Los profesionales del marketing y los estrategas lo saben: captar nuevos clientes es más caro que retener a los existentes.
Según un estudio de Harvard Business Review, el coste de captar un nuevo cliente puede ser entre 5 y 25 veces superior al de retener a un cliente existente.
Frederick Reichheld, creador del Net Promoter Score, también descubrió que aumentar las tasas de retención de clientes en un 5% contribuye a mejorar los ingresos totales entre un 25% y un 95%.
En el entorno empresarial actual, altamente competitivo, la retención de clientes es una cuestión especialmente importante, y la fuga de clientes es uno de los riesgos más significativos que se pueden correr.
Índice de rotación: ¿qué es y cómo se calcula?
El churn rate, o índice de rotación, es un importante indicador de rendimiento, ya que mide el porcentaje de clientes que deciden dejar de utilizar un producto o servicio en un periodo de tiempo determinado.
Como es fácil adivinar, numerosos factores pueden influir en el índice de rotación, algunos de los cuales son directamente atribuibles a la propia empresa, por ejemplo, el coste o la calidad del producto, más que el servicio de asistencia, mientras que otros están relacionados con factores externos, como la competencia.
En general, aunque esté influido por factores externos, el índice de rotación sigue siendo un KPI que debe controlarse constantemente.
Se puede calcular teniendo en cuenta el número de clientes que decidieron poner fin a la relación con la empresa durante un periodo determinado, dividido por el número total de clientes en ese mismo periodo, multiplicando el total por cien.
n un contexto de seguimiento de las tasas de abandono de clientes, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático permiten realizar análisis detallados de la «salud» de la propia base de clientes y poner en marcha estrategias eficaces para frenar la tasa de abandono.
Descubramos cómo.
I.A. y las tasas de rotación de clientes: todo empieza con una buena elaboración de perfiles
La información y los perfiles de los clientes actualizados en tiempo real son el primer paso para conocer a fondo la base de clientes. Los algoritmos de inteligencia artificial y el aprendizaje automático permiten a las empresas no solo procesar enormes cantidades de datos, sino también adoptar un enfoque proactivo centrado precisamente en prevenir las tasas de abandono.
Conozca antes de actuar.
Los sofisticados sistemas de perfiles avanzados y segmentación dinámica de Blendee permiten agrupar a los clientes en función de su ciclo de vida (CLV).
De este modo, no sólo es posible reconocer a los clientes más activos, sino sobre todo identificar a los clientes perdidos o en riesgo, es decir, aquellos a los que hay que delimitar para evitar que se marchen.
Además del seguimiento del ciclo de vida y en tiempo real del comportamiento de compra de un usuario, especialmente dentro de las propiedades digitales de una marca, otra modalidad que puede explotarse se refiere a la matriz RFM.
En Blendee, esta última también puede utilizarse como criterio de elaboración de perfiles para detectar a los clientes menos comprometidos, a los que se pueden dedicar promociones especiales u otras estrategias de compromiso.
Net Promoter Score y formularios: motores y apps para investigar la satisfacción del cliente
Si los datos liberados de forma más o menos voluntaria por los clientes durante el recorrido de navegación o de compra no son suficientes para detectar su grado de satisfacción y permitir así contener la tasa de abandono, es importante diseñar formularios y encuestas para recoger esta información.
El motor de formularios y encuestas de Blendee permite crear formularios inteligentes dinámicos que, además, se pueden personalizar en función del contexto de navegación del usuario.
Así, a un cliente que ha realizado una compra hace unos días en la tienda o punto de venta se le puede pedir no sólo una reseña sobre el producto sino también sobre el servicio, o a un usuario que no ha finalizado la compra le puede interesar que se le pregunte por los motivos que le han llevado a detenerse en el proceso de compra.
Toda esta información puede ser importante para evaluar posibles puntos críticos y tomar medidas correctivas antes de perder definitivamente al cliente.
Además del motor de formularios y encuestas, Blendee también ofrece la APP NPS, diseñada precisamente para simplificar el análisis del Net Promoter Score (NPS).
Permite recoger y analizar fácilmente los datos para mejorar la estrategia de retención de clientes e identificar posibles acciones de mejora.
Tasa de abandono de clientes: cómo intervenir con AI y personalización
Las actividades evolucionadas de perfilado y segmentación dirigidas a identificar los grupos de usuarios con mayor riesgo de abandono son fundamentales para desplegar estrategias dirigidas precisamente a contrarrestar la tasa de abandono.
En este contexto, los algoritmos de inteligencia artificial permiten llevar a cabo actividades de personalización de la experiencia del cliente realmente eficaces. He aquí algunos ejemplos.
Recomendación personalizada A.I y ofertas «a medida”
Los algoritmos de inteligencia artificial y el aprendizaje automático son especialmente eficaces para ofrecer promociones, descuentos, servicios o productos personalizados a los clientes con riesgo de abandono. Las ofertas y productos recomendados pueden mostrarse en tiempo real o enviarse a través de herramientas de marketing directo o campañas ADS.
Programas de fidelización personalizados
Otro aspecto interesante de la captación de clientes es la creación de programas de fidelización personalizados que contengan iniciativas e incentivos para mantener alto su nivel de satisfacción con la marca.
También en este caso, la personalización del sitio web y las actividades de automatización del marketing pueden ser cruciales.
Marketing directo ultrapersonalizado
Otro aspecto que no debe subestimarse en absoluto cuando hablamos de la posibilidad de captar usuarios se refiere a la personalización de la comunicación.
Correos electrónicos, SMS, notificaciones push, pero también mensajes de comportamiento en tiempo real: cada contenido debe diseñarse en función del usuario/cliente individual.
La inteligencia artificial y la personalización de la experiencia del cliente no solo reducen el riesgo de tasa de abandono, sino que también ayudan a crear una relación más sólida y duradera: un cliente satisfecho tiene más probabilidades de permanecer fiel a la empresa, repetir sus compras y convertirse en embajador de la marca.
