El modelo predictivo que le ayuda en la retención de clientes.

El modelo predictivo que le ayuda en la retención de clientes.

A nadie se le escapa, sabemos que estamos en la era de la experiencia del cliente, queremos mejorarla, ya seamos una empresa pequeña, mediana o grande, es una motivación cross que lo envuelve todo: una correcta gestión de negocio lleva implícita una correcta gestión de clientes.

 

Conocemos los datos que se desprenden de los estudios y encuestas realizadas hasta la fecha. Viendo las tendencias sobre las principales motivaciones en cuanto a digitalización de las empresas, que son muchas, observamos una constante sobre el mismo protagonista: el cliente.

Es verdad, nos preocupa una correcta gestión de clientes, sabemos que con ella vamos a impulsar el negocio con el aumento de nuestras ventas, mejorando la percepción de los clientes con respecto a la empresa y su fidelización.

El cliente quiere un buen servicio y este pasa por un único y simple factor: conocer sus intereses  para adecuarlos al servicio ofrecido.

Los macrodatos y el análisis predictivo son una fuente inagotable de negocio, que aplicado a la gestión de clientes dan unos resultados que deberían tenerse en cuenta como prioridad, usando el sentido común: se trata de una estrategia de negocio en alza y a seguir si usted quiere fortalecer sus bases de clientes, mejorar su servicio, fidelizarlos, aumentar sus ventas y su base de datos con nuevos clientes.

Una de las herramientas que podemos integrar para beneficiarnos de una optimizada gestión de clientes es Machine Learning.

Gracias a la amplia capacidad en servicios que ofrece la plataforma en la nube Microsoft Azure, podrá crear modelos predictivos para fidelizar a sus clientes con la herramienta Machine Learning a partir de los datos que genera su empresa.

Encontrar las variables para la retención de clientes con Machine Learning.

 

  1. Encontrar las diferencias.
    Detectar las diferencias entre los clientes de la compañía, entre los que se les factura más y aquellos en los que la facturación decrece.

  2. Desarrollar un modelo de datos. 
    Una vez detectadas las diferencias, la empresa deberá desarrollar un modelo de datos basado en la información acumulada del servicio ofrecido a los clientes durante 4 o 5 años.
     
  3. Realizar el análisis de los datos. 
    Para ello será necesario analizar para ver las posibles relaciones entre variables, descartando aquellas que puedan generar equívocos.
     
  4. Construir el modelo predictivo.
    Una vez analizado el modelo de datos, habrá que encontrar las variables con sentido para, finalmente, poder ejecutar una correcta estrategia de retención de clientes y el consecuente aumento de su negocio.
     

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