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Modelo de pronóstico de probabilidad de churning (fuga de clientes)

Cliente: Compañía de Telefonía Celular - Argentina


EL PROYECTO:

Nuestro cliente, la compañía de telefonía celular líder del mercado argentino, nos requirió el desarrollo de un modelo de pronóstico de fuga de clientes o "churning" tal como se lo conoce en la industria.

Las fuentes de datos eran extremadamente diversas ya que incluían el sistema core de la empresa así como también las bases de datos del CRM y de los módulos de promociones y campañas. La calidad de los datos fue uno de los obstáculos del desarrollo debido a inconsistencias y la frecuencia de "missing values", lo que llevó a una intensa tarea de limpieza y ETL.

Los modelos testeados inicialmente con técnicas estadísticas tradicionales, demostrar no ser eficientes y su capacidad de pronóstico era insuficiente a los objetivos declarados por el cliente. Se decidió entonces abordar el problema utilizando una solución basada en redes neurales la que demostró ser significativamente superior en términos de eficiencia de pronóstico y estabilidad del mismo cuando se la utilizaba con datos de producción.

La solución fue codificada en lenguaje C++ y el código resultante implementado en el sistema de CRM de la compañía, de tal manera que en cada contacto con los usuarios los agentes de atención al cliente sabían exactamente la probabilidad de fuga del mismo. Esto se "semaforizó" en el sistema y los agentes podían actuar preventivamente.

LOS RESULTADOS:

Tiempo de desarrollo y puesta en marcha: 4 meses en desarrollo de modelos + 2 meses de puesta en marcha.
Tecnología: software de data cleansing, herramientas de ETL, lenguaje R, RapidMiner.
Requerimientos a IT: conectividad a BD, implantación del código C++ en CRM de la compañía.
Cumplimiento requerimientos del cliente: 100%
Reducción de la fuga de clientes: mejora del 37,5%

Testimonio del cliente:

La solución del modelo antichurning, demostró distinguir claramente qué clientes tenian mayor probabilidad de abandonar la empresa, de aquellos que eran más fieles, permitiendo de esta manera manejar las herramientas de retención con mayor eficiencia y por lo tanto asignar correctamente el presupuesto de retención.

Hemos visto una disminución de la fuga de clientes equivalente al 40% en términos interanuales, con lo que el tiempo de repago de esta solución fue menor a 7 meses cuando se considera el valor de los clientes que se evitó perder.

Gte. de Relación con el Cliente



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