Riesgo de pérdida de clientes B2B en el sector de la distribución en Colombia: un estudio de caso en Altipal SAS

Abstract

La pérdida de clientes representa un desafío crítico para las empresas, especialmente cuando manejan un gran número de clientes. En estos casos, el abandono puede ocurrir de forma simultánea y masiva, lo que lleva a muchas empresas a implementar estrategias generalizadas, como descuentos o incentivos para todos sus clientes. Sin embargo, estas acciones suelen ser ineficientes, ya que no diferencian entre clientes que realmente están en riesgo de aquellos que no lo están.

Este estudio propone una metodología para mitigar los riesgos de pérdida de clientes B2B, con el fin de optimizar recursos y focalizar esfuerzos en aquellos clientes con mayor probabilidad de abandono. Se aborda el caso de Altipal S.A.S., una empresa líder en distribución en Colombia, analizando microdatos de más de 9.4 millones de operaciones recopiladas durante un período de más de dos años.

Este análisis permitió estimar cuatro modelos de árboles de decisión que segmentan a los clientes e identifican a aquellos con alto riesgo de abandono. Gracias a estos resultados, se diseñaron estrategias específicas de retención que no solo buscan reducir costos, sino que también buscan mejorar las posibilidades de conservar clientes valiosos, fortalecer la posición competitiva de la empresa y garantizar una asignación eficiente de recursos en un mercado altamente dinámico. (Texto tomado de la fuente).

Customer churn is a critical challenge for companies, especially when they handle many customers. In these cases, churn can occur simultaneously and on a massive scale, leading many companies to implement widespread strategies, such as discounts or incentives for all their customers. However, these actions are often ineffective, as they do not differentiate between customers who are truly at risk and those who are not.

This study proposes a customer retention management to optimize resources and focus efforts on those customers who are more likely to drop out. The case of Altipal S.A.S, a leading distribution company in Colombia, analyzing microdata from more than 9.4 million transactions collected over a period of more than two years.

This analysis allowed the estimation of four decision tree models that segment customers and identify those at high risk of churn. Thanks to these results, specific retention strategies were designed that not only are looking to reduce costs, but also improve the chances of retaining valuable customers, strengthen the company's competitive position and ensure an efficient allocation of resources in a highly dynamic market.