Inteligencia de clientes
A quién estás por perder, quién vale más y qué tienen en común.
+Qué es
Tu equipo llama a los clientes que de verdad están por irse, no a toda la base, y sabe cuánto vale retener a cada uno antes de gastar en el intento.
- Agrupa tu base por cómo compra
- Te dice quién está por irse
- Y por qué, cliente por cliente
- Prioriza por cuánto vale cada uno
- Cae en el CRM de tu equipo
- Comprobado contra lo que pasó
- Python
- scikit-learn
- XGBoost
- SHAP
- pandas
- PostgreSQL
- Coa
- HubSpot
- Salesforce
- Shopify
- Google Sheets
- Punto de venta
Cómo se entrega
5–10 semanas de punta a punta
Levantamiento
3–5 días
Qué cuenta como cliente activo, qué como abandono y con qué anticipación sirve saberlo.
Datos y perfilado
1–2 semanas
Consolidar la historia de compra y contacto, y mirar qué hay de verdad.
Modelos
3–5 semanas
Segmentación, abandono y valor, cada uno con su validación.
Activación
1–2 semanas
Las listas en la herramienta del equipo y el acuerdo de qué se hace con cada segmento.
Cuándo te sirve
- 01Pierdes clientes y te enteras cuando ya se fueron
- 02Tratas igual a toda tu base porque no sabes en qué se distingue
- 03Quieres saber a quién conviene retener y a quién no
- 04Necesitas priorizar la fuerza de ventas por valor esperado, no por corazonada
Qué necesitas
- La definición de abandono es del negocio, no del modelo: en una suscripción es clara, en retail hay que acordarla y de eso depende todo lo demás.
- Un modelo de abandono sin nada que ofrecerle al cliente que se va sólo produce una lista triste. Conviene tener lista la acción antes que el modelo.¿No lo tienes? Campañas, pauta y atribución
FAQ
¿Cuántos datos históricos se necesitan?
Regla general: al menos 1,000 ejemplos de cada clase (churn/no churn, fraude/no fraude). Para lead scoring con pocos leads, se usan técnicas de aumento de datos o transfer learning. Con menos de 500 eventos positivos históricos, los modelos simples (logistic regression) superan a los complejos.
¿El modelo se vuelve obsoleto?
Sí, todos los modelos se degradan con el tiempo (concept drift). Establecemos alertas de performance y protocolos de reentrenamiento. Para datos que cambian rápido (comportamiento de clientes en crisis), recomendamos reentrenamiento mensual o trimestral.
¿Cómo se integra el score a nuestros sistemas?
Tres opciones: (1) API REST que su CRM consulta en tiempo real, (2) tabla en su base de datos actualizada diariamente con los scores, (3) exportación CSV para carga manual si no hay integración disponible.
¿Pueden explicar las predicciones al regulador?
Sí. Para sectores regulados (financiero, salud), implementamos modelos con alta interpretabilidad (scorecard de puntos, logistic regression con features bien documentadas) y generamos reportes de explicabilidad por solicitud.
¿En qué se diferencia del churn prediction con un modelo de clasificación?
Un clasificador predice "¿cancela en 30 días sí/no?" con un threshold arbitrario. El análisis de supervivencia predice S(t) = probabilidad de estar activo en cualquier tiempo futuro, sin threshold arbitrario. Además, maneja correctamente los datos censurados (clientes activos), mientras que la clasificación debe excluirlos o tratarlos de forma subóptima.
¿Cuántos eventos necesitamos para un análisis confiable?
Para Kaplan-Meier y análisis descriptivo, 100+ eventos son suficientes. Para modelos de Cox con covariables, la regla es 10–20 eventos por variable independiente incluida.
También en Modelos y predicción