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.

Solicitar diagnóstico Ver cómo funciona ↓

Cuentas en riesgo · Q2

Priorizadas por dinero en juego

Actualizado hoy
Ejemplo de informe: cuentas en riesgo ordenadas 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.

Cuenta #A-0917

Baja confirmada hace 23 días

Todo estaba en los datos

  1. Uso −52%

    hace 9 sem

  2. 3 tickets sin resolver

    hace 6 sem

  3. Pago fallido

    hace 4 sem

  4. Baja confirmada

    hace 23 días

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

Actualizado hoy
Ejemplo de informe: cuentas en riesgo ordenadas 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 · #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

Ejemplo de informe: cuentas en riesgo ordenadas por dinero en juego.
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

ID no casa

Cobro

fecha desalineada

Producto

huecos

Soporte

duplicados

Preprocesamiento · lo nuestro

El paso difícil

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.

  1. 01

    Resolución de entidades

    Una cuenta = una cuenta, aunque el ID no case.

  2. 02

    Unión temporal sin fugas

    Eventos alineados en el tiempo, sin mirar al futuro.

  3. 03

    Señales de caída

    Derivamos los indicadores que anticipan el churn.

Una sola fuente de verdad

Salida del preprocesamiento

Resultado
Salida del preprocesamiento: cuentas priorizadas en una sola fuente de verdad.
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.

  1. Diagnóstico acotado

    Nos pasas un export de tus fuentes. Sin accesos a producción, sin integración previa.

  2. Preprocesamiento + scoring

    Conectamos, limpiamos y puntuamos con un scorecard interpretable. Nada de caja negra.

  3. Entregable

    Recibes la lista priorizada con la causa fechada de cada cuenta, y la conversación de qué retener primero.

  4. 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.

Solicitar diagnóstico

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 método

Si 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.

¿Qué cuentas vas a perder este trimestre? Averígualo antes que tarde.