Cómo construir un modelo de abandono de clientes que también puede identificar los motivos del abandono

Es una cookie bastante difícil de modelar, pero creo que la primera mejor manera de hacerlo es … ¡la comunicación !

¡Asegúrese de invertir también en clientes que ya se fueron!

Salta a una llamada, escucha y escucha su dolor . No encontrará una mejor manera de obtener una comprensión profunda de sus inconvenientes.

Para algunos productos, otro indicador importante será el momento en que se agitaron (puede ver si se debe al servicio, falta de compromiso, falta de características, precios, etc.).

En la startup en la que trabajo, hacemos prosperar los comentarios de los clientes.

Entendemos que un cliente perdido es la clave para salvar al siguiente y mejorar nuestro producto . Es por eso que estamos en un 0% de abandono y establecemos una meta para alcanzar el -2% (sí, existe 🙂 más clientes de actualización que los perdidos).

Si bien no soy un gran fanático de los modelos, he visto suficientes datos de abandono en mi vida profesional. Si divide sus desconexiones por razones (agrúpelas en un número manejable, recomiendo 2-4), y si las compara con las variables correctas, verá que las curvas se ven muy diferentes. Eso significa que sería mejor tener un modelo de propensión para cada motivo de abandono.

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