8/9/2018 7:59:43 PM

O Machine Learning pode ajudar você a não perder clientes!

Consultoria Desenvolvimento Customizado Machine Learning

A permanência ou não de clientes na sua empresa está relacionada a uma série de fatores. Mas é fato que o abandono deles é dor de cabeça para todos os gestores.

A permanência ou não de clientes na sua empresa está relacionada a uma série de fatores. Mas é fato que o abandono deles é dor de cabeça para todos os gestores, clientes que permanecem mais tempo na base oferecem chances maiores de bons negócios.

Mas como você pode entender as razões de um abandono? Entender o que se passa na cabeça dos clientes não é nada fácil, ainda mais quando você pensava que estava tudo bem e ele decide abandonar seu produto ou serviço. As variáveis são inúmeras e simples relatórios podem fornecer uma visão míope da causa real do Churn.

Uma coisa é certa: avaliar centenas de variáveis para entender o motivo do Churn é trabalho para um sistema automatizado com algoritmo de Machine Learning. Pense sobre isso conforme aprende mais sobre como o desenvolvimento customizado pode prever quais dos seus clientes estão prestes a entrar em churn!


Mas afinal, o que é o Churn?

Churn é quando um cliente cancela a inscrição do seu serviço, deixa de comprar de você ou simplesmente deixa de se envolver com a sua marca. Em outras palavras, você perde seu cliente para um concorrente.
Churn é uma métrica que indica o quanto sua empresa perdeu de clientes ou receita. Para calcular o churn divida a quantidade de clientes que perdeu até o final de um período pelo total de clientes que conquistou. Quer um exemplo? Se você perdeu 100 clientes de 1000 que existiam em sua carteira, desta forma sua taxa de churn é 10%.


Porque me preocupar com a taxa de Churn?

Para não perder dinheiro, simples assim! O custo para adquirir um novo cliente para o seu negócio é muito maior do que manter os que você já conquistou. Ou seja, a retenção de cliente é uma estratégia incrível para aumentar os resultados do seu negócio.

Quer uma prova disso? Em um artigo da Bain & Company intitulado Prescription for Cutting Costs¹, eles descobriram que aumentar as taxas de retenção de clientes em 5% pode aumentar os lucros de 25% a 95%!

¹fonte da informação: http://www.bain.com/Images/BB_Prescription_cutting_costs.pdf


Machine Learning entrega previsibilidade para reduzir o Churn

Imagine que você mantenha dados atualizados de vários sistemas dos principais motivos pelos quais os seus clientes cancelam o seu serviço ou deixam de comprar o seu produto. Com estes dados você deveria ser capaz de entender como o cliente usa o seu produto, a qualidade do serviço, preço, competição de mercado, entre outros inúmeros indicadores.

Mesmo que você tenha estes dados atualizados, ainda precisaria consulta-los, gerar relatórios em cada sistema e ainda executar as análises para clarificar as informações. Estes números e informações, em seu “estado puro” não lhe entregam previsibilidade, ou seja, você não consegue saber com antecedência se um cliente vai cancelar seu serviço. Não seria ótimo ter este poder em mãos?

Foi exatamente isso que nossa área de inovação desenvolveu através de um algoritmo de Machine Learning. Um de nossos clientes estava sofrendo com o aumento frequente de perda de clientes, ou seja, o Churn estava subindo. Nosso algoritmo de Machine Learning foi projetado para avaliar e analisar automaticamente a base de clientes nacionais, identificando aqueles que começaram a sinalizar que em breve sairiam da carteira de clientes. O algoritmo construído avalia mais de 100 variáveis dos clientes, como inadimplência, utilização, região, etc. de diversos sistemas com variados formatos, processando e consolidando todas as informações para gerar um perfil dos clientes que abandonavam a carteira de cliente. 

Como o próprio nome sugere, nosso algoritmo foi projetado para aprender quais clientes começaram a exibir comportamentos de abandono, criando a previsibilidade necessária para a gestão das contas.


Resultados Reais

A implementação da solução de machine learning para a redução de Churn proporcionou uma detecção média de 30% dos abandonos analisando apenas 8% dos clientes ativos. Os principais benefícios estratégicos entregues para a gestão são a visão dos principais motivos do Churn, podendo tomar decisões a fim de minimizar este indicador e a economia considerável na aquisição de novos clientes. 

Além disso, a reversão da situação de churn pode ser antecipada antes mesmo que ela aconteça, a empresa começou a tomar decisões e aplicar planos que evitam o Churn. Já imaginou como prever qual cliente deixará sua carteira seria incrível para o seu negócio? Está fazendo as contas de quanto iria economizar? Conheça nossos serviços de desenvolvimento customizado e diminua o churn da sua empresa!
 

Por: Alex da Silveira Granado, Cientista de Dados

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