Caso de Estudio
Churn Model for Paid Listings
Predicting churn to retain paying agents & developers.
Industria:SaaS y Tecnología
|At eBay Classifieds (Mexico & SA), Arturo built churn model combining listing, traffic, quality, and marketing data to optimize retention strategy.
Resultados Clave
15%
Mejora en Retención
Mejora en retención de clientes de pago en los primeros 6 meses
40+
Variables Predictivas
Variables a nivel de cliente abarcando listados, tráfico, marketing y soporte
5
Mercados Cubiertos
México, Sudáfrica, Polonia, Irlanda y Argentina
La Transformación
Antes
Después
Antes
Después
Emails genéricos de recuperación a todos
Intervenciones específicas por segmento de churn
Emails genéricos de recuperación a todos
Intervenciones específicas por segmento de churn
Sin visibilidad de por qué se van los clientes
Análisis de importancia de variables por nivel de riesgo
Sin visibilidad de por qué se van los clientes
Análisis de importancia de variables por nivel de riesgo
Gestión reactiva de churn
Scoring mensual proactivo de salud del cliente
Gestión reactiva de churn
Scoring mensual proactivo de salud del cliente
Datos dispersos entre Hadoop, GA, ProTool
Dataset unificado de clientes en Databricks
Datos dispersos entre Hadoop, GA, ProTool
Dataset unificado de clientes en Databricks
Revisiones trimestrales de retención
Actualización mensual del modelo detectando señales tempranas
Revisiones trimestrales de retención
Actualización mensual del modelo detectando señales tempranas
El Desafío
Paid customers (agents & developers) churning despite heavy ad spend.
Nuestro Enfoque
Compiled dataset from Hadoop, Databricks, Google Analytics, and ProTool, used R for churn modeling and Tableau dashboards, and re-ran monthly to measure impact.
El Resultado
15% retention lift, optimized campaigns, improved listing quality, better ROI for paying customers.
¿Quieres resultados similares para tu organización?
Hablemos¿Listo para convertir datos en decisiones?
Hablemos de cómo lograr ROI medible en meses.