1 — Análisis del contexto empresarial
Situación Actual y Evolución. StreamNow se encuentra en una fase crítica económica, tras un periodo de crecimiento acelerado desde su fundación en 2018. Aunque la base de clientes ha alcanzado los 250.000 usuarios en 2024, la empresa ha pasado de generar beneficios de +2,5M€ en 2021 a registrar pérdidas de -0,5M€ en el último ejercicio.
Análisis de Factores Clave.
Aumento de abandono: Ha escalado del 3% al 5%. En un modelo de suscripción, este incremento no solo supone pérdida de ingresos recurrentes, sino que obliga a aumentar la inversión en marketing para captar nuevos usuarios, cuyos costes de adquisición son cada vez más elevados.
Ineficiencia Operativa: El incremento sostenido de los costes que no es absorbido por los ingresos con el modelo de crecimiento actual.
Fragmentación Organizativa: Existe una falta de coordinación fluida entre los departamentos de Marketing, Datos e IT. Esta desconexión impide que la "recomendación inteligente", que es parte de la propuesta de valor original, evolucione al ritmo que exige la competencia.
Conclusión del Contexto. El problema no es la falta de clientes, sino la incapacidad de retenerlos de forma rentable. El entorno competitivo y el cambio en los hábitos de consumo hacia micro-contenidos obligan a StreamNow a pasar de una estrategia de expansión masiva a una de fidelización basada en datos.
↑ Volver al índice2 — Definición del problema
Reacción tardía, estructura no flexible.
El Problema de Negocio. StreamNow está perdiendo rentabilidad debido a un incremento del 66% en la tasa de abandono de clientes (pasando del 3% al 5%) en un entorno de costes operativos crecientes y competencia agresiva. Actualmente, la organización carece de una capacidad reactiva y preventiva para identificar a los usuarios con alta probabilidad de fuga antes de que cancelen su suscripción.
Traducción a Problema de Ciencia de Datos. Desde la perspectiva de los datos, el reto se traduce en un problema de riesgo binario. El objetivo técnico es desarrollar un modelo predictivo que, analizando el comportamiento histórico de los usuarios (logs de navegación, patrones de pago, interacción con el catálogo y datos demográficos), asigne una probabilidad de abandono a cada cliente activo.
Enfoque: Identificar los drivers o variables que más influyen en la fuga (latencia en la plataforma, falta de contenido afín, precio del plan) para que el equipo de Marketing pueda ejecutar campañas de retención personalizadas y optimizadas en coste.
Datos: ¿Se necesitan nuevos datos aparte de los que tenemos para este enfoque?
Objetivo: Abandono (1: Sí, 0: No).
↑ Volver al índice3 — Objetivos del proyecto
Objetivos concretos en tiempo y cifras, el dato mata al relato. Definimos objetivos bajo la metodología SMART (Específicos, Medibles, Alcanzables, Relevantes y Temporales).
3.1 — Objetivo Principal de Negocio (Fidelización y Rentabilidad)
Objetivo: Reducir la tasa de abandono mensual (churn rate) de StreamNow del 5% actual al 3% en un periodo de 6 meses tras la implementación del modelo predictivo.
Justificación SMART:
Específico: Se centra exclusivamente en la recuperación de clientes y la reducción del abandono.
Medible: El éxito se evalúa mediante la métrica porcentual de bajas mensuales registrada en la plataforma.
Alcanzable: Se busca retornar al nivel operativo del 3% que la empresa ya demostró ser capaz de mantener en 2021-2022.
Relevante: Es crítico para frenar las pérdidas financieras y estabilizar el margen de beneficio.
Temporal: El plazo establecido para observar este impacto es de un semestre igual a la fecha en que se registró el problema.
↑ Volver al índice3.2 — Objetivos Técnicos (Ciencia de Datos)
Modelado Predictivo: Desarrollar un modelo de clasificación que identifique a los usuarios con alta probabilidad de fuga con una precisión (AUC-ROC) superior a 0,80.
Limpieza e Integración: Unificar las fuentes de datos de IT, Marketing y Logs en un único repositorio analítico en un plazo máximo de 8 semanas para eliminar los silos actuales.
Operativización de Resultados: Automatizar la generación semanal de listados de clientes "en riesgo" para que el equipo de Marketing pueda ejecutar campañas de retención personalizadas de forma inmediata.
↑ Volver al índice4 — Identificación y análisis de stakeholders
El éxito depende de gestionar las expectativas de los actores clave de StreamNow.
4.1 — Matriz de Poder e Interés
| Stakeholder | Poder | Interés | Estrategia de Gestión |
|---|---|---|---|
| Dirección / CEO | Alto | Alto | Gestionar de cerca: Informes de ROI y progreso de la retención. |
| Equipo de IT | Alto | Medio | Mantener satisfechos: Asegurar que el proyecto no comprometa la estabilidad de la plataforma. |
| Equipo de Marketing | Bajo | Alto | Mantener informados: Son los usuarios finales; necesitan formación y datos accionables. |
| Atención al Cliente | Bajo | Medio | Monitorizar: Informar sobre cambios en la estrategia que afecten al trato con el usuario. |
4.2 — Análisis de Conflictos y Desalineaciones
IT vs. Ciencia de Datos: El equipo de IT puede mostrar resistencia al cambio o priorizar la seguridad de la plataforma frente a la necesidad de extraer datos masivos para el modelo.
Marketing vs. Realidad de los Datos: Marketing puede esperar resultados inmediatos ("la IA mágica"), mientras que el equipo técnico necesita tiempo para la limpieza y validación de los datos, lo que requiere gestionar expectativas de tiempos desde el inicio.
↑ Volver al índice5 — Análisis preliminar de datos
Fuentes de información identificadas:
Logs de plataforma: Datos sobre la frecuencia de uso, duración de sesiones y puntos de abandono en la reproducción.
Historial transaccional: Patrones de pago, métodos fallidos y tipos de suscripción contratada.
Interacción con el catálogo: Preferencias de contenido y efectividad actual de las recomendaciones.
Soporte técnico: Registro de incidencias y quejas que suelen preceder a la baja del servicio.
Limitaciones y riesgos asociados:
Silos de información: La falta de coordinación entre IT y Marketing sugiere que los datos podrían no estar integrados ni normalizados, dificultando una visión 360 del cliente.
Calidad y veracidad: Existe el riesgo de encontrar datos incompletos o ruidosos que penalicen la precisión del modelo predictivo.
Restricciones legales: La normativa RGPD limita el uso de ciertos datos personales para el entrenamiento de modelos, lo que requiere un enfoque de "privacidad desde el diseño".
↑ Volver al índice6 — Análisis DAFO del proyecto
Fortalezas (Internas):
Disponibilidad de una base de datos amplia (250.000 clientes activos) para el entrenamiento de modelos de Machine Learning.
Propuesta de valor original basada en la "recomendación inteligente", lo que implica una infraestructura tecnológica ya orientada a datos.
Debilidades (Internas):
Falta de alineación estratégica y comunicación fluida entre los departamentos de Marketing, IT y Datos.
Estructura de costes crecientes que limita el presupuesto disponible para experimentación técnica extensa.
Oportunidades (Externas):
Recuperación de la rentabilidad financiera mediante la vuelta al nivel histórico de churn del 3%.
Fidelización de usuarios mediante una personalización real que mejore la experiencia frente a la saturación del mercado.
Amenazas (Externas):
Competencia agresiva con algoritmos de recomendación más avanzados y presupuestos de marketing superiores.
Posibles cambios regulatorios en privacidad de datos que restrinjan la capacidad predictiva de los algoritmos.
↑ Volver al índice7 — Propuesta inicial de enfoque del proyecto
7.1 — Justificación del enfoque: Agilidad y Unidad como Estrategia de Supervivencia
Para el proyecto de retención de StreamNow, se propone un enfoque iterativo y ágil. En este momento crítico, con pérdidas de -0,5M€ y un churn del 5%, no estamos ante un simple proyecto técnico, sino ante el plan de rescate de nuestra organización.
La metodología ágil es la única que nos permite trabajar como un solo bloque, rompiendo los silos que nos han frenado hasta ahora. Para garantizar que esta sinergia sea real y no solo teórica, se creará el grupo "Alianza Objetivo 3%: Sinergia para el Cambio".
Este grupo estará integrado por un representante de cada sección clave (IT, Datos, Marketing y Atención al Cliente) en contacto continuo. Además, para forjar una confianza inquebrantable, este equipo desayunará unido cada mañana de 9:00 a 10:00, transformando la rutina en un espacio de intercambio de ideas y resolución de bloqueos en tiempo real.
↑ Volver al índice7.2 — Un mensaje para cada pieza del motor
Equipo de Marketing: Sois nuestra punta de lanza. Vuestra creatividad será lo que transforme un dato predictivo en un cliente que decide quedarse con nosotros.
Equipo de IT: Sois nuestra infraestructura vital. Vuestra rapidez en asegurar una plataforma fluida es la que garantiza que el cliente sienta que StreamNow es la mejor opción tecnológica.
Equipo de Datos: Sois los arquitectos de nuestra brújula. Tenéis la responsabilidad de convertir millones de logs en una verdad accionable que nos saque de la incertidumbre.
Atención al Cliente: Sois nuestra voz humana. Los datos os darán el contexto, pero vuestra empatía será el filtro definitivo para salvar cada suscripción.
↑ Volver al índice7.3 — Las 7 Etapas Técnicas: El camino hacia el 3%
Nuestra interacción ágil nos permitirá alcanzar el objetivo de volver al 3% de churn y devolver a StreamNow a la rentabilidad.
1. Comprensión del Negocio (Líderes: Marketing y Dirección). Se definirá el éxito desde la perspectiva financiera y de usuario, alineando las expectativas de todas las áreas con la realidad del mercado.
Hito: Documento de requisitos aprobado y compromiso firme de todas las secciones con el objetivo del 3%.
2. Comprensión de los Datos (Líderes: Ciencia de Datos e IT). Auditoría profunda de los silos actuales para identificar qué información de logs, pagos y comportamiento es realmente útil.
Hito: Mapa de datos unificado y diagnóstico de calidad de las fuentes de información finalizado.
3. Preparación de los Datos (Líder: Ciencia de Datos). Fase técnica de limpieza, normalización y creación de variables (features) que alimentarán la inteligencia del modelo.
Hito: Dataset maestro consolidado y listo para la fase de entrenamiento.
4. Modelado (Líder: Ciencia de Datos). Selección y entrenamiento de los algoritmos de clasificación para asignar una probabilidad de fuga a cada usuario.
Hito: Prototipo funcional de predicción de riesgo de abandono (churn).
5. Evaluación (Líderes: Ciencia de Datos y Marketing). Validación de los resultados. El equipo de datos asegura la precisión técnica, mientras Marketing valida que la información es útil para sus campañas.
Hito: Modelo validado con una precisión (AUC-ROC) superior a 0,80 y aceptado formalmente por negocio.
6. Despliegue / Implantación (Líder: IT). Integración del modelo en la infraestructura productiva de StreamNow para que las alertas lleguen en tiempo real a los equipos operativos.
Hito: Sistema de alertas de riesgo integrado y operativo en el entorno de producción.
7. Seguimiento (Líderes: Dirección, Marketing y Atención al Cliente). Monitorización constante del impacto del proyecto en la cuenta de resultados y en la fidelidad de los usuarios.
Hito: Informe de impacto final que certifique la reducción de la tasa de churn al 3% y la recuperación de la estabilidad financiera.
Señores, si trabajamos juntos, desayunamos juntos y remamos en la misma dirección, la Alianza Objetivo 3% hará que StreamNow vuelva a ser el líder indiscutible del mercado.
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