Predicción del Valor de Ciclo de Vida (Lifetime Value) de Clientes
Con un modelo avanzado de machine learning, una institución financiera logró predecir el valor futuro de sus clientes, permitiendo personalizar la inversión en estrategias de retención y maximizar la rentabilidad por cliente en períodos de 3, 6 y 12 meses.
Los resultados
Precisión del 90% en las predicciones de Lifetime Value (LTV).
Aumento del 20% en la rentabilidad de campañas de retención.
Reducción del 15% en costos de adquisición gracias a una mejor segmentación.
Implementación en 5 meses, incluyendo integración de datos y validación del modelo.
La institución enfrentaba la necesidad de identificar y priorizar a los clientes con mayor potencial de rentabilidad futura
evitando inversiones generalizadas y poco efectivas. Sin una herramienta predictiva confiable, las estrategias de marketing y retención no podían optimizarse para capitalizar las oportunidades más valiosas.
A través del RockingData 360 Method, combinamos inteligencia computacional, humana y decisional para diseñar una solución técnica y estratégica enfocada en el Lifetime Value (LTV)
- Modelos Predictivos Específicos:
Desarrollamos un modelo de machine learning supervisado basado en técnicas de regresión y clasificación para predecir el LTV de cada cliente. Se emplearon datos históricos de comportamiento financiero, transacciones, segmentación de productos contratados y patrones de interacción digital. - Feature Engineering Avanzado:
Diseñamos un proceso de selección de características que incluyó variables clave como frecuencia de transacciones, ticket promedio, recurrencia de compras y elasticidad frente a campañas promocionales. También incorporamos indicadores calculados, como valor promedio por segmento y propensión a contratar productos adicionales. - Pipeline de Integración de Datos:
Construimos pipelines automatizados que consolidaron datos provenientes de sistemas CRM, plataformas de marketing y bases transaccionales, procesándolos en una infraestructura cloud escalable. Esto garantizó datos limpios y actualizados para alimentar el modelo. - Validación y Segmentación Estratégica: Validamos el modelo a través de múltiples escenarios y períodos (3, 6 y 12 meses) para ajustar su precisión y relevancia. Los resultados se utilizaron para segmentar clientes en categorías de alto, medio y bajo potencial, lo que permitió personalizar las estrategias de rentabilización por segmento.
La implementación de este modelo transformó la forma en que la institución financiera gestionó sus recursos y estrategias de marketing
- Optimización de Inversiones: Los recursos de campañas se concentraron en clientes de alto potencial, logrando un incremento significativo en la rentabilidad por segmento.
- Aumento de la Fidelización: Al ofrecer experiencias personalizadas basadas en el valor futuro esperado, los clientes mostraron mayor compromiso y recurrencia en sus transacciones.
- Toma de Decisiones Estratégicas: La predicción precisa del LTV permitió al equipo directivo tomar decisiones informadas sobre estrategias de retención y cross-sell, priorizando los segmentos más lucrativos.
Este caso demuestra cómo las tecnologías MAD pueden convertir datos en estrategias de negocio concretas, empoderando a las organizaciones financieras a optimizar su rentabilidad y potenciar la relación con sus clientes.