CRM · Pipeline
hoy38 oportunidades
LeadDemoCierre
- Renovación Q3 sin actividad 14 d
- Ampliación licencias Demo · hace 8 d
no cruza con uso ni con cobro
Retención para SaaS operativo · done-for-you
Sabes qué cuentas vas a perder. Con tiempo para retenerlas.
Conectamos tus datos de CRM, cobro, producto y soporte —por sucios y dispersos que estén— y te entregamos la lista de cuentas en riesgo, ordenada por dinero en juego, con la causa concreta y fechada de cada una. Tu equipo actúa; nosotros decimos a quién, por qué y con qué argumento.
Cuentas en riesgo · Q2
Priorizadas por dinero en juego
| Cuenta | Score | € en juego | Causa (fechada) | Próxima acción |
|---|---|---|---|---|
| #A-1042 | 92 | €48.000 | Uso −38% desde 12 may | Llamada CSM |
| #B-0317 | 84 | €31.500 | Sin login hace 21 d | Email + oferta |
| #C-2298 | 73 | €27.200 | 3 tickets abiertos | Adelantar QBR |
| #A-0875 | 66 | €19.800 | Pago fallido 2× en jun | Contacto finanzas |
| #D-1130 | 41 | €12.400 | Adopción estable | Monitorizar |
| #B-1956 | 38 | €9.100 | Uso +12% el trimestre | Sin acción |
Driver · #B-0317
Sin login hace 21 d · factura de mayo sin pagar · champion sin actividad
El problema
Pierdes clientes que podías haber retenido. Y te enteras cuando ya se han ido.
Tienes los datos para verlo venir —uso, soporte, cobros, CRM— pero nadie dentro tiene el tiempo ni el perfil para volverlos una señal accionable. Hoy lo «resuelves» con una hoja de Excel, con intuición, o contratando a otra persona de soporte. Ninguna te dice a quién llamar el lunes.
Cinco sistemas. Ninguno te dice a quién llamar el lunes.
El entregable
No un dashboard más. Una lista de a quién llamar primero.
Priorizada por dinero en juego
Ordenada por el revenue en riesgo, no por un score abstracto. Empiezas por donde más duele.
Cuentas en riesgo · Q2
Ordenadas por € en juego
| Cuenta | Score | € en juego | Causa (fechada) | Próxima acción |
|---|---|---|---|---|
| #A-1042 | 92 | €48.000 | Uso −38% desde 12 may | Llamada CSM |
| #B-0317 | 84 | €31.500 | Sin login hace 21 d | Email + oferta |
| #C-2298 | 73 | €27.200 | 3 tickets abiertos | Adelantar QBR |
| #A-0875 | 66 | €19.800 | Pago fallido 2× en jun | Contacto finanzas |
| #D-1130 | 41 | €12.400 | Adopción estable | Monitorizar |
| #B-1956 | 38 | €9.100 | Uso +12% el trimestre | Sin acción |
Driver · #A-1042
Uso −38% desde 12 may · 2 tickets sin resolver (16 d) · plan ↓
Con la causa concreta y fechada
No «riesgo alto», sino el porqué: «uso −38% desde el 12 may; 2 tickets sin resolver hace 16 días».
Cuenta #A-1042
Por qué está en riesgo
| Cuenta | Score | € en juego | Causa (fechada) | Próxima acción |
|---|---|---|---|---|
| #A-1042 | 92 | €48.000 | Uso −38% desde 12 may | Llamada CSM |
Driver · #A-1042
Uso −38% desde 12 may · 2 tickets sin resolver (16 d) · plan ↓
En el flujo de tu equipo
Llega donde tu CS ya trabaja, con el argumento para la conversación. Tú ejecutas; nosotros no tocamos a tu cliente.
Tarea · Retención Asignada
Retener #A-1042
Para: María R. · Customer Success
Argumento sugerido
El uso cayó tras el cambio de plan. Ofrece revisión de onboarding y cierre de los 2 tickets abiertos antes de la renovación.
Tú ejecutas · nosotros no contactamos a tu cliente
Por qué funciona (y por qué cuesta)
El modelo es la parte fácil. Conectar tus datos sucios es la difícil — y es lo nuestro.
Las herramientas que «se conectan en cinco minutos» asumen datos limpios. No lo están: viven en cuatro sistemas que no se hablan, con IDs que no casan, huecos y duplicados. Ahí se esconde el churn y ahí se rinde casi todo el mundo. Nosotros empezamos justo ahí.
CRM
Cobro
Producto
Soporte
Preprocesamiento · lo nuestro
Donde se esconde el churn: resolvemos identidades, alineamos el tiempo y derivamos las señales —sin fugas ni duplicados—. Es el trabajo que casi todos se saltan.
- 01
Resolución de entidades
Una cuenta = una cuenta, aunque el ID no case.
- 02
Unión temporal sin fugas
Eventos alineados en el tiempo, sin mirar al futuro.
- 03
Señales de caída
Derivamos los indicadores que anticipan el churn.
Una sola fuente de verdad
Salida del preprocesamiento
| Cuenta | Score | € en juego | Causa (fechada) | Próxima acción |
|---|---|---|---|---|
| #A-1042 | 92 | €48.000 | Uso −38% desde 12 may | Llamada CSM |
| #B-0317 | 84 | €31.500 | Sin login hace 21 d | Email + oferta |
| #C-2298 | 73 | €27.200 | 3 tickets abiertos | Adelantar QBR |
Dónde encajamos
Ni un dashboard de 40.000 €, ni un agente self-serve que asume datos limpios. Un servicio que hace el trabajo.
01
Dashboards de Customer Success
p. ej. Gainsight, ChurnZero
Organizan los datos en paneles. Tu equipo sigue interpretando y actuando. Enterprise: caros y complejos.
- Interpreta
- Tu equipo
- Trazable
- Parcial · interpretas tú
- Actúa
- Tu equipo
02
Agentes de IA self-serve
Interpretan, pero asumen datos limpios y te piden confiar tu producción a una caja negra que no controlas.
- Interpreta
- La herramienta
- Trazable
- Caja negra
- Actúa
- Tú, sin contexto
Lo nuestro
03
NeoData
Done-for-you, en español, desde un export acotado. Hacemos el preprocesamiento y el porqué; tu equipo actúa.
- Interpreta
- Nosotros
- Trazable
- Cada número auditable
- Actúa
- Tu equipo
Cómo empezamos
Empezamos con un export. Sin tocar tu producción.
-
Diagnóstico acotado
Nos pasas un export de tus fuentes. Sin accesos a producción, sin integración previa.
-
Preprocesamiento + scoring
Conectamos, limpiamos y puntuamos con un scorecard interpretable. Nada de caja negra.
-
Entregable
Recibes la lista priorizada con la causa fechada de cada cuenta, y la conversación de qué retener primero.
- Opcional
Cadencia (si encaja)
Lo volvemos recurrente, integrado en el flujo de tu equipo.
Tocamos datos de cliente: el rigor GDPR no es un añadido, es cómo operamos.
Rigor
Te decimos también lo que no se puede predecir. Eso es lo que hace fiable lo que sí.
El churn tiene un techo: hay bajas abruptas o involuntarias sin señal previa. No vendemos magia. Construimos el sistema a mano, documentando cada decisión —de la limpieza al scoring calibrado— para que puedas auditar de dónde sale cada número.
Curva de calibración
Ilustrativo del métodoSi decimos 70% de riesgo, ~7 de cada 10 se van de verdad: el modelo está calibrado.
La diagonal es la calibración perfecta; los puntos son tramos (bins) y la banda, su intervalo de confianza. La zona tramada: bajas abruptas o involuntarias sin señal previa — no prometemos predecirlas.
Para quién es
Para quién es esto. Y para quién no.
Encaja si…
- SaaS de uso continuado (marketing, ventas, gestión, productividad)
- 100–500 cuentas que pesan una a una
- Modelo de suscripción
- Operáis en español
- Tenéis los datos históricos, pero no un equipo de data science
Probablemente no, si…
- Vendéis a decenas de miles de micro-cuentas
- Ya tenéis científicos de datos in-house
Si es tu caso, te lo diremos en la primera llamada — no te haremos perder el tiempo.
Preguntas frecuentes
Lo que sueles preguntar, respondido sin rodeos.
- ¿Tengo que daros acceso a todo?
- No. Empezamos con un export acotado de tus fuentes; sin accesos a producción.
- ¿Y mis datos sensibles? ¿GDPR?
- Base legal documentada y rigor RGPD. Y no ejecutamos sobre tu cliente: te damos a quién y por qué; tu equipo actúa.
- ¿No me vale un dashboard?
- Un dashboard te muestra datos; tú sigues interpretando. Nosotros te decimos a quién llamar y por qué.
- ¿Y si mis datos están hechos un desastre?
- Es el punto de partida que esperamos. Conectar datos sucios es justo lo nuestro.
- ¿En cuánto tengo el primer entregable?
- El primer entregable, en 2–3 semanas desde que recibimos tu export.