Predicción de abandono (churn)
A partir de algoritmos avanzados de aprendizaje automático, se analizaron datos históricos sobre el comportamiento de los repartidores, la participación y factores externos para predecir la probabilidad de abandono después de un periodo de tiempo especificado. El proyecto tenía como objetivo optimizar estrategias de retención y la asignación de recursos para la plataforma. Se lograron mejoras significativas mediante este enfoque, alcanzando una impresionante precisión del 85 % en las predicciones de abandono, lo que permitió identificar y abordar proactivamente a los repartidores en riesgo, mejorando así su satisfacción y lealtad. Esto condujo a una reducción del 30 % en las tasas proyectadas de abandono gracias a comunicaciones dirigidas.
Desafíos enfrentados
El cliente, una plataforma que depende de una red de repartidores, se enfrentaba a desafíos para mantener la satisfacción y lealtad de los repartidores. Las estrategias de retención existentes eran subóptimas, lo que resultaba en tasas de abandono más altas de lo deseado. El principal desafío era la falta de un mecanismo proactivo para identificar y relacionarse con los repartidores en riesgo de abandonar la plataforma.
Nuestro enfoque
Para abordar estos desafíos implementamos algoritmos avanzados de aprendizaje automático capaces de analizar datos históricos sobre el comportamiento de los repartidores, patrones de participación y factores externos que influyen en el abandono. Este enfoque nos permitió construir modelos predictivos capaces de pronosticar la probabilidad de abandono después de un periodo de tiempo especifico. Al comprender la compleja interacción de varios factores, se pudieron adaptar de manera más efectiva las estrategias de retención.
Logros
- Exactitud en la Predicción de Abandono: A través de un análisis riguroso y ajuste de nuestros modelos de aprendizaje automático, logramos una notable tasa de precisión del 85% en la predicción de la pérdida de repartidores. Esta alta precisión permitió al cliente identificar posibles desertores con exactitud.
- Identificación y Compromiso Proactivo: La implementación de nuestros algoritmos de predicción de abandono permitió al cliente cambiar de una postura reactiva a una proactiva. Los repartidores en riesgo de abandono se identificaron con suficiente antelación, lo que permitió implementar estrategias de compromiso específicas y personalizadas para retenerlos. Este enfoque proactivo fue fundamental para fortalecer la satisfacción y lealtad.
- Reducción del 30% en las Tasas de Abandono: El impacto tangible de nuestra solución se reflejó en una sustancial reducción del 30% en las tasas proyectadas de abandono. Al aprovechar las previsiones proporcionadas por nuestros algoritmos, el cliente pudo implementar comunicaciones estratégicas e intervenciones, abordando las necesidades y preocupaciones específicas de los repartidores a punto de abandonar.
Impacto a largo plazo
La implementación de algoritmos de predicción de abandono no solo abordó desafíos inmediatos, sino que sentó las bases para un enfoque más adaptativo y basado en datos para la retención. El uso continuo de análisis predictivo permitió al cliente refinar y optimizar estrategias de retención con el tiempo. Este impacto a largo plazo contribuyó a mantener la satisfacción, aumentar la lealtad y mejorar en general la eficiencia y competitividad de la plataforma en el mercado.