1. Introducción

El presente estudio tiene como objetivo analizar la satisfacción de los clientes de una empresa retail, identificar los principales factores asociados al riesgo de deserción y proponer estrategias orientadas a la fidelización y captación de clientes.

2. Objetivos del estudio

Objetivo general

Identificar los factores que influyen en la satisfacción, fidelización y riesgo de deserción de los clientes de negocios retail.

Objetivos específicos

  • Medir el nivel de satisfacción general de los clientes.
  • Identificar los factores que explican la intención de abandono.
  • Analizar la relación entre precio, atención, calidad y permanencia del cliente.
  • Estimar modelos estadísticos que permitan orientar la toma de decisiones.
  • Proponer estrategias para reducir la deserción y aumentar la captación de clientes.

3. Simulación de datos

4. Análisis descriptivo

##        id            atencion       calidad         precio      tiempo_entrega 
##  Min.   :  1.00   Min.   :1.00   Min.   :1.00   Min.   :1.000   Min.   :1.000  
##  1st Qu.: 50.75   1st Qu.:2.00   1st Qu.:2.00   1st Qu.:2.000   1st Qu.:2.000  
##  Median :100.50   Median :3.00   Median :3.00   Median :3.000   Median :3.000  
##  Mean   :100.50   Mean   :2.94   Mean   :2.99   Mean   :2.955   Mean   :2.965  
##  3rd Qu.:150.25   3rd Qu.:4.00   3rd Qu.:4.00   3rd Qu.:4.000   3rd Qu.:4.000  
##  Max.   :200.00   Max.   :5.00   Max.   :5.00   Max.   :5.000   Max.   :5.000  
##   comunicacion   solucion_problemas      nps        satisfaccion_general
##  Min.   :1.000   Min.   :1.000      Min.   : 0.00   Min.   : 5.00       
##  1st Qu.:2.000   1st Qu.:1.750      1st Qu.: 2.00   1st Qu.: 9.00       
##  Median :3.000   Median :3.000      Median : 5.00   Median :10.00       
##  Mean   :3.075   Mean   :2.895      Mean   : 5.02   Mean   : 9.44       
##  3rd Qu.:4.000   3rd Qu.:4.000      3rd Qu.: 8.00   3rd Qu.:10.00       
##  Max.   :5.000   Max.   :5.000      Max.   :10.00   Max.   :10.00       
##  riesgo_desercion
##  Min.   :0.000   
##  1st Qu.:0.000   
##  Median :0.000   
##  Mean   :0.135   
##  3rd Qu.:0.000   
##  Max.   :1.000
## [1] 9.44
## 
##    0    1 
## 86.5 13.5

5. Tablas cruzadas

##    
##      0  1
##   1 30 12
##   2 36  3
##   3 35  8
##   4 36  2
##   5 36  2
##    
##             0         1
##   1 71.428571 28.571429
##   2 92.307692  7.692308
##   3 81.395349 18.604651
##   4 94.736842  5.263158
##   5 94.736842  5.263158

6. Prueba de hipótesis

Se plantea la siguiente hipótesis:

H0: No existe relación entre la percepción del precio y el riesgo de deserción.

H1: Sí existe relación entre la percepción del precio y el riesgo de deserción.

## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tabla_precio
## X-squared = 14.671, df = 4, p-value = 0.005434

7. Regresión lineal múltiple

## 
## Call:
## lm(formula = satisfaccion_general ~ atencion + calidad + precio + 
##     tiempo_entrega + comunicacion + solucion_problemas, data = datos)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2.9225 -0.4258  0.1032  0.5501  1.4755 
## 
## Coefficients:
##                    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)         5.71362    0.31566  18.101  < 2e-16 ***
## atencion            0.25496    0.03858   6.608 3.70e-10 ***
## calidad             0.34079    0.04050   8.414 8.73e-15 ***
## precio              0.23227    0.04011   5.791 2.80e-08 ***
## tiempo_entrega      0.17794    0.04071   4.371 2.02e-05 ***
## comunicacion        0.17413    0.03992   4.362 2.10e-05 ***
## solucion_problemas  0.07200    0.03942   1.826   0.0693 .  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.7927 on 193 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.4757, Adjusted R-squared:  0.4594 
## F-statistic: 29.18 on 6 and 193 DF,  p-value: < 2.2e-16

8. Regresión logística

## 
## Call:
## glm(formula = riesgo_desercion ~ atencion + calidad + precio + 
##     tiempo_entrega + comunicacion + solucion_problemas, family = binomial, 
##     data = datos)
## 
## Coefficients:
##                    Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
## (Intercept)         11.3934     2.3712   4.805 1.55e-06 ***
## atencion            -1.3364     0.3296  -4.054 5.03e-05 ***
## calidad             -1.6513     0.3614  -4.569 4.89e-06 ***
## precio              -0.9808     0.2669  -3.675 0.000238 ***
## tiempo_entrega      -0.7219     0.2538  -2.844 0.004450 ** 
## comunicacion        -0.4633     0.2207  -2.099 0.035775 *  
## solucion_problemas  -0.1162     0.2002  -0.581 0.561568    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
## 
##     Null deviance: 158.31  on 199  degrees of freedom
## Residual deviance:  75.64  on 193  degrees of freedom
## AIC: 89.64
## 
## Number of Fisher Scoring iterations: 7

Gráfico de regresión logística

Gráfico de odds ratios del modelo logístico

9. Odds ratios

##        (Intercept)           atencion            calidad             precio 
##       8.873164e+04       2.627801e-01       1.918003e-01       3.750158e-01 
##     tiempo_entrega       comunicacion solucion_problemas 
##       4.858327e-01       6.291817e-01       8.902678e-01

10. Gráficos

11. Conclusiones preliminares

A partir de los resultados simulados, se puede observar que variables como calidad, atención, precio, comunicación y solución de problemas pueden estar asociadas con la satisfacción general y el riesgo de deserción de los clientes.

En una aplicación real, estos resultados permitirían identificar los factores más importantes que empresa retail debe mejorar para conservar clientes actuales, recuperar clientes antiguos y atraer nuevos clientes.