Parte I: Como aplicar Machine Learning para reduzir o Churn

Parte I: Como aplicar Machine Learning para reduzir o Churn

Seja pela concorrência no mercado ou pelas mudanças de hábitos, um dos maiores problemas das empresas é a perda de clientes, ou seja, quando há ocorrência de Churn.

Não é segredo que a aquisição de novos clientes custa muito mais caro para empresas do que manter os clientes existentes. Assim, reduzir a evasão de clientes é uma das prioridades de muitas empresas.

Você já imaginou se muitos clientes simplesmente deixassem de comprar de uma empresa? Quais seriam os impactos causados por essa perda?  Como isso pode ser evitado?

Esse artigo constitui uma série de três artigos. Nessa primeira etapa, visamos responder às questões abordadas anteriormente e, para isso, apresentamos os seguintes tópicos:

  • O que é Churn?
  • Qual a importância de controlar o Churn?
  • Quais os principais motivos do Churn?
  • Principais empresas com problema de Churn.
  • Como reduzir o Churn?
  • Como identificar o Churn?

O que é “Churn”?

Churn é a perda de um cliente ou cancelamento de serviço por algum motivo, ou seja, é quando o cliente deixa de comprar um produto ou corta o relacionamento com a empresa.

Essa desistência pode se dar pela insatisfação do cliente quanto ao produto, pelo mau atendimento recebido, por mudanças de hábitos, por óbito, quebra contratual, entre outros motivos.

Uma das medidas mais utilizadas para medir o Churn é a porcentagem de clientes que deixaram a empresa em um determinado período, também conhecida como taxa de Churn.

A taxa de Churn é calculada dividindo os clientes que a empresa perdeu durante um certo período pelo total de clientes existente nesse período.

Por exemplo, se você iniciou o mês com 500 clientes e terminou o mês com 450 clientes, sua taxa de Churn é de (500 – 450)/500 = 50/500 = 0,1. Para obter a porcentagem, multiplica-se o valor por 100, assim, a taxa de Churn seria de 10% nesse mês.

Mas qual a importância de controlar o Churn?

O Churn é um indicador de gestão da empresa e manter esse índice baixo é necessário para o crescimento e a vida de uma empresa. Algumas perdas de clientes são inevitáveis, porém uma taxa de Churn alta é um indicativo de que algo está errado.

Além disso, como comentado anteriormente, manter um cliente é economicamente mais vantajoso do que adquirir novos clientes. Segundo o HubSpot, aumentar a retenção de clientes em 5% pode resultar em até 25% mais de lucro.

Isso ocorre pois clientes antigos costumam ter um ticket médio maior do que novos clientes, e a empresa economiza ao não precisar investir tempo e dinheiro na aquisição de novos clientes. Ou seja, diminuir a perda de clientes resulta em uma receita maior para a empresa.

Mas quais são os motivos que leva o cliente a deixar de comprar ou cortar relacionamento com uma empresa? É o que discutiremos a seguir.

Quais os principais motivos do Churn?

Os motivos do Churn podem ser inúmeros e podemos classificá-los em duas categorias: voluntário e involuntário.

O voluntário é quando o cliente decide, por opção, abandonar o serviço, por exemplo, devido ao mau atendimento. O não voluntário é quando o Churn não é intencional, podendo ser por motivo de óbito ou mudança de endereço, ou ainda quando o contrato termina e o cliente é forçado a interromper o serviço, por exemplo, o cartão de crédito expirou.

Existem vários erros que as empresas podem cometer que resultam na perda do cliente, tais como:

  • Falta de qualidade do produto,
  • Processo de compras ineficiente e/ou difícil,
  • Preocupação zero com o cliente,
  • Aumento do preço,
  • Mau atendimento,
  • Entre outros.

Uma pesquisa feita pela PricewaterhouseCoopers (PwC) mostra que 32% do clientes deixam de comprar de uma marca após uma única experiência ruim, e na América Latina, esse número chega a 49%.

Assim, entregar uma boa experiência de compra e pós compra é de extrema importância para diminuir o Churn de uma empresa.

Mas qual o Impacto do Churn na empresa?

Além da perda de receita e o custo alto de aquisição de um novo cliente, um cliente que deixou de comprar da sua marca pode influenciar outros clientes a não comprarem mais na sua empresa.

Uma pesquisa do HubSpot mostra que 49% dos compradores relatam sua experiência de compras nas redes sociais. 81% dos clientes confiam muito mais em conselhos de conhecidos do que em anúncios feitos em redes sociais ou pelas empresas.

Assim, reter um cliente na empresa representa muito mais do que simplesmente uma compra a mais.

Quais as empresas que mais sofrem com o Churn?

Existem duas categorias de serviços em uma empresa, o contratual e o não contratual. Na primeira, o cliente possui um contrato e o pagamento é feito mensalmente. Na segunda, o cliente é livre para comprar em qualquer lugar, a qualquer momento e de qualquer marca, por exemplo, e-commerce e lojas de produtos em geral.

Os modelos contratuais ou por assinatura são os que mais sofrem com o Churn. Vamos dar uma olhada nessas empresas que utilizam esse modelo de negócio.

Serviços de streaming: os modelos de negócios por assinaturas mais populares são os serviços de streaming de músicas e vídeos, como Netflix, Spotify, Amazon Prime, Globo Play, entre outros.

Empresas de telecomunicações: empresas como Vivo, Net, e Sky podem oferecer uma gama de produtos e serviços, como redes sem fio, TV, celular e telefone residencial.

Provedores de softwares: a transformação digital impulsiona os serviços digitais e os serviços em nuvem vêm crescendo. Segundo o relatório do ISG Index, o mercado de nuvem no Brasil cresceu 30% em 2019 e a lista desses serviços é extensa: Google Cloud, AWS, Microsoft Azure, Dropbox, entre outros.

A seguir, veremos como podemos reduzir o Churn de clientes.

4 Maneiras de reduzir a perda de Clientes

Monitorar constantemente como as pessoas se envolvem com seu produto, conhecer as opiniões sobre seu produto e resolver problemas rapidamente aumentam as chances de retenção de clientes. A seguir, listamos quatro maneiras que podem auxiliar na redução do Churn.

  1. Identifique seus melhores clientes e foque a atenção neles

Em vez de gastar dinheiro e tempo oferecendo incentivos a clientes que estão pensando em deixar sua empresa, pode ser mais benéfico agrupar seus clientes e identificar aqueles mais fiéis e lucrativos.

  1. Acompanhe o Churn diariamente e identifique suas causas

Controlar todos os processos de sua empresa, principalmente o Churn, auxilia na identificação de problemas e tomadas de ações rápidas e preventivas, evitando maiores problemas.

  1. Entregue produto e atendimento de qualidade

Não tem como evitar perda de clientes se o produto ou atendimento são de má qualidade, assim, invista em entregar produtos de qualidade que ultrapasse as expectativas do consumidor, juntamente com um atendimento de qualidade e diferencial.

  1. Mostre que seu cliente é importante

Não espere que seus clientes entrem em contato com você para reclamar ou sugerir mudanças, tenha uma abordagem proativa, comunique-se com eles mostrando suas vantagens e que a experiência de compra deles importa.

Como identificar clientes em risco de Churn?

A melhor maneira de identificar clientes em risco de Churn é obter informações sobre eles, ou seja, coletar dados sobre seus clientes. Coletando dados de clientes é possível identificar padrões de comportamentos, entender as dores e necessidades do cliente e prever o Churn para, assim, tomar ações mais precisas.

Análise de dados e algoritmos de Machine Learning (aprendizado de máquina) são as técnicas indicadas para tal objetivo. Com análise de dados é possível identificar o perfil de clientes que cancelaram o serviço e quais eram suas principais reclamações sobre o produto e/ou serviço.

Já com os algoritmos de aprendizado de máquina é possível prever a probabilidade de ocorrer o Churn. Ao identificar os clientes em risco de evasão, a empresa pode tomar ações com antecedência, evitando a possível perda desses clientes, seja melhorando a qualidade do seu produto ou atendendo suas necessidades.

Por onde começar?

Como comentando, podemos utilizar análise de dados e os modelos de Machine Learning para prever e identificar as características dos clientes em risco de Churn.

A implementação dessas técnicas envolve várias etapas e conceitos. A seguir, falaremos brevemente sobre elas.

  1. Estabeleça um objetivo

Você quer estudar o perfil de clientes que cancelaram o serviço, ou prever possíveis clientes em risco de evasão? Definir esses objetivos auxilia na escolha da técnica.

  1. Coleta de dados

Sem dados não como é possível extrair informações e obter os insights necessários para as tomadas de decisões. Assim, comece a coletar os dados dos seus clientes, seja por pesquisa de opinião, cadastro e/ou analisando os comentários nas redes sociais.

  1. Pré-processamento e visualização de dados

Os dados coletados precisam ser tratados e transformados em uma forma adequada para a sua visualização e aplicação dos algoritmos de Machine Learning. Nesta etapa, conseguimos extrair muitas informações e, às vezes, não é necessário a implementação das próximas etapas.

  1. Aplicação dos modelos de Machine Learning

O principal objetivo desta etapa é construir modelos capazes de prever os clientes em risco de Churn. Modelos de Machine Learning para classificação são utilizados para esse fim. Entre os principais modelos de classificação, podemos citar Regressão Logística, Árvore de Decisão, Floresta Aleatória, KNN e XGBoost.

  1. Monitoramento e avaliação do modelo

Os modelos selecionados precisam ser colocados em produção, seja incorporando-os em um software existente ou criando um programa. Além disso, é fundamental monitorar e avaliar seu desempenho constantemente, melhorando-o quando necessário.

Conclusão da Parte I

O Churn é a perda de clientes por qualquer motivo e detectar clientes que não estão satisfeitos com sua marca ou produto permite que as empresas identifiquem seus pontos fortes e fracos, os problemas em suas operações e as preferências dos seus clientes, o que contribui para redução d essa perda e melhoria da gestão da empresa.

Para conseguir identificar os clientes em risco de evasão, são necessários dados, além da implementação de técnicas de análise de dados e Machine Learning. Em nosso próximo artigo, apresentaremos uma solução para a implementação do modelo de Churn e descreveremos o passo a passo para executar esse tipo de análise.

Esse conteúdo foi útil? Conseguiu entender os riscos de não controlar o Churn de uma empresa? Qual é o principal motivo que leva você a deixar de comprar de uma marca? Deixe sua opinião nos comentários.

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Referências

https://www.kdnuggets.com/2017/03/datascience-customer-churn-modeling.html

https://www.pwc.com/us/en/advisory-services/publications/consumer-intelligence-series/pwc-consumer-intelligence-series-customer-experience.pdf#page=8

https://www.kdnuggets.com/2019/05/churn-prediction-machine-learning.html

https://blog.hubspot.com/service/what-is-customer-churn

 

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Sobre o Autor

Juliana Scudilio
Juliana Scudilio

Doutora e Mestre em Estatística pelo ICMC-USP. Bacharel em Estatística pela UFSCAR. Founder e Data Scientist da flai. Apaixonada por dados e por ensinar.

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