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Predição de churn: o que é, importância e como funciona

24 of dezembro of 2024

A predição de churn é ideal para que sua empresa possa desenvolver ações para evitar a perda de clientes, entenda mais sobre esse assunto.

por matera

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Homem em um escritório analisando dados em um computador, com destaque para uma lupa em um gráfico de churn, indicando o uso de IA para identificar clientes em risco de cancelamento.

A predição de churn é o processo que utiliza análise preditiva para determinar a probabilidade de um cliente deixar de usar um produto ou serviço, ou seja, abandonar a base de clientes da empresa. 

O churn é um problema comum enfrentado por muitas organizações, mas quando o volume de cancelamentos atinge determinados patamares, o impacto se torna significativo nos lucros e na sustentabilidade do negócio a longo prazo. 

Além disso, como você já deve ter ouvido falar, é mais difícil e mais caro adquirir novos clientes do que reter os existentes. Portanto, a perda de clientes é sempre algo que as empresas devem evitar ao máximo.

Uma das estratégias voltadas para isso é a predição de churn. Com a predição, a empresa pode tomar decisões de forma antecipada para a minimizar as chances de o cancelamento acontecer. 

O que é predição de churn?

Como começamos a falar bem no início do conteúdo, a predição de churn é uma ferramenta de análise preditiva que auxilia as empresas a compreender quais são as chances de um cliente deixar sua base devido ao cancelamento do uso de produtos ou serviços que você oferece.

Para prever o churn, as empresas geralmente coletam e analisam dados sobre:

  • compras realizadas, 
  • frequência de uso do produto ou serviço, 
  • feedback dos clientes,
  • reclamações no suporte,
  • ações executadas por clientes com perfis semelhantes, etc.

Esses dados são utilizados para treinar modelos que usam machine learning para executar as análises preditivas. Os modelos evoluem com o tempo, e muitos deles podem prever com precisão a probabilidade de um cliente abandonar a empresa com base em padrões encontrados nos dados.

Se você ainda não conhece o conceito, a análise preditiva é um tipo de análise de dados que utiliza técnicas de machine learning para prever resultados futuros com base em dados passados.

É diferente da análise descritiva, que se concentra em descrever os dados que já foram coletados, e da análise prescritiva, que tenta encontrar a melhor ação a ser tomada com base em dados passados e futuros.

A predição de churn se concentra, então, em usar dados já existentes para prever possibilidades de churn no futuro.

Qual a diferença entre predição e prevenção de churn?

A predição de churn, como explicamos no tópico anterior, é o processo de prever a probabilidade de um cliente deixar de usar um produto ou serviço oferecido pela sua empresa, enquanto a prevenção de churn é o processo de implementar ações com o objetivo de reduzir o risco de um cliente abandonar a base de clientes da empresa.

Em qual momento os dois conceitos se complementam?

Apesar de serem conceitos distintos, é importante que eles sejam trabalhados de forma conjunta na organização. Afinal, o cálculo da predição de churn perde sua importância caso ele não seja usado como uma ferramenta para, de fato, reduzir as chances do cancelamento acontecer. 

Por isso, o interessante é que as empresas se comprometam com ambos os processos. Primeiro, calcular a probabilidade de churn de clientes e, com base nisso, definir quais medidas serão implementadas para reverter os cenários em que o churn é mais provável.

Entre essas medidas podemos citar, por exemplo, oferecer descontos ou promoções para incentivar os clientes a continuarem na base, melhorar a qualidade do produto ou serviço para atender melhor às necessidades dos clientes, ou fornecer um atendimento ao cliente acima das expectativas.

A escolha das estratégias de prevenção de churn a serem priorizadas dependem, principalmente, dos critérios que tiverem maior representatividade no cálculo da predição de churn.

O que envolve uma predição de churn?

Para fazer uma predição de churn, em geral, é importante passar pelos seguintes passos:

  1. Coletar dados sobre o comportamento dos clientes: o primeiro passo inclui reunir informações sobre como as compras foram realizadas, a frequência de uso do produto ou serviço, o feedback dos clientes, hábitos de compra de clientes com o mesmo perfil, etc.
  2. Preparar os dados para análise: para isso, pode ser necessário fazer uma espécie de limpeza nos dados, removendo dados duplicados e deixá-los organizados de forma que a análise realmente seja feita de forma correta.
     
  3. Analisar os dados: a análise é um processo de exploração dos dados com o objetivo de encontrar padrões e tendências de churn. Também envolve a utilização de técnicas de visualização de dados para tornar esses padrões mais fáceis de identificar.
  4. Treinar um modelo de machine learning: em seguida, os dados devem ser usados para treinar um modelo que possa prever a probabilidade de um cliente abandonar a empresa com base nos padrões encontrados.
  5. Validar o modelo: o modelo é avaliado para verificar sua precisão e validade.
  6. Usar o modelo para fazer previsões: o modelo é usado para fazer previsões sobre a probabilidade de um cliente abandonar a empresa. Essas previsões podem ser usadas para tomar medidas para reduzir o risco de churn.

É importante ressaltar que, para esse tipo de atividade, recomendamos que você conte com profissionais que tenham capacitação em análise de dados e machine learning, ou então contrate ferramentas que já fazem esse processo por você, pois eles serão capazes de criar modelos que levem em consideração as variáveis mais adequadas para o seu negócio, bem como usar adequadamente os conceitos matemáticos e estatísticos necessários.

De toda forma, é importante prestar atenção especial nos seguintes aspectos:

Segmentação da base

A segmentação da base é uma estratégia bem interessante quando falamos sobre predição de churn, pois ao dividir a base de clientes em grupos com características semelhantes, a identificação de padrões pode ficar mais simples.

Além disso, a segmentação pode dar indícios mais claros sobre as razões pelas quais determinados grupos de clientes estão mais propensos a fazerem um cancelamento. 

Análise de comportamento do cliente

A análise de comportamento é, sem dúvidas, o fator principal na análise de predição de churn. Afinal, apesar de nem todos os clientes darem sinais de que estão pensando em cancelar o produto ou serviço, às vezes, a própria ausência de sinal deve servir como alerta.

Existem inúmeras variáveis para se levar em consideração ao analisar o comportamento do cliente. Isso pode aumentar muito a complexidade da tarefa e nossa dica é que você já busque ferramentas que fazem o processo de análise de dados por você. Isso tornará todo o processo muito mais prático, ágil e efetivo!

Aqui na Matera, por exemplo, temos a plataforma Matera Insights que segmenta a sua base de clientes, e consegue predizer quais clientes estão mais propensos ao churn. Além disso, após identificar esses clientes recomendamos ações para evitar que o churn aconteça. 

Aí você precisa se preocupar apenas com o que é mais importante: escolher as estratégias que serão usadas para reverter esses casos!

Se quiser ver como funciona na prática, agende agora mesmo uma demonstração da plataforma Matera Insights!

Benefícios da predição de churn de clientes

A predição do churn é uma análise valiosíssima para qualquer negócio que deseja aumentar a retenção de clientes na sua base. Alguns dos principais benefícios são:

Antecipa ações do cliente

As previsões de churn fornecem insights valiosos sobre os fatores que estão influenciando a decisão dos clientes de abandonar a empresa, essas informações podem ajudar bastante na  montagem de um plano de ação para contornar o problema. 

Ao prever o risco de churn, as empresas conseguem antecipar ações de clientes, tomando medidas para reduzir o risco de um cliente abandonar a empresa e também para aumentar seu nível de satisfação. 

Essa antecipação, por sua vez, pode resultar em maior retenção de clientes e menor custo de aquisição de novos clientes.

Otimiza o trabalho do time de customer success

Ao identificar os motivos pelos quais os clientes estão deixando a empresa, é possível tomar medidas assertivas para melhorar a experiência do cliente e evitar o churn. 

Na prática, ao identificar os clientes que são mais propensos a abandonar a empresa e as razões que podem os levar a tomar essa decisão, o time de customer success consegue alocar esforços e recursos de forma mais eficiente e que realmente seja adequada para cada perfil de cliente.

Conheça a Matera Insights: realize a predição de churn de forma assertiva 

Nem sempre é fácil desenvolver um modelo de predição de churn que seja assertivo e atenda às necessidades do negócio, especialmente porque os modelos preditivos de machine learning levam um certo tempo até se desenvolverem e fazerem previsões mais precisas.

Além disso, por mais que as empresas utilizem dados importantes como respostas de NPS ou a falta de interação para prever um possível churn, esses indicadores nem sempre são suficientes para predizer se um cliente está insatisfeito. 

Em alguns casos, acontece o chamado “churn silencioso”, em que o cliente não dá nenhum sinal evidente de descontentamento e a empresa acaba não tendo tempo para corrigir a origem da insatisfação.

Por isso, para garantir que a predição de churn seja feita de forma mais ágil, assertiva e te dará todas as informações que você precisa para implementar medidas de prevenção de churn, é interessante contar com sistemas automatizados de machine learning, que fazem todo o trabalho pesado de dados e te entregam a informação que você precisa!

Para isso, a plataforma Matera Insights é ideal, ela usa os dados para alimentar modelos de aprendizado de máquina, supervisionados e não supervisionados, com o objetivo de descobrir padrões de comportamento e prever a ocorrência de eventos, como é o caso do churn.

Com o nosso software, além de reduzir a ocorrência de churn, você consegue maximizar o valor gerado por cada cliente, identificar oportunidades de hipersegmentação e personalização, e melhorar toda a experiência dos seus clientes. 

Veja como tudo isso é na prática, agende uma demonstração da nossa plataforma.

Conclusão

Como você deve ter percebido, a predição de churn de clientes é muito importante para as empresas, pois o cancelamento pode ter um impacto muito significativo nos lucros e na sustentabilidade da empresa no mercado. 

Por outro lado, ao trabalhar estratégias para reverter os cenários de forma antecipada, as organizações conseguem aumentar o nível de satisfação dos clientes, reduzir custos de aquisição de clientes, maximizar indicadores de retenção e, no fim das contas, aumentar a lucratividade do negócio no longo prazo!