A previsão de churn é um fator crucial para qualquer negócio. Afinal, a perda de contratos representa um risco para a saúde financeira. A ótima notícia é que a inteligência dos dados é uma parceira valiosa para evitar quedas abruptas na receita e desenvolver ações preventivas contra a perda de clientes.
Os dados fornecem uma variedade de insights sobre transações, ciclo de vida do cliente, preferências, comportamento e poder de compra. Além disso, eles permitem identificar e atrair clientes com baixa probabilidade de churn, aumentando assim as chances de mantê-los em nossa base de clientes.
Se você está interessado em entender como os dados podem ajudar a reduzir as taxas de churn, veio ao lugar certo. Neste artigo, vamos explorar como prever o churn e aprimorar as taxas de retenção de clientes.
Taxa de churn: o que é?
A taxa de churn, também conhecida como taxa de turnover ou taxa de rotatividade de clientes, é uma métrica que indica a proporção de clientes adquiridos e perdidos por uma empresa em um determinado período de tempo.
O cálculo dessa métrica pode envolver diversas variáveis, o que leva diferentes indivíduos e grupos a adotarem abordagens distintas, incluindo ou excluindo fatores como a taxa de renovação, a taxa de upsell ou a taxa de cancelamento.
A taxa de churn é um indicador crucial da satisfação dos consumidores e é considerada um dos principais elementos de retenção. É importante ressaltar que essa métrica é especialmente aplicada no setor de serviços, onde a recorrência é um ativo valioso, como em empresas de SaaS, assinaturas, agências e outros provedores que têm modelos de pagamento baseados em frequência.
Por que é importante ter previsibilidade no churn?
A previsão do churn é de suma importância para estratégias empresariais. Em modelos de negócio nos quais a recorrência de pagamentos é crucial, a taxa de churn tem um impacto direto na receita mensal.
É fundamental que a receita gerada por cliente supere o custo de aquisição de clientes (CAC). Por esse motivo, os bancos de dados desempenham um papel crucial na identificação de potenciais clientes para investimento, reduzindo os gastos necessários para fechar negócios e aumentando as chances de manter esses clientes na base.
A taxa de churn é normalmente calculada com base em informações contidas no CRM. Em outras palavras, a análise é apoiada pela base interna de dados, enquanto informações externas impulsionam a atração de clientes que se enquadram no Perfil de Cliente Ideal (ICP). Ao realizar uma avaliação preditiva do churn, é possível tomar decisões precisas, tais como direcionar investimentos e contratar recursos humanos.
Como a análise de dados ajuda a prever a taxa de churn?
Há diversas formas de aproveitar os dados para prever a taxa de churn. A análise dos dados revela insights que permitem identificar padrões comportamentais ou características comuns que levam ao cancelamento de negócios ou à desistência da renovação.
Além disso, os dados fornecem informações detalhadas sobre o mercado ou empresas individuais. Ao integrá-los às ferramentas de CRM, o churn preditivo se torna ainda mais preciso.
Imagine ter acesso, por meio de uma plataforma ou API, a informações agregadas sobre receita, taxa de crescimento do negócio e até mesmo detalhes 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 incentivem a permanência do cliente.
Nesse contexto, a inteligência de dados atua como uma bússola, indicando oportunidades, soluções e prevendo possíveis obstáculos.
Existem setores em que as taxas de rotatividade aumentam ou diminuem de acordo com a sazonalidade. Um exemplo é o setor da educação, em que tanto as novas matrículas quanto as desistências de renovação ocorrem no início ou no meio do ano.
Outra solução diz respeito ao surgimento de concorrentes. Para ilustrar, consideremos um exemplo do setor financeiro. Se um banco apresenta uma alta taxa de aquisição de clientes, é possível determinar as chances de ocorrer a migração da própria base de clientes para uma solução inovadora.
As pesquisas de mercado que avaliam a satisfação do cliente também representam uma oportunidade para essa análise preditiva. Por esse motivo, muitas empresas conduzem estudos regulares com seus clientes, buscando maneiras de mantê-los fiéis. Tudo isso pode ser realizado manualmente ou por meio de uma ferramenta algorítmica de aprendizado de máquina. Esse modelo de inteligência artificial potencializa o uso dos dados, proporcionando uma previsibilidade mais precisa.
Como evitar o aumento do churn?
O aumento da taxa de churn é um desafio para as empresas. No entanto, com o suporte de uma sólida base de dados, é possível adotar medidas preventivas.
Uma dessas medidas é a implementação de campanhas de fidelização, que consistem em atividades direcionadas para aumentar a satisfação do cliente. Isso pode ser feito por meio de estratégias de marketing ou acompanhamento regular, especialmente em setores de customer success. Além disso, oferecer suporte ao cliente é uma oportunidade valiosa para manter sua satisfação.
O departamento de marketing, em colaboração com outras áreas, pode desenvolver campanhas que promovam a retenção. Uma abordagem comum é oferecer promoções quando o término do contrato está próximo. Além disso, os dados fornecem suporte para as equipes de vendas. Ao direcionar as vendas para clientes que se enquadram no perfil de cliente ideal, com base em parâmetros disponíveis em fontes externas, é possível atrair negócios com alta probabilidade de estabelecer uma parceria de longo prazo.
Em resumo, a previsão do churn pode levar a ajustes multidisciplinares, levando em consideração fatores estratégicos, operacionais e comerciais. Se você busca uma solução de dados que auxilie na previsão da taxa de churn, mitigação de riscos e desenvolvimento de ações para aumentar os lucros, fale com a IdMax e conheça as soluções da Neoway, que transformam dados em conhecimento.