Estrategia de Negocio para la Prevención del Abandono de Clientes en TPV: Un Modelo Predictivo

Con el propósito de fortalecer la retención de clientes y mitigar la pérdida de ingresos debido a la disminución de la actividad de facturación en terminales punto de venta (TPV), esta iniciativa propone una solución de negocio basada en el análisis predictivo.

Utilizando el algoritmo de Extreme Gradient Boosting (XGBoost), se desarrolla un modelo que predice con hasta tres meses de antelación la probabilidad de abandono de clientes en TPV, lo que permite la implementación oportuna de acciones comerciales de retención.

El modelo incorpora un amplio espectro de 935 variables que incluyen datos demográficos, de captación, transaccionales y de comportamiento crediticio, así como la pertenencia a grupos empresariales y sectores de actividad económica. La solidez del modelo se refleja en sus métricas de rendimiento con un AUC de 0.84, precisión de 0.90 y accuracy de 0.66, entre otras, indicando una fuerte capacidad predictiva.

Para marzo de 2021, el modelo identificó 1,000 clientes con una alta probabilidad de abandono, representando un volumen de facturación mensual de $18 millones de pesos, lo cual señala una oportunidad crítica de intervención para preservar importantes flujos de ingresos.

Este enfoque de negocio no solo subraya la importancia de una plataforma analítica avanzada para la toma de decisiones estratégicas, sino que también proporciona un dashboard de seguimiento personalizado. El mismo destaca las 10 variables más significativas que afectan la probabilidad de abandono, tanto positiva como negativamente, permitiendo a la empresa focalizar sus esfuerzos de retención de manera más efectiva y estratégica.

Esta metodología de ciencia de datos aplicada directamente al escenario comercial permite a la organización adelantarse a los patrones de abandono y tomar medidas proactivas para mejorar la fidelización de clientes y maximizar la rentabilidad a largo plazo.