Guia para prever a rotatividade utilizando a AutoAI

O que é a rotatividade de clientes?

A rotatividade de clientes - uma métrica que provavelmente mantém os líderes empresariais acordados à noite - refere-se à taxa a que os clientes deixam de fazer negócio com uma empresa ou deixam de utilizar os seus produtos ou serviços. Trata-se de uma métrica crítica para as empresas, uma vez que a perda de clientes pode ter um impacto significativo nas receitas e na rentabilidade. A rotatividade pode ocorrer por várias razões, incluindo a insatisfação com o produto ou serviço, ofertas da concorrência, alterações nas necessidades ou circunstâncias do cliente ou uma má experiência do cliente.

O churn tem um impacto direto nas receitas e na rentabilidade, pelo que é uma métrica importante que as empresas acompanham e se concentram em reduzir. Por exemplo, uma redução de 4% no churn pode gerar uma receita extra de 11.150 dólares em seis meses, num exemplo específico no espaço SaaS.

Quais são os tipos de churn?

O churn é definido de forma diferente para diferentes tipos de empresas.

Churn de subscrição: O churn de subscrição refere-se à taxa a que os clientes ou subscritores deixam de fazer negócio com uma entidade baseada em subscrições, muitas vezes medida como uma percentagem de contas que cancelam ou optam por não renovar as suas subscrições. Isto afecta a receita mensal recorrente (MRR) e a saúde geral da empresa. Serviços como o Netflix, YouTube, subscrições de publicações noticiosas, planos de telecomunicações e muitas ofertas de SaaS inserem-se nesta categoria.

Churn no comércio eletrónico ou no retalho: Neste caso, a rotatividade descreve o número de clientes que deixam de comprar numa loja online ou numa loja durante um período pré-determinado. Um exemplo de rotatividade neste caso seria o de clientes que anteriormente efectuavam compras na Amazon, mas que não as fazem há, digamos, três meses.

Os factores que influenciam a rotatividade das subscrições incluem atrair os clientes errados, falhas nos pagamentos e um mau serviço ao cliente. A rotatividade no comércio eletrónico pode ser influenciada por factores semelhantes, como a inadequação entre o produto e o cliente, a falta de envolvimento e os preços mais elevados em comparação com outros vendedores.  

O churn também é classificado com base na forma como ocorre o abandono:

Churn voluntário: É quando os clientes decidem ativamente terminar a sua relação com uma empresa. Pode resultar de factores como a insatisfação com o produto ou serviço, melhores ofertas da concorrência ou mudança de necessidades ou prioridades.

Churn involuntário: A rotatividade involuntária ocorre quando os clientes são forçados a deixar de utilizar os produtos ou serviços de uma empresa devido a factores fora do seu controlo. Por exemplo, pode ocorrer quando um cliente se muda para um local onde a empresa não opera ou se depara com problemas de faturação ou administrativos.

Compreender os tipos de churn é crucial para que as empresas possam identificar as causas subjacentes e desenvolver estratégias para reduzir as taxas de churn. Os tipos mais importantes a acompanhar e reduzir são os voluntários, uma vez que constituem um indicador direto da satisfação do cliente. A rotatividade inadvertida também pode ser monitorizada para reduzir o desgaste por razões técnicas ou administrativas. Ao abordar proactivamente as razões subjacentes ao abandono, as empresas podem trabalhar no sentido de melhorar a retenção de clientes e o sucesso a longo prazo.

Porque é que a previsão de churn é um problema crítico a resolver?

Para qualquer empresa, uma base de clientes satisfeita e estável que continua a crescer é um excelente indicador de sucesso. Taxas elevadas de churn indicam que algo está a falhar no processo e a afastar os clientes. A monitorização das taxas de rotatividade é, portanto, uma atividade contínua essencial. Se for observada alguma variação em relação à média, esta deve ser estudada mais aprofundadamente para compreender a causa e resolvê-la para travar o desgaste dos clientes.

As taxas de rotatividade aceitáveis variam consoante o tipo de empresa e o sector - por exemplo, para as empresas B2C SaaS que oferecem soluções de autosserviço, estima-se que uma "boa" taxa de rotatividade mensal se situe entre 2 e 8%.

• Retenção de clientes: A previsão exacta da perda de clientes permite às empresas identificar os clientes que provavelmente perderão a clientela no futuro. Ao prever com precisão o churn, as empresas podem implementar proactivamente estratégias de retenção orientadas para evitar o desgaste dos clientes, aumentando assim as taxas de retenção de clientes e preservando os fluxos de receitas.

• Poupança de custos: A aquisição de novos clientes é normalmente mais dispendiosa do que a retenção dos actuais. Ao prever com precisão a rotatividade, as empresas podem afetar os seus recursos de forma mais eficiente, concentrando-se na retenção de clientes em risco. Esta abordagem ajuda a reduzir os custos de aquisição de clientes e a maximizar o retorno do investimento (ROI) nos esforços de retenção de clientes.

• Melhorar a satisfação do cliente: A previsão do churn permite às empresas compreender as razões subjacentes ao desgaste dos clientes. Ao identificar padrões e factores que levam ao abandono, as empresas podem resolver os problemas dos clientes, melhorar os seus produtos ou serviços e melhorar a experiência global do cliente. Isto conduz a uma maior satisfação e fidelização do cliente.

• Tomada de decisões estratégicas: A previsão exacta do churn fornece informações valiosas sobre o comportamento dos clientes, as suas preferências e a dinâmica do mercado. Esta informação permite às empresas tomar decisões baseadas em dados e desenvolver estratégias eficazes para o desenvolvimento de produtos, fixação de preços, envolvimento dos clientes e marketing. Permite que as empresas se mantenham à frente da concorrência e adaptem as suas ofertas para satisfazer as necessidades dos clientes, conduzindo, em última análise, ao crescimento e à rentabilidade.

Utilizar a IA e o ML para prever o churn

A IA e o ML podem ser utilizados eficazmente para prever a rotatividade, a fim de identificar os clientes susceptíveis de cancelar uma assinatura ou de deixar de fazer negócios com uma empresa. Os algoritmos de aprendizagem automática, um subconjunto da IA, são particularmente úteis neste contexto, uma vez que podem analisar grandes quantidades de dados e identificar padrões que podem não ser imediatamente evidentes para os analistas humanos.

Quais são algumas das técnicas atualmente utilizadas para a deteção de churn?

Existem várias técnicas actuais de deteção de churn que as empresas utilizam para identificar os clientes que estão em risco de churning. Trata-se de uma combinação de métodos de análise tradicionais e de estratégias que incorporam técnicas de IA e de ML. A IA e o ML podem pegar nas capacidades de previsão das técnicas tradicionais e aumentá-las com maior precisão e capacidade de processamento.

Eis algumas técnicas comuns:

• Modelação preditiva: Esta técnica utiliza dados históricos dos clientes para criar modelos preditivos que podem prever o churn futuro. Os dados incluem pormenores sobre o seu comportamento, padrões de utilização e interações anteriores com a empresa. Os algoritmos de aprendizagem automática, como a regressão logística, as árvores de decisão, as florestas aleatórias ou as redes neuronais, são normalmente utilizados para analisar os padrões de comportamento dos clientes e identificar indicadores de churn potencial.

• Segmentação de clientes: As empresas segmentam a sua base de clientes em diferentes grupos com base em várias caraterísticas, como dados demográficos, comportamento, padrões de utilização ou historial de compras. Ao analisar cada segmento separadamente, as empresas podem identificar grupos de alto risco com maior probabilidade de abandono e implementar estratégias de retenção direcionadas.

• Análise do comportamento do cliente: Esta técnica envolve a monitorização e análise das interações, comportamentos e envolvimento dos clientes com os produtos ou serviços da empresa. Ao seguir métricas como a atividade do cliente, a frequência de utilização, o histórico de compras ou as interações com o apoio ao cliente, as empresas podem detetar sinais de alerta precoce de insatisfação ou de menor envolvimento que podem levar à rotatividade.

• Análise de sentimentos: A análise de sentimentos envolve a análise do feedback dos clientes, como críticas, inquéritos, publicações nas redes sociais ou interações com o apoio ao cliente, para avaliar o sentimento dos clientes em relação à empresa. Ao identificar sentimentos negativos ou indicadores de insatisfação, as empresas podem tomar medidas proactivas para responder às preocupações dos clientes e reduzir o risco de rotatividade.

• Modelação de propensão: A modelação da propensão é utilizada para determinar a probabilidade de um cliente tomar uma ação específica, como o churning. Ao considerar vários factores, como a demografia do cliente, o comportamento histórico, os dados transaccionais e outras variáveis relevantes, as empresas podem calcular a propensão de um cliente para abandonar o serviço e tomar as medidas adequadas para o reter.

• Monitorização em tempo real: Esta técnica envolve a monitorização das actividades e comportamentos dos clientes em tempo real. Ao utilizar tecnologias como o streaming de eventos, a análise de dados e os algoritmos de aprendizagem automática, as empresas podem detetar sinais ou anomalias de churn imediatos, permitindo uma intervenção atempada e esforços de retenção personalizados.

A eficácia destas técnicas de deteção do churn varia consoante o sector, o modelo de negócio e os dados disponíveis. As empresas combinam frequentemente várias abordagens para obterem uma compreensão abrangente do churn de clientes e conceberem estratégias direcionadas para a retenção de clientes.

Quais são os desafios da utilização de IA e ML para a previsão de churn?

Qualidade e disponibilidade dos dados: A deteção do churn depende de dados precisos e abrangentes sobre as interações, os comportamentos e os registos históricos dos clientes. No entanto, as empresas enfrentam frequentemente desafios relacionados com a qualidade dos dados, inconsistências, valores em falta ou acesso limitado a fontes de dados relevantes. A fraca qualidade dos dados pode comprometer a eficácia dos modelos de previsão do churn e conduzir a resultados inexactos.

Dados desequilibrados: Os eventos de churn são geralmente pouco frequentes em comparação com os eventos de não churn, o que resulta em conjuntos de dados desequilibrados. Este desequilíbrio de classes pode afetar o desempenho dos modelos de deteção de churn, uma vez que podem ser tendenciosos para a classe maioritária (não churn). Torna-se crucial tratar este desequilíbrio de forma adequada para evitar classificar incorretamente ou ignorar os casos de rotatividade.

Seleção de caraterísticas e dimensionalidade: A deteção do churn implica a seleção de caraterísticas ou variáveis relevantes de um conjunto potencialmente grande de dados disponíveis. O processo de seleção de caraterísticas torna-se um desafio, pois exige a identificação das caraterísticas mais informativas que têm um impacto significativo na previsão do churn. Além disso, os conjuntos de dados de elevada dimensão podem introduzir complexidade computacional e aumentar o risco de sobreajuste.

Comportamento dinâmico do cliente: O comportamento e as preferências dos clientes podem mudar ao longo do tempo, o que torna difícil captar com exatidão os padrões em evolução. A natureza dinâmica do comportamento dos clientes exige uma monitorização contínua, a atualização dos modelos de previsão do churn e a adaptação das estratégias de retenção em conformidade.

Interpretabilidade e explicabilidade: Embora os modelos de aprendizagem automática ofereçam capacidades de previsão poderosas, muitas vezes carecem de interpretabilidade. Compreender e explicar os factores que contribuem para o churn pode ser um desafio, especialmente com modelos complexos como as redes neuronais. Os modelos interpretáveis são importantes para que as empresas compreendam as razões subjacentes ao churn e tomem as medidas adequadas.

Factores externos e contexto: O churn é influenciado por vários factores externos e informações contextuais que vão para além dos dados dos clientes. As condições económicas, as tendências do mercado, as actividades dos concorrentes ou as alterações na regulamentação do sector podem ter impacto no comportamento dos clientes e nas taxas de rotatividade. A incorporação destes factores externos nos modelos de deteção de churn pode ser complexa, mas essencial para previsões precisas.

A resposta a estes desafios exige uma combinação de gestão de dados sólida, técnicas de engenharia de caraterísticas, estratégias de validação de modelos e conhecimentos especializados. Ultrapassar estes obstáculos aumenta a eficácia dos esforços de deteção de churn e permite às empresas implementar estratégias de retenção direcionadas, otimizar as relações com os clientes e impulsionar o sucesso a longo prazo.

Utilizar a AutoAI para resolver o problema da previsão do churn

A IA e o ML são ferramentas poderosas para resolver o problema da rotatividade, mas, tal como referido anteriormente, há desafios práticos a ultrapassar na criação dos modelos de IA mais eficazes para este caso de utilização.

A AutoAI, que oferece a capacidade de automatizar todo o ciclo de vida do desenvolvimento da IA, é uma forma eficiente de tirar partido dos benefícios da IA e ultrapassar muitos dos desafios que o ciclo de vida coloca. No AutoAI, a automatização inclui todas as tarefas que começam com a preparação de dados, a engenharia de caraterísticas, a seleção de modelos, a afinação de hiperparâmetros e a implementação de modelos, até à criação de aplicações de dados ou painéis para apresentar os resultados. A AutoAI faz o que, de outra forma, necessitaria de uma equipa de cientistas de dados especializados e de outros recursos profissionais, e fá-lo de forma mais rápida e eficiente.  

Saiba mais sobre a AutoAI aqui.

A simplificação do processo de desenvolvimento e implementação da IA oferece muitas vantagens às empresas que procuram compreender melhor os seus padrões de rotatividade e desenvolver estratégias para os resolver.

Construção automatizada de modelos: A AutoAI automatiza o processo completo de construção de modelos, incluindo o pré-processamento de dados, a seleção de caraterísticas, a seleção de algoritmos, a afinação de hiperparâmetros e a avaliação de modelos. Elimina a necessidade de tentativa e erro manual, poupando tempo e esforço no desenvolvimento de um modelo eficaz de previsão de churn.

Utilização eficiente dos recursos: A AutoAI optimiza a utilização de recursos computacionais, explorando automaticamente vários algoritmos e combinações de hiperparâmetros. Efectua uma pesquisa extensiva de modelos e técnicas de seleção, como a pesquisa em grelha ou a pesquisa aleatória, para encontrar o modelo com melhor desempenho dentro dos limites estabelecidos. Isto leva a uma maior eficiência e utilização de recursos.

Precisão melhorada: A AutoAI utiliza algoritmos sofisticados e técnicas de conjunto para criar modelos de previsão de churn de elevado desempenho. Pode experimentar automaticamente vários algoritmos e combinar as suas previsões para obter uma precisão superior em comparação com as abordagens manuais tradicionais. Deste modo, uma empresa pode prever com exatidão a probabilidade de um cliente abandonar a empresa.

Redução do viés e da variância: O AutoAI ajuda a reduzir o viés e a variância nos modelos de previsão de churn, aplicando técnicas como validação cruzada e regularização. Estas técnicas resolvem problemas de sobreajuste e subajuste, conduzindo a modelos mais fiáveis e robustos.

Escalabilidade e adaptabilidade: As estruturas de AutoAI são concebidas para lidar com grandes conjuntos de dados e podem ser dimensionadas para acomodar grandes volumes de dados de clientes. Podem adaptar-se a diferentes sectores, domínios comerciais e casos de utilização de previsão de rotatividade, o que os torna adequados para uma vasta gama de aplicações.

Interpretabilidade e transparência: As ferramentas de AutoAI incorporam funcionalidades de interpretabilidade do modelo, fornecendo informações sobre os factores que contribuem para as previsões de churn. Isto ajuda as empresas a compreender as razões subjacentes à rotatividade dos clientes, permitindo-lhes tomar medidas específicas para a atenuar.

Democratização da ciência de dados: A AutoAI democratiza a previsão de churn, tornando o processo acessível a utilizadores com conhecimentos limitados de ciência de dados. Permite que analistas de negócios, especialistas no assunto e partes interessadas não técnicas participem do processo de desenvolvimento do modelo e obtenham informações valiosas das previsões de rotatividade.

A AutoAI simplifica e acelera o processo de previsão de churn, conduzindo a modelos mais precisos e eficientes. Permite às empresas tirar partido de técnicas avançadas de aprendizagem automática sem necessidade de conhecimentos aprofundados de ciência de dados ou de experimentação manual.

Quais são os tipos de dados necessários para utilizar a AutoAI na previsão do churn?

Para criar um modelo exato utilizando a AutoAI para prever a rotatividade, são necessários dados históricos de diferentes tipos.

• Dados do perfil do cliente: Independentemente da variedade do churn, a informação sobre o perfil do cliente é essencial. Estas incluem informações demográficas dos clientes, como a idade, o género, a localização, a profissão e outros atributos relevantes. Fornece informações sobre as caraterísticas dos clientes que abandonam o serviço e ajuda a identificar quaisquer padrões baseados nos dados demográficos dos clientes.

• Dados comportamentais: Os dados de intenção comportamental englobam as interações e actividades dos clientes com um produto ou serviço. Estes dados podem incluir a frequência de utilização, os níveis de envolvimento, o histórico de navegação, a adoção de funcionalidades, os padrões de início de sessão e a duração das sessões. Uma diminuição da atividade ou do envolvimento do utilizador pode indicar uma potencial rotatividade.

• Respostas a inquéritos: A realização de inquéritos aos clientes para recolher feedback e avaliar os níveis de satisfação pode ser uma fonte direta da intenção do cliente. As respostas que indicam insatisfação ou uma inclinação para mudar para um concorrente podem sinalizar uma potencial rotatividade.

Os dados de suporte e de utilização do produto ou da plataforma também podem ser utilizados para obter um conhecimento global da base de clientes.

• Dados de utilização ou de envolvimento: Este conjunto de dados acompanha a interação e o envolvimento do cliente com o serviço. Inclui métricas como a frequência de início de sessão, a duração das sessões, a utilização de funcionalidades, o consumo de conteúdos ou quaisquer outras acções relevantes do utilizador. Os dados de utilização ajudam a identificar padrões de comportamento do cliente que podem indicar o risco de churn, como a diminuição dos níveis de envolvimento.

• Interações de apoio ao cliente: Este conjunto de dados capta informações de fontes como um CRM ou um sistema de apoio ao cliente e inclui interações de apoio ao cliente, incluindo chamadas de serviço ao cliente, transcrições de chat, detalhes de bilhetes de apoio ou comunicação por correio eletrónico. A análise dos dados de apoio ao cliente pode fornecer informações sobre a satisfação do cliente, reclamações ou problemas que possam contribuir para a rotatividade.

Também são utilizados dados rotulados, que ajudam a treinar um modelo para reconhecer a rotatividade.

• Dados históricos etiquetados: Os conjuntos de dados de previsão de rotatividade incluem uma variável-alvo rotulada que indica se um cliente se desfez ou não. Estas etiquetas são normalmente derivadas de dados históricos, tais como clientes que cancelaram a sua subscrição, não renovaram um contrato ou deixaram de utilizar o produto ou serviço.

Cancelamento de subscrições

Estes são alguns dos tipos de dados que podem ser utilizados para calcular a rotatividade das empresas de subscrição:

• Detalhes da subscrição: Este conjunto de dados contém informações relacionadas com os planos de subscrição escolhidos pelos clientes, tais como o tipo de subscrição, a duração, a data de início, a data de renovação, o preço e quaisquer alterações ou actualizações de planos. Ajuda a compreender como diferentes caraterísticas de subscrição ou estruturas de preços afectam as taxas de rotatividade.

• Dados de faturação e pagamento: Este conjunto de dados inclui informações sobre ciclos de faturação, métodos de pagamento, histórico de pagamentos, montantes de facturas e quaisquer problemas ou atrasos relacionados com o pagamento. A análise dos dados de faturação e pagamento pode ajudar a identificar padrões que podem influenciar a rotatividade, tais como clientes com dificuldades de pagamento ou inconsistências.

• Rótulos de rotatividade: Os modelos de previsão do churn requerem dados rotulados que indiquem se um cliente cancelou ou não a sua subscrição. O conjunto de dados de etiquetas de rotatividade deve incluir registos históricos de clientes que cancelaram a sua subscrição ou deixaram de utilizar o serviço. Estes rótulos são utilizados como variável-alvo para treinar o modelo de previsão do churn.

• Dados relacionados com o tempo: Os dados relacionados com o tempo são importantes para compreender o aspeto temporal do churn. Incluem carimbos de data/hora de vários eventos, como datas de início e fim da subscrição, datas de pagamento, interações com clientes ou alterações de planos. Os dados relativos ao tempo ajudam a captar as tendências de comportamento dos clientes, a sazonalidade ou as alterações nos padrões de churn ao longo do tempo.

Rotatividade do comércio eletrónico

Estes são alguns dos tipos de dados que podem ser utilizados para calcular a rotatividade das empresas de comércio eletrónico:

• Dados transaccionais: Os dados transaccionais captam as interações históricas entre os clientes e a empresa. Incluem detalhes de compras, planos de subscrição, padrões de utilização, datas de transação e valores monetários. A análise dos dados transaccionais pode ajudar a identificar indicadores de rotatividade, como a diminuição da frequência de compra ou a diminuição da utilização.

• Dados de interação com o cliente: Este conjunto de dados capta várias formas de interação dos clientes com a empresa, como chamadas do serviço de apoio ao cliente, e-mails, chats em direto ou interações nas redes sociais. Fornece informações valiosas sobre o sentimento do cliente, as queixas, os pedidos de informação e o envolvimento geral. A análise das interações com os clientes pode ajudar a identificar potenciais gatilhos ou padrões que conduzam à rotatividade.

• Inquéritos de satisfação do cliente: Os inquéritos ou dados de feedback recolhidos junto dos clientes podem fornecer informações diretas sobre os níveis de satisfação dos clientes, as preferências e os potenciais factores de rotatividade. A análise das respostas aos inquéritos pode ajudar a identificar pontos problemáticos específicos, áreas a melhorar e factores que influenciam a rotatividade dos clientes.

Quais são as etapas da utilização da AutoAI para a previsão de churn?

Com a AutoAI, as etapas do ciclo de vida da IA são reduzidas a alguns cliques. Um utilizador - comercial ou técnico - pode executar as seguintes funções para produzir um modelo que possa prever com precisão a rotatividade dos clientes.

1. Preparação dos dados: Recolher e pré-processar o conjunto de dados de churn. Isto envolve a limpeza dos dados, o tratamento dos valores em falta, a transformação das variáveis, se necessário, e a garantia de que o conjunto de dados está num formato adequado para análise.
   
2. Exploração de dados: Explore o conjunto de dados do churn para compreender melhor as variáveis e as suas relações. Identifique quaisquer padrões, correlações ou potenciais valores atípicos que possam influenciar o churn.
   
3. Engenharia de caraterísticas: Criar caraterísticas relevantes ou derivar novas variáveis do conjunto de dados de churn existente. A engenharia de caraterísticas pode envolver a agregação do comportamento do cliente, a criação de caraterísticas baseadas no tempo ou a incorporação de fontes de dados externas para melhorar o poder de previsão. Alguns exemplos de caraterísticas incluem produtos vistos ou comprados, categorias de produtos, montante total gasto.
   
4. Treino de modelos: Utilize a AutoAI para criar automaticamente modelos de previsão de churn utilizando os conjuntos de dados preparados. A estrutura AutoAI efectua a seleção de algoritmos, a afinação de hiperparâmetros e a avaliação de modelos utilizando diferentes técnicas, como a validação cruzada ou a validação de retenção. Este passo envolve normalmente um cálculo exaustivo e a exploração de várias configurações de modelos.
   
5. Avaliação do modelo: Avaliar o desempenho dos modelos de previsão de churn gerados. Avalie os modelos com base em métricas adequadas, como a exatidão, a precisão, a recuperação, a pontuação F1 ou a curva ROC (receiver operating characteristic). Considere factores como a interpretabilidade, os requisitos de computação e as restrições comerciais ao selecionar o modelo final.
   
6. Implementação do modelo: Implementar o modelo de previsão de churn selecionado num ambiente de produção onde possa ser utilizado para fazer previsões em tempo real. Assegure-se de que o modelo está integrado nos sistemas comerciais ou fluxos de trabalho existentes para uma monitorização contínua do churn e para a tomada de decisões.
7. Consumo do modelo através de aplicações de dados: Aceder às informações geradas pelo modelo sob a forma de dashboards interactivos e aplicações de dados. Os utilizadores empresariais podem consultar os dashboards para monitorizar as métricas que são críticas para as suas operações, como a taxa de rotatividade, o valor do tempo de vida do cliente, entre outros.
   
8. Monitorização e manutenção: Monitorizar continuamente o desempenho do modelo de previsão de churn no ambiente de produção. Acompanhe a precisão do modelo, recalibre-o, se necessário, e treine-o periodicamente com novos dados para manter o seu poder de previsão. Avaliar regularmente a eficácia do modelo e efetuar os ajustes necessários.
   

Ao longo do processo, é importante colaborar com especialistas no assunto e partes interessadas para interpretar os resultados, validar as previsões do modelo e alinhar o processo de previsão de churn com os objectivos comerciais.

Que métricas demonstram o impacto da AutoAI no churn?

Uma vez implementada uma solução de AutoAI para a previsão de churn, a primeira e mais direta métrica é a taxa de churn mensal ou anual. Outras métricas que também serão afectadas ao longo do tempo com um modelo de previsão de churn bem sucedido e que podem ser configuradas num painel ou numa aplicação de dados são

Retenção de clientes: A redução do churn melhora diretamente as taxas de retenção de clientes. A retenção dos clientes existentes é mais económica do que a aquisição de novos clientes. Ao reduzir a rotatividade, as empresas podem manter uma base de clientes mais alargada e promover relações duradouras com os clientes.

Valor do tempo de vida do cliente (CLV): O CLV representa o valor total que um cliente gera ao longo de toda a sua relação com uma empresa. Ao reduzir o churn, os clientes permanecem na empresa durante mais tempo, o que resulta num CLV mais elevado. O aumento do CLV permite às empresas maximizar o retorno dos seus investimentos em marketing e aquisição.

Custos de aquisição de clientes (CAC): A redução do churn reduz a necessidade de gastar recursos significativos na aquisição de novos clientes. Como a base de clientes existente permanece estável, as empresas podem afetar os seus orçamentos de marketing e vendas de forma mais eficiente, reduzindo potencialmente o CAC. Isto leva a uma maior rentabilidade e a um maior retorno do investimento (ROI).

Receitas e vendas: Todos estes factores têm, de alguma forma, impacto nas receitas globais e podem levar a um aumento das vendas. Reter clientes significa que estes continuam a efetuar compras ou a utilizar serviços, gerando fluxos de receitas consistentes. Além disso, os clientes satisfeitos são mais susceptíveis de gastar mais e de fazer compras adicionais, contribuindo para valores de vendas mais elevados.

Algumas métricas qualitativas que podem ser estudadas e que serão afectadas positivamente ao longo do tempo pela redução do churn são

Satisfação e lealdade do cliente: A diminuição da rotatividade implica que os clientes estão satisfeitos com os produtos ou serviços fornecidos. Os clientes satisfeitos têm mais probabilidades de se tornarem defensores fiéis que recomendam outros, fazem críticas positivas e contribuem para o marketing boca-a-boca positivo. Uma maior satisfação e lealdade dos clientes pode melhorar a reputação da marca e atrair novos clientes.

Imagem de marca e confiança: Uma taxa de rotatividade elevada pode afetar negativamente a imagem de marca e a reputação de uma empresa. Ao reduzir o churn, as empresas demonstram o seu empenhamento na satisfação e lealdade do cliente. Isto ajuda a criar confiança entre os clientes actuais e potenciais, melhorando a imagem e a credibilidade da marca.

Eficiência operacional: A redução do churn pode melhorar a eficiência operacional, reduzindo os recursos necessários para lidar com o churn dos clientes. As empresas podem afetar menos recursos aos esforços de retenção de clientes e concentrar-se mais na prestação de serviços de valor acrescentado, no desenvolvimento de produtos ou em estratégias de aquisição de clientes.