Cómo estimar retención y pagos futuros de los clientes

En un post anterior, he explicado los principios del VVC y cómo calcularlo. Sin embargo, uno de los problemas era la estimación de la tasa de retención (para la que la simplificación consiste en aplicar la tasa de retención media de clientes similares) y las cantidades de gasto futuro (por lo que asumimos que el importe del gasto medio de cada cliente no va a cambiar en el futuro). A pesar de la facilidad asociada a la implementación de este enfoque, puede resultar demasiado simplista y fracasar a la hora de ayudarnos a calcular un VVC fiable.

Existen varios métodos para calcular la retención y los importes de gasto pero algunos pueden ser demasiado complejos. El método que voy a proponer tiene un buen equilibrio entre nivel de exactitud y simplicidad de implementación, y está basado en la probabilidad y la segmentación de clientes.

El primer paso consiste en coger los datos del cliente del año -2 y segmentarlos en función de su valor y su nivel de actividad. Para el valor, podemos utilizar el importe gastado durante un año determinado (que es una mezcla de la cantidad media gastada por compra y la frecuencia de las compras), y para el nivel de actividad, podemos utilizar la recencia de la última compra (por ejemplo, el número de días entre la última compra y el final del año analizado). Para el nivel de actividad, también podemos usar una mezcla de recencia y frecuencia. En el segundo paso, tenemos que definir un número específico de segmentos de cliente. La técnica de segmentación puede ser o bien una matriz simple de doble entrada o bien una técnica de agrupación estadística. Podemos, por ejemplo, acabar definiendo seis agrupaciones (o clústers):

–          Activos de alto valor

–          Activos de valor escaso

–          Cálidos

–          Fríos

–          Inactivos

–          Clientes nuevos

La idea que subyace a esta técnica consiste en calcular la retención y el importe de gasto utilizando la probabilidad de que un cliente permanezca en el mismo segmento o cambie de segmento, y después, aplicar a este cliente la cantidad media de gasto del nuevo segmento. Para calcular la probabilidad de pasar de un segmento a otro, es necesario segmentar a los clientes en año -1 y crear una matriz de transición (transición entre los distintos segmentos desde el año -2 hasta el año -1) en la que las probabilidades se calculan para cada combinación de grupos del segmento.

Con la matriz de transición de probabilidades, podemos simular cómo cambiarán los segmentos en el futuro y quizás darnos cuenta de que estamos reduciendo peligrosamente los clientes activos en favor de los inactivos y que, por lo tanto, necesitamos adquirir un número  ligeramente mayor de cada tipo de cliente para evitar una reducción de los beneficios. En cualquier caso, con esta matriz, podemos simular varios años por adelantado y estimar cuántos clientes seguirán activos. También podemos calcular su valor multiplicando el valor medio de cada segmento por el número de clientes de dicho segmento durante un año específico (año 0, año +1, año +2, etc.).

En la plantilla propuesta, he añadido una estimación de los clientes nuevos obtenidos cada año para simular el número total de clientes y su valor con unos cuantos años de antelación. No obstante, para calcular el VVC de los clientes actuales, este valor debería fijarse en 0 y, a continuación, el valor total de cada año debería reducirse con la tasa de descuento.

Este post se basa en el libro “80 Fundamental Models for Business Analysts“ donde se explican diferentes modelos de análisis acompañados de plantillas Excel.

 Aquí tienes a disposición una plantilla gratuita con el cálculo descrito anteriormente.