Optimización campaña para evitar abandonos

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Ejemplo campaña para evitar abandonos en una telco

Contexto

• La alta dirección ha manifestado su preocupación por el constante incremento en los costes de las campañas comerciales mientras que los ingresos se mantienen

• En consecuencia el ROI por euro invertido cada vez es menor y la dirección se plantea mover parte del presupuesto de marketing a otras inversiones con mayor ROI

• El departamento de marketing ha solicitado al equipo de DS una solución para optimizar el ROI las campañas comerciales explotando todos los datos históricos con los que cuenta la compañía

Requirimientos del proyecto

• Mejorar el ROI de las campañas comerciales

• Sabiendo que el coste por acción comercial es fijo en 20€ por acción y no hay posibilidad de mejorarlo

Conclusiones y recomendaciones del equipo de DS:

1. LIMITAR EL TAMAÑO DE CAMPAÑA: El tamaño óptimo de campaña el ROI es de: 1.844 clientes
2. CON LO QUE SE GENERARÁN UNOS ingresos esperados de margen neto acumulado de: 75.709 €
3. DISMINUYENDO LOS costes agregados HASTA: 36.880 €
4. Y PRODUCIENDO UN Retorno Neto de la Inversión de: 38.829 €

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Detalle del trabajo realizado

Se ha trabajado sobre un histórico de abandonos y se ha obtenido un modelo predictivo de alta calidad.

El modelo es estable y consigue separar satisfactoriamente a los clientes por su grado de abandono.

Resultados

Nuestra previsión es que usando este modelo se puede conseguir un ROI en la próxima campaña de 38.829 € como se expone en los siguientes resultados.

Hipótesis utilizadas

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

• El margen medio que se obtiene por cada contratación es de 100€
• 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 comenzaríamos a perder dinero):

Según este análisis, el tamaño máximo de campaña rentable es de 1844 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

customerID	INDICE	ME	MN	INGRESOS_AGRE	COSTES_AGRE	ROI
4912-PIGUY	1	92.33247	72.33247	92.33247	20	72.33247
7439-DKZTW	2	88.93787	68.93787	181.27034	40	141.27034
1393-IMKZG	3	88.93787	68.93787	270.20822	60	210.20822
7577-SWIFR	4	88.93787	68.93787	359.14609	80	279.14609
1941-HOSAM	5	88.93787	68.93787	448.08396	100	348.08396
4273-MBHYA	6	88.93787	68.93787	537.02184	120	417.02184