Caso de uso
Predicción de churn y retención de clientes
Los clientes se van sin que el equipo lo haya anticipado. La detección es reactiva: cuando ya cancelaron o dejaron de comprar, ya no hay mucho que hacer. No hay señales tempranas que permitan actuar con tiempo suficiente.
Datos típicos disponibles
- Historial de transacciones y frecuencia de compra.
- Interacciones con soporte.
- Uso del producto o servicio.
- Antigüedad del cliente.
- Indicadores de satisfacción si están disponibles.
Lo que construye Factum
- Modelo de probabilidad de churn por cliente con horizonte de tiempo configurable.
- Dashboard de clientes en riesgo con segmentación por nivel de riesgo.
- Variables que explican el comportamiento de cada segmento.
- Módulo de seguimiento para el equipo comercial.
Impacto esperado
- Reducción de tasa de cancelación.
- Priorización del equipo comercial en los clientes de mayor riesgo y mayor valor.
- Campañas de retención más efectivas y con mejor timing.
Ejemplo de visualización
Segmentación de riesgo y evolución de churn rate con el modelo activo.
churn.factum.ai
Tasa de churn
3.8%
-4.4pp
Clientes recuperados
312
+312
Segmentación de riesgo de abandono
Alto riesgo · 31% · 1,240 clientes31%
Riesgo medio · 44% · 1,760 clientes44%
Bajo riesgo · 25% · 1,000 clientes25%
Acción recomendada: campaña de retención para segmento Alto riesgo (1,240 clientes)
Ejemplo ilustrativo · Datos sintéticos
¿Cuenta con historial de transacciones y necesita saber qué clientes están en riesgo?
En el diagnóstico evaluamos sus datos y determinamos con honestidad si hay solución viable.