Toda su base de clientes recibe cada semana una probabilidad de baja en los próximos 30 a 90 días, calculada con sus propios datos de uso, facturación y soporte. Cada nombre de la lista lleva los factores que movieron la puntuación y la persona que lleva la cuenta, porque una puntuación que nadie trabaja es un informe, no un programa de retención.
La decisión se tomó semanas antes: un mal mes de soporte, la salida de quien los defendía dentro, o un uso que fue cayendo hasta cero. El día de la renovación la conversación ya es un trámite.
Bajaron los accesos al producto, las facturas empezaron a pagarse tarde, tres tickets escalaron. Ningún sistema muestra las tres juntas, así que nadie las suma en un cliente a punto de irse.
Los que se van son los callados. El equipo trabaja los tickets que tiene delante, y el cliente que simplemente dejó de entrar nunca genera un ticket que trabajar.
El modelo se entrena con su historia: quién se fue, cuándo y cómo se veían sus datos en los meses previos. Si aún hay poca historia de bajas, lo decimos y empezamos con reglas: un modelo con cuarenta ejemplos es un relato, no un modelo.
Uso del producto, comportamiento de pago, volumen y tono del soporte, cambios de interlocutor, historia comercial. Unirlo es la mayor parte del trabajo, y de ahí sale la precisión real.
La base entera se calcula con la misma cadencia, así que un riesgo que aparece un martes se ve en la lista de esa semana y no en la revisión trimestral.
Cada cuenta marcada muestra qué la movió: uso un 60% abajo en seis semanas, dos escalados, una factura pagada con 40 días de retraso. Una puntuación sin motivos deja de abrirse en la tercera semana, y con razón.
Llega al CRM y al canal del equipo, con responsables y una acción sugerida por tipo de riesgo. Los resultados vuelven — retenido, perdido, falsa alarma — y el modelo se reentrena con ellos.
Construimos en tu stack en lugar de moverte al nuestro. La lista de abajo es a lo que esta solución se conecta con más frecuencia; otros sistemas son una cuestión de alcance, no un impedimento.
Depende de sus datos, y quien dé una cifra antes de verlos está adivinando. Reportamos el rendimiento contra una línea base — cuánto mejor que su criterio actual — sobre un periodo reservado, y lo enseñamos antes de que confíen en él.
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