Demostración técnica · Datos sintéticos
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.
Componentes que una solución puede incluir
- 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.
Métricas ilustrativas para evaluar
- Tasa de cancelación antes y después de las acciones de retención.
- Cobertura de clientes priorizados por nivel de riesgo y valor.
- Respuesta de cada segmento a las campañas de retención.
Demostración de visualización
Escenario simulado de segmentación de riesgo y evolución de churn rate.
churn.factum-ai.co
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)
Demostración técnica · Datos sintéticos
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