Índice
- O que é predição de churn?
- Benefícios da predição de churn de clientes
- Qual a diferença entre predição e prevenção de churn?
- Passo a passo para implementar a predição de churn:
– Coleta de dados e análise comportamental dos clientes
– Segmentação de clientes
– Preparação de dados
– Análise de dados
– Uso de tecnologia (machine learning) - Qual o papel do NPS na reversão e predição de churn
- Como reduzir o churn mensal e anual com inteligência analítica?
Se você ou sua empresa já evitou que um cliente cancelasse um contrato porque identificou uma insatisfação a tempo de reverter o quadro, você sabe o que é predição de churn.
Apesar de ser uma situação indesejada pelas companhias, a rotatividade de clientes ainda é frequente. O que chama a atenção é que, em muitos casos, seria possível evitar a perda de clientes usando tecnologia para prever esse risco com antecedência e tomar uma atitude focada em retenção.
Veja, neste artigo, o que é predição de churn, seus benefícios e como colocá-la em prática, além de saber como é possível reduzir o churn na sua empresa.
O que é predição de churn?
A predição de churn é o processo de prever clientes com chance de deixar de usar um produto e/ou serviço da sua empresa e sair da sua base.
Entende-se também como uma ferramenta de análise preditiva que ajuda você a identificar esses clientes com risco de cancelar o serviço contratado.
Para prever o churn, é necessário analisar dados como:
- frequência de uso do produto e/ou serviço;
- comentários e feedbacks dos clientes;
- solicitações e reclamações no suporte;
- nível de satisfação com o uso da solução contratada;
- inadimplência.
Com isso, é possível treinar modelos que usam machine learning para realizar as análises preditivas, que poderão prever a probabilidade de um cliente abandonar a empresa no futuro a partir da análise desses dados existentes.
E, consequentemente, permite a você atuar com ações focadas em manter o cliente em sua base e reduzir o churn.
Benefícios da predição de churn de clientes
Ao contar com a predição de churn para os negócios, você tem a oportunidade de aumentar a retenção dos clientes.
Além disso, quando você identifica os motivos que podem influenciar um cliente a deixar sua empresa, você consegue elaborar um plano de ação preciso e focado em ajudar o cliente a obter melhores resultados, o que ajudará a aumentar seu nível de satisfação.
O time de Customer Success (CS) tem atuação direta nesse processo para melhorar a experiência do cliente.
Ao saber quais são os clientes com maior risco de deixar a base, o time de CS pode direcionar seus esforços em ações que evitem o churn. E mais, ao mapear esses riscos com antecedência, é possível planejar ações e alocar recursos com mais eficiência operacional.
Qual a diferença entre predição e prevenção de churn?
Enquanto a predição de churn está voltada para identificar clientes com probabilidade de deixar a base da empresa, a prevenção de churn são as ações que atuam na retenção desses clientes para reduzir o risco deles cancelarem o contrato com a empresa ou abandonarem o produto.
Para a obtenção de melhores resultados na retenção e fidelização de clientes, é fundamental que estratégias de predição e prevenção de churn andem juntas.
Para atuar na prevenção e reduzir o churn, veja algumas ações que podem ser feitas:
- Identificar o churn rate e acompanhar essa métrica:
- Manter equilibrados o Custo de Aquisição de Clientes (CAC) e o Lifetime Value (LTV);
- Entender os motivos de cancelamento para atuar em possíveis correções e melhorar a experiência do cliente;
- Monitorar indicadores-chave para identificar os primeiros sinais de insatisfação;
- Fazer melhorias contínuas nos produtos e/ou serviços e oferecer inovação;
- Manter um canal de atendimento rápido e eficiente;
- Criar programa de fidelização.
Lembre-se de que o monitoramento é fundamental para verificar se as ações de prevenção ao churn estão gerando os resultados esperados.
Ao acompanhar de perto esses resultados, é possível inclusive definir novas ações com o objetivo de reduzir o churn mensal e fazer um acompanhamento mais próximo.
Passo a passo para implementar a predição de churn
Agora que você já sabe a importância de se utilizar a predição de churn, veja como implementar essa poderosa ferramenta, que ajuda nas estratégias do seu negócio e evita a perda de clientes, seguindo algumas etapas.
Coleta de dados do comportamento dos clientes
Para iniciar, você deve reunir informações-chave sobre os clientes, como a frequência que ele usa o produto e/ou serviço, como ele realizou a compra, ticket médio, opiniões e feedbacks, tempo desde a última interação, hábitos de consumo, entre outras.
Preparação de dados
Em seguida, é necessário fazer a higienização dos dados para organizar as informações e remover o que está duplicado.
Se necessário, você pode fazer enriquecimento de dados, adicionando informações em uma base existente a fim de padronizá-la.
Segmentação de clientes
Ao separar a base em grupos com perfil semelhante por características demográficas, comportamentais e de consumo, por exemplo, a identificação de padrões de comportamento se torna mais fácil e rápida de ser feita.
Assim, a segmentação de clientes tem um importante papel para ajudar a verificar os primeiros sinais de que um grupo de clientes tem mais chances de sair da base.
Análise de dados
Nesta etapa, os dados são examinados em busca de padrões e tendências que podem indicar sinais de alerta de churn, como clientes que não utilizam o serviço há mais de dois meses, por exemplo.
Isso inclui o uso de ferramentas que facilitam a visualização dos dados e ajudam na identificação desses sinais de alerta.
Uso de tecnologia (machine learning)
Usar a tecnologia de machine learning na predição de churn é ganhar precisão e eficiência no processo. Nessa etapa, algoritmos são usados para analisar dados complexos e podem ser treinados para que possam detectar padrões que indicam a probabilidade de churn.
Qual o papel do NPS na reversão e predição de churn
Em pesquisas de satisfação do cliente, é muito comum o uso de NPS. Você já conhecia essa sigla? O Net Promoter Score (NPS) é uma métrica que ajuda a medir a lealdade e a satisfação dos seus clientes.
O princípio desse método parte de que se um cliente está satisfeito com seu produto ou serviço, ele poderá recomendar a empresa para outras pessoas, sendo considerado um cliente leal. Esse tipo de cliente é classificado como promotor, além das classificações neutro e detrator.
Essa métrica pode ser usada como um dos indicadores na predição de churn, pois mostra o nível de satisfação do cliente com a empresa e o serviço, inclusive se é leal à sua marca.
Ao fazer a análise desse indicador, é possível compreender as causas e onde estão as falhas que levam à insatisfação dos clientes com risco de churn.
Como reduzir o churn mensal e anual com inteligência analítica?
O churn é um dos grandes desafios para os negócios, mas com o apoio de uma ferramenta da tecnologia de dados com inteligência analítica é possível reduzi-lo e ainda aproveitar oportunidades de crescimento.
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