Llegar a los clientes antes de que se vayan

Empiece por una definición escrita en la que acuerden crecimiento, finanzas y producto antes de que nadie construya un modelo. Contar solo los cierres pasa por alto la mayor parte de la pérdida. Las definiciones útiles describen la propia deriva, por ejemplo:

Sin actividad

Ninguna transacción ni inicio de sesión iniciados por el cliente durante una ventana determinada, elegida según la frecuencia con que sus clientes usan normalmente el producto.

Ingreso principal desviado

El salario o el ingreso regular deja de llegar, o sale de la cuenta el mismo día en que entra.

Gasto principal desviado

Los pagos con tarjeta y de facturas caen muy por debajo del nivel habitual del propio cliente mientras la cuenta sigue abierta.

Saldo mantenido cerca de cero

El saldo se sitúa apenas por encima de cero durante varios ciclos, señal de que el dinero del cliente ahora vive en otra parte.

Elija una definición principal y conserve las demás como vistas secundarias. Un prestamista puede preocuparse sobre todo por los clientes que cancelan su préstamo por anticipado y no vuelven a endeudarse. Deje la definición por escrito con su ventana y manténgala fija, para que los resultados de un trimestre sean comparables con los del siguiente.

Las primeras señales están en lo que hacen los clientes, y el orden de los eventos suele decir más que los totales. Un cliente cuyo salario llega y se transfiere el mismo día se comporta de manera distinta a uno que lo gasta a lo largo del mes, aunque sus saldos mensuales se parezcan. Los resúmenes mensuales conservan los conteos y pierden esa secuencia. Entre las señales que conviene seguir están:

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   El ingreso sale rápido.El salario o el ingreso regular se transfiere a otra institución el mismo día en que llega.
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   Menos visitas.Los inicios de sesión y las sesiones en la aplicación se hacen menos frecuentes o más breves.
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   Nuevos vínculos con otra institución.Una primera transferencia a una cuenta de otro banco o billetera, seguida de otras regulares.
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   El gasto se desplaza.El gasto con tarjeta cae en categorías cotidianas como el supermercado y el combustible, que tienden a seguir a la cuenta principal del cliente.
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   Contactos con el servicio.Preguntas sobre comisiones, límites o saldos de cierre, y quejas que quedaron sin resolver.

Investigadores de Nubank han descrito modelos transformer entrenados con datos de transacciones de clientes que mejoraron las predicciones en problemas de recomendación a gran escala (Braithwaite et al., 2025). Lo mismo vale para la salida: conserve el historial de cada cliente con sus tiempos, porque ahí está la señal.

Una alerta que llega cuando el cliente ya movió su salario sirve de poco. Pregunte al equipo que va a actuar cuántos días necesita entre una alerta y una conversación, considerando las aprobaciones y las reglas de contacto. Ese número es el plazo de anticipación y debe figurar en el encargo como un requisito de negocio.

Después juzgue las predicciones a ese horizonte. Un modelo muy preciso con una semana de antelación puede ser más débil con cuatro semanas, y la vista de cuatro semanas puede ser la única que el equipo puede aprovechar. Informe la precisión en el horizonte acordado y registre con cuántos días de antelación se señaló por primera vez a cada cliente retenido.

Una lista de clientes con probabilidad de irse no es lo mismo que una lista de clientes a quienes vale la pena contactar. Algunos clientes se quedarán hagan lo que hagan, y otros se irán ofrezca lo que ofrezca. Otros responderán a una llamada o a una tasa mejor, y a unos pocos el propio contacto los empujará a irse. El presupuesto gastado en los dos primeros grupos se desperdicia, y contactar al último grupo hace daño.

El modelado de uplift estima el efecto adicional de una acción sobre el resultado de un cliente, en comparación con no hacer nada. Los métodos revisados por Gutierrez y Gérardy (2017) necesitan todos datos sobre clientes que fueron contactados y clientes que no. En la práctica eso significa un grupo de control reservado: una parte aleatoria de los clientes señalados que no recibe ninguna acción, de modo que la diferencia entre los dos grupos muestre lo que logró el programa. Mantenga ese grupo de control reservado en un tamaño que el negocio acepte, para poder contrastar con él los resultados de cada trimestre.

Una lista ordenada solo sirve si alguien la trabaja. Parta de la capacidad: a cuántos clientes pueden contactar bien sus equipos en una semana y cuántas ofertas cubre el presupuesto. Corte la lista en ese número y ordénela por valor retenido esperado, para que el esfuerzo vaya adonde más vale.

Guarde la lista de cada semana como un grupo con nombre, con el motivo por el que cada cliente figura en ella. Así todos los equipos trabajan con los mismos nombres, ningún cliente es contactado dos veces y cada resultado puede rastrearse hasta el grupo al que se dirigió la acción.

Las normas que permiten a los clientes compartir sus datos y mover dinero entre instituciones reducen el esfuerzo de cambiar. En los EAU, el Reglamento de Finanzas Abiertas del Banco Central exige a las instituciones autorizadas dar a los participantes del marco acceso a los datos de los clientes y la capacidad de iniciar transacciones, siempre con el consentimiento expreso del cliente (CBUAE, junio de 2024). En diciembre de 2024, la junta del Banco Central aprobó Nebras Open Finance, una filial que opera la infraestructura central de las finanzas abiertas (WAM, diciembre de 2024). En Brasil, el Open Finance del Banco Central permite a cada cliente decidir qué datos compartir, con qué institución y durante cuánto tiempo (Banco Central do Brasil).

Esto funciona en ambos sentidos: un competidor puede hacer una oferta a partir del historial compartido de un cliente, y usted también. El tiempo entre la primera señal de deriva y el cambio mismo puede acortarse, lo que hace más importantes el plazo de anticipación y la puntuación frecuente.

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   La misma oferta para todos los señalados.Gasta dinero en clientes que se habrían quedado y puede alejar a algunos que no se habrían ido.
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   Sin grupo de control reservado.Sin un grupo que no recibió ninguna acción, el equipo no puede separar lo que logró de lo que habría ocurrido de todos modos.
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   Medir el modelo en lugar del resultado.Una mejor puntuación de precisión es bienvenida, pero el argumento de negocio se apoya en el valor retenido.
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   Puntuar con muy poca frecuencia.Puntuar una vez al mes cuando el comportamiento cambia cada semana hace que se señale a muchos clientes cuando ya se han ido.

Valor retenido frente al grupo de control reservado

Los ingresos o saldos conservados en el grupo contactado en comparación con el grupo reservado, durante un período fijo después del contacto.

Costo de las ofertas

Tasas, exenciones de comisiones, recompensas y tiempo del personal, frente al valor retenido.

Tasa de respuesta por grupo

Quién aceptó, se quedó o se fue, por segmento y por oferta, para dirigir mejor la siguiente campaña.

Plazo de anticipación

Días entre la primera alerta y la fecha en que el cliente habría cumplido su definición de irse.

Informe todo esto junto cada mes, con el valor retenido frente al grupo de control reservado, neto del costo de las ofertas, en la primera página y la precisión del modelo en el anexo.

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   ¿Qué cuenta exactamente como irse aquí y en qué ventana?
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   ¿Con cuántos días de antelación necesitamos una alerta para poder actuar?
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   ¿A cuántos clientes podemos contactar bien cada semana?
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   ¿Qué clientes señalados se reservan como grupo de control y se eligen al azar?
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   ¿Qué retuvo la última campaña frente al grupo de control reservado, después del costo de las ofertas?
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   ¿Con qué frecuencia se puntúa a los clientes y es tan a menudo como cambia su comportamiento?

Mantika Tessera aprende del historial de sus clientes y muestra a sus equipos a quién retener y con quién crecer.