Retail

–42% de churn en retail con predicción de abandono y personalización

Modelos de segmentación avanzada y predicción de churn para personalizar comunicaciones y reducir la fuga de clientes de alto valor.

Retail8 semanasPythonXGBoostBigQuerydbtLooker

El reto

La tasa de abandono anual superaba el 30% y las campañas de retención eran genéricas: mismo descuento para todos. El equipo de marketing no podía distinguir qué clientes estaban en riesgo real ni qué incentivo los reactivaría.

La solución

Unificamos datos transaccionales, de navegación web y de programa de fidelización en un modelo único de cliente. Desarrollamos un score de riesgo de abandono actualizado semanalmente y un sistema de recomendación de oferta personalizada por segmento. El equipo de CRM recibe alertas automatizadas con la acción sugerida para cada grupo de riesgo.

Resultados

42%
Reducción de churn anual
28%
Incremento en ventas por campaña
+31 pts
Mejora en satisfacción (NPS)

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