ID Petición

Número 01: Campaña de reducción de Churn en compañía Telco con machine learning

Contexto

La alta dirección ha manifestado su preocupación por el constante incremento del Churn de los clientes, los costes de las campañas de retención y el poco éxito que se están teniendo
En consecuencia el ROI por euro invertido cada vez es menor y la dirección se plantea mover el presupuesto de retención a otro tipo de campañas más productivas
El departamento de Retención ha solicitado al equipo de DS una solución para optimizar el ROI de las campañas de reducción de Churn explotando los datos históricos con los que cuenta la compañía

Requirimientos del proyecto

Reducción del Churn en los clientes
Sabiendo que el coste por acción comercial es fijo y de 20€ por acción y no hay posibibilidad de reducir y el margen medio anual de un cliente son 200€

Conclusiones y recomendaciones del equipo de DS

LIMITAR EL TAMAÑO DE CAMPAÑA: El tamaño óptimo de campaña el ROI es de: 4.582 clientes
CON LO QUE SE GENERARÁN UNOS ingresos esperados de margen neto acumulado de: 366.381 €
DISMINUYENDO LOS costes agregados HASTA: 91.640 €
Y PRODUCIENDO UN Retorno Neto de la Inversión de: 274.741 €

Detalle del trabajo realizado

Se ha trabajado sobre datos de clientes proporcionados y el histórico de Churn con los que se ha obtenido un modelo predictivo de alta calidad.

El modelo es estable y consigue predecir a los clientes que tienen una mayor propensión a abandonar la compañía.

Resultados

Nuestra previsión es que usando este modelo se puede conseguir un ROI en la próxima campaña de 274.741 € como se expone en los siguientes resultados.

Hipótesis utilizadas

Según los datos que nos ha facilitado el departamento de marketing:

El margen medio anual que se obtiene por cada cliente es de 200€
El coste medio de cada acción comercial es de 20€

Con estos datos podemos calcular el punto de equilibrio, en el que los ingresos van a ser igual que los gastos y por tanto el margen neto generado por la acción comercial va a ser cero (y a partir de ahí nos sería rentable el gasto en prevención del Churn):

Según este análisis, el tamaño máximo de campaña rentable es de 4582 clientes

Conocido el punto de equilibrio ya podemos crear la curva agregada de la campaña, que nos va a permitir calcular su tamaño óptimo:

Y ahora vamos a visualizar un zoom sobre el ROI solo en los tamaños de campaña que son positivos para localizar el punto optimo

Además, la siguiente información ha sido generada para todos los clientes.La lista está ordenadada por los clientes con mayor propensión a abandonar la compañía.

customerID	INDICE	ME	MN	INGRESOS_AGRE	COSTES_AGRE	ROI
1285-OKIPP	1	178.2171	158.2171	178.2171	20	158.2171
5167-ZFFMM	2	178.2171	158.2171	356.4341	40	316.4341
9282-IZGQK	3	178.2171	158.2171	534.6512	60	474.6512
0970-ETWGE	4	178.2171	158.2171	712.8683	80	632.8683
1448-PWKYE	5	178.2171	158.2171	891.0853	100	791.0853
3027-ZTDHO	6	178.2171	158.2171	1069.3024	120	949.3024

Optimización campaña prevención de Churn

Raquel Oter

13/08/2019