Don’t go, la metodología de Atrevia

¿EN QUÉ CONSISTE DON’T GO?

En un entorno competitivo donde la presión sobre márgenes y la volatilidad del cliente son crecientes, la retención deja de ser una acción táctica para convertirse en una capacidad estratégica del negocio.

DON’T GO es el Sistema Integral de Retención de MDS+ATREVIA que combina analítica predictiva avanzada con protocolos de intervención reactiva, bajo un modelo económicamente sostenible y centrado en la experiencia de cliente. Identifica quién está en riesgo, comprende por qué, diseña la mejor intervención posible y aprende de cada resultado.

A diferencia de los enfoques convencionales, DON’T GO integra datos, rentabilidad y humanidad en una misma arquitectura operativa: no se retiene a cualquier precio, sino de manera rentable y sostenible.

ENFOQUE
B2C con contratos o suscripciones

MODELO
IA + Agente Humano + Economics

IMPACTO
+25% retención media documentada

 ¿A QUÉ NECESIDADES RESPONDE?

Las empresas con base de clientes recurrente afrontan una amenaza silenciosa: el churn evitable. No son solo las bajas declaradas las que erosionan el margen, sino el deterioro progresivo de la experiencia, las fricciones acumuladas y las expectativas no gestionadas que preceden al abandono.

1. Defender los ingresos recurrentes y el margen en mercados maduros e hipercompetitivos.
2. Actuar sobre los motivos y submotivos reales de desafección, no solo sobre la intención declarada de baja.
3. Evitar el descuento por defecto priorizando la generación de valor y la personalización de la experiencia.
4. Industrializar la retención con playbooks estructurados, trazabilidad integral y gobierno operativo claro.
5. Alimentar la mejora estructural de procesos y producto a partir de los drivers de fuga identificados.

 ¿CÓMO SE IMPLEMENTA? LOS 6 PASOS DEL MODELO

DON’T GO se articula sobre un proceso end-to-end que parte del dato, evoluciona hacia la predicción y el diagnóstico, activa intervenciones precisas y aprende de cada resultado.

01 — Definición estratégica y baseline
Qué es churn, qué ventanas temporales y segmentos son prioritarios. Se construye el baseline operativo y financiero: tasa de churn actual, motivos de baja, funnels de retención, coste de intervención y contribución marginal.

02 — Mapeo de señales y arquitectura de datos
Se identifican señales tempranas de deterioro —comportamentales, transaccionales, emocionales, operativas— y se construye la arquitectura que permite pasar de la señal aislada al patrón predictivo.

03 — Modelo de Riesgo y Sistema de Alertas (Early Warning)
Modelo de propensión al churn con scoring predictivo y reglas relacionales, calibrado por segmento, valor y canal. El cruce riesgo × valor × motivo prioriza intervenciones y activa playbooks personalizados.

04 — Diagnóstico Causal: comprender por qué se va el cliente
Taxonomía de motivos y submotivos, análisis de sentimiento con IA, NLP sobre voz y texto, escucha humana estructurada y arquetipos de experiencia personalizados. El agente recibe en tiempo real el enfoque relacional más adecuado.

05 — Playbooks + Economics: qué hacer y cuánto invertir
Matriz de decisión riesgo × valor × causa. Intervenciones graduadas y proporcionales: service recovery, refuerzo de valor, ajuste comercial. IA generativa como copiloto. Guardarraíles económicos que garantizan rentabilidad en cada decisión.

06 — Orquestación, medición incremental y aprendizaje continuo
Workflow omnicanal con SLAs, trazabilidad end-to-end y cierre formal de caso. Medición incremental (test vs. control) para calcular uplift real. Comité de gobernanza que asegura la evolución continua del modelo.

 ¿QUÉ HACE DIFERENTE A DON’T GO?

◉ Prevención Predictiva
Identifica señales tempranas de riesgo antes de que el cliente manifieste intención de baja. Explica causas subyacentes, clasifica el nivel de riesgo y prioriza según el valor del cliente.

◈ Guardarraíles Económicos
Cada decisión de retención está gobernada por criterios de rentabilidad: margen incremental, CLV, coste-to-serve. Lógica “save / let go” integrada. No se retiene a cualquier precio.

◆ Personalización Emocional con IA
La IA amplifica la empatía del agente analizando sentimiento, contexto relacional y vulnerabilidad. Arquetipos de cliente personalizados asignados en tiempo real.

◇ Modelo Híbrido IA + Agente Humano
Cuando la intervención requiere sensibilidad relacional, el agente humano recibe asistencia en tiempo real. El objetivo: restaurar la confianza y reconstruir el vínculo relacional.

○ BNA/BNO Personalizado
Best Next Action/Offer calculado por impacto y coste, con personalización completa. Logra en promedio un incremento mínimo del 25% en el cambio de opinión del cliente.

● Sistema Autoaprendente
Cada intervención genera aprendizaje. Cada aprendizaje ajusta modelos, playbooks y segmentaciones. La retención evoluciona con el cliente y con el mercado.

¿QUÉ RESULTADOS GENERA? CASOS DE APLICACIÓN

Adeslas — SEGUROS · SALUD Y VIDA
Reto: Evitar la sangría de clientes en los meses de renovación, con alteración de precio y condiciones.
✓ Resultado: Incremento de la contención de bajas superior al 20% respecto al año anterior. Plazo: 18 meses.

Cruz Roja — TERCER SECTOR
Reto: Crear argumentarios de retención diferenciados según tipología de baja, especialmente por cuestiones reputacionales.
✓ Resultado: Incremento de la contención de bajas superior al 26%. Plazo: 12 meses.

OCU — ORGANIZACIONES DE CONSUMIDORES
Reto: Generar percepción de valor para contener bajas de perfiles que perciben la IA e internet como sustitutos del servicio.
✓ Resultado: Incremento de la contención de bajas y mejora de la percepción de valor de marca (en curso, 6 meses).

Naturgy — UTILITIES · ENERGÍA
Reto: Evitar la fuga de clientes por precio en un mercado altamente indiferenciado.
✓ Resultado: Incremento de la contención de bajas superior al 20% respecto al año anterior. Plazo: 12 meses.