¿Qué herramientas ayudan a hacer una predicción de abandono eficaz?

El bigote data y las redes sociales son algunas de las herramientas que se usan para recolectar datos y hacer una predicción.

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Es bien sabido por las marcas y los retailers que es mucho más fácil y económico mantener un cliente que ya las ha comprado que  conseguir uno nuevo prácticamente desde cero. Para prevenir esta pérdida de clientela se han desarrollado herramientas como la predicción de abandono para saber cuando alguien está por dejar de comprar un determinado producto o elegir otro punto de venta para solventar sus necesidades. Hay algunos métodos que son útiles para hacer este trabajo, los cuales mencionaremos en las siguientes líneas.

Encuestas

Por medio de encuestas de satisfacción se puede conocer qué es lo que opinan los clientes sobre un cierto servicio o producto. Por medio de los datos que se recolectan es posible tratarlos y transformarlos en información, la cual puede ser útil para conocer qué es lo que está provocando que se pierdan cliente, para tomar ciertas medidas y evitar que los consumidores vayan con otras marcas o retailers.

Big data

En la actualidad, y con la digitalización, los consumidores ya no sólo consumen productos o servicios para posteriormente generar una opinión al respecto de manera pasiva; sino que ahora producen una gigantesca cantidad de datos y apreciaciones sobre lo que consumen. Dichos registros se pueden transformar en información para posteriormente realizar una predicción de abandono útil.

Chatbots

A través de estas herramientas también se puede recolectar datos sobre las opiniones que tienen los clientes acerca de un producto o servicio, la cual puede ser de gran ayuda para generar una predicción de abandono útil y clara.

Redes sociales

Las redes sociales también pueden ser grandes aliadas al momento de hacer una predicción de abandono. En estos espacios, las personas regularmente dejan sus comentarios, críticas y opiniones sobre algunos productos o servicios, las cuales pueden ser recolectadas para generar información útil que prevenga la pérdida de los clientes.

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