{"id":37000,"date":"2023-05-10T10:43:33","date_gmt":"2023-05-10T13:43:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/?p=37000"},"modified":"2023-05-15T14:22:21","modified_gmt":"2023-05-15T17:22:21","slug":"diminuir-churn","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/blog\/diminuir-churn\/","title":{"rendered":"Diminuindo o Churn: Como a An\u00e1lise de Dados pode ajudar"},"content":{"rendered":"\n<p>O Churn \u00e9 um fen\u00f4meno que preocupa empresas de todos os setores, especialmente aquelas que oferecem servi\u00e7os de assinatura. Cancelamento de assinaturas pode afetar negativamente a receita e a reputa\u00e7\u00e3o da marca. Nesse cen\u00e1rio, o Data Analytics surge como um aliado poderoso na luta contra o Churn.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Neste texto, vamos explicar o que \u00e9 Churn e como as empresas podem usar o Data Analytics para diminu\u00ed-lo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>O que \u00e9 Churn?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>O churn \u00e9 a m\u00e9trica para quantificar os cancelamentos de um servi\u00e7o, amplamente usado no mundo dos neg\u00f3cios digitais, como em servi\u00e7os de streaming de v\u00eddeo, por exemplo. Essa m\u00e9trica \u00e9 de grande import\u00e2ncia para as empresas, pois quanto mais usu\u00e1rios cancelam o servi\u00e7o, menos receita a empresa arrecada.<\/p>\n\n\n\n<p>Analisar o churn \u00e9 importante para identificar pontos que precisam ser melhorados nos produtos e servi\u00e7os que est\u00e3o sob supervis\u00e3o dos gestores da empresa, como atendimento, valor, qualidade do produto e outros fatores que levaram o cliente a cancelar o servi\u00e7o.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>O churn tamb\u00e9m pode alertar a empresa sobre a necessidade de oferecer atrativos aos clientes, como pre\u00e7os mais acess\u00edveis, maior quantidade de servi\u00e7os ofertados em uma mesma faixa de pre\u00e7o, marketing mais atrativo e melhor estabilidade no oferecimento dos servi\u00e7os online.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Como calcular o Churn?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Para avaliar o churn, podemos comparar o n\u00famero de cancelamentos com o n\u00famero de usu\u00e1rios que aderiram ao servi\u00e7o, mapeando um segundo indicador relacionando cancelamento e contrata\u00e7\u00e3o.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel comparar o n\u00famero de cancelamentos com a quantidade total de assinantes para se ter dimens\u00e3o do impacto dos cancelamentos naquele per\u00edodo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Outra possibilidade \u00e9 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.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Por que analisar o Churn?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>O churn \u00e9 mais do que um n\u00famero &#8211; \u00e9 um indicador da sa\u00fade do produto perante os consumidores.<\/p>\n\n\n\n<p>A an\u00e1lise de dados \u00e9 uma forma poderosa de se conectar com o movimento de churn, permitindo a modelagem e previs\u00e3o de tend\u00eancias de cancelamento e upgrades dos servi\u00e7os j\u00e1 adquiridos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Centenas de dados s\u00e3o gerados para um mesmo usu\u00e1rio, que v\u00e3o desde a utiliza\u00e7\u00e3o do servi\u00e7o\/produto at\u00e9 reclama\u00e7\u00f5es e sugest\u00f5es, navegando pelas p\u00e1ginas da empresa, dentre outros movimentos. Com isso, a modelagem de dados pode ajudar a identificar clientes que est\u00e3o propensos a cancelar um servi\u00e7o, e at\u00e9 mesmo a fazer um upgrade nos servi\u00e7os j\u00e1 adquiridos.<\/p>\n\n\n\n<p>Neste sentido, \u00e9 fundamental que as empresas alinhem seus dados (nas mais diferentes frentes de atua\u00e7\u00e3o, como Ci\u00eancia, Visualiza\u00e7\u00e3o, Arquitetura, Engenharia e Governan\u00e7a) aos servi\u00e7os que oferecem.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Aplicando o Data Analytics para solu\u00e7\u00e3o de problemas<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Data Analytics (An\u00e1lise de Dados) compreende uma gama de ferramentas e t\u00e9cnicas, que passam pela obten\u00e7\u00e3o, organiza\u00e7\u00e3o, manipula\u00e7\u00e3o, an\u00e1lise e previs\u00e3o de dados, para obten\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es e conhecimentos que permitam a gera\u00e7\u00e3o de insights e tomada de decis\u00e3o assertiva dentro das empresas.<\/p>\n\n\n\n<p>O Data Analytics \u00e9 uma tend\u00eancia cada vez mais presente nas empresas, independente do tipo de mercado. No contexto de Intelig\u00eancia Artificial, quando nos referimos a An\u00e1lise de Dados, muitas coisas podem estar inseridas dentro desta \u00e1rea, desde uma manipula\u00e7\u00e3o\/automa\u00e7\u00e3o de planilhas, at\u00e9 projetos complexos que envolvem Computa\u00e7\u00e3o em Nuvem, Banco de Dados e outros elementos desse universo.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Veja tamb\u00e9m:<\/strong>&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/blog\/data-analytics\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Data Analytics: entenda o que \u00e9 e como funciona na pr\u00e1tica<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>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 cen\u00e1rio futuro com rela\u00e7\u00e3o a vendas, an\u00e1lise do hist\u00f3rico de desligamento de funcion\u00e1rios, ou at\u00e9 mesmo o cancelamento de assinaturas de servi\u00e7os e produtos. Nesses objetivos, devemos ter em mente quais perguntas queremos responder para que os processos relacionados aos dados sejam o mais assertivos poss\u00edveis.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Os passos para realiza\u00e7\u00e3o do Data Analytics s\u00e3o:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Coleta e limpeza dos dados<\/li><li>An\u00e1lise explorat\u00f3ria dos dados<\/li><li>Modelagem com base nos dados coletados\/tratados<\/li><li>Visualiza\u00e7\u00e3o dos resultados em dashboards ou outras ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>O elemento central deste processo s\u00e3o sempre os dados e as perguntas que queremos responder. Vale ressaltar que n\u00e3o existe uma receita padr\u00e3o para realizar um processo de Data Analytics em uma empresa\/setor, devemos avaliar caso a caso para que possamos obter os melhores resultados poss\u00edveis.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/content.mjvinnovation.com\/pt-br\/whitepaper\/as-4-etapas-da-mineracao-de-dados-em-cases-reais\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"789\" height=\"210\" src=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/image-3.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-37006\" srcset=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/image-3.png 789w, https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/image-3-720x192.png 720w, https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/image-3-285x76.png 285w, https:\/\/www.mjvinnovation.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/image-3-768x204.png 768w\" sizes=\"(max-width: 789px) 100vw, 789px\" \/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Data Analytics aplicado para previs\u00e3o e redu\u00e7\u00e3o do Churn<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Por meio do Data Analytics, \u00e9 poss\u00edvel prever e reduzir o churn, mantendo a fideliza\u00e7\u00e3o do cliente. Veja como:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Coleta e Limpeza de Dados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>O processo de coleta e limpeza dos dados \u00e9 um passo importante para que tenhamos em m\u00e3os os dados que nos ajudar\u00e3o a responder os questionamentos que definimos no come\u00e7o de nossa abordagem.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>An\u00e1lise Explorat\u00f3ria<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>O pr\u00f3ximo passo \u00e9 realizar uma an\u00e1lise explorat\u00f3ria dos dados, quando avaliamos diversos aspectos dos dados que selecionamos, come\u00e7ando desde a sua integridade at\u00e9 as rela\u00e7\u00f5es existentes entre eles, as estat\u00edsticas pertinentes, entre outros pontos que surgem durante esta an\u00e1lise.<\/p>\n\n\n\n<p>Uma an\u00e1lise explorat\u00f3ria bem feita pode ser muitas vezes suficiente para entender cen\u00e1rios 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.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Modelos Preditivos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>A partir da an\u00e1lise explorat\u00f3ria dos dados, \u00e9 poss\u00edvel identificar padr\u00f5es de comportamento dos clientes que podem levar ao cancelamento da assinatura. Com base nesses padr\u00f5es, \u00e9 poss\u00edvel criar modelos preditivos por meio de algoritmos de Machine Learning, que permitem prever com anteced\u00eancia quais clientes est\u00e3o mais propensos a cancelar a assinatura.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Visualiza\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Os resultados s\u00e3o colocados em dashboards ou outras ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o 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 decis\u00f5es assertivas.<br><br>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 min\u00facias, pois cada problema requer um delineamento e uma an\u00e1lise espec\u00edfica.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Como utilizar a Intelig\u00eancia Artificial para diminuir Churn<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Aqui est\u00e3o algumas maneiras de utilizar Data Analytics para diminuir o Churn:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\"><li>Coletando e processando dados cadastrais dos clientes<ul><li>Entender quem s\u00e3o seus clientes (idade, localiza\u00e7\u00e3o, entre outras informa\u00e7\u00f5es) pode ajudar a realizar uma an\u00e1lise explorat\u00f3ria para entender melhor seus clientes.<\/li><\/ul><\/li><li>Analisando dados de uso do servi\u00e7o<ul><li>Registros sobre como os clientes usam os servi\u00e7os contratados, quantas vezes o cliente usa por dia\/m\u00eas\/ano, quais os servi\u00e7os que ele realmente faz uso no plano contratado, quais tipos de aparelho ele acessa os servi\u00e7os (quando cab\u00edvel), s\u00e3o importantes para compreender os motivos que levam um cliente a cancelar um servi\u00e7o.<\/li><\/ul><\/li><li>Analisando dados financeiros do cliente<ul><li>An\u00e1lises do perfil financeiro do cliente, por exemplo, pagamento recorrente ou n\u00e3o, atrasos no pagamento, downgrades e upgrades nos pacotes de servi\u00e7os, podem ajudar a compreender motivos que o fizeram ou far\u00e3o cancelar um servi\u00e7o.<\/li><\/ul><\/li><li>Analisando feedback do cliente<ul><li>Coment\u00e1rios e avalia\u00e7\u00f5es deixados pelo usu\u00e1rio na plataforma, sugest\u00f5es e reclama\u00e7\u00f5es nos canais de ouvidoria s\u00e3o fontes ricas de informa\u00e7\u00f5es e permitem uma an\u00e1lise dos \u201csentimentos\u201d do cliente quanto aos servi\u00e7os, gerando a possibilidade de captar suas percep\u00e7\u00f5es quanto ao produto.<\/li><\/ul><\/li><li>Construindo modelos de Machine Learning<ul><li>Todos os tipos de dados acima podem ser associados e utilizados em diferentes tipos de intelig\u00eancia artificial no contexto de churn, em particular, na constru\u00e7\u00e3o de modelos de Machine Learning para detec\u00e7\u00e3o da propens\u00e3o de um cliente cancelar ou n\u00e3o o servi\u00e7o com base em suas atividades.<\/li><\/ul><\/li><li>Tomando medidas para evitar o churn<ul><li>Com base na an\u00e1lise de dados, os clientes podem ser classificados e\/ou categorizados em diferentes n\u00edveis com rela\u00e7\u00e3o \u00e0 sua propens\u00e3o de cancelar o servi\u00e7o ou n\u00e3o, e a empresa pode tomar medidas para evitar que esse cliente cancele o servi\u00e7o, como promo\u00e7\u00f5es para grupos espec\u00edficos, entrevistas para entender quais s\u00e3o as insatisfa\u00e7\u00f5es dos clientes com rela\u00e7\u00e3o ao servi\u00e7o 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.<\/li><\/ul><\/li><li>Repetindo periodicamente o processo de an\u00e1lise de dados<ul><li>\u00c9 importante repetir periodicamente todos os processos listados acima para compreender a evolu\u00e7\u00e3o dos h\u00e1bitos do cliente e entender os comportamentos atuais dos clientes em rela\u00e7\u00e3o ao cancelamento de servi\u00e7os.<\/li><\/ul><\/li><li>Compreendendo o mercado<ul><li>Al\u00e9m disso, aliar pesquisas de mercado \u00e0 an\u00e1lise de dados pode ajudar a entender como os servi\u00e7os de assinatura fornecidos pelos concorrentes se comparam aos que s\u00e3o oferecidos pela sua empresa, a fim de melhorar os servi\u00e7os prestados e evitar a perda de clientes para os concorrentes.<\/li><\/ul><\/li><\/ol>\n\n\n\n<p>Quer se aprofundar nesse assunto? <strong>Se voc\u00ea procura por estrat\u00e9gias para diminuir o Churn da sua empresa:<\/strong><\/p>\n\n\n<section class=\"form-materials section-materials\">\n  <a class=\"open-form hs-button\">\n  Agendar<\/a>\n\t<div class=\"section-materials-header\">\n\t\t<h3 class=\"section-materials-title\">Fale com um especialista<\/h3>\n\t\t<p class=\"section-materials-text\"><\/p>\n\t<\/div>\n\t<div class=\"section-materials-content\">\n\t\t<div class=\"section-materials-form mjv-forms\">\r\n\r\nhbspt.forms.create({\r\nregion: 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