El "customer churn" (o "churn rate") es un término utilizado en el ámbito empresarial y de marketing para referirse al porcentaje de clientes que dejan de utilizar los servicios o comprar los productos de una empresa durante un período de tiempo determinado. El churn es, por lo tanto, el fenómeno de pérdida de clientes o el abandono de una empresa por parte de sus clientes existentes.
Introducción
El customer churn es una métrica crucial para las empresas, ya que tiene un impacto directo en el crecimiento y la rentabilidad. La gestión del churn es importante porque adquirir nuevos clientes puede ser más costoso y exigente que mantener a los clientes existentes satisfechos y leales.
Existen varias razones por las que los clientes pueden decidir abandonar una empresa, como un mal servicio al cliente, una experiencia insatisfactoria con el producto, una competencia más atractiva o cambios en las necesidades del cliente. Identificar las razones del churn y prevenir la pérdida de clientes se convierte en un objetivo fundamental para las empresas.
El churn se centra en comprender los factores que influyen en la pérdida de clientes. A través del análisis de datos y el uso de modelos predictivos, las empresas intentan identificar señales tempranas de churn y tomar medidas preventivas para retener a los clientes en riesgo. Esto puede incluir acciones de marketing, mejoras en el producto o servicio, o esfuerzos para mejorar la experiencia general del cliente.
Amazon AWS
Para realizar un análisis de "customer churn" utilizando los servicios Amazon SageMaker, hay varios pasos que se deben seguir. A continuación, te proporciono una lista general de los pasos involucrados:
- Recopilación de datos: Recolecta todos los datos relacionados con tus clientes, incluyendo datos demográficos, actividad, transacciones históricas, interacciones con el servicio al cliente y otra información relevante. Asegúrate de contar con un conjunto de datos completo y preciso.
- Preparación de datos: Realiza una limpieza de datos para eliminar valores faltantes, duplicados o inconsistentes. Transforma y normaliza los datos según tus necesidades. También puedes crear nuevas características que consideres relevantes para el análisis del churn.
- Creación de un conjunto de datos de entrenamiento y uno de prueba: Divide tu conjunto de datos en dos partes: una para entrenar el modelo y otra para evaluar el rendimiento. Por lo general, asigna alrededor del 70-80% de los datos para el entrenamiento y el 20-30% restante para las pruebas.
- Elección de un algoritmo de aprendizaje automático: Decide qué algoritmo de aprendizaje automático deseas utilizar para el análisis del churn. Hay varias opciones disponibles, como regresión logística, árboles de decisión, bosques aleatorios, máquinas de vectores de soporte o redes neuronales. Elige el algoritmo que mejor se ajuste a tus datos y objetivos.
- Entrenamiento del modelo: Utiliza tu conjunto de datos de entrenamiento para entrenar el modelo de aprendizaje automático. Carga los datos en Amazon SageMaker y utiliza las capacidades de entrenamiento que ofrece la plataforma, como el entrenamiento distribuido en múltiples instancias o el entrenamiento con aceleración de hardware como GPU.
- Optimización de parámetros: Experimenta con diferentes parámetros del modelo para obtener el mejor rendimiento. Por ejemplo, puedes ajustar la complejidad del modelo, el número de árboles en un bosque aleatorio o los valores de regularización en la regresión logística. Utiliza técnicas como la búsqueda en cuadrícula o la optimización bayesiana para encontrar los parámetros óptimos.
- Evaluación del rendimiento: Utiliza tu conjunto de datos de prueba para evaluar el rendimiento del modelo entrenado. Calcula métricas de evaluación comunes como precisión, recall y puntuación F1. También analiza la matriz de confusión para comprender mejor las predicciones del modelo.
- Implementación del modelo: Cuando estés satisfecho con el rendimiento del modelo, puedes implementarlo utilizando Amazon SageMaker. Esto te permitirá crear un punto final para tu modelo, que se puede integrar fácilmente con otras aplicaciones o servicios.
- Monitoreo y actualización: Supervisa continuamente el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo y actualízalo si es necesario. El análisis del churn es un proceso dinámico y los comportamientos de los clientes pueden cambiar con el tiempo. Por lo tanto, es importante mantener el modelo actualizado con los datos más recientes para obtener predicciones precisas.
Consejos
Dado que los sectores comerciales pueden ser muy diferentes entre sí, por ejemplo, una tienda de electrónica siempre vende productos más recientes y diferentes a las compras anteriores, mientras que un supermercado tiende a ser más habitual y la gente tiende a comprar las mismas cosas, es de vital importancia probar el modelo con una gran cantidad de datos reales y probar diferentes setups.
Si no tienes conocimiento de machine learning y lenguaje de programación como Python, etc., te sugiero que consultes la documentación de SageMaker Canvas, que te permitirá analizar estos datos sin necesidad de usar código y sin requerir conocimientos de programación específicos.
Enlaces útiles
