Aplicación de un modelo predictivo para la estimación del valor del ciclo de vida del cliente (CLV) en una empresa B2B SaaS
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Resumen
El presente trabajo investiga la valoración de clientes en entornos B2B SaaS caracterizados por alta incertidumbre, tomando como caso de estudio una empresa de conectividad IoT. El objetivo principal fue desarrollar un modelo predictivo híbrido que integrara el análisis de con la proyección de ingresos para estimar el Customer Lifetime Value. Se analizó un conjunto de datos panel de 210 clientes durante 50 meses. Los resultados empíricos revelaron que, si bien el volumen de facturación o tamaño del cliente no predicen el abandono, los cobros por excedentes de datos o SMS actúan como un predictor crítico de riesgo. Este hallazgo sugiere que el churn en este mercado no es impulsado por el precio, sino por la fricción operativa y la incertidumbre en la facturación. El modelo propuesto permite a la gerencia optimizar la asignación de recursos, priorizando la gestión de estas fricciones para blindar el valor futuro de la cartera (Texto tomado de la fuente).
Abstract
This paper investigates customer valuation in B2B SaaS environments characterized by high uncertainty, taking as a case study an IoT connectivity company. The main objective was to develop a hybrid predictive model that integrated survival with revenue projection to estimate Customer Lifetime Value (CLV). A panel dataset of 210 customers over 50 months was analyzed. The empirical results revealed that, although billing volume or customer size do not predict churn, charges for data or SMS overages act as a critical predictor of risk. This finding suggests that churn in this market is not driven by price, but by operational friction and uncertainty in billing. The proposed model allows management to optimize resource allocation by prioritizing the management of these frictions to safeguard the future value of the porfolio.
Descripción
graficas, tablas