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Analítica

Satisfacción predictiva

Las puntuaciones de satisfacción decían al equipo cómo se sentían los clientes solo después de cerrar la encuesta, a menudo demasiado tarde para intervenir. Construimos un modelo que predice la satisfacción a partir de señales de comportamiento, adelantando el aviso unas seis semanas.

−31% de fuga entre las cuentas marcadas
Satisfacción predictiva

De un vistazo

Cliente

Proveedor de servicios por suscripción

Sector

Analítica

Proyecto

Modelado predictivo

Plazo

14 semanas

El reto

Enterarse demasiado tarde para actuar

La satisfacción se medía con una encuesta de relación trimestral con una tasa de respuesta inferior a un tercio, así que la imagen era a la vez tardía y parcial. Para cuando una puntuación caía, las cuentas que había detrás a menudo ya habían recortado el uso o abierto una conversación de cancelación. El equipo de éxito de cliente reaccionaba a la fuga en lugar de adelantarse a ella, sin forma de priorizar a cuál de cientos de cuentas llamar primero.

Nuestro proceso

Qué hicimos

  1. 01

    Definición del resultado

    Trabajamos con éxito de cliente y finanzas para definir qué significa “en riesgo” en términos de ingresos, no solo una puntuación baja.

  2. 02

    Descubrimiento de señales

    Analizamos dos años de uso del producto, tickets de soporte y eventos de facturación para encontrar los comportamientos que preceden a una caída de satisfacción.

  3. 03

    Construcción del modelo

    Entrenamos y validamos de forma cruzada un modelo que puntúa el riesgo de satisfacción de cada cuenta de forma continua, no trimestral.

  4. 04

    Sistema de alerta temprana

    Llevamos las cuentas en riesgo, ordenadas por prioridad, al flujo de trabajo del CSM, cada una con los motivos detrás de su puntuación.

  5. 05

    Validación en ciclo cerrado

    Realimentamos el modelo con los resultados de las intervenciones para que su precisión mejore con el tiempo.

Los resultados

0.89

de AUC del modelo en cuentas reservadas

82%

de las cuentas que se dieron de baja, detectadas antes de marcharse

6 sem

de aviso anticipado frente a la encuesta trimestral

−31%

de fuga entre las cuentas marcadas tras el despliegue

1,400+

cuentas puntuadas de forma continua, cada día

¿Tus cifras podrían contar una historia así?

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