Desarrollo de un modelo de predicción de fuga de clientes y diseño de experimento para la aplicación de estrategias de fidelización en factoring

Abstract

El presente trabajo de título se desarrollará en la empresa Chita Spa. Esta empresa pertenece al rubro del factoring, el cual cosiste en prestar un servicio financiero anticipando dinero a otras empresas (negocio B2B) a cambio de la cesión de una factura con una deuda asociada. El foco de clientes de Chita son las PYMEs del mercado chileno. En base a la metodología CRISP-DM, se logró comprender en profundidad el negocio donde el principal hallazgo se relaciona con la tasa de fuga, problema latente para la Gerencia Comercial. Para esto, se realizó una búsqueda exhaustiva de los datos disponibles dentro de la empresa para explicar el comportamiento de los clientes y calcular los niveles de fuga. Se evidencia que desde el 2018 hasta agosto de 2021, en promedio, hay una tasa de fuga mensual de un 37 %. En base a este problema, se construyó una base de datos la cual alimentó el proceso iterativo de modelamiento, donde se probó, evaluó y eligió un modelo de clasificación del tipo Árbol de Clasificación, obteniendo un rendimiento general de un 73.6 % en la correcta clasificación de clientes activos y fugados. Donde las variables más importantes a la hora de etiquetar son la Recencia, la Antigüedad, el Monto acumulado de las facturas operadas, los Días de mora y la Hora de giro hacia el cliente. Con la elección de este modelo, se continuó con la elaboración de una propuesta de medidas comerciales para incentivar la reoperación de los clientes potenciales a fugarse. Ofreciendo un descuento de un 20 % para la tasa de interés, 15 % de descuento para la comisión y la fijación del porcentaje de anticipo en 98 %, que son costos de servicio directos que el cliente percibe. Posteriormente, se formuló un diseño experimental para medir el impacto de identificar proactivamente (con los modelos de clasificación) a clientes que puedan fugarse, de manera que se definió un total teórico de 550 clientes requeridos para poder medir un 7.6 % del tamaño del efecto en la tasa de fuga entre los grupos de control y tratamiento, los que se alcanzan en 5 meses de operación. Finalmente, se realizó una simulación financiera del experimento (corto plazo) y una simulación de implementación de la estrategia (mediano plazo), comparando las utilidades y cantidad de clientes acumulados para diferentes niveles de fuga y retención. De esto se obtuvo que a corto plazo la inversión hace que las utilidades por hacer el experimento sean menores (-10.7 %), mientras que los clientes aumentan (+6.1 %). Por su parte y complementando estos resultados, con la simulación a 12 meses se obtuvo que tanto las utilidades como los clientes acumulados aumentan en un 3.3 % ($28.545.380) y un 7.2$ (34), respectivamente. De manera que su eventual implementación, en base a las simulaciones realizadas, a mediano plazo Chita recupera su inversión.