Retención inteligente
Modelado predictivo para anticipar la probabilidad de retención y optimizar acciones comerciales en call center.
Predicción de retención para clientes con intención de retiro en call center
Se desarrolló una solución analítica para identificar la probabilidad de retención de clientes que se comunicaban con intención de cancelar el servicio, permitiendo activar beneficios de forma más precisa, estratégica y alineada al valor del cliente.
Desafío
La compañía necesitaba anticipar qué clientes con intención de retiro tenían mayor probabilidad de ser retenidos, con el fin de optimizar las ofertas, mejorar el uso de incentivos y enfocar mejor los esfuerzos del equipo comercial.
Solución
Se construyeron modelos de machine learning para clasificar clientes según su probabilidad de ser retenidos o no retenidos, utilizando variables de comportamiento, historial comercial, interacción con canales y atributos de valor del cliente.
Impacto
La solución permitió priorizar casos, orientar beneficios con mayor precisión y fortalecer la toma de decisiones del frente de retención con base en evidencia analítica.