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¿Qué es el abandono de clientes?
Publicado: 9 de septiembre de 2024
Colaboradores: Keith O'Brien, Amanda Downie
El abandono de clientes es el número de clientes existentes que se pierden, por cualquier motivo, durante un periodo de tiempo determinado. Proporciona a las empresas una comprensión de la satisfacción y la lealtad del cliente y puede identificar cambios potenciales en el resultado final de una empresa.
Es una métrica especialmente importante para las empresas de software como servicio (SaaS), muchas de las cuales dependen de los ingresos mensuales recurrentes de las suscripciones. Necesitan saber si están perdiendo clientes (o podrían perderlos en el futuro), ya que eso tendrá un impacto inmediato en sus resultados finales.
El abandono o pérdida de clientes es lo opuesto a la retención de clientes, que se relaciona con las empresas que mantienen sus relaciones con los clientes. Minimizar el abandono de clientes debe ser un componente clave de cualquier estrategia de interacción del cliente, que se relaciona con todas las interacciones que un cliente tiene con una empresa o marca, ya sea en línea o en tienda.
Priorizar la interacción del cliente, especialmente formulando una estrategia sólida de retención, es una forma de protección importante contra el abandono de clientes.
Las empresas deben medir con frecuencia las tasas de abandono de clientes, de manera que entiendan si están en riesgo de pérdida de ingresos.
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Cómo afecta a las empresas el abandono de clientes
Eliminar el abandono de clientes es una tarea importante debido a lo altos que pueden ser los costos de adquisición de clientes. Según McKinsey (enlace externo a IBM.com)1, reemplazar el valor de un cliente perdido puede requerir la adquisición de tres nuevos clientes. Por lo tanto, las empresas deben hacer todo lo posible para reducir el abandono y retener a esos clientes.
El abandono de clientes afecta a las empresas B2B y B2C de forma ligeramente diferente. Tiende a haber una tasa de abandono más alta en las empresas B2C que en las B2B por un par de razones.
En primer lugar, los clientes B2C no necesitan la aprobación de un jefe para iniciar o finalizar una suscripción, por lo que es más probable que compren y abandonen por impulso. En segundo lugar, también es probable que las suscripciones sean más baratas, lo que significa que es más fácil abandonar un servicio y comenzar otro.
Por otro lado, el abandono B2B suele tener más impacto para esas empresas.
Las empresas B2B modernas venden productos o servicios. La primera suele ser una tarifa única para un producto individual. Para aquellos que venden soluciones de software como servicio, es decir, las empresas SaaS, pueden cobrar a los clientes varias veces durante el año por el acceso al servicio. Esto último depende de que sus clientes (suscriptores) paguen un ingreso mensual recurrente.
Es probable que las empresas B2B tengan menos clientes potenciales o un pipeline de ventas más estricto. Esto se debe a que las empresas B2B atienden a un conjunto específico de clientes, mientras que la mayoría de los consumidores necesitan ciertos productos B2C con regularidad (por ejemplo, comestibles, artículos para el hogar, servicios bancarios).
Como tal, el abandono de clientes tiene un mayor impacto en las empresas B2B, especialmente si ofrecen productos o servicios a un precio alto a un grupo más selecto de clientes.
El aumento del abandono puede desmoralizar a los ejecutivos y empleados, creando preocupación sobre sus trabajos y la vitalidad de la empresa. Debido a que la adquisición de nuevos clientes suele llevar mucho tiempo y ser costosa, puede distraer a las empresas de enfocarse en atender a sus clientes existentes, creando así un efecto cíclico.
Ese es un ejemplo de cómo la pérdida de clientes puede crear un abandono exponencial o cíclico. Por otra parte, de boca en boca. Si un cliente habla con otros clientes sobre lo insatisfechos que estaban con los productos de una empresa, eso podría generar más cancelaciones, lo que crearía una tasa de abandono aún mayor.
Hay dos tipos principales de abandono de clientes: voluntario e involuntario.
Abandono voluntario
Esto se relaciona con el cambio de preferencia de los clientes. Ejemplos de abandono voluntario incluyen clientes que eligen dejar de usar un producto en esa categoría, cambiar al producto de un competidor, reaccionar a los aumentos de precios o una mala experiencia.
Abandono involuntario
Esto se relaciona con problemas que a menudo están fuera del control de un cliente, como una empresa que ya no ofrece ese producto o servicio, problemas técnicos o de pago y desastres naturales. También puede haber una razón imprevista por la que un cliente ya no pueda usar un servicio. Por ejemplo, una empresa que ya no paga para que una persona utilice un servicio o un cambio de ocupación hace que ese producto o servicio ya no tenga valor.
Tasa de abandono
Las empresas pueden medir la tasa de abandono de clientes dividiendo el número total de clientes que abandonaron la empresa en un periodo de tiempo específico entre el total de clientes que una empresa adquirió. Este número se multiplica después por 100 durante un periodo de tiempo específico.
Las empresas deben comparar las cifras de abandono de clientes, al igual que otras métricas de experiencia del cliente, para que puedan identificar posibles problemas. Para calcular la tasa de abandono, las empresas pueden elegir entre ciertos periodos de tiempo determinados, como calcular la tasa de abandono semanal, mensual o anual. Una tasa de abandono mensual podría ser buena para las empresas de SaaS con ingresos recurrentes mensuales (MRR) que necesitan comprender sus tarifas mensuales.
Tasa de abandono = (Clientes perdidos/Total de clientes al inicio del periodo) x 100
Ejemplo: una empresa que realizaba un seguimiento mensual de la tasa de abandono perdió 300 de sus 75,000 clientes. Eso significa que su tasa de abandono sería del 0.4%
Ingresos recurrentes mensuales
Las empresas que establecen alertas en tiempo real para cosas como la cancelación de pagos con tarjeta de crédito o servicios cancelados pueden controlar mejor el abandono de clientes.
Las tasas de abandono varían según el tipo de negocio. Según Recurly (enlace externo a IBM.com), una tasa promedio de abandono es del 4%, donde el 3% se atribuye al abandono voluntario y el 1% al abandono involuntario. Para los proveedores de entretenimiento digital, la tasa promedio de abandono suele ser más alta. Tiende a ser menor en el caso del software y de los servicios empresariales y profesionales.
Las empresas también pueden y deben calcular las tasas de pérdida de ingresos, que determinan la pérdida de ingresos mensuales recurrentes (MRR) de los clientes existentes durante un periodo determinado.
MRR = Número de suscriptores x ingreso promedio por suscriptor (ARPU)
Ejemplo: Esa misma empresa que cobra a sus 75,000 suscriptores 15.00 USD al mes por servicios tiene un MRR de 1,125,000 USD.
Tasa de pérdida de ingresos
Esto determina la cantidad de ingresos que se pierden en una empresa durante un periodo de tiempo específico.
Tasa de pérdida de ingresos = (Ingresos perdidos por abandono/MRR total en el periodo) x 100
Ejemplo: Esa misma empresa perdió unos 4,500 USD al mes por abandono. En comparación con los ingresos totales, esto supone también una tasa de pérdida de ingresos del 0.4%.
También hay varias otras métricas de clientes que las empresas deben analizar para comprender qué riesgo de abandono de clientes tienen:
Net Promoter Score (NPS)
El NPS pregunta a los clientes hasta qué punto es probable que recomienden una empresa y sus productos en sus redes. El número de puntajes bajos (6 o menos) se resta del número de "promotores" (9 y 10) y el neto se convierte en un porcentaje. Las empresas con puntajes de NPS elevados no sólo deben preocuparse menos por la pérdida de clientes, sino que también pueden ver reducidos en cierta medida sus costos de captación de clientes gracias al positivo de boca en boca.
Puntaje de esfuerzo del cliente (CES)
Esta métrica del servicio de atención al cliente se relaciona con la dificultad que encontró un cliente desde 1 (fácil) o 7 (difícil). Las empresas con un alto CES podrían estar en riesgo de abandono de clientes porque a los clientes les resulta difícil interactuar con la empresa.
Índices de uso del producto
El hecho de que los clientes usen el producto de una empresa puede ayudar a determinar si corren riesgo de abandono. Por ejemplo, un cliente que ya no inicia sesión para usar un producto puede estar usando un producto diferente y solo está esperando que se termine la suscripción.
Por qué las tasas de abandono de clientes se calculan empleando la misma fórmula para todas las empresas, existen varios modelos de abandono de clientes que las compañías pueden emplear para rastrear y predecir el abandono futuro. Para construirlos con éxito, las empresas deben analizar varias preguntas, incluso por qué los clientes se van y se quedan, qué factores conducen al abandono y en qué medida esos factores están presentes o prevalecen.
Análisis de supervivencia
Este modelo, también conocido como modelo de tiempo hasta el evento, puede predecir cuándo un cliente abandona en función de sus datos de compra, datos históricos y condiciones actuales. Es especialmente útil para las empresas B2B con productos de alto costo que pueden desarrollar recursos para retener a cada cliente. También puede ser valioso también para ayudar a las empresas a comprender si se encuentra en riesgo de un gran evento de abandono.
Detección de anomalías
Estos modelos pueden identificar eventos potenciales que podrían crear un aumento del abandono de clientes, dando a las empresas la oportunidad de intentar solucionarlos o cambiar de estrategia para minimizar su impacto. Ejemplos de anomalías que las empresas deben rastrear son aumentos repentinos en los comentarios negativos de los clientes, caídas en el uso y aumentos en las solicitudes de devolución o reembolso.
Identificación de clientes en riesgo
Las empresas deben invertir en herramientas avanzadas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) para realizar un seguimiento de la actividad de sus clientes. También pueden usar tecnologías de inteligencia artificial como el aprendizaje automático para analizar mejor los datos individuales de los clientes, identificando potencialmente a los clientes que probablemente abandonen a la empresa antes de que los equipos de éxito del cliente lo hagan.
Inversión en el éxito del cliente
Esto es diferente al servicio al cliente, que es más reactivo a los problemas a medida que llegan. El éxito del cliente trabaja con los clientes mientras usan un producto o servicio para asegurar que maximicen su utilidad. Ayuda a las empresas a identificar a los clientes en riesgo de abandono. Las compañías de SaaS invirtieron en el éxito del cliente como una forma de mantener a los clientes contentos y usar los productos lo suficiente para justificar sus costos mensuales.
Excelente atención al cliente
Reducir el abandono a veces puede ser tan fácil como mejorar el valor de la atención al cliente que brindó una empresa. Dicho de otra manera, una mala atención al cliente puede convertir rápidamente a clientes satisfechos en una pérdida. Trate a los clientes que brindan retroalimentación con el mayor respeto y responda a esas necesidades de inmediato.
Las empresas cuentan con varias tecnologías avanzadas que ahora pueden emplear para mejorar las relaciones con los clientes. El uso del procesamiento de lenguaje natural (PLN) puede ayudar a las empresas a procesar mejor los datos de los clientes para comprender la satisfacción del cliente, que pueden poner en modelos para determinar la tasa promedio de abandono.
Pueden usar chatbots basados en inteligencia artificial para responder preguntas simples de los clientes, liberando a sus representantes de atención al cliente para manejar problemas más complicados.
Precios justos
A los clientes les pueden gustar los productos o servicios de una empresa, pero dejan de comprar si creen que el precio es demasiado alto para lo que reciben. Las empresas deben realizar investigaciones de precios para mantener los precios en línea con la competencia y lo que los clientes esperan pagar.
Toma de decisiones basada en métricas
Comprender y rastrear ciertas métricas puede ayudar a monitorear el posible abandono. Tanto los puntajes de satisfacción del cliente (CSAT) como los puntajes netos de promotores (NPS) ayudan a comprender qué tan satisfechos están los clientes con los productos y servicios de una empresa. CSAT pide a los clientes que califiquen su satisfacción en una escala del 1 al 10. NPS pregunta a los clientes qué tan probable es que recomienden un producto o servicio a sus pares.
Si estas métricas comienzan a disminuir, es una señal probable de que la base de clientes de la empresa está en riesgo de perder clientes. Los líderes saben que necesitan actuar para mejorar la experiencia del cliente y reducir el abandono.
Programas sólidos de lealtad
Crear lealtad a la marca es una excelente manera de reducir el abandono de clientes. Por ejemplo, la empresa puede ofrecer incentivos a los clientes existentes, como descuentos o productos gratis por cumpleaños o si los clientes gastan una determinada cantidad de dinero. Esta es una forma estupenda de mantener a los buenos clientes contentos con los productos de una empresa. Fomentar la lealtad puede generar otros beneficios, como un mayor potencial de ventas adicionales.
Proceso de incorporación estelar
Una de las mejores maneras de evitar la pérdida de clientes es centrarse en brindar excelentes servicios a los nuevos clientes al comienzo de la relación. Las empresas pueden ofrecer tutoriales, preguntas frecuentes y guías de autoayuda para preparar a los clientes para el éxito y ayudarlos a emplear mejor los productos de la empresa.
Cómo la IA puede ayudar a minimizar el abandono de clientes
Invertir en inteligencia artificial puede ayudar a las empresas a abordar los problemas de abandono de clientes de varias maneras.
- Mejor recopilación y análisis de datos
- Atención al cliente más rápida y completa
- Modelos y simulaciones
- Experiencia del cliente omnicanal más satisfactoria
- Analítica predictiva más precisa
Experiencia del cliente más satisfactoria y omnicanal
Las empresas pueden emplear el marketing de IA generativa para mejorar su marketing interno mediante la producción de múltiples versiones personalizadas del mismo correo electrónico, lo que proporciona una mayor resonancia a los clientes individuales en cualquier canal que utilicen.
Atención al cliente más rápida y completa
Con el uso de la IA conversacional, la experiencia positiva de atención al cliente puede decidir si un cliente abandona o no. Las empresas deben adoptar la IA conversacional, ya sea empleando chatbots orientados al cliente o proporcionando asistentes virtuales de IA para los clientes.
Mejor recopilación y análisis de datos
La IA puede recopilar rápidamente todos los datos públicos de terceros y los datos internos, y el aprendizaje automático puede identificar específicamente temas comunes que pueden ayudar a una empresa a comprender dónde están sus fortalezas y debilidades para satisfacer las necesidades de los clientes.
Modelos y simulaciones
Las empresas pueden emplear gemelos digitales de clientes (CDT) impulsados por IA para simular las experiencias de los clientes, ayudando a las empresas a comprender los hábitos de compra, lo que lleva al abandono y cómo predecir mejor las compras futuras. Los CDT pueden trazar días y semanas (enlace externo a IBM.com) de mapas de recorrido del cliente, proporcionando una visión holística de toda la experiencia del cliente.
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Notas de pie de página
1 Experience-led growth: A new way to create value (link resides outside IBM.com), McKinsey, marzo 23, 2023
2 What is a good churn rate? (enlace externo a IBM.com), Recurly