Indicador de Clientes Perdidos y Recuperados
Clientes Perdidos y Recuperados
En la actualidad, la amplia variedad de herramientas disponibles nos permite generar una gran cantidad de indicadores. Sin embargo, una de las tareas más complejas en el análisis de información es identificar cuáles de estos datos son realmente relevantes para obtener información precisa y accionable.
Uno de los indicadores más subestimados en las áreas comerciales es el de clientes perdidos y recuperados. Este no solo refleja lo ocurrido en un periodo determinado, sino que también permite anticipar tendencias en los patrones de venta.
Tomemos como ejemplo el área de ventas de una empresa aseguradora, un sector altamente competitivo donde los clientes pueden abandonar la compañía por diversas razones: precios, cambio de proveedor, pérdida de interés, desconfianza o problemas financieros, entre otros. Aunque categorizar los motivos parece sencillo, no basta con conocer el “por qué” de la pérdida. Es crucial cuantificar la cantidad de clientes que han dejado la empresa, el tiempo transcurrido desde su salida, la causa específica de su pérdida y, además, determinar si son clientes nuevos, recurrentes, perdidos o recuperados.
Elaborar un informe preciso sobre el comportamiento de clientes perdidos y recuperados representa un desafío para el área comercial. En compañías con altos volúmenes de facturación, contar con un CRM no garantiza por sí solo un análisis efectivo. Es aquí donde el uso de herramientas especializadas se vuelve esencial, permitiendo obtener resultados alineados con la cantidad de registros y el volumen de clientes de la empresa.
¿Qué herramienta utilizar según el volumen de datos?
- Menos de 50,000 registros: Se pueden generar indicadores y reportes con Excel o Python.
- Más de 50,000 registros: Se recomienda Power Query en Excel o directamente Power BI.
- Más de 200,000 registros: Es conveniente considerar Python y herramientas como Spark para optimizar el procesamiento de datos.
Si bien la elección de la herramienta influye en la eficiencia del análisis, la metodología debe seguir una estructura clara y consistente:
- Clasificar los clientes perdidos según la política comercial de la empresa. Por ejemplo, si un cliente no ha renovado su seguro en 12 meses, podría considerarse un cliente perdido.
- Determinar el tiempo de inactividad de cada cliente antes de catalogarlo como perdido.
- Identificar patrones de pérdida, analizando las razones detrás de la decisión del cliente.
Una vez aplicada esta metodología, el siguiente paso es generar un informe que responda a preguntas clave:
- ¿Cuántos clientes se han perdido en un periodo determinado y por qué?
- ¿Cuántos clientes hemos logrado recuperar?
- ¿Cuántos clientes nuevos hemos captado?
- ¿Cuál es la proyección de clientes perdidos y recuperados en el futuro?
- ¿Cuáles son las causas principales de la pérdida y cómo podemos mitigarlas?
Si deseas aprender a desarrollar estos indicadores y automatizar su análisis en tu empresa, contáctanos para asesorarte en la implementación de soluciones eficientes.