Análisis de Cancelación de Clientes: 3 Casos Reales de SaaS
StatusBrew, una herramienta de redes sociales, se encontró con una alta tasa de cancelación en 2017. Los clientes se iban y el equipo de StatusBrew no estaba exactamente seguro de por qué. Finalmente, lograron reducir la cancelación de clientes en un 20%. Pero no fue un solo truco de retención lo que lo logró. En cambio, un meticuloso análisis de cancelación de clientes ayudó a la empresa a entender qué iba mal y cómo solucionarlo.
Cuando la cancelación de clientes se hace presente, es tentador querer probar toda posible solución al problema. No faltan consejos excelentes para mejorar la retención:
Ofrece contratos a largo plazo. Mejora tu servicio al cliente. Da incentivos a los clientes para que se queden.
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Pero un enfoque sin foco para reducir la cancelación te distrae de encontrar el verdadero motivo por el que los clientes se van —y te priva de la oportunidad de solucionar la raíz del problema.
En este artículo, te explicaré por qué el análisis de cancelación es importante y cómo aplicarlo en tu empresa. También compartiré consejos de análisis de cancelación de algunas empresas para inspirarte a pensar cómo usar este proceso para transformar tu negocio.
¿Qué es el análisis de cancelación?
El análisis de cancelación es una investigación sobre por qué los clientes están dejando tu empresa, con el objetivo final de reducir esa tasa de cancelación. Este proceso puede ser tan general o tan detallado como desees.
Un enfoque es el análisis centrado en los datos. Puedes encuestar clientes a escala, observar la interacción con el producto y los datos de cancelaciones, y empezar a sacar conclusiones.
Pero también es inteligente ser minucioso, asumiendo el papel de Sherlock Holmes y profundizando en las decisiones individuales de los clientes de cancelar. Aunque las anécdotas por sí solas no son tan convincentes como grandes conjuntos de datos, hablar con clientes de uno en uno agrega contexto y emociones que faltan en los datos.
Por ejemplo, supongamos que administras una aplicación y notas que hay un gran aumento en cancelaciones después de 90 días. Tu plan de análisis de cancelación podría verse así:
- Agregar una encuesta previa a la cancelación para preguntar a los clientes por qué están cancelando.
- Revisar los datos de uso del producto en las semanas previas al día 90.
- Segmentar los clientes para entender qué tipo de cliente cancela con más frecuencia.
- Entrevistar a los clientes uno a uno para comprender los desafíos con tu producto.
Al recopilar y revisar todos estos datos, puedes comenzar a armar un plan de éxito del cliente que aborde las razones específicas por las que los clientes se van.
Por qué el análisis de cancelación importa
La cancelación es un gran problema.
Si no se controla, la cancelación puede significar el principio del fin para tu empresa.
Por suerte, el análisis de cancelación puede ayudar a evitar esa situación. Al identificar exactamente por qué los clientes se dan de baja, el análisis de cancelación impacta en todo, desde las ganancias hasta el crecimiento y la satisfacción del cliente.
1. Ganancias
Cuando sube la cancelación, te enfrentas a la urgente necesidad de gastar dinero en adquisición de clientes solo para reemplazar los ingresos que perdiste. A veces, esto provoca el efecto "cubo con fugas" en el que incluso una frenética actividad de ventas no aporta suficiente ingreso para compensar las bajas de clientes.
Por eso, reducir la cancelación tiene un efecto potente en la rentabilidad.
Según Bain & Company, un aumento del 5% en la retención de clientes produce más de un 25% de aumento en las ganancias.
Esto es lo que sucede cuando tu tasa de retención aumenta:
- Los clientes fieles recomiendan a otros.
- El valor de por vida del cliente sube.
- Los costes de adquisición de clientes bajan.
- Los gastos de operación para atender a los clientes actuales disminuyen.
2. Satisfacción del cliente
La empresa de capital de riesgo Andreessen Horowitz ha llamado a la cancelación “el indicador definitivo de la satisfacción del cliente”. Una baja tasa de cancelación significa clientes felices. Una alta tasa de cancelación, clientes insatisfechos.
En el transcurso del análisis de cancelaciones, descubrirás todo tipo de comentarios de clientes:
- “El precio es demasiado alto.”
- “No obtengo suficiente valor.”
- “El soporte al cliente no fue útil.”
- “No entiendo cómo usar el producto.”
También te encontrarás con cancelaciones involuntarias, especialmente problemas de facturación, que resultan frustrantes tanto para el cliente como para ti.
Al utilizar el análisis de cancelaciones para identificar y abordar estos problemas, la satisfacción del cliente mejorará como consecuencia. En algunos casos, podrás prevenir activamente la insatisfacción del cliente monitoreando el uso del producto, detectando posibles problemas y contactando proactivamente.
3. Toma de Decisiones
Con respecto a la cancelación, lo peor que puedes hacer es hacer suposiciones.
Eso sería como si un médico realizara una cirugía sin antes examinar al paciente. (Uf).
En el mejor de los casos, desperdiciarás recursos en una iniciativa de reducción de cancelaciones que no tiene impacto. En el peor de los casos, podrías perjudicar a tu empresa llevándola por una ruta estratégica equivocada.
El análisis de cancelaciones te ayuda a recopilar todos los datos necesarios para tomar decisiones estratégicas sobre características del producto, satisfacción del cliente y crecimiento empresarial en general.
Analizar la cancelación también te ayuda a entender qué grupos de clientes tienden a cancelar más, lo que significa que puedes:
- Centrar los esfuerzos de marketing en los perfiles de clientes con menor riesgo de cancelación.
- Dirigir las intervenciones de servicio al cliente hacia quienes están en riesgo de cancelar.
4. Mejora Continua
Si bien la rentabilidad es un motivo importante para actuar sobre el análisis de cancelaciones, me gustaría sugerir agregar otro motivo (un poco más) altruista al conjunto:
Lograr que tu producto sea lo mejor posible.
Claro, esto también beneficia a tu negocio: un producto de clase mundial te ayuda a defenderte de la competencia y cobrar un precio más alto.
Pero también existe una satisfacción inherente al lanzar un producto al mundo y trabajar para que sea increíble. Al darte una hoja de ruta precisa sobre lo que a los clientes les gusta (y no les gusta) de tu producto, el análisis de cancelaciones significa que nunca dejarás de mejorar.
Ejemplos de análisis de cancelación: 3 historias reales de líderes SaaS
Para demostrar cómo funciona el análisis de cancelación en la vida real, conversé con tres empresas que experimentaron altas tasas de cancelaciones y lograron superarlas mediante el análisis de cancelaciones.
Como verás, la causa raíz de las cancelaciones es diferente para cada empresa, que es exactamente la razón por la que existe el análisis de cancelaciones. Recuerda que los métodos de reducción de cancelaciones que funcionan para otra empresa no necesariamente serán relevantes para la tuya.
SE Ranking redujo la cancelación en un 18% con campañas de recuperación
Anastasiia Kinichenko es la responsable de Product Marketing en SE Ranking, una empresa de software de SEO. Tras investigar la alta tasa de cancelación de su producto, Anastasiia detectó problemas con la incorporación de usuarios y también con las campañas de recuperación de clientes.
Un breve comentario aclaratorio aquí: cuando piensas en campañas de recuperación, podrías pensar en un intento de recuperar a un cliente que ya se ha dado de baja. Sin embargo, tu primera campaña de recuperación debería ocurrir durante el propio proceso de cancelación.
Esto fue lo que funcionó para SE Ranking:
Primero, diseñaron una encuesta de recuperación con incentivos personalizados:
“Antes de que nuestros usuarios tengan la oportunidad de cancelar su suscripción, deben completar una encuesta sobre los motivos de su baja. Dependiendo de su respuesta, creamos y les ofrecemos diferentes opciones para intentar que se queden.”
Luego, redujeron el atractivo de pasarse a un producto de la competencia proporcionando al cliente una comparación explícita de las características y ventajas de cada producto.
“Si detectamos que el usuario está considerando pasarse a la competencia, le mostramos una tabla comparativa de cómo nos diferenciamos de ese rival.”
Aunque en este caso funcionó, Anastasiia no recomienda confiar siempre en las campañas de recuperación como estrategia principal:
Recuerda que incorporar bien a los clientes y prevenir la cancelación es mucho mejor que intentar recuperarlos después de que ya se han dado de baja.
Anastasiia Kinichenko, Product Marketing Lead at SE Ranking
El resultado:
SE Ranking disminuyó su tasa de cancelación en un 18% interanual gracias a la mejora de las campañas de recuperación.
Rephrasely redujo el churn en un 56% con descuentos en planes anuales
Matthew Ramirez es el fundador de Rephrasely, una herramienta de reescritura multilingüe basada en IA.
Rephrasely experimentaba una alta tasa de churn del 32%. Cuando Matthew realizó un análisis de churn, encontró una fuerte correlación entre la tasa de abandono y la duración de la relación con el cliente.
“Cuando analizamos los patrones de churn, nuestro principal problema era lidiar con los usuarios del “plan gratuito” que nunca actualizaban y, por lo tanto, nunca aportaban ingresos directos,” explica Matthew.
Cuando eliminamos a esos usuarios de nuestro análisis de churn, pudimos ver una fuerte correlación entre cuánto tiempo llevaba un cliente con nosotros y las probabilidades de que se diera de baja.
MATTHEW RAMIREZ, FUNDADOR DE Rephrasely
Esto fue lo que funcionó para Rephrasely:
Rephrasely se centró en reducir la tasa de churn incentivando a los clientes a que se suscribieran a planes de largo plazo para mantenerlos al menos un año. Ofrecieron un descuento en el primer año dentro del flujo de cancelación—y funcionó.
"Este enfoque funcionó bien y el churn disminuyó. Lo mejor fue que no tuvimos que gastar más en adquisición de clientes. Pudimos reducir a la mitad el churn de suscriptores de pago de [Rephrasely] (de ~32% a ~14%) ofreciendo descuentos en el flujo de cancelación. Otros esfuerzos tuvieron efectos más marginales.”
El resultado:
El churn de Rephrasely disminuyó un 56% al ofrecer descuentos en planes anuales dentro del flujo de cancelación.
SEOAnt redujo el churn en un 78% al cambiar su público objetivo
Alvin Wei es el Director de Marketing de SEOAnt, una herramienta SaaS de SEO.
SEOAnt experimentaba una alta tasa de churn del 45% cuando el producto se lanzó por primera vez. Tras realizar un análisis de churn, Alvin descubrió que el producto tenía una tasa especialmente alta de abandono temprano porque estaba dirigido al público equivocado:
“Mientras que nuestro producto era más adecuado para tiendas de comercio electrónico que hacían dropshipping en Shopify, nosotros apuntábamos a todas las tiendas online. El churn se producía porque los suscriptores probaban nuestro plan gratuito y notaban que no cubría sus necesidades como esperaban.”
Esto fue lo que funcionó para SEOAnt:
SEOAnt reposicionó su producto hacia un público objetivo más especializado, que según su análisis de churn tenía menos probabilidades de abandonar.
Redirigimos nuestra estrategia y comenzamos a enfocarnos en tiendas de dropshipping en Shopify y complementamos esto con un proceso de incorporación exhaustivo. El resultado fue una reducción del churn al 10%, que además pasó a ser de etapa tardía en comparación con el churn temprano anterior.
Alvin Wei, Director de Marketing de SEOAnt
El resultado:
El churn de SEOAnt se redujo en un 78% tras reposicionar el producto hacia un público objetivo mejor adaptado.
Cómo realizar un análisis de churn
No dejes que el análisis de churn te abrume tanto que nunca empieces. Puede ser tan simple como revisar los datos que ya tienes sobre el comportamiento de los usuarios y el feedback de los clientes.
Dicho esto, aunque no existen reglas fijas para el análisis de churn, hay algunas buenas prácticas.
1. Identifica las fuentes de datos
El primer paso en el análisis de churn es identificar las fuentes de datos que necesitarás analizar.
Las fuentes de datos más comunes incluyen:
- Datos de clientes de tu CRM
- Datos de uso de tu producto
- Interacciones con soporte al cliente
- Información de facturación
- Encuestas a los clientes
Recopilar estos datos de churn te ayudará a identificar patrones en el comportamiento de tus clientes que puedan contribuir a la pérdida de clientes.
2. Elige un software de análisis de churn
Si bien es posible realizar tu análisis de churn en una hoja de cálculo, recuerda que estarás tratando con grandes volúmenes de datos—por lo que una hoja de cálculo también es una forma fácil de volverte loco.
No necesitas empezar desde cero.
Existen opciones de software de éxito del cliente diseñadas específicamente—ChurnZero, por ejemplo—que facilitan el proceso. Estas herramientas pueden ayudarte a visualizar tus datos, identificar tendencias e incluso ejecutar modelos de predicción de abandono de clientes.
Al conectar tus fuentes de datos con las herramientas de análisis de abandono, podrás organizar la información en bruto que te permitirá tomar buenas decisiones.
Lectura relacionada: Mejores herramientas de análisis de clientes
3. Identifica los tipos de abandono
No todos los tipos de abandono son iguales.
Cuando navegas grandes cantidades de datos durante el proceso de análisis de abandono, debes buscar el "por qué" detrás de cada instancia de abandono. El abandono involuntario, por ejemplo, a menudo puede mejorar drásticamente con cambios técnicos en tu sistema de facturación.
También querrás estar atento al llamado “buen abandono”: cuando los clientes cancelan porque nunca fueron una buena opción en primer lugar.
Abandono voluntario
El abandono voluntario es cuando los clientes se dan de baja intencionadamente.
Normalmente, esto ocurre porque algo va mal en su experiencia:
- Mala adecuación del cliente
- Experiencia de incorporación deficiente
- El producto carece de funciones esenciales
- El cliente cambia a un competidor
Ocasionalmente, el abandono voluntario puede ocurrir por razones no relacionadas con tu producto. Por ejemplo, el negocio de un cliente puede cerrar o cambiar de rumbo de forma que tu producto ya no sea necesario.
Abandono involuntario
El abandono involuntario es cuando los clientes se dan de baja por accidente.
Por lo general, esto se debe a problemas de facturación como tarjetas de crédito caducadas. Pero estos problemas se suman rápidamente: el abandono involuntario puede representar hasta el 34% del abandono, según una encuesta de Forrester.
Para combatir el abandono involuntario, deberás analizar cuidadosamente el historial de facturación de tus clientes para detectar tendencias. Ofrece múltiples opciones de pago, recordatorios de pago y alertas para tarjetas de crédito por caducar: todo esto puede ayudar a reducir el abandono involuntario.
Abandono temprano
El abandono temprano ocurre cuando los nuevos clientes se dan de baja poco después de registrarse.
Esto es fundamental porque sugiere problemas con la adecuación del cliente o el proceso de incorporación.
Para reducir el abandono temprano, asegúrate de dirigirte al público adecuado para tu producto. Además, diseña una experiencia de incorporación que dé a los clientes una victoria rápida y fácil.
Abandono en etapas avanzadas
El abandono en etapas avanzadas es cuando los clientes de larga duración deciden cancelar.
Aunque no es agradable ver el abandono en etapas avanzadas, es preferible al abandono temprano y puede ser el resultado natural de una relación de cliente a largo plazo. Después de todo, nadie será cliente de tu producto para siempre.
Presta atención a las razones por las que ocurre el abandono en etapas avanzadas. Si los clientes leales se están pasando a la competencia, podría ser una señal de que tu producto ya no satisface las necesidades del mercado.
Buen abandono
El buen abandono es cuando los clientes poco adecuados se dan de baja.
Quizás sus expectativas eran demasiado altas. Tal vez malinterpretaron tu oferta. O quizá eran el público objetivo incorrecto.
Sea cual sea el caso, cuando los clientes poco adecuados se dan de baja, es algo positivo—te permite redirigir recursos hacia clientes que puedes servir mejor. También te ofrece datos clave para ayudarte a enfocar mejor a tu audiencia ideal.
Abandono por degradación
El abandono por degradación ocurre cuando los clientes pasan a un plan de menor precio.
Como los clientes no abandonan por completo, el abandono por degradación no es tan preocupante, pero sí impacta en los ingresos, por lo que conviene monitorizarlo de cerca. Si el abandono por degradación empieza a descontrolarse, considera experimentar con nuevos niveles de precios o tarifas basadas en el uso.
4. Define métricas de abandono y KPIs
A continuación, deberás determinar qué métricas e indicadores clave de rendimiento (KPIs) son más relevantes para tu negocio.
Algunos KPIs habituales relacionados con el abandono incluyen:
- Interacción con el cliente
- Uso del producto
- Comportamiento del cliente
- Net Promoter Score (NPS)
- Customer Lifetime Value (CLV)
- Ingresos promedio por usuario (ARPU)
- Tiempo hasta el primer valor
Estas métricas funcionarán como un sistema de alerta temprana, ayudándote a tomar medidas proactivas para abordar la fuga de clientes antes de que crezca.
5. Segmenta a tus clientes
Cuando realices el análisis de la fuga de clientes, asegúrate de segmentar a tus clientes.
Es especialmente importante separar a los usuarios gratuitos y de pago. Pero también deberías analizar diferentes segmentos como:
- Tiempo como cliente
- Frecuencia de uso del producto
- Patrones de comportamiento
- Industria
La segmentación de clientes te permitirá saber si algunos grupos presentan tasas de fuga más altas que otros. Esto te ayudará a planificar tu enfoque para reducir la rotación. Además, podrás usar estos datos para enfocar tu marketing en los clientes con menor fuga.
6. Establece una línea base
Asegúrate de anotar en qué punto se encuentra actualmente tu tasa de fuga antes de iniciar cualquier iniciativa de retención.
Esto te permitirá comprobar si tus esfuerzos de reducción de la fuga de clientes están teniendo impacto o no. También te dirá si tu tasa de fuga es buena (o mala) en comparación con el sector.
Para calcular tu tasa base de fuga de clientes, divide el número de clientes que se fueron durante un período específico entre el total de clientes que tenías al principio de ese período. Las tasas de fuga suelen calcularse mensualmente, pero también podrías calcularla de manera trimestral o anual.
Es hora de liberar a tu cazador de fuga interior
Si buscas una solución mágica para mejorar el rendimiento de tu negocio, no hay mejor uso de tu tiempo que reducir la fuga de clientes. Menor fuga se traduce en más beneficios, clientes más felices, crecimiento más rápido y un mejor producto.
Aunque todo eso sea emocionante, ten cuidado de no actuar precipitadamente.
No intentes arreglar problemas antes de saber qué necesitas solucionar.
En su lugar, utiliza el análisis de la fuga de clientes para abordar el proceso de manera metódica. Además de aprender exactamente cómo reducir la rotación, este análisis te dará información procesable sobre a qué clientes dirigirte, cómo hacer tu producto más relevante y cómo crecer de la manera más sostenible y rentable posible.
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