Com certeza conheces alguém que estava numa relação que parecia perfeita e que pensava que iria durar toda a vida com essa pessoa, mas de um dia para o outro, foram deixados sem saber porquê. Esta sensação de desconcerto e perda é a mesma que muitas empresas estão a sentir quando, de repente, os seus clientes deixam de comprar os seus produtos e serviços e não entendem por que decidiram abandoná-los.
Assim como numa relação de casal, quando um cliente decide deixar uma empresa, significa que algo não está a funcionar como deveria, sendo importante identificar o que está a falhar para poder resolver.
Por outro lado, as empresas que estão a utilizar modelos preditivos de churn conseguem identificar esses problemas a tempo, graças à análise de dados que permite detetar os sinais de que algo não está bem e que é provável que o cliente os abandone. Dessa forma, têm capacidade de reação e podem tomar medidas para reter e reconquistar os seus clientes de forma eficaz, tal como aconteceria num relacionamento, ao detetar que algo não está bem e ativar os alarmes para tentar reconquistar a outra pessoa antes que seja tarde demais.
Manter os teus clientes felizes e comprometidos requer esforço e dedicação. Por isso, conhecer o churn é essencial. Mas...
É uma métrica que mede a taxa de cancelamento ou perda de clientes num negócio. Calcula-se dividindo o número de clientes que cancelam ou deixam de utilizar os serviços de uma empresa pelo número total de clientes ativos num período de tempo determinado.
Um cliente já conquistado não é um cliente por conquistar. Segundo a HubSpot, a taxa de conversão de um usuário existente gira em torno de 50-70%, enquanto a taxa de conversão de um cliente potencial está entre 5-20%. Portanto, o que achas que é mais importante, reter ou captar?
Neste mercado competitivo, onde os márgens de lucro são estreitos, é muito mais importante manter uma base de clientes que proteja os teus rendimentos e margens. Portanto, manter o teu churn rate sob controle não é apenas uma forma de melhorar a rentabilidade do teu negócio, mas sim uma questão de sobrevivência.
Infelizmente, muitos negócios cometem o erro de esquecer a última fase do funil: depois de investir muito esforço para atrair, classificar e nutrir os leads até os transformar em vendas, eles esquecem-se dos clientes já conquistados. E como vimos, manter os clientes satisfeitos não é apenas tão importante quanto o processo de atração e venda, mas sim mais importante.
Claramente, o fato de um cliente estar satisfeito com sua primeira ou primeiras compras influenciará sua lealdade, mas nem tudo dura eternamente, por isso, se essa relação não for nutrida, existe a possibilidade de que ele vá para a concorrência. Nesta fase, executar uma forte estratégia de fidelização e retenção é crucial.
Este processo envolve a realização de ações que mantenham os seus clientes felizes e leais à sua marca, o que fará com que continuem a comprar os seus produtos ou serviços devido às experiências e memórias positivas que têm consigo. A fidelização e a retenção vão para além do produto em si ou do oferecimento do melhor preço; trata-se da experiência que o consumidor tem com a marca, da relação positiva que se estabelece entre ambos, de como se sente e do que significa essa marca na sua vida.
Tomemos o exemplo da Apple: não se compram seus produtos apenas porque são inovadores, intuitivos, atraentes e de qualidade. A estratégia de marca da Apple é uma experiência em si mesma, fazendo-o sentir que pertence a uma tribo ou a um status social e tornando-se um verdadeiro fã. O sentimento de pertença ao mundo Apple é tão poderoso que é difícil imaginar um cliente "abandonando" sua família.
Dentro do universo da análise preditiva, existem numerosos modelos que, baseados em Inteligência Artificial, ajudam as organizações a avançar na sua Jornada de Dados e a resolver os seus problemas de negócio de forma eficaz.
Os modelos preditivos mais conhecidos (e poderosos) são os de regressão e classificação:
Os modelos de regressão permitem-nos prever um valor. Por exemplo, qual será o lucro estimado que obteremos de um determinado cliente (ou segmento) nos próximos meses ou ajudam-nos a estimar a previsão de vendas.
Os modelos de classificação, por outro lado, permitem-nos prever a pertinência a uma classe. Por exemplo, classificar entre os nossos clientes quem é mais propenso a uma compra, a um abandono ou a uma fraude.
E dentro destes últimos, encontramos o modelo preditivo do tipo churn: aquele que fornece informações sobre quais clientes têm mais probabilidade de abandonar você. Como funciona? Este modelo combina uma série de variáveis com dados históricos dos seus clientes juntamente com dados da situação atual. Os resultados são binários: obteremos um sim ou um não (em forma de 0 e 1) com base no seu grau de probabilidade de abandono.
Como todos os modelos preditivos, será essencial reentrená-lo com novos dados à medida que o tempo passa para que não perca fiabilidade e evite que fique desatualizado.
Apesar de o modelo churn em si ser valioso, na Keyrus trabalhamos combinando diferentes casos de uso que nos ajudam a criar essa visão 360º do cliente tão procurada e desejada por todas as empresas, como a propensão à compra ou a análise do carrinho de compras, entre outros.
Este tipo de modelos para prever a propensão ao abandono trará benefícios como:
Ativar ações de marketing mais eficazes ao conhecer que grupo de clientes está suscetível a deixar de comprar.
Aumentar o CLTV dos seus clientes, o que se traduz numa redução do CAC e numa maior rentabilidade ao contar com esses clientes por mais tempo.
Fortalecer a marca da sua empresa ao conseguir ter clientes mais fiéis e até transformá-los naturalmente em embaixadores da sua marca.
Conhecer mais e melhor os seus clientes, o que se traduzirá na iteração da estratégia para se tornar cada vez mais centrada no cliente.
Tomar decisões mais estratégicas para otimizar processos e campanhas.
Em suma, conhecer e controlar a taxa de churn do seu negócio é essencial para garantir a rentabilidade e sustentabilidade a curto e longo prazo. Como vimos, os modelos preditivos de churn podem ajudar a identificar esses problemas a tempo e tomar medidas para reter e fidelizar os clientes de forma eficaz. Em breve, falaremos sobre como o potencial de tudo isso aumenta ao combinar esse modelo preditivo com outros casos de uso que estão tendo um grande impacto em nossos clientes. Não perca!