su comportamiento de compra. Esto podemos ilustrarlo a alto nivel en la siguiente figura:

Figura 3. Clasificación de clientes de acuerdo a su frecuencia y su regularidad

Para medir la frecuencia de compra, podemos calcular el tiempo promedio entre compras sucesivas para cada cliente, entendiendo que si esta métrica es baja, la frecuencia de compra media es alta, y viceversa. Por su parte, para medir la regularidad de los clientes podemos recurrir a distintas métricas, por ejemplo la desviación estándar o el coeficiente de variación del periodo entre compras sucesivas. Si usamos, por ejemplo, el coeficiente de variación, un alto coeficiente indica una baja regularidad en el comportamiento de compra del cliente, mientras que un bajo coeficiente de variación indicaría un comportamiento de cliente más estable y regular. 

Típicamente, es necesario considerar en la definición de la métrica que usamos para regularidad, cuál es el número mínimo de compras (o transacciones) que necesitamos en los datos, así como cuál es el límite que consideramos para decir que un cliente es regular o no regular.  Por ejemplo, si el coeficiente de variación es menor a un cierto umbral (threshold), podemos clasificar a este cliente como un cliente regular para el cual tiene sentido definir una métrica de fuga, mientras que por arriba de este umbral, diríamos que este cliente es irregular, y por lo tanto, tiene un comportamiento difícil de entender y de predecir, es decir, este es un cliente para el cual es difícil - o imposible - definir y medir apropiadamente la fuga.

Al definir el umbral que nos permitirá clasificar a un cliente como regular o no regular, es importante considerar varios factores. Por un lado, está la recomendación técnica: incluir clientes con comportamientos altamente irregulares en el análisis del churn puede introducir mucho ruido en los modelos, afectando negativamente la calidad de las métricas y futuras predicciones. Por ello, establecer un criterio claro y riguroso ayuda a mantener la consistencia del análisis.

Por otro lado, también es necesario evaluar el impacto al negocio de esta decisión. Es recomendable calcular qué porcentaje del total de ingresos representan los clientes que serían clasificados como irregulares y, por lo tanto, excluidos del análisis o futuro modelado. Esto permitirá validar si el negocio está de acuerdo con esta exclusión y si la pérdida de esta cobertura es aceptable.
En resumen, ambos enfoques, el técnico y el de negocio, deben equilibrarse. Incluir clientes con comportamientos impredecibles puede comprometer la precisión de los modelos, mientras que excluir a un grupo relevante de clientes sin evaluar su peso en el negocio podría dejar fuera información valiosa.

En la metodología para lograr estas definiciones, además de realizar los análisis estadísticos para entender patrones de consumo, podemos utilizar también la segmentación basada en RFM (Recencia, Frecuencia, Valor Monetario por sus siglas en inglés), así como modelos de clustering (K-Means, DBSCAN), para validación de grupos de clientes.

Una vez definidos y segmentados los clientes, y validado con el negocio el umbral (threshold) para excluir clientes irregulares, podemos enfocarnos en los clientes regulares (tanto de alta como de baja frecuencia), para iniciar a definir con el negocio las métricas de fuga.

Experimentación para propuesta de métricas de fuga

Esta fase de experimentación tiene como objetivo garantizar que la métrica seleccionada se alinee con la realidad del negocio y sea lo suficientemente robusta para aplicarse en distintos segmentos de clientes.

El primer componente crítico en esta etapa es la exploración de los datos de comportamiento, particularmente en lo que respecta a los tiempos de inactividad entre compras. Analizar la distribución de estos intervalos, usando histogramas, percentiles y otras herramientas estadísticas, nos permite entender mejor los patrones naturales de compra y definir con base empírica, los posibles umbrales de tolerancia que se utilizarán para clasificar a un cliente como activo, inactivo, o fugado (o las clasificaciones que tengan sentido para el negocio).

Una parte esencial del proceso es experimentar con diferentes ventanas de observación. Es necesario comparar el impacto de utilizar ventanas más cortas (por ejemplo, 3 o 6 meses) frente a ventanas más largas (12 meses o más), ya que la frecuencia de compra puede variar significativamente según el tipo de cliente o el tipo (y ciclo) del producto. En paralelo, es importante evaluar con el negocio distintas aproximaciones metodológicas: una definición de churn absoluta, puede ser útil para ciertos casos, mientras que una definición más relativa, que tenga en cuenta reducciones progresivas en la frecuencia de compra o en el monto total facturado por los clientes en cada ventana puede ser más adecuada para segmentos con alta variabilidad.

Durante esta etapa también se deben establecer criterios claros respecto a los intervalos de análisis, distinguiendo el periodo de observación histórica (la ventana de comportamiento del cliente que se utiliza como referencia ), y el periodo de seguimiento (la ventana subsecuente utilizada para clasificar al cliente como activo, fugado, inactivo, u otro).

A medida que se avanza en la construcción de las métricas, es crucial mantener un proceso iterativo de validación con los distintos stakeholders del negocio. Presentar hipótesis claras, mostrar cómo varía la tasa de fuga y clasificación de los clientes según diferentes definiciones y explicar los riesgos asociados a falsos positivos y falsos negativos permite alinear expectativas y asegurar que la métrica final sea no solo técnicamente sólida, sino también aceptada por las áreas comerciales y operativas.

La decisión final sobre qué definición debe adoptarse debe ser llevada y tomada en un comité de ejecución, donde se discutan los hallazgos, se revisen los impactos y se acuerde la versión definitiva de las métricas. Solo después de este punto se recomienda avanzar hacia análisis más avanzados o modelos predictivos de churn, una vez que se tenga una base analítica consistente y alineada con los objetivos del negocio.

Extracción de insights y recomendaciones estratégicas

Con una métrica de fuga definida y validada, el análisis entra en su etapa más estratégica: la extracción de insights, la evaluación de hipótesis y la generación de recomendaciones que permitan mejorar la retención de clientes,  optimizar los procesos comerciales asociados o dar luz sobre los siguientes pasos a seguir.

El propósito central de esta fase es doble. Por un lado, buscamos identificar si existen patrones profundos en el comportamiento de los clientes que se han fugado, entendiendo su ciclo de vida y si hay correlación con algunas variables operativas que se puedan mejorar. Por otro lado, se busca validar con rigor analítico el conjunto de hipótesis de negocio que se levantaron en la primera etapa, contrastándolas con la evidencia que arrojan los datos.

En esta etapa realizamos un análisis detallado de estadísticas de comportamiento, evaluando transiciones entre estados de cliente, por ejemplo: activo, inactivo temporal, inactivo,  fugado (dependendiendo de la cantidad de clasificaciones que se hayan acordado con el negocio), para identificar posibles patrones. Adicionalmente, es útil realizar análisis de cohortes para entender cómo evolucionan distintos grupos de clientes a lo largo del tiempo, e incorporar el valor monetario para entender y priorizar segmentos de alto impacto. Además, el uso de herramientas como el survival analysis (Kaplan-Meier) pueden ayudar a estimar la probabilidad de que un cliente permanezca activo a lo largo del tiempo, lo que resulta especialmente útil para comparar a futuro distintos perfiles o estrategias de retención.

Una vez comprendida la dinámica general, podemos pasar a un análisis más estructurado sobre las variables que se correlacionan con fuga. Aquí, el modelado predictivo, con algoritmos como XGBoost, puede resultar muy útil para entender a alto nivel la importancia relativa de distintas variables, usando por ejemplo métricas como Gain y el Weight . El Gain mide cuánto contribuye cada variable a mejorar la precisión del modelo en términos de reducción del error, mientras que el Weight refleja la frecuencia con la que una variable es utilizada para tomar decisiones dentro del modelo. Si bien estas métricas brindan una visión general sobre la importancia global, para obtener explicaciones más interpretables y accesibles al negocio en casos individuales, puede recurrirse a técnicas como los valores SHAP. Estos valores permiten explicar cómo cada variable contribuye al riesgo de fuga en cada caso individual, y son de utilidad para entender si hay variables que pueden descartarse por tener un bajo coeficiente en el modelo.

Finalmente, este análisis cuantitativo se complementa con sesiones de trabajo, donde se preparan las recomendaciones específicas que serán presentadas al negocio. El objetivo en esta etapa no es solo describir lo que sucede, sino traducir los hallazgos en recomendaciones concretas que puedan guiar los siguientes pasos: por ejemplo enfocar esfuerzos en ciertos sub-segmentos de más valor, buscar añadir nuevas variables a los datos, excluir variables que no son de relevancia, o poner atención en ciertas áreas operativas en donde se detectó correlación con fuga.

Conclusión

La fuga de clientes no es solo una métrica operativa, sino un síntoma profundo del estado de la relación entre el cliente y la empresa. Abordarla con seriedad requiere un enfoque estructurado que combine el entendimiento del comportamiento del cliente, la rigurosidad analítica y la validación continua con el negocio. Desde la segmentación inicial y la definición de métricas, hasta la experimentación, el modelado y la extracción de insights, cada fase del proceso es una herramienta clave para poder potenciar la retención, mejorar procesos y fortalecer la propuestas de valor al cliente.

Por último, este proceso es el primer escalón que permite a la organización avanzar hacia el siguiente nivel de madurez analítica: el diseño de algoritmos de predicción de fuga, del cual hablaremos en un siguiente artículo. Con las variables correctas, los umbrales validados y un entendimiento profundo del comportamiento de los clientes, es posible anticipar la fuga antes de que ocurra, habilitando intervenciones proactivas que marquen la diferencia en términos de retención y rentabilidad.
En definitiva, abordar la fuga de clientes con una mirada analítica, estratégica y centrada en datos no solo mejora la capacidad de respuesta de la organización, sino que la prepara para competir con mayor inteligencia en un entorno cada vez más dinámico y exigente.

Referencias

Kumar, V., & Shah, D. (2014). The value of keeping the right customers. Harvard Business Review. https://hbr.org/2014/10/the-value-of-keeping-the-right-customers
Kumar, V., & Shah, D. (2015). Competing on customer journeys. Harvard Business Review. https://hbr.org/2015/11/competing-on-customer-journeys
Adverity. (2020). Big data analytics: Reducing customer churn in telecommunications. Adverity. https://www.adverity.com/blog/big-data-analytics-reducing-customer-churn-telecommunications
McKinsey & Company. (2020). Reducing churn in telecom through advanced analytics. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/reducing-churn-in-telecom-through-advanced-analytics