Nuestra experiencia tangible en ciencia de datos e investigación

Cliente: DirecTV Metodología: ciencia de datos y analítica sobre churn y Customer Lifetime Value, con diseño de journeys y campañas formuladas como estrategias de modificación de conducta (economía del comportamiento y modelamiento). Problema abordado En televisión por suscripción el ingreso es recurrente y la rentabilidad se acumula con la permanencia, de modo que la pérdida de un suscriptor compromete el valor presente de los cobros futuros, y su costo tiende a exceder el del ingreso del mes. Durante el período del trabajo la categoría enfrentó presión sostenida de sustitución por streaming, lo que vuelve la retención un problema de dos capas: una porción de la fuga responde a decisión activa del cliente —cancelación por precio o por percepción de valor frente a alternativas— y otra es involuntaria, originada en fallas de pago más que en voluntad de salida. Tratar ambas con la misma palanca tiende a desperdiciar esfuerzo, porque responden a mecanismos distintos: la involuntaria se gobierna aguas arriba, reduciendo la fricción del cobro; la voluntaria exige intervenir sobre el valor percibido y el momento en que llega la oferta. El reto fue separar las dos señales, estimar cuánto vale prevenir cada caso, y concentrar la intervención donde el valor en riesgo lo justifica. Metodología aplicada Durante cuatro años se instalaron capacidades de analítica sobre la base de suscriptores, descomponiendo el churn en sus componentes voluntario e involuntario —cada uno con su propio modelo de propensión, dado que los predictores difieren: el impago anticipa la fuga involuntaria, mientras la caída de uso y la antigüedad anticipan la voluntaria—. Sobre esa base se estimó el CLV por cliente, lo que permitió ordenar la población por valor en riesgo —la combinación de probabilidad de salida y rentabilidad esperada— y no por riesgo de fuga aislado. El ciclo de vida así entendido alimentó el diseño de journeys y de campañas calibradas por segmento, concebidas como intervención conductual —timing del contacto, encuadre de la oferta, arquitectura de la decisión de pago— antes que como promoción genérica. La capacidad se transfirió a la organización mediante entrenamiento del 21% de los colaboradores en lógica de rentabilidad basada en CLV, condición para que la decisión de retención en frontera —cuánto ofrecer y a quién— incorporara el valor del cliente y no solo la urgencia de no perderlo. Resultados / aprendizajes La separación voluntario/involuntario reorganizó la intervención: una fracción relevante de la fuga se resolvía sobre el proceso de cobro, sin oferta de retención de por medio —gastar incentivo ahí habría sido ineficiente. El CLV cambió el criterio de a quién retener. No toda fuga merece la misma inversión; concentrar el gasto de retención en proporción al valor en riesgo tiende a rendir más que repartirlo de forma uniforme, sobre todo cuando coexisten clientes de baja rentabilidad cuya salida no deteriora el negocio. La venta cruzada se apoyó en el mismo entendimiento del ciclo: ofrecer el producto adicional en el punto del journey donde el cliente ya percibe valor, en lugar del empuje indiscriminado que puede acelerar la propia fuga que se busca evitar. Impacto en indicadores de negocio El programa se asocia a una reducción del churn del 24%, una mejora del 15% en venta cruzada y la instalación de capacidad organizacional vía entrenamiento del 21% de los colaboradores en gestión de rentabilidad por CLV. El valor para el negocio se proyecta sobre el ingreso recurrente retenido y sobre un cambio de criterio de asignación: pasar de defender suscriptores por igual a defenderlos en proporción a su valor.

Abordar el mercado

Habilitación de capacidades de Cx - Ux y Analytics en DirecTv

Competitividad en ecommerce: machine learning en acción

Market Share Analytics: Seguros de salud.

Mediante integración de métodos cualitativos, cuantitativos y de neuropsicología

Modelo de datos UDM (Unified Data Model) que permiten hacer diferentes modelos analíticos

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