A retenção de clientes e a consequente redução do churn são alguns dos grandes desafios enfrentados pelas empresas. E uma das melhores estratégias para evitar que isso aconteça é a análise preditiva.

Apesar de ser praticamente impossível prever o futuro com precisão absoluta, com a ajuda da tecnologia é possível chegar a parâmetros bem próximos do que pode acontecer através da análise preditiva. 

Essa ramificação da ciência de dados empresariais pode oferecer insights preditivos valiosos para a criação de estratégias de retenção e elevando a satisfação do cliente.

Veja como fazer a análise preditiva e reduzir a taxa de churn melhorando a performance dos seus negócios!

Introdução à Análise Preditiva em Customer Success

Há várias formas de fazer a análise de dados e interpretação de dados, dependendo dos objetivos e da área da empresa. No Customer Success (CS) a análise preditiva usa os dados históricos para prever o comportamento futuro dos clientes, melhorando continuamente a eficiência do atendimento ao cliente.

Dessa forma, a análise preditiva pode ser usada para antecipar as necessidades dos clientes, oferecer soluções personalizadas e proativas, identificar padrões de comportamento e ainda fazer campanhas de upsell e cross-sell.

Dentro desse universo há a chamada predição de churn, que utiliza a análise preditiva para determinar a probabilidade de um cliente abandonar a empresa.

Assim, através dos dados da base de leads, é possível desenvolver estratégias que evitem a perda de clientes, tomando ações antecipadas para minimizar as chances de cancelamentos.

A redução do churn é de suma importância e um desafio para as empresas de todos os setores, já que dependendo do patamar alcançado pode haver um impacto significativo na sustentabilidade dos negócios a curto, médio e longo prazos. Afinal, é bem mais caro conquistar novos clientes do que fidelizar os antigos. 

Como a Análise Preditiva Funciona no Contexto de Customer Success

Mas como a análise preditiva pode reconhecer os sinais de que o cliente pode cancelar o uso de produtos ou serviços da sua empresa? A resposta é “simples”: através da análise de dados do seu histórico. 

Só que são milhões de dados que são analisados, cruzados e interpretados, gerando informações relevantes e confiáveis para o desenvolvimento de estratégias. Para isso, são utilizadas técnicas de inteligência artificial, como machine learning em CS. 

Assim, a previsão do comportamento do cliente considera os dados sobre compras realizadas, frequência de uso do serviço ou produto, reclamações no suporte, feedback dos clientes e todas as interações ao longo da jornada de compra e até mesmo as ações executadas por clientes com perfis semelhantes, entre muitos outros dados.

Dessa forma, a IA utiliza uma base de dados passados para prever resultados futuros com bastante precisão, indicando a probabilidade de churn.

Principais Técnicas e Modelos de Análise Preditiva para Redução de Churn

O machine learning é uma das mais importantes técnicas de análise preditiva.

Mas não é a única que pode ser utilizada para a redução do churn. Saiba mais sobre ela e conheça algumas outras também baseadas em inteligência artificial (IA):

• Machine learning supervisionado – A base é o uso de dados que podem vir de sistemas integrados como CRM, ERP, pesquisas de satisfação, etc.

São informações sobre o histórico de compras, formulários preenchidos, conteúdos baixados, páginas visitadas etc. Para identificar padrões, a ML utiliza algoritmos como regressão logística, árvores de decisão e redes neurais artificiais, entre outros.

• Modelo de regressão – É o modelo para se considerar um dos mais eficientes. Utilizado para prever um valor, como o lucro estimado de um cliente em determinado período ou a previsão de vendas baseada na segmentação de clientes. 

• Análise cohort – Refina a segmentação de clientes em segmentos menores que apresentam algumas características em comum durante um determinado período de tempo, como região, idioma, preferências, data de aquisição etc.

É ferramenta extremamente eficaz para obter insights bem detalhados sobre como engajar grupos específicos com sua empresa, e assim ajudar também a definir KPIs para a mensuração dos resultados.

• Segmentação de clientes baseada em risco – O chamado churn risk é o processo de dividir seus clientes em grupos conforme a probabilidade de cancelamento e seus padrões de engajamento, feedback, uso e satisfação. 

Assim é possível saber por que estão insatisfeitos e quais ações você pode tomar para evitar que eles saiam. 

Implementando a Análise Preditiva na Estratégia de Customer Success

Como você viu, a análise preditiva deve-se usar para identificar padrões de comportamento do cliente, prever vendas futuras, otimizar processos de suporte ao consumidor e reduzir a taxa de churn.

O primeiro passo é definir objetivos. O que pretende alcançar, como melhorar a retenção de clientes e a redução do churn. Identifique como a análise preditiva ajudará a atingir os objetivos.

O próximo passo é coletar e preparar dados. Reúna dados relevantes de fontes internas e externas. Limpe e normalize-os, corrigindo erros e removendo registros duplicados.

Ferramentas e tecnologias disponíveis

Os dados estão organizados? Então é hora de escolher as melhores ferramentas e tecnologias para a análise preditiva de acordo com a complexidade do projeto e o conhecimento técnico da equipe.

Veja algumas sugestões:

Ferramentas de software: Existem diversas ferramentas no mercado que oferecem bons recursos para análise preditiva, como Google Cloud AI, IBM Watson, SAS, Oracle Analytics e Microsoft Azure Machine Learning, por exemplo.

Técnicas de modelagem: O modelo escolhido vai depender do seu objetivo. Você pode utilizar técnicas como regressão linear, árvores de decisão, redes neurais e clustering.

Algoritmos de machine learning: O machine learning em CS é uma ótima opção para reduzir o churn, já que ajuda a identificar padrões e fazer previsões com base em grandes volumes de dados. Alguns dos mais usados são o Random Forest, K-means, Support Vector Machines (SVM), entre outros.

Desafios e Considerações na Adoção da Análise Preditiva

Apesar do seu alto grau de eficácia, de seu crescimento exponencial ganhando cada vez mais popularidade devido à sua eficácia, a análise preditiva ainda enfrenta alguns desafios consideráveis. 

É preciso, por exemplo, trabalhar com uma boa quantidade de dados de qualidade para que os resultados sejam confiáveis. É necessário não só um bom sistema de CRM ou ERP, mas limpar os dados brutos, com anomalias removidas, pontos de dados ausentes ou outliers extremos. Além disso, eles precisam ser de alta qualidade e relevantes para o objetivo determinado.

Outro ponto importante é o respeito à privacidade e a ética no uso de dados de clientes. É necessário instaurar protocolos de segurança rigorosos para evitar vazamentos e garantir o respeito à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

E, como uma tecnologia emergente, é preciso treinamento e capacitação, com expertise técnica e recursos para a implantação dos melhores modelos e monitoramento dos resultados.

O Futuro da Análise Preditiva em Customer Success

A análise preditiva está transformando rapidamente o campo de Customer Success. Afinal, a redução do churn com a estratégia possibilita criar um nível altíssimo de personalização, humanizando o atendimento através da compreensão das motivações, expectativas e desejos dos clientes, atendendo a necessidades específicas. 

E tudo indica que, no futuro, algoritmos avançados de IA e machine learning levarão a uma precisão sem precedentes, permitindo que as equipes de Customer Success sejam proativas, identificando problemas antes que ocorram e personalizando a experiência do cliente em um nível extremamente detalhado.

A capacidade de prever o cancelamento e identificar oportunidades de upsell e cross-sell com base em dados comportamentais aumentará a retenção de clientes e a receita. 

E, o que hoje é um diferencial competitivo de peso, se tornará um pilar fundamental para manter a competitividade, a satisfação do cliente e a sustentabilidade em um mercado cada vez mais orientado por dados.

Como você viu, a análise preditiva traz inúmeros benefícios para empresas de todos os setores, conseguindo reduzir o churn e reter clientes. 

Venha conhecer o melhor sistema de atendimento ao cliente do mercado e descubra como o Tiflux pode ajudar na retenção de clientes e redução do churn.

>> Faça um teste gratuito agora mesmo e descubra uma nova forma de encantar seus clientes!