CASO PRÁCTICO — MINORISTA
Abandono de Clientes
Predecir el abandono de clientes en el sector minorista
Sector:
Retail
Enfoque:
Predicción de Abandono de Clientes
DESAFÍO EMPRESARIAL
Altas tasas de abandono que aumentan los costos y reducen los ingresos
Las altas tasas de abandono de clientes en el sector minorista reducen los ingresos y aumentan los costos asociados con la adquisición de nuevos clientes. La falta de información sobre los factores que impulsan el abandono de clientes dificulta las intervenciones específicas y las estrategias de participación proactivas.
SOLUCIÓN IMPLEMENTADA
Un modelo de ML que predice el abandono y permite la retención específica
Se desarrolló modelo de ML a predecir el abandono de clientes basado en datos históricos transaccionales, de comportamiento y demográficos, utilizando principios de MLOps. La solución permite estrategias de retención específicas al identificar a los clientes en riesgo, impulsando la toma de decisiones basada en datos para los equipos de marketing y servicio al cliente.
TECNOLOGÍA
Diseñada para predecir, implementar y actuar sobre las señales de abandono a escala
PLATAFORMA DE DATOS
Azure Databricks
Permite procesamiento de datos escalable y flujos de trabajo de ML, integrando datos de transaccionales, perfil de cliente, y fuentes externas.
ENTREGA DE DATOS
MLflow
Gestiona la implementación de modelos, entregando resultados de predicción de abandono a marketing y sistemas CRM para obtener información procesable.
INTEGRACIÓN
PIPELINE DE DATOS MINORISTA
Garantiza integración perfecta con canalizaciones de datos minoristas existentes y sistemas operativos para predicciones de abandono automatizadas.
RESULTADOS Y ROI
Lo que cambió tras la puesta en marcha del modelo
RETENCIÓN
Mejoró la las tasas de retención de clientes al abordar de manera proactiva los factores de abandono.
AHORRO DE COSTOS
Redujo los costos asociados con la adquisición de nuevos clientes al centrarse en retener a los existentes.
INFORMACIÓN
Ofreció información procesable para los equipos de estrategias de interacción con el cliente, mejorando el rendimiento empresarial general.
