Introducción: El Desafío del Negocio
El "churn" o abandono de clientes es uno de los indicadores más críticos para cualquier empresa. Un cliente que se va no solo representa una pérdida de ingresos, sino también un costo de oportunidad.
Para este proyecto, me enfrenté a un escenario de negocio común: una empresa de telecomunicaciones estaba experimentando una tasa de abandono del 26.86%, pero no entendía completamente el "por qué".
Mi objetivo era sumergirme en sus datos usando solo Excel para moverme desde los datos crudos hasta un plan de acción claro. La meta no era solo encontrar números, sino responder preguntas de negocio clave.
Mi Metodología
Para abordar este problema de forma estructurada, seguí un proceso de análisis de datos en cinco etapas:
- Chequeo de Datos: Entender el dataset. ¿Qué datos tenía? ¿Estaban limpios? ¿Había duplicados o valores nulos?
- Exploración de Datos: Exploración inicial para entender las distribuciones básicas (demografía, antigüedad, etc.).
- Análisis y Visualización: Cruzar variables, formular hipótesis y usar tablas dinámicas y gráficos para encontrar patrones.
- Creación de Dashboard: Sintetizar todos los hallazgos en un dashboard interactivo.
- Comunicación de Hallazgos (Insights): Traducir los gráficos y números en recomendaciones de negocio.
Respondiendo las Preguntas de Negocio
Mi análisis se centró en responder tres preguntas fundamentales: ¿Quiénes se van? ¿Por qué se van? y ¿Cuándo se van?
1. ¿Por qué se van los clientes?
El análisis fue contundente: la principal razón de abandono no era la calidad del servicio, sino la competencia. Los clientes que se fueron mencionaron abrumadoramente que "la competencia ofreció mejores ofertas".
Insight Clave
No estamos perdiendo clientes por un mal producto, sino por una estrategia de precios menos agresiva. El problema es de posicionamiento y retención, no de calidad.
2. ¿Quién es el perfil del cliente que abandona?
Al segmentar los datos, aparecieron dos perfiles claros:
- Por Geografía: La tasa de abandono no es uniforme. California (CA) tiene una tasa de abandono significativamente más alta, sugiriendo presiones competitivas mayores allí.
- Por Edad: Los clientes Senior (79–88 años) representan un 38.22% de los clientes perdidos. Esto justifica una investigación más profunda para entender si hay problemas de usabilidad o soporte.
3. ¿Cuándo es el momento crítico del abandono?
La antigüedad y el tipo de contrato son los mejores predictores de abandono.
Insight Clave
Los clientes con una antigüedad de 3 a 4 años y un contrato de 1 año tienen una probabilidad mucho mayor de irse que aquellos con contratos de 2 años.
El Dashboard
Para que la empresa pudiera monitorear estos KPIs, consolidé todos estos hallazgos en un dashboard en Excel.
Recomendaciones Accionables
Basado en estos hallazgos, mis recomendaciones son:
- Acción Inmediata: Lanzar una campaña de marketing proactiva dirigida a clientes con 3–4 años de antigüedad y contratos de 1 año, con el objetivo de migrarlos a contratos de 2 años.
- Acción Estratégica: Crear un equipo de retención con poder para igualar ofertas de la competencia.
- Investigación a Futuro: Iniciar un análisis cualitativo con clientes Senior y un "análisis más profundo" en la operación de California (CA).
Conclusión
Durante este proyecto, aprendí que el análisis de datos no es solo buscar contar la historia que los números esconden, sino también entregar valor accionable al negocio. Y también, a implementar Excel como una herramienta poderosa para análisis de datos, incluso sin herramientas avanzadas de BI.