Predicción de Churn en RetryPay: Estrategias para la Retención Hotelera 📊

El análisis de la matriz de churn en RetryPay revela la razón detrás de la deserción de hoteles en su plataforma de reservas.

1. Contexto y Evolución de RetryPay 🏨

Desde sus inicios como plataforma de comercio electrónico, RetryPay ha experimentado una transición significativa al convertirse en un motor de reservas blanco para hoteles. Este enfoque permite a los hoteles realizar reservas directas sin incurrir en comisiones, optimizando así su rentabilidad. La puesta en marcha de un modelo de servicio por suscripción basado en el número de habitaciones, ha permitido a la empresa diversificar su oferta y adaptarse a las necesidades del sector hotelero.

2. Identificación del Problema de Churn 🔍

La deserción de clientes es un fenómeno crítico que puede afectar gravemente la estabilidad de cualquier plataforma. RetryPay se enfrentaba a la frustración de la pérdida de hoteles, sin comprender completamente las razones detrás de esta situación. Para abordar este problema, se realizó un análisis exhaustivo mediante una matriz de churn que clasifica a los hoteles en distintas categorías, como nuevas, medianas y de largo plazo. Este enfoque permitió identificar patrones relacionados con el tipo de hotel, su modelo de negocio, métodos de reservas, y otros factores que influyen en su comportamiento.

3. Análisis Detallado de la Matriz de Churn 📈

El análisis consistió en evaluar diversos parámetros que incluían:

• Tipo de Hotel: La categorización en hoteles de vacaciones, resorts, de negocios y económicos proporcionó una visión más clara de las características que compartían los hoteles en riesgo de churn.
• Uso de la Plataforma: Evaluar cómo los hoteles interactúan con el motor de reservas y las funcionalidades que realmente utilizan.
• Indicadores de Éxito: Análisis de métricas como la frecuencia de reservas, éxito en ventas y el compromiso del personal de gestión para usar la solución.

Esta matriz permitió identificar a aquellos hoteles que estaban en riesgo de churning y desarrollar una serie de intervenciones proactivas.

4. Estrategias de Intervención y Mejoras en la Retención 🤝

Una vez que se identificaron los hoteles en riesgo, se implementaron estrategias de intervención para conectar con ellos. La creación de un departamento de éxito del cliente fue clave en este proceso.

Las acciones incluyeron:

• Comunicación Personalizada: Se enviaron informes mensuales personalizados a cada hotel, mostrando su desempeño y recomendaciones para incrementar las reservas.
• Asesoramiento Proactivo: Se realizaron llamadas y reuniones para comprender las experiencias de los hoteles y obtener retroalimentación sobre la plataforma.
• Adaptación de características: La recopilación de datos permitió realizar mejoras en la plataforma basadas en las necesidades y sugerencias de los clientes.

5. Resultados y Aprendizajes Obtenidos 💡

Las intervenciones lograron trasladar a muchos hoteles del estado de riesgo (amarillo y naranja) a posiciones más seguras (verde). Este proceso no solo fortaleció las relaciones con los clientes actuales, sino que también proporcionó información valiosa sobre el cliente ideal (ICP) de RetryPay. Las lecciones aprendidas incluyeron:

• La Importancia de la Relación Personal: En un entorno donde la interacción humana es fundamental, establecer conexiones personales puede marcar la diferencia en la retención de clientes.
• El Valor de Datos Relevantes: La utilización de datos analíticos para tomar decisiones estratégicas es vital. A partir del análisis, se produjeron cambios en la manera de comunicarse y en la presentación de la oferta de servicios.

6. Conclusiones y Futuro de RetryPay 🚀

La implementación de la matriz de churn y las estrategias resultantes no solo ayudaron a minimizar la tasa de deserción, sino que también cimentaron los cimientos para una relación más sólida con los clientes. RetryPay continúa ajustando su enfoque y tecnología para satisfacer las necesidades cambiantes del mercado hotelero, reafirmando su compromiso de ofrecer soluciones que maximicen el potencial de cada establecimiento.

En conclusión, la predicción de churn se convirtió en una herramienta valiosa para RetryPay, permitiendo no solo comprender por qué los hoteles abandonaban la plataforma, sino también transformando situaciones desafiantes en oportunidades vitales para la mejora continua.