Enlace mundial

Crecimiento a través de la retención de clientes

Objetivo

Desarrollar un modelo predictivo que permitirá a la aerolínea aumentar su base de clientes al:

  • Reducir la fuga de ingresos resultante del desgaste de clientes
  • Ilustrar cómo varía la deserción según la categoría de cliente (nuevo versus recurrente versus recuperado)
  • Comunicarse proactivamente con los clientes en riesgo de deserción

Industria: Viajes aéreos de destino

Servicios: Innovación Tecnológica

Tecnología: modelo de desgaste predictivo

Utilice el resultado para cubrir el combustible y otros esfuerzos de planificación de capacidad.

Establecido

$70.5M

en oportunidad incremental de retención de ingresos

Indicadores principales identificados de desgaste de clientes, incluida la lógica de reglas de negocio procesables que podrían aprovecharse antes de la puesta en funcionamiento total del modelo.

Nuestro cliente

Nuestro cliente es una aerolínea de destino de nivel medio que busca impulsar el crecimiento activo de su base de clientes mejorando la deserción de clientes.

Desafío

La aerolínea reconoce que esto es una palanca fundamental para su crecimiento, dado que las tasas de deserción actuales son de casi 60%. Superar este desafío es primordial para que la aerolínea alcance sus objetivos comerciales estratégicos, considerando que los clientes solo pueden reservar viajes directamente con la aerolínea.

Acercarse

Cree un modelo de deserción de análisis predictivo que:

  • Identifica las características del cliente que explican la probabilidad de abandono.
  • Califica la probabilidad de que los clientes abandonen el servicio durante el año siguiente.
customer retention roadmap

Resultados

  • Se recomienda complementar el modelo predictivo con retención predictiva y gasto condicional.
  • Se sugirió superponer datos demográficos para brindar visibilidad a las personas de los clientes y diseñar ofertas personalizadas/comunicaciones dirigidas a clientes en riesgo.
  • Abogó por iniciativas de gestión de datos para permitir el empleo de otros activos internos para mejorar el poder predictivo del modelo.

Impacto

  • Indicadores principales identificados de desgaste de clientes, incluida la lógica de reglas de negocio procesables que podrían aprovecharse antes de la puesta en funcionamiento total del modelo.
  • Establecí ~$70.5M en oportunidades de retención de ingresos incrementales (en comparación con el modelo comercial habitual/aleatorio)
  • Corroboré el valor predictivo de las fuentes de datos internas y externas de la aerolínea para refinar la hoja de ruta y los próximos pasos.
  • Utilice el resultado para cubrir el combustible y otros esfuerzos de planificación de capacidad.

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