Indigitall: Boost Your Campaigns with Geolocation and Geofencing

¿Qué es el Churn Rate en las notificaciones y por qué es importante?
El churn rate es la tasa de clientes que se dan de baja voluntariamente de la suscripción de notificaciones push.
Cuando esto ocurre, se está rompiendo un canal de comunicación. Puede que sigan siendo clientes pero éstos ya no quieren recibir más notificaciones.
Debemos cuidar que no aumente el churn rate ya que las tasas de suscripción de mensajería están directamente relacionadas con una mayor retención de usuarios. Las notificaciones push abren líneas directas de comunicación con tu audiencia desde las que puedes fomentar la actividad y volver a atraer a los usuarios inactivos.
¡Recuerda! Cuesta más adquirir nuevos clientes que retener a los que ya tienes.

¿Cuáles son las causas y cómo puedes evitar perder suscriptores?
Si sabemos qué clientes corren peligro de irse y la causa, podemos implementar acciones enfocadas a retenerlos:

• Los mensajes se reciben como molestos al impactar en momentos inadecuados.
  • Impacta en la hora óptima: utiliza el envío con ‘Mejor Momento’ para que cada usuario reciba los mensajes en el momento más adecuado.
• No llama la atención.
  • Personalizar mensajes, por ejemplo, añadiendo el nombre del destinatario de la campaña.
• Los usuarios reciben demasiadas notificaciones.
  • Segmentar usando grupos de interés o filtros, por ejemplo, basados en geolocalización.
• La comunicación resulta poco atractiva.
  • Estudia cómo mejorar la comunicación de las campañas: usa test a/b para crear más de una notificación para la misma campaña y poder probar y aprender qué mensajes tienen mayor impacto.

Cómo indigitall usa Machine Learning para predecir Churn
Por supuesto, no se puede predecir el futuro a la perfección, pero si detectar qué usuarios son los que tienen más probabilidad de darse de baja de las notificaciones.

Desde indigitall identificamos a los usuarios por su probabilidad de abandono, en función de los perfiles de riesgo que generamos a través de Machine Learning. Nuestro modelo de predicción de abandono está capacitado para detectar los factores de riesgo más relevantes para un resultado de abandono y asigna un factor de abandono alto, moderado o bajo. Nos hemos basado en los datos históricos de los últimos 3 meses teniendo en cuenta geolocalización, click en campañas, antigüedad, visita a la web/app, navegador, tipo de dispositivo, etc.

Hemos añadido un nuevo filtro para que puedas enviar una campaña especial de retención a uno de los segmentos.

Con este filtro podrás crear campañas específicas según la probabilidad de abandono de sus usuarios. Por ejemplo, crear una campaña de descuento para aquellos con alto riesgo de churn mientras que muestras una campaña con nuevos productos a los que tienen bajo riesgo. Además, si lo necesitas, puedes incorporar a tu CRM estos segmentos usando nuestra API de predicción de churn.

Como en todo proceso basado en datos, necesitamos… datos! Para hacer este tipo de segmentación necesitamos conocer el comportamiento de los usuarios, por lo que si aún no has enviado suficientes campañas no verás activo este filtro. Sigue enviando notificaciones para que nuestra IA pueda aprender y segmentar.