A previsibilidade do churn é um item essencial para um negócio. Afinal, os contratos perdidos representam riscos à saúde financeira. A boa notícia é que a inteligência de dados é uma aliada para evitar quedas bruscas na receita ou elaborar ações preventivas para o turnover.
Os dados trazem diversos insights a respeito das transações, ciclo de vida do cliente, preferências, comportamento e poder de compra. Além disso, permite identificar e atrair clientes com baixa probabilidade de churn, aumentando as chances de mantê-los na carteira.
Se você quer saber como os dados trabalham para a redução das taxas de churn, chegou ao lugar certo. Neste artigo, descubra como prevê-la e melhorar as taxas de retenção de clientes.
O que é a taxa de churn?
Churn rate ou taxa de turnover, também conhecida como taxa de rotatividade de clientes, é uma métrica que revela a proporção entre o número de clientes adquiridos e o número de clientes perdidos pela empresa em um determinado período de tempo.
Existem muitas variáveis para o cálculo dessa métrica. Por essa razão, diferentes pessoas e grupos optam por realizar a equação de maneiras distintas, incluindo ou excluindo do estudo a taxa de renovação, a taxa de upsell ou a taxa de cancelamento, por exemplo.
Trata-se de um item que reflete a satisfação dos consumidores, considerada um dos mais valiosos indicadores de retenção. É válido frisar, também, que a taxa de churn é aplicada, principalmente, no setor de serviços, onde a recorrência é um ativo valioso, como empresas do ramo de SaaS, assinaturas, agências e outros prestadores com modelo de pagamento baseado em frequência.
Qual é a importância da previsibilidade de churn?
A previsibilidade da taxa de churn é importante devido a fatores estratégicos. Em modelos de negócio em que a recorrência de entrada de pagamentos é essencial, o churn impacta diretamente na receita mensal.
Naturalmente, é desejado que a receita gerada por cliente seja maior do que o custo de aquisição de clientes (CAC). É por essa razão que os bancos de dados auxiliam, também, na escolha de potenciais clientes para investimento, reduzindo os gastos para fechar o negócio e aumentando as chances de mantê-los na carteira.
A taxa de churn é, habitualmente, calculada com base em informações contidas no CRM. Ou seja, a base interna auxilia na análise, enquanto os dados externos impulsionam a atração de clientes que se encaixam no ICP (Perfil de Cliente Ideal). Ao realizar uma avaliação preditiva do churn, é possível tomar decisões certeiras, como direcionamento de investimentos e contratação de recursos humanos.
Como os dados da Neoway auxiliam a prever a taxa de churn?
Existem muitas maneiras de utilizar os dados na predição da taxa de churn. Os insights da análise dos dados, permitem a identificação de padrões de comportamento ou características comuns que levam ao cancelamento do negócio ou à desistência da renovação.
Os dados também ajudam a ter detalhes sobre o mercado ou empresas individuais. Ao integrá-los em ferramentas de CRM, o churn preditivo torna-se ainda mais assertivo.
Imagine ter à sua disposição (em plataforma ou API) informações agregadas sobre receita, taxa de crescimento do negócio ou até mesmo informações sobre o quadro societário da empresa. Com esse conhecimento em mãos, é possível identificar padrões que levam ao cancelamento do contrato e realizar ações que estimulem o contrário.
Nesse cenário, a inteligência de dados atua como uma bússola que aponta oportunidades, soluções e prevê potenciais barreiras.
Existem negócios em que as taxas de turnover aumentam ou diminuem de acordo com a sazonalidade. Um bom exemplo é o setor da educação, em que tanto as novas matrículas quanto a desistência de rematrículas ocorre no início ou no meio do ano.
Outra solução diz respeito ao desenvolvimento de concorrentes. Para facilitar o entendimento, vamos recorrer a um exemplo do setor financeiro. Se um banco possui uma alta taxa de aquisição de clientes, é possível definir quais são as chances de ocorrer a migração da própria carteira para outra solução inovadora.
As pesquisas de mercado que dizem respeito à satisfação do cliente também representam uma oportunidade para realizar essa análise preditiva. Por esse motivo, muitas empresas realizam estudos regulares com seus clientes e avaliam as possibilidades de mantê-los fidelizados.Tudo isso, claro, pode ser realizado manualmente ou por meio de uma ferramenta algorítmica de machine learning. Esse modelo de inteligência artificial potencializa o uso dos dados, trazendo acurácia à previsibilidade.
Como evitar o crescimento do churn?
O crescimento da taxa de churn é uma pedra no sapato das empresas. Contudo, com o apoio de uma boa base de dados, é possível criar ações preventivas.
Por meio de campanhas de fidelização, por exemplo. Elas consistem em atividades que visem aumentar a satisfação do consumidor por meio de peças de marketing ou acompanhamento recorrente, muito comum em setores de customer success. O suporte, por sua vez, também emerge como uma oportunidade de manter o comprador saciado.
O marketing, em conjunto com outras áreas, pode elaborar campanhas que estimulem a retenção. Uma das mais comuns consiste na oferta de promoções quando o fim do contrato se aproxima. Além disso, os dados servem de apoio para equipes de vendas. Ao focar as vendas para clientes que se encaixam no perfil de cliente ideal, avaliando parâmetros disponíveis em bases externas, é possível atrair os negócios com alta probabilidade de estabelecer uma parceria longínqua.
Em suma, a predição do churn pode levar a ajustes multidisciplinares, considerando fatores estratégicos, operacionais ou comerciais. Se você deseja contar com uma solução de dados que auxilie a prever a taxa de churn, evitar riscos e elaborar ações para potencializar os ganhos, conheça as soluções da Neoway para transformar dados em conhecimento.
