BCG Data Science & Analytics Virtual Experience Program
Customer Churn
1. Contexto ⚡
PowerCo es una importante empresa de servicios públicos de gas y electricidad que suministra a clientes corporativos, pymes (pequeñas y medianas empresas) y residenciales. La liberalización energética del mercado de la energía en Europa ha provocado una importante rotación de clientes, especialmente en el segmento de las pymes. Se han asociado con BCG para ayudar a diagnosticar el origen de la rotación de clientes de pymes.
2. Hipótesis
¿La rotación está impulsada por la sensibilidad al precio de los clientes? 📈 💰
3. Usando un modelo predictivo
PowerCo necesita diagnosticar el origen de la perdida de clientes, para saber quienes son los clientes con mas o menos probabilidades de abandonar la empresa.
- Para esos clientes que estan en riesgo de abandonar, PowerCo quiere ofrecerles un 20% de descuento para incentivarlos a quedarse.
- PowerCo planea usar el modelo predictivo el primer dia de cada mes para indicar a que clientes se les deberia ofrecer el descuento.
4. Resultados
- 9.7% de 14606 clientes PYMES han abandonado PoweCo.
- La sensibilidad al precio no es el principal factor en la perdida de clientes, es un contribuyente débil.📉
- Customer churn es afectado principalmente por otras variables, las principales son:
- Consumo de electricidad en los pasados 12 meses
- Margen en la suscripción de energía
- Previsión de la factura de alquiler de contadores para los próximos 12 meses.
- Margen neto total.
5. ¿Qué perfil tienen los clientes con mayor potencial de abandonar la empresa?
Con este análisis, el perfil del cliente que podría abandonar la empresa y a quién le podría ofrecer un descuento ser'ia:
- Clientes con un margen total mayor a 1250
- Con un margen bruto en la suscripción de energía >=90
- Suscrito a una potencia máxima mayor o igual a 75
- Menos de 5 años de antigüedad
- Con menos de 5 productos
- Tener un consumo de energía en los últimos 12 meses menor o igual a 1,500,000
- Haber consumido el mes pasado menos de 300,000 de energía.
6. Recomendaciones
- Seleccionar a clientes con una alta probabilidad de abandonar la empresa para ofrecerles el descuento.
- Analizar comentarios del cliente: un registro de seguimiento de cualquier queja, llamada o comentario proporcionado por el cliente a PowerCo podría revelar si es probable que un cliente abandone.
- Crear un sentido de pertenencia entre los clientes.
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