Analítica en procesos de cobranza
Cliente:Refinancia
Gobierno de datos y analítica transversal en telcos.
Cliente: DirecTV
Metodología: Churn Management
Puntos de dolor / necesidad / objetivo general del cliente (Situation)
Antecedentes: Al ser una organización que cotiza en bolsa, un punto de churn implica deterioro en el valor de la acción. Ahora, al ser una compañía con productos basados en televisión y no la mezcla TV + telefonía + internet como otros competidores, las herramientas de retención se vuelven limitadas, basadas en calidad, excelencia operativa y contenido premium.
Necesidad: Calibrar modelos de fuga eficientes y hacer estimaciones de las pérdidas de clientes futuras para anticipar la pérdida con antelación.
Gran resultado general (Work underway)
- Desarrollo de Un modelo de datos, que concentró la información de diferentes fuentes dentro de la compañía (facturación, PQRS, Servicio, operación) lo que redujo significativamente el tiempo dedicado a consultas, modelamiento y decisiones.
- Creación de modelos que permitan detectar y controlar el churn early (fuga de clientes en los primeros meses del contrato).
- Modelos competitivos de churn voluntario e involuntario.
- Modelos de respuesta incremental para medir la eficiencia de herramientas de retención.
Entregables y aprendizajes:
- Un modelo entidad relación que integre la data que gira al rededor de la experiencia del cliente, reduce hasta en un 75% el tiempo dedicado a consultas, modelamiento, reporteo y "decisiones data driven"
- Los modelos de respuesta incremental, nos permite comparar la eficiencia de las herramientas de retención comparando expuestos vs controles ante diferentes formatos y promociones. Esto permite crear un repositorio de mejores prácticas que permiten controlar el costo financiero de la retención para no afectar el ARPU de los clientes.
- Estandarizar los proveedores externos como Contact Center y gestión de redes sociales es clave para evitar que el cambio de proveedores afecte en flujo futuro de la información.
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