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Predicción de la pérdida de suscriptores en The New York Times

¿Christine Hung, directora de ciencia e ingeniería de datos de The New York Times Co., está robando una página del manual de telecomunicaciones? En la reciente Cumbre CDO en la ciudad de Nueva York, Hung explicó cómo está tratando de predecir la pérdida de suscriptores mediante la construcción de modelos predictivos.

Hung, quien se unió a The Times en 2013 después de un período de cuatro años como gerente de análisis global de iTunes minorista en Apple Inc., está analizando datos que The Times ha recopilado, como el historial de navegación web de un lector o el uso de aplicaciones móviles. «Creamos un modelo para predecir quién cancelará su suscripción», dijo durante un panel de discusión.

Es un ejemplo de una aplicación de análisis predictivo que produce resultados comerciales concretos. Como cualquier empresa de medios, The Times tiene dos fuentes de ingresos: anuncios y suscripciones. «Si piensa en el negocio de las suscripciones», dijo Hung, «es muy difícil para nosotros adquirir nuevos clientes». Entonces, ¿por qué no invertir más tiempo y energía en mantener a los suscriptores que ya tiene The Times?

El experimento de análisis está ayudando a The Times a descubrir información clave. Hung descubrió que los lectores de noticias generales son mucho más propensos a abandonar que aquellos que usan The Times de manera más extensa. «Si profundizas en el contenido, si lees muchos artículos de opinión, si lees mucho estilo o viajas, es más probable que te retengan», dijo Hung.

Ese es el tipo de información que ayuda a crear una estrategia más matizada: en lugar de centrarse en por qué los suscriptores se van, The Times puede trabajar en cómo impulsar a los lectores de noticias generales a profundizar en el producto «para que realmente puedan ver nuestro valor», dijo Hung.

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