El reto
Comprender y prevenir el abandono de clientes es fundamental para la sostenibilidad de cualquier negocio orientado al cliente. Una plataforma de juegos online quería predecir qué jugadores tenían más probabilidades de marcharse y responder con la estrategia de retención adecuada.
Uno de los requisitos más críticos y exigentes era disponer de un pipeline estable de recopilación y procesamiento de datos que no afectara a las operaciones del negocio con interrupciones del servicio.
Nuestra solución
Creamos un modelo de machine learning que aprende el comportamiento de los jugadores a lo largo de la partida y predice la probabilidad de abandono para un horizonte temporal concreto.
Nuestro equipo de ingeniería de datos construyó un pipeline de datos de alta calidad prácticamente sin interrupciones de la plataforma online del cliente. También implantamos un marco de pruebas A/B para experimentar con estrategias de retención y probar las nuevas funciones del juego.
- Predicción de la probabilidad de abandono para el horizonte temporal elegido
- Pipeline de recopilación y procesamiento de datos implantado prácticamente sin interrupciones de la plataforma
- Marco de pruebas A/B para estrategias de retención y nuevas funciones del juego
El resultado
La solución ayudó al cliente a entender por qué abandonaban los jugadores y a desarrollar estrategias de retención que redujeron la tasa de abandono al 11,3 %.
