Diminuindo o Churn: Como a Análise de Dados pode ajudar
A análise de dados é uma forma poderosa de se conectar com o movimento de churn, permitindo a modelagem e previsão de tendências de cancelamento.
O Churn é um fenômeno que preocupa empresas de todos os setores, especialmente aquelas que oferecem serviços de assinatura. Cancelamento de assinaturas pode afetar negativamente a receita e a reputação da marca. Nesse cenário, o Data Analytics surge como um aliado poderoso na luta contra o Churn.
Neste texto, vamos explicar o que é Churn e como as empresas podem usar o Data Analytics para diminuí-lo.
O que é Churn?
O churn é a métrica para quantificar os cancelamentos de um serviço, amplamente usado no mundo dos negócios digitais, como em serviços de streaming de vídeo, por exemplo. Essa métrica é de grande importância para as empresas, pois quanto mais usuários cancelam o serviço, menos receita a empresa arrecada.
Analisar o churn é importante para identificar pontos que precisam ser melhorados nos produtos e serviços que estão sob supervisão dos gestores da empresa, como atendimento, valor, qualidade do produto e outros fatores que levaram o cliente a cancelar o serviço.
O churn também pode alertar a empresa sobre a necessidade de oferecer atrativos aos clientes, como preços mais acessíveis, maior quantidade de serviços ofertados em uma mesma faixa de preço, marketing mais atrativo e melhor estabilidade no oferecimento dos serviços online.
Como calcular o Churn?
Para avaliar o churn, podemos comparar o número de cancelamentos com o número de usuários que aderiram ao serviço, mapeando um segundo indicador relacionando cancelamento e contratação.
Também é possível comparar o número de cancelamentos com a quantidade total de assinantes para se ter dimensão do impacto dos cancelamentos naquele período.
Outra possibilidade é comparar o valor que era arrecadado pelos assinantes que cancelaram com o valor total arrecadado, permitindo entender percentualmente o valor do churn na receita total.
Por que analisar o Churn?
O churn é mais do que um número – é um indicador da saúde do produto perante os consumidores.
A análise de dados é uma forma poderosa de se conectar com o movimento de churn, permitindo a modelagem e previsão de tendências de cancelamento e upgrades dos serviços já adquiridos.
Centenas de dados são gerados para um mesmo usuário, que vão desde a utilização do serviço/produto até reclamações e sugestões, navegando pelas páginas da empresa, dentre outros movimentos. Com isso, a modelagem de dados pode ajudar a identificar clientes que estão propensos a cancelar um serviço, e até mesmo a fazer um upgrade nos serviços já adquiridos.
Neste sentido, é fundamental que as empresas alinhem seus dados (nas mais diferentes frentes de atuação, como Ciência, Visualização, Arquitetura, Engenharia e Governança) aos serviços que oferecem.
Aplicando o Data Analytics para solução de problemas
Data Analytics (Análise de Dados) compreende uma gama de ferramentas e técnicas, que passam pela obtenção, organização, manipulação, análise e previsão de dados, para obtenção de informações e conhecimentos que permitam a geração de insights e tomada de decisão assertiva dentro das empresas.
O Data Analytics é uma tendência cada vez mais presente nas empresas, independente do tipo de mercado. No contexto de Inteligência Artificial, quando nos referimos a Análise de Dados, muitas coisas podem estar inseridas dentro desta área, desde uma manipulação/automação de planilhas, até projetos complexos que envolvem Computação em Nuvem, Banco de Dados e outros elementos desse universo.
Veja também: Data Analytics: entenda o que é e como funciona na prática
O processo de Data Analytics deve ser pautado de acordo com as necessidades e interesses da empresa/setor para atingir os objetivos desejados, sejam eles o desenho de um cenário futuro com relação a vendas, análise do histórico de desligamento de funcionários, ou até mesmo o cancelamento de assinaturas de serviços e produtos. Nesses objetivos, devemos ter em mente quais perguntas queremos responder para que os processos relacionados aos dados sejam o mais assertivos possíveis.
Os passos para realização do Data Analytics são:
- Coleta e limpeza dos dados
- Análise exploratória dos dados
- Modelagem com base nos dados coletados/tratados
- Visualização dos resultados em dashboards ou outras ferramentas de visualização
O elemento central deste processo são sempre os dados e as perguntas que queremos responder. Vale ressaltar que não existe uma receita padrão para realizar um processo de Data Analytics em uma empresa/setor, devemos avaliar caso a caso para que possamos obter os melhores resultados possíveis.
Data Analytics aplicado para previsão e redução do Churn
Por meio do Data Analytics, é possível prever e reduzir o churn, mantendo a fidelização do cliente. Veja como:
Coleta e Limpeza de Dados
O processo de coleta e limpeza dos dados é um passo importante para que tenhamos em mãos os dados que nos ajudarão a responder os questionamentos que definimos no começo de nossa abordagem.
Análise Exploratória
O próximo passo é realizar uma análise exploratória dos dados, quando avaliamos diversos aspectos dos dados que selecionamos, começando desde a sua integridade até as relações existentes entre eles, as estatísticas pertinentes, entre outros pontos que surgem durante esta análise.
Uma análise exploratória bem feita pode ser muitas vezes suficiente para entender cenários passados e presentes relacionados aos questionamentos que nos propomos a responder, por isso, no processo de Data Analytics dedicamos um tempo especial para esta etapa.
Modelos Preditivos
A partir da análise exploratória dos dados, é possível identificar padrões de comportamento dos clientes que podem levar ao cancelamento da assinatura. Com base nesses padrões, é possível criar modelos preditivos por meio de algoritmos de Machine Learning, que permitem prever com antecedência quais clientes estão mais propensos a cancelar a assinatura.
Visualização
Os resultados são colocados em dashboards ou outras ferramentas de visualização para que toda a equipe envolvida no Data Analytics possa encontrar as respostas ao plano inicialmente desenhado para o processo, bem como gerar insights e promover decisões assertivas.
Note que descrevemos em linhas gerais o processo de Data Analytics, sem especificar os tipos de dados, tipos de modelos de Machine Learning entre outras minúcias, pois cada problema requer um delineamento e uma análise específica.
Como utilizar a Inteligência Artificial para diminuir Churn
Aqui estão algumas maneiras de utilizar Data Analytics para diminuir o Churn:
- Coletando e processando dados cadastrais dos clientes
- Entender quem são seus clientes (idade, localização, entre outras informações) pode ajudar a realizar uma análise exploratória para entender melhor seus clientes.
- Analisando dados de uso do serviço
- Registros sobre como os clientes usam os serviços contratados, quantas vezes o cliente usa por dia/mês/ano, quais os serviços que ele realmente faz uso no plano contratado, quais tipos de aparelho ele acessa os serviços (quando cabível), são importantes para compreender os motivos que levam um cliente a cancelar um serviço.
- Analisando dados financeiros do cliente
- Análises do perfil financeiro do cliente, por exemplo, pagamento recorrente ou não, atrasos no pagamento, downgrades e upgrades nos pacotes de serviços, podem ajudar a compreender motivos que o fizeram ou farão cancelar um serviço.
- Analisando feedback do cliente
- Comentários e avaliações deixados pelo usuário na plataforma, sugestões e reclamações nos canais de ouvidoria são fontes ricas de informações e permitem uma análise dos “sentimentos” do cliente quanto aos serviços, gerando a possibilidade de captar suas percepções quanto ao produto.
- Construindo modelos de Machine Learning
- Todos os tipos de dados acima podem ser associados e utilizados em diferentes tipos de inteligência artificial no contexto de churn, em particular, na construção de modelos de Machine Learning para detecção da propensão de um cliente cancelar ou não o serviço com base em suas atividades.
- Tomando medidas para evitar o churn
- Com base na análise de dados, os clientes podem ser classificados e/ou categorizados em diferentes níveis com relação à sua propensão de cancelar o serviço ou não, e a empresa pode tomar medidas para evitar que esse cliente cancele o serviço, como promoções para grupos específicos, entrevistas para entender quais são as insatisfações dos clientes com relação ao serviço e para aqueles que de fato cancelaram, tentativas de trazer o cliente que cancelou para a base de clientes ativos, ofertando vantagens e/ou descontos.
- Repetindo periodicamente o processo de análise de dados
- É importante repetir periodicamente todos os processos listados acima para compreender a evolução dos hábitos do cliente e entender os comportamentos atuais dos clientes em relação ao cancelamento de serviços.
- Compreendendo o mercado
- Além disso, aliar pesquisas de mercado à análise de dados pode ajudar a entender como os serviços de assinatura fornecidos pelos concorrentes se comparam aos que são oferecidos pela sua empresa, a fim de melhorar os serviços prestados e evitar a perda de clientes para os concorrentes.
Quer se aprofundar nesse assunto? Se você procura por estratégias para diminuir o Churn da sua empresa: