Cómo una telco mediana usó churn prediction para actuar antes de que el cliente se fuera
Una telco mediana perdía clientes frente a competidores. Cuando los equipos de retención veían la señal—quejas, downgrades o port-out—solía ser demasiado tarde. La dirección quería un modelo predictivo de churn para intervenir antes con ofertas y outreach específicos.
Nos pidieron construir un modelo con datos de uso, facturación, soporte y (opcionalmente) encuestas; generar un score de riesgo por cliente; y definir cómo usar el scoring en campañas de retención y planificación.
Enfoque
Construimos un modelo de churn con comportamiento histórico y outcomes. Usamos uso, antigüedad, billing, contactos de soporte y—cuando existía—NPS/satisfacción. Entrenamos y validamos el modelo, producimos scores y segmentos, y detallamos cómo integrar los scores en workflows de retención y cómo medir lift.
Descubre cómo Intellimark puede ayudarte a predecir churn y actuar antes de que el cliente se vaya.
ContactoLa telco pudo priorizar retención por riesgo:
−22% de churn voluntario en el segmento de mayor riesgo tras 6 meses
Score de churn con refresco mensual y uso en retención y atención
3 tiers de riesgo con reglas claras
Seguimiento de save rate implementado en campañas
Fin.
El churn es caro cuando lo ves tarde. Ellos podían verlo venir.