La predicción de fuga lee el cambio en el comportamiento de compra de cada cliente — visitas que se espacian, ticket a la baja — y señala el riesgo mientras aún se está formando. Qué necesita el modelo, cómo Retano CRM & Loyalty prioriza a los clientes en riesgo según su valor, y qué enviar a quienes están en esa lista.
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En resumen
- La predicción de fuga identifica a los clientes activos cuyo comportamiento muestra las pautas que suelen preceder al alejamiento.
- Retano CRM & Loyalty construye el modelo con los datos de ticket que el programa de fidelización ya recoge. No hacen falta nuevas fuentes de datos.
- Hacen falta unos ocho meses de histórico de compra utilizable antes de poder ejecutar un primer modelo.
- A cada cliente se le asignan una probabilidad de fuga y un customer lifetime value. Su cruce indica dónde merece la pena gastar el presupuesto de retención.
- Para cada segmento de valor se configura un programa de win-back específico, y los segmentos se exportan directamente a las campañas.
- La decisión sigue siendo del retailer: la plataforma produce segmentos y recomendaciones, las campañas se lanzan según las reglas definidas por marketing.
¿Por qué un programa de fidelización no avisa de la fuga de clientes?
Porque los puntos, los umbrales de premio y los precios reservados a los titulares de tarjeta responden a una sola pregunta — cómo premiar a quien compra — y no a la otra: quién ha empezado a comprar menos, y desde cuándo. La analítica de un programa de fidelización suele ser retrospectiva y agregada, que es algo distinto de saber que esta persona concreta, con una probabilidad determinada, dejará de comprar en los próximos meses.
* Una precisión de partida para el mercado español: lo que sigue se refiere a las enseñas que trabajan con programa de fidelización y, por tanto, con historial de compra identificado.
Recuperar a un cliente habitual más tarde cuesta más de lo que habría costado retenerlo. Es el espacio en el que trabajan los modelos predictivos de Retano CRM & Loyalty: las mismas mecánicas, dirigidas a partir de lo que los datos de compra dicen de cada persona.
¿Qué datos se necesitan para predecir la fuga?
Los datos de ticket vinculados a una tarjeta de fidelización: qué referencias, en qué cantidades, en qué punto de venta, a qué hora, con qué descuento. Son datos que la enseña ya registra cada día. A partir de este histórico, Retano CRM & Loyalty calcula para cada cliente un conjunto de indicadores:
- Días transcurridos desde la última compra
- Número de semanas con compra, total de compras y gasto total
- Frecuencia media de visita en ventanas móviles de 3, 5 y 13 semanas
- Ticket medio en esas mismas ventanas
- Número medio de referencias por ticket
- Descuento medio por ticket
La diferencia respecto a un histórico simple está en las ventanas móviles: comparar las últimas tres semanas con las últimas trece significa leer una tendencia, no una fotografía. Las ventanas son configurables y se ajustan a la frecuencia de compra típica del formato.
¿Cómo se segmenta la base de clientes?
Retano CRM & Loyalty agrupa a los clientes en clusters de comportamiento homogéneo, con varias lógicas utilizables en paralelo: RFM clásica, RFM construida sobre las desviaciones de las medias, una variante basada en machine learning, matriz BCG aplicada a la base de clientes y agrupaciones por patrón de consumo. Los segmentos obtenidos se exportan directamente a la plataforma como grupos objetivo de campaña.
Emergen las familias previsibles — el comprador frecuente a precio completo, el cliente estable con ticket regular, quien pasa de vez en cuando, el nuevo socio, el comprador puntual — y una que merece atención aparte: quien compra casi exclusivamente en promoción. Mientras ese cluster sigue mezclado con el resto de la base, la eficacia de las promociones no es legible, porque la misma mecánica produce efectos opuestos en los dos grupos. Separados, señalan dos instrumentos distintos.
¿Cómo funciona el modelo de predicción de fuga?
Es un problema de aprendizaje supervisado. Se utilizan más de cuatro meses de datos pasados para generar los predictores y los cuatro meses siguientes para establecer quién dejó efectivamente de comprar, que es la respuesta con la que se entrena el modelo: en la práctica hacen falta unos ocho meses de histórico utilizable antes de poder ejecutar un primer modelo. Como en la distribución alimentaria no hay contrato que cancelar, un cliente se considera perdido cuando no registra compras en el periodo de observación siguiente.
Los marcadores son los que ningún ojo humano puede seguir sobre millones de tickets: visitas que se espacian, ticket medio y gasto total a la baja, menos referencias por ticket, perfil de descuento que cambia. El resultado es el cliente que se está ralentizando mientras el riesgo aún se forma, es decir, cuando intervenir todavía tiene sentido. El umbral de probabilidad es configurable: la enseña decide cuánta prudencia aplicar, moviendo la frontera entre intervenir y dejar correr según el presupuesto de retención disponible.
¿Sobre qué clientes en riesgo conviene intervenir?
Aquellos en los que una probabilidad alta coincide con un valor alto. Retano CRM & Loyalty asigna a cada cliente una probabilidad de fuga y un customer lifetime value, y distribuye la base en segmentos de valor. Cruzados, ambos indicadores forman una matriz: la probabilidad dice quién se va, el valor dice cuánto conviene gastar para evitarlo. Un cliente de alto valor con riesgo elevado justifica un contacto inmediato y una oferta a medida; quien compró una sola vez y no volvió merece un intento de bajo coste, un cupón estándar o una notificación. Para cada segmento de valor se configura un programa de win-back específico.
Julián Ruiz, Country Manager, Retano Solutions:
«Los clientes fidelizados son la garantía de una facturación estable. Una enseña puede invertir mucho en atraer clientes nuevos y perder mientras tanto, en silencio, a los habituales — y recuperarlos después cuesta mucho más. Para nosotros la fidelización no termina en las mecánicas: empieza ahí, y en los datos que esas mecánicas traen consigo.«
Sobre qué clientes trabaja el modelo no es un dato de partida: es una elección. Los modelos se calculan sobre un segmento, y los segmentos se construyen a partir de los atributos del cliente: la enseña puede por tanto restringir la población analizada a la que quiere incluir, por ejemplo solo a los clientes que han dado el consentimiento correspondiente.
¿Qué se envía a un cliente que está ralentizando?
Una oferta construida sobre lo que ha cambiado en su comportamiento. Lo que no funciona es la versión indiferenciada: el mismo descuento enviado a toda la base, incluidos los clientes que iban a comprar de todas formas. Las mecánicas clásicas funcionan mejor cuando la elección sigue al perfil:
- Ha desaparecido una categoría: el beneficio se concentra ahí.
- Ha bajado la frecuencia: un cupón que se gana hoy y se gasta en la visita siguiente.
- Hay puntos próximos a caducar: a menudo basta con el recordatorio.
- Cumpleaños, categoría favorita, referral: mecánicas que el cliente ya conoce.
Por encima de estas palancas se sitúa otra: la oferta personalizada de producto, construida sobre las cestas de clientes comparables. Es la que da un motivo para volver al cliente al que un descuento genérico ya no mueve, porque la oferta recae sobre un producto que él nunca ha comprado pero que quienes se le parecen compran con regularidad. Sobre cómo el modelo elige esos productos, siga leyendo aquí.
Hay otro hilo que corre junto a este trabajo. El análisis de asociaciones identifica los productos driver: referencias que venden pocas unidades pero arrastran el resto de la cesta. Para quien trabaja sobre la fuga son útiles dos veces — como pretexto para una campaña de reactivación, porque sus compradores se extraen como segmento y reciben un cupón sobre ese mismo artículo, y como candidatos naturales para una oferta personal. Es un tema aparte, y tendrá su propia ficha.
¿El sistema decide por su cuenta?
No. Julián Ruiz, Country Manager, Retano Solutions: «Nos preguntan a menudo si el sistema lo decide todo él. No. Lo que quita es otro peso: el esfuerzo de analizar millones de tickets, el trabajo manual de construir los segmentos, el cruce de informes distintos para reconstruir un único cuadro. La campaña puede lanzarse en automático, pero según las reglas definidas por marketing.«
Qué cambia, concretamente
El perfilado, la predicción de fuga y el mapa de asociaciones inciden en el trabajo diario mucho más de lo que inciden en el programa de fidelización en sí. Las mecánicas siguen siendo las que los clientes ya conocen. Lo que cambia es el destinatario: la enseña sabe a quién se dirige, desde cuándo esa persona está ralentizando, cuánto vale retenerla, qué proponerle y qué referencia puede arrastrar a otra a la cesta. Los datos necesarios ya existen, están en los tickets registrados cada día. La diferencia competitiva está en saber leerlos y convertirlos en acción.
