Detección temprana de churn.
Identificá al cliente en riesgo antes de que apague la app.
Modelos de propensión a churn entrenados sobre el perfil unificado del cliente, con activación inmediata en cada canal para intervenir a tiempo.
Cuando se nota la baja, ya es tarde
Cohortes que sangran temprano
La retención cae fuerte en los primeros meses y el costo de adquisición queda en negativo cuando el cliente se va rápido.
Campañas masivas iguales para todos
Marketing comunica lo mismo al cliente activo y al que está por irse, gastando esfuerzo donde no mueve la aguja.
Sin trazabilidad de la intervención
Nadie sabe a qué cliente se intervino, qué ofrecimiento recibió y qué pasó después con su comportamiento.
Score semanal con secuencia personalizada
Ingesta de eventos del cliente
Data Cloud captura logins, transacciones, transferencias, abandonos de productos, datos de tarjeta y tickets de soporte en el perfil unificado.
Indicadores con ventana móvil
Sobre el perfil se calculan indicadores de actividad en ventanas de 7, 30 y 90 días que alimentan al modelo predictivo.
Score con cadencia semanal
El modelo identifica clientes con probabilidad alta de irse en los próximos meses y actualiza el score con cadencia semanal.
Activación por nivel de riesgo
Riesgo alto entra a una secuencia con incentivos; riesgo medio se prioriza en feed orgánico de la app sin gasto incremental.
Antes y después de Data Cloud
Intervención a tiempo
Cuando el equipo se entera del churn, el cliente ya borró la app y la conversación ya no existe.
El score identifica al cliente en riesgo antes de la baja y dispara la secuencia mientras todavía está activo.
Esfuerzo segmentado
La campaña de retención sale igual para todos los inactivos sin distinguir nivel de riesgo ni valor.
Riesgo alto recibe esfuerzo activo con incentivos, riesgo medio se gestiona por canales orgánicos sin gasto.
Estacionalidad incorporada
El modelo no considera fin de año, vacaciones o picos post-Black Friday y se equivoca en momentos clave.
Las features incorporan estacionalidad y el re-entrenamiento se ajusta a los momentos del año.
Trazabilidad fin a fin
Nadie sabe qué cliente fue intervenido, con qué oferta y qué pasó después en su comportamiento.
Cada intervención queda asociada al score y al resultado, alimentando la próxima iteración del modelo.
La app habla distinto al cliente que se va
Captura nativa de eventos
Los eventos de la app se capturan vía el SDK nativo de Data Cloud, lo que reduce latencia y unifica esa información con la del backend en un solo perfil del cliente.
Histórico contra horizonte
El modelo se entrena con histórico de varios trimestres y target binario de cliente activo a cierto horizonte. La cohorte de validación queda separada para medir performance honesta.
Test contra control
Un grupo control recibe la comunicación genérica y un grupo intervenido recibe la secuencia personalizada. Las diferencias se miden en ventanas suficientes para evitar conclusiones tempranas.
Producto escucha al modelo
Las features con mayor peso le dan al equipo de producto pistas concretas sobre qué fricciones del journey correlacionan con el abandono y qué arreglos priorizar.
Cohortes que se quedan más tiempo
Retención mejorada
La retención de cohortes intervenidas mejora de manera clara frente al grupo control con el mismo perfil de riesgo.
Save rate sostenido
El programa de retención sostiene un lift consistente sobre los clientes contactados frente a los no contactados.
Valor proyectado más alto
Menos cancelaciones evitables se traducen en valor proyectado del cliente más alto en cohortes recientes.
Producto con input concreto
El equipo de producto recibe pistas accionables sobre qué fricciones del journey correlacionan con el abandono real.
Preguntas frecuentes
El programa se diseña como programa de fidelización con criterios objetivos comunicados públicamente. La regla es que cualquier cliente que cumpla el criterio recibe la misma oferta. Esa transparencia es importante para evitar reclamos y para mantener cumplimiento regulatorio local en jurisdicciones donde el trato diferenciado encubierto puede ser observado.
Lo razonable son entre doce y dieciocho meses de historia para capturar estacionalidad y cohortes suficientes. Si el banco o neobank es muy joven, se arranca con un modelo más simple basado en reglas heurísticas y se evoluciona al modelo predictivo cuando hay datos suficientes. La transición se documenta para que el equipo de negocio entienda los límites de cada etapa.
Depende del caso. Data Cloud trae capacidades de modelado integradas, y para muchos casos alcanza con eso porque la activación queda nativa. Cuando la entidad ya tiene un equipo de data science fuerte con su stack propio, los modelos pueden entrenarse afuera y los scores ingresar a Data Cloud para activación. Las dos opciones conviven.
¿Querés implementar este caso?
Hablemos del estado de tus datos y diseñamos juntos el roadmap.