Customer churn prevention

Se modeló el conjunto de datos disponible y se estableció una serie de criterios de interés para monitorizar la pérdida de interés de los clientes con el tiempo. Con esta información fue posible tomar acciones (como ofertas personalizadas o soporte personalizado) para reducir la pérdida de usuarios en más de un 7%.

Los hitos más importantes del proyecto fueron:

• Detección de rutinas en usuarios que solían suscribirse de forma puntual.
• La optimización de aspectos generales como el diseño de la web o el soporte de atención al cliente ofrecían una conexión directa con la tasa de abandono del usuario.
• Se modeló el comportamiento de cada tipo de usuario para detectar indicios de abandono.

Todas las medidas tomadas para optimizar la experiencia de usuario fueron fácilmente medibles y se pudo observar un ligero ingreso en el registro de nuevos usuarios debido a recomendaciones y programas de referencia.