eBay Clasificados México y Sudamérica
Modelo de Churn para Anuncios de Paga
Modelo de churn sobre señales de anuncios, tráfico y marketing para retener a los usuarios de paga.
Trayectoria del fundador · construido en eBay Clasificados (Vivanuncios México y Sudamérica). La experiencia de operador interno sobre la que se construye Clarivant.
- atributos de cliente unificados en Databricks
- 40+
- atributos de cliente unificados en Databricks
El punto de partida
eBay Clasificados invertía fuerte para adquirir agentes inmobiliarios y desarrolladores, pero los clientes de paga se daban de baja a tasas que rompían los números de la adquisición — y nadie podía explicar por qué. El negocio mandaba el mismo win-back genérico a todos, ocultando causas muy distintas: poco tráfico, mala calidad de anuncios o simple estacionalidad.
El método
Armé un conjunto unificado de atributos a nivel cliente en Databricks — 40+ atributos de comportamiento de anuncios, tráfico, marketing y soporte, extraídos de Hadoop, Google Analytics y ProTool — y modelé el churn en R, usando árboles con gradient boosting para precisión y regresión logística para el ‘porqué’. La importancia de variables mostró que la calidad del anuncio, no el volumen de tráfico, era el predictor más fuerte. Tableau calificaba a cada cliente de paga mensualmente en niveles de riesgo, cada uno con una intervención a la medida.
El resultado
El modelo subió la retención 15% en seis meses y cambió la forma en que el negocio entendía la salud del cliente — siguiendo la calidad de anuncios y el engagement como indicadores adelantados en vez de solo contar altas. Los refrescos mensuales detectaban señales tempranas, la inversión de marketing se enfocó por segmento de riesgo, y el marco corrió por más de dos años y se llevó a los mercados sudamericanos.