Quer fidelizar mais clientes? Descubra como prever o churn com IA e ML

Uma ou duas experiências negativas costumam ser suficientes para afastar os clientes. Embora a rotatividade de clientes seja uma realidade inevitável para qualquer negócio, gerenciar essa dinâmica de maneira eficaz é essencial para minimizar perdas e fortalecer a fidelização. É nesse contexto que os algoritmos de inteligência artificial se tornam ferramentas indispensáveis. 

Com isso em mente, a Comarch desenvolveu um guia completo sobre como utilizar a IA para prever e mitigar a rotatividade de clientes. A seguir, apresentamos um resumo do que você encontrará neste eBook, um recurso valioso para empresas que buscam aprimorar sua estratégia de retenção e conquistar uma base de clientes mais fiel.

O que é a taxa rotatividade de clientes e em que difere da rotatividade de receitas?

A taxa de rotatividade de clientes (Taxa de Churn - CHR) refere-se à porcentagem de clientes que você perde em um determinado período de tempo. A taxa de rotatividade de receita refere-se à porcentagem de receita que você perde em um determinado período devido à rotatividade de clientes.

Alcançar uma taxa de Churn de 0% é altamente improvável, pois sempre haverá fatores que levarão os clientes a sair, mesmo na presença de um produto, serviço e marca excepcionais. A taxa de rotatividade desejada, ou meta, geralmente varia de acordo com o setor e o tamanho e maturidade de uma determinada organização.

O que é previsão de Churn?

A previsão de Churn, ou previsão de rotatividade, é o processo de antecipar quais clientes são suscetíveis de abandonar a sua marca, principalmente com base nas suas interações com o seu produto ou serviço. Para prever com precisão a rotatividade, é essencial coletar e aplicar indicadores-chave identificados por suas ferramentas (por exemplo, software de gestão de fidelidade) que indicam quando um cliente está prestes a se despedir. Essa abordagem proativa permite que você intervenha de forma eficaz, identificando padrões mais amplos de rotatividade de clientes.

Por que a previsão de Churn é importante?

Em suma, a taxa de Churn é um reflexo tanto do potencial de ganhos da sua empresa quanto do poder da fidelidade à marca. Ela serve como um indicador claro de que pode haver um problema que precisa ser resolvido ou um serviço/produto que precisa ser melhorado.

Desbloquear o potencial da previsão de Churn permite que você retenha proativamente sua base de clientes, uma estratégia que muitas vezes é muito mais econômica do que adquirir novos clientes constantemente.

Mas prever o Churn é mais do que apenas identificar clientes em risco – trata-se de investigar as causas profundas que levam à rotatividade de clientes para aumentar a retenção e a satisfação em todos os níveis. Ao dominar a habilidade de prever e prevenir a rotatividade, você abre as portas para oportunidades significativas de crescimento de receita.

Taxa de Churn por setor

As taxas de Churn anual de 5% a 7% são ideais para empresas maduras e estabelecidas. No entanto, antes de calcular e agir com base na sua taxa de Churn específica, é importante analisar mais detalhadamente os benchmarks do setor. Por quê? Não faz sentido comparar o desempenho da sua marca com o de outras que se especializam em algo completamente diferente já que as taxas de rotatividade são muito específicas do setor, enquanto a taxa de rotatividade ideal de zero é irrealista.

Telecomunicações

As empresas de telecomunicações registram taxas anuais relativamente altas de rotatividade de clientes, entre 30% e 35%. Isso se deve ao fato de que a fidelidade dos clientes às empresas de telecomunicações caiu 22% após a pandemia, com a retenção de clientes sendo mais influenciada do que nunca pela experiência do cliente. Além disso, os usuários estão agora mais sensíveis aos preços, com 58% considerando os serviços de telecomunicações caros.

SaaS

A Woopra afirma que a taxa média anual de rotatividade de clientes para empresas de software como serviço é de 32% a 50%. De acordo com o relatório Customer Success Collective de 2023, os motivos mais comuns pelos quais os clientes deixam voluntariamente as empresas de SaaS incluem: não alcançar os resultados desejados (44%), limitações do produto, como bugs ou falhas (20%), preço muito alto (13,7%) e uma oferta melhor da concorrência (5,3%).

Serviços por assinatura

Embora existam diversos serviços de assinatura com taxas de rotatividade variáveis, como plataformas de bem-estar e saúde ou serviços de entrega de refeições, na América Latina, os serviços de streaming enfrentam desafios significativos relacionados à retenção de clientes. Segundo o relatório de consumo de streaming da Sherlock Communications (2024), realizado com mais de 3.000 consumidores de seis países da região, 25% dos entrevistados afirmaram ter cancelado assinaturas no último ano devido ao aumento nos preços das plataformas. Na Argentina, esse percentual sobe para 34%. Além disso, 62% dos usuários latino-americanos consideram que está muito caro pagar por mais de um serviço de streaming.

Serviços bancários

O setor financeiro, com uma taxa de rotatividade de clientes de 19% de acordo com a Customer Gauge, é um caso particularmente interessante, já que 56% dos clientes que deixaram um banco afirmam que sua decisão poderia ser revertida se as medidas certas fossem tomadas. As mulheres nesse setor apresentam uma taxa de rotatividade 10% maior do que os homens e, ao contrário do setor de assinaturas, os clientes de meia-idade e mais velhos são mais propensos a deixar o banco do que os mais jovens.

Varejo

Conquistar a fidelidade dos compradores é ainda mais desafiador com uma taxa média de rotatividade de clientes de mais de 51% no setor de comércio eletrônico. O estudo da MoEngage mostrou que os varejistas experimentam os níveis mais altos de rotatividade de clientes nos primeiros sete dias após a inscrição (20%) e após um período de teste gratuito (20%). Além disso, quase dois quintos dos varejistas (18%) relataram aumento nas taxas de rotatividade após devoluções de produtos.

Como calcular a taxa de Churn?

Modelo de rotatividade de clientes

É possível calcular a taxa de Churn utilizando uma fórmula de rotatividade de clientes. Para isso, é necessário saber o número de clientes perdidos durante um determinado período e quantos clientes começaram. Você pode calcular a taxa de rotatividade mensal, trimestral e anual com esta fórmula simples:

Taxa de Churn (CHR) = clientes perdidos no final do período ÷ total de clientes no início do período × 100

Por exemplo, sua marca de assinaturas mensais começou com 10.000 assinantes no primeiro dia do mês. Nos 30 dias seguintes, perdeu 100 assinaturas. A sua taxa de cancelamento de clientes é de 1%, o que significa que pode esperar perder 1% dos seus assinantes todos os meses.

Agora que você conhece a taxa de Churn, pode começar a procurar a resposta para a pergunta “Por quê?”. É aqui que as coisas ficam mais desafiadoras. Você pode usar um método chamado análise de coorte, que envolve identificar tendências entre os clientes, categorizando-os em diferentes segmentos – por exemplo, coortes de aquisição ou comportamentais. Uma aplicação comum da análise de coorte é mitigar a rotatividade, conhecida como análise de coorte da taxa de Churn.

Usando coortes de aquisição, você pode identificar quando os clientes cancelam ao longo do ciclo de vida do cliente. Por outro lado, as coortes comportamentais fornecem informações sobre por que os clientes cancelam, revelando as ações ou comportamentos específicos que geralmente levam ao cancelamento.

Como a IA pode ajudar a prever a perda de clientes?

A previsão de Churn requer a coleta de grandes quantidades de dados de várias fontes e sua análise aprofundada para identificar padrões e tendências. Essa tarefa levaria muito tempo se fosse realizada manualmente ou com o uso de um software que não utilizasse o poder dos algoritmos inteligentes. Além disso, a análise humana é propensa a erros e envolve a formulação de hipóteses, o teste delas e a extração de conclusões que podem ser influenciadas por preconceitos.

O uso de soluções que utilizam inteligência artificial para resolver essa questão não apenas evita muitas dessas desvantagens e custos, mas também automatiza os processos de segmentação e análise de coortes, comparando bancos de dados e encontrando as razões por trás da rotatividade. Além disso, tudo isso pode ser feito em segundos.

Se você deseja uma solução abrangente que aproveite o poder da IA e do ML, a Comarch oferece sua Plataforma de Marketing de Fidelidade, cuja marketing data analytics é ideal para analisar, prever e prevenir a rotatividade, entre outras coisas. Como funciona a previsão de Churn com IA?

5 etapas para uma previsão de Churn com o uso da IA

1. Definir as metas de previsão de Churn

Usar IA para prever os motivos da rotatividade só se mostra benéfico quando há uma compreensão clara do que você procura. No banco de dados do seu software de gestão de fidelidade, você já tem todos os dados necessários para alimentar o modelo de previsão de rotatividade de clientes. Para determinar a probabilidade de cada cliente sair, você precisa responder a três perguntas importantes:

• O que um cliente ativo significa para você e sua empresa? (Por exemplo: alguém que faz uma compra por mês, por ano, etc.)
• Com quanto tempo de antecedência você deseja saber se eles estarão ativos? (Por exemplo: trimestral, o que significa se o cliente ainda estará ativo em 3 meses ou se irá sair.)
• Com que frequência você deseja atualizar a previsão? (Por exemplo: mensalmente, este parâmetro é determinado pela sua definição da atividade do cliente no ponto 1).

2. Organizar uma segmentação adequada dos clientes

Existem muitas razões pelas quais os clientes abandonam uma empresa, e a chave para descobrir o motivo é uma segmentação de clientes. confiável. Com base nos casos coletados de comportamento de compra, dados demográficos e outras categorias de todos os clientes, o modelo de previsão de abandono da IA encontrará os casos mais semelhantes e preverá a probabilidade de eles abandonarem a empresa. Isso permite que você crie um segmento de clientes com risco de abandono em um determinado período.

3. Usando conjuntos de dados para revelar padrões

Após analisar seus dados para segmentá-los, os algoritmos identificarão os clientes com maior probabilidade de cancelar seus serviços. Essas informações podem revelar padrões. Ao descobrir essas relações, você pode abordar proativamente a rotatividade com os clientes existentes e mitigar ocorrências futuras. As soluções baseadas em IA também podem alertá-lo em tempo real sobre riscos potenciais de rotatividade de clientes, como pagamentos atrasados, que são indicadores de declínio no interesse do cliente que podem não ser facilmente identificados em relatórios individuais de previsão de rotatividade. 

4. Avaliando quais clientes valem a pena conquistar

Certamente você já se perguntou, a esta altura, se vale a pena. É lucrativo lutar por cada cliente e oferecer pontos ou descontos para manter a chama acesa? Você encontrará a resposta nos dados novamente. Se, usando algoritmos de IA, você já construiu um segmento de clientes com alto risco de saída com base na taxa de cancelamento, combine-o com o segmento de membros com o maior valor de vida útil do cliente (CLV) ou clientes que pertencem ao nível mais alto. Eles são os mais valiosos para você e merecem um investimento maior. Perder esses clientes será muito caro.

5. Monitoramento regular do modelo de previsão de rotatividade da IA

Use IA e ML juntamente com o modelo de previsão de rotatividade escolhido para identificar os clientes atuais em risco de rotatividade e simplesmente observe o que acontece. Você pode usar dados históricos ou de teste para validar a precisão das suas previsões de rotatividade. É possível incorporar novos dados de clientes em seus esforços de modelagem à medida que sua empresa se desenvolve. Por último, mas não menos importante, monitore continuamente seus modelos de previsão de rotatividade e ajuste-os conforme necessário para garantir a eficácia.

Formas de reduzir a rotatividade de clientes com o poder da IA e do ML

Prever a rotatividade de forma eficaz é uma coisa, mas os algoritmos também podem ajudá-lo a tomar medidas proativas para evitar a rotatividade de clientes quando ela ocorre (mesmo antes que seu modelo indique um problema):

Aprenda o máximo possível sobre seus clientes

Use todo o potencial das ferramentas de análise de dados de marketing com inteligência artificial para obter uma visão completa de todos os seus clientes e ver se o interesse deles pela sua marca está aumentando ou diminuindo. Como eles estão comprando? Em quais produtos ou serviços eles estão mais interessados? Como sua marca é vista nos comentários dos clientes?

Ofereça recursos educacionais e apoio

Os clientes podem abandonar seu produto se sentirem que não o compreendem ou que não estão aproveitando-o ao máximo. Considere criar centros de recursos digitais, atualizar blogs regularmente e implementar sequências de e-mails informativos para abordar essa questão e reter os clientes. É aí que os aplicativos de marketing omnicanal com tecnologia de IA se tornam úteis.

Certifique-se de que seu público-alvo é o correto

Avalie se suas estratégias de marketing e esforços de vendas estão direcionados para públicos que provavelmente obterão o máximo valor do seu produto. Ajuste suas estratégias de retenção de clientes para se concentrar nos segmentos de clientes mais adequados às suas ofertas. Tudo isso também está disponível com a solução certa de análise de dados. 

Envolva os clientes antes mesmo que eles comecem a pensar em sair

Existem muitas maneiras de ativar os clientes. Você pode enviar uma mensagem simples incentivando-os a comprar mais, recomendando seus produtos favoritos. Ou você pode dar um passo adiante e adicionar um incentivo na forma de uma oferta por tempo superlimitado (um cupom de desconto para a próxima compra). Novamente, você pode facilmente automatizar essas atividades com um software de marketing baseado em IA.

Principais conclusões

Uma abordagem cuidadosa para a previsão da rotatividade de clientes, seja através da criação de seu próprio modelo ou da adoção de uma solução pronta para uso que utilize IA, permite identificar os fatores que contribuem para a rotatividade potencial de clientes e tomar as medidas adequadas.

A escolha de uma solução pronta para uso, como a Plataforma de Marketing de Fidelidade da Comarch, que executa seu modelo de previsão de rotatividade com base em algoritmos de IA, facilita muito esses processos e ajuda a integrar operações preditivas a outras áreas da gestão de fidelidade.

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