La deserción de clientes , también conocida como abandono de clientes , rotación de clientes o deserción de clientes , es la pérdida de clientes.
Las empresas suelen utilizar el análisis de la pérdida de clientes y las tasas de pérdida de clientes como una de sus métricas comerciales clave (junto con el flujo de caja , el EBITDA , etc.) porque el costo de retener a un cliente existente es mucho menor que el costo de adquirir uno nuevo . [1] Los ejemplos incluyen bancos , compañías de servicios telefónicos, proveedores de servicios de Internet , compañías de televisión de pago , compañías de seguros y servicios de monitoreo de alarmas. Las empresas de estos sectores a menudo tienen sucursales de servicio al cliente que intentan recuperar a los clientes que se marchan, porque los clientes a largo plazo recuperados pueden valer mucho más para una empresa que los clientes recién reclutados.
Las empresas suelen distinguir entre abandono voluntario y abandono involuntario . El abandono voluntario se produce debido a una decisión del cliente de cambiar a otra empresa o proveedor de servicios, mientras que el abandono involuntario se produce debido a circunstancias como la reubicación de un cliente a un centro de cuidados a largo plazo, la muerte o la reubicación a una ubicación lejana. En la mayoría de las aplicaciones, las razones involuntarias de abandono se excluyen de los modelos analíticos. Los analistas tienden a concentrarse en el abandono voluntario, porque generalmente se produce debido a factores de la relación empresa-cliente que las empresas controlan, como la forma en que se manejan las interacciones de facturación o cómo se proporciona la ayuda posventa.
Cuando las empresas miden la rotación de sus clientes, normalmente hacen la distinción entre pérdida bruta y pérdida neta . La pérdida bruta es la pérdida de clientes existentes y sus ingresos recurrentes asociados por bienes o servicios contratados durante un período determinado. La pérdida neta es la pérdida bruta más la incorporación o el reclutamiento de clientes similares en la ubicación original. Las instituciones financieras a menudo rastrean y miden la pérdida utilizando un cálculo ponderado, llamado Ingresos recurrentes mensuales (o MRR ). En la década de 2000, también hay una serie de programas de software de inteligencia empresarial que pueden extraer bases de datos de información de clientes y analizar los factores asociados con la pérdida de clientes, como la insatisfacción con el servicio o el soporte técnico, las disputas de facturación o un desacuerdo sobre las políticas de la empresa. El software de análisis predictivo más sofisticado utiliza modelos de predicción de abandono que predicen la pérdida de clientes evaluando su propensión al riesgo de abandono. Dado que estos modelos generan una pequeña lista priorizada de posibles desertores, son eficaces para centrar los programas de marketing de retención de clientes en el subconjunto de la base de clientes que son más vulnerables a la pérdida.
Los servicios financieros como la banca y los seguros utilizan aplicaciones de análisis predictivo para modelar la pérdida de clientes, porque la retención de clientes es una parte esencial de los modelos de negocio de la mayoría de los servicios financieros . Otros sectores también han descubierto el poder de la analítica predictiva, incluidos el comercio minorista , las telecomunicaciones y los operadores de televisión de pago. Uno de los principales objetivos de modelar la pérdida de clientes es determinar los factores causales, de modo que la empresa pueda tratar de evitar que la pérdida se produzca en el futuro. Algunas empresas quieren evitar que sus buenos clientes se deterioren (por ejemplo, atrasándose en sus pagos) y se conviertan en clientes menos rentables, por lo que introdujeron el concepto de pérdida parcial de clientes .
La pérdida de clientes merece una atención especial por parte de los proveedores de servicios de telecomunicaciones móviles de todo el mundo. Esto se debe a las pocas barreras para cambiar a un proveedor de servicios de la competencia, especialmente con la llegada de la Portabilidad de Números Móviles (MNP) en varios países. Esto permite a los clientes cambiar a otro proveedor y conservar sus números de teléfono. Mientras que los mercados maduros con alta teledensidad (penetración en el mercado de la telefonía) tienen tasas de pérdida de clientes que van del 1% al 2% mensual, los mercados en desarrollo de alto crecimiento como India y China están experimentando tasas de pérdida de clientes de entre el 3% y el 4% mensual. Mediante la implementación de nuevas tecnologías, como los modelos de predicción de la pérdida de clientes, junto con programas de retención eficaces, se podría gestionar mejor la pérdida de clientes para frenar la importante pérdida de ingresos que suponen los clientes que se van.
La pérdida de clientes es una preocupación importante para los bancos estadounidenses y canadienses, porque tienen tasas de abandono mucho más altas que los bancos de Europa occidental. Los bancos estadounidenses y canadienses con las tasas de abandono más bajas han logrado tasas de rotación de clientes tan bajas como 12% por año, mediante el uso de tácticas como cuentas corrientes gratuitas, banca y pago de facturas en línea, y un mejor servicio al cliente. Sin embargo, una vez que los bancos pueden mejorar sus tasas de abandono mediante la mejora del servicio al cliente, pueden llegar a un punto más allá del cual un mayor servicio al cliente no mejorará la retención; es necesario explorar otras tácticas o enfoques.
La tasa de abandono o pérdida de clientes se utiliza a menudo como indicador de la satisfacción del cliente. Sin embargo, la tasa de abandono se puede mantener artificialmente baja dificultando que los clientes vuelvan a sus servicios. Esto puede incluir ignorar las solicitudes de rescisión, implementar procedimientos de rescisión largos y complicados que debe seguir un consumidor promedio y varias otras barreras para la rescisión. Por lo tanto, la tasa de abandono puede mejorar mientras que la satisfacción del cliente se deteriora. Esta práctica es miope y contraproducente. Sin embargo, se ha demostrado [¿ por quién? ] que es común en las compañías telefónicas y entre los proveedores de Internet.
Los investigadores han estudiado la pérdida de clientes en las empresas de servicios financieros europeas y han investigado los predictores de la pérdida de clientes y cómo el uso de enfoques de gestión de relaciones con los clientes (CRM) puede afectar las tasas de pérdida de clientes. Varios estudios combinan varios tipos diferentes de predictores para desarrollar un modelo de pérdida de clientes. Este modelo puede tener en cuenta las características demográficas , los cambios ambientales y otros factores. [2]
La investigación sobre el modelado de datos de pérdida de clientes puede proporcionar a las empresas varias herramientas para mejorar la retención de clientes. Mediante la minería de datos y el software, se pueden aplicar métodos estadísticos para desarrollar modelos no lineales de causalidad de pérdida. Un investigador señala que "... retener a los clientes existentes es más rentable que adquirir nuevos clientes debido principalmente a los ahorros en costos de adquisición, el mayor volumen de consumo de servicios y las referencias de clientes". El argumento es que para crear un "... programa de retención de clientes eficaz", los gerentes tienen que llegar a comprender "... por qué los clientes se van" e "... identificar a los clientes con alto riesgo de irse" prediciendo con precisión la pérdida de clientes. [3]
El modelado de la pérdida de clientes tiene un doble objetivo. En primer lugar, debe lograr un buen desempeño predictivo, que a menudo se mide utilizando el área bajo la curva ROC o el aumento del decilo superior. En segundo lugar, debe brindar información sobre los factores que impulsan la pérdida de clientes para orientar las decisiones gerenciales. [4]
En el contexto empresarial , el término “churn” hace referencia tanto a la migración de clientes como a la pérdida de valor de los mismos. Así, el término “churn rate” hace referencia, por un lado, al porcentaje de clientes que terminan su relación con la organización, o, por otro, a los clientes que siguen recibiendo sus servicios, pero no tanto o con menor frecuencia que antes. Las organizaciones actuales se enfrentan, por tanto, a un enorme reto: ser capaces de anticiparse al abandono de los clientes para retenerlos a tiempo, reduciendo así costes y riesgos y ganando en eficiencia y competitividad. Existen en el mercado herramientas y aplicaciones de analítica avanzada, especialmente diseñadas para analizar en profundidad la enorme cantidad de datos que hay dentro de las organizaciones, y realizar predicciones basadas en la información obtenida del análisis y exploración de dichos datos. Su objetivo es poner al servicio de los departamentos y agencias de marketing –y de todos los usuarios de negocio- las armas necesarias para:
Existen organizaciones que han desarrollado estándares internacionales para el reconocimiento y la difusión de las mejores prácticas globales en atención al cliente con el fin de reducir la pérdida de clientes. El Instituto Internacional de Atención al Cliente ha desarrollado el Estándar Internacional de Atención al Cliente para alinear estratégicamente a las organizaciones de modo que se centren en brindar excelencia en la atención al cliente y, al mismo tiempo, brindar reconocimiento del éxito a través de un esquema de registro de terceros.
No toda pérdida de clientes es mala. Para muchas empresas, es útil y deseable que los clientes no rentables se vayan. Esto se conoce como desinversión de clientes no rentables. [5] Sin embargo, el simple hecho de que un cliente no sea rentable no significa que deba deshacerse de él, porque existen razones estratégicas para retener a los clientes no rentables.