Previsão de Churn: Como reter os clientes do seu SaaS

O que é previsão de churn?

A previsão de churn detecta os clientes que provavelmente deixarão de usar seus produtos ou serviços.

Essa previsão fornece a você informações sobre se um cliente irá embora e os motivos.

4 razões para prever o churn de clientes

Com a ajuda da previsão de churn de clientes, você pode ter uma vantagem inicial na redução do churn de clientes. Aqui está o restante da lista para você ver como a previsão do churn é importante:

1. Aprimorar a estratégia de retenção: Ao prever o churn de clientes, você pode identificar os clientes em risco no início do ciclo e oferecer serviços direcionados e personalizados.
2. Reduzir a perda de receita: ao prever o churn, você pode lidar com ele e eliminá-lo antes que seus clientes o abandonem, minimizando a possível perda de receita.
3. Aumentar o valor da vida útil do cliente (CLV): Ao detectar clientes em risco e implementar estratégias de retenção, você pode aumentar a vida útil de seus clientes.
4. Melhorar a experiência do cliente: Abordar as dores e melhorar a qualidade do atendimento ao cliente depois de coletar feedback dos clientes em risco aumentará a satisfação do cliente.

Por que você precisa de um modelo de previsão de churn?

• Identificar antecipadamente os clientes em risco: A previsão do churn de clientes permite que você intervenha antes que eles saiam, possibilitando esforços de retenção em tempo hábil.
• Otimizar a alocação de recursos: A identificação de clientes de alto risco com maior probabilidade de cancelar permite que você concentre seus recursos neles, em vez de gastá-los com todos os clientes.
• Implementar melhorias no produto e no serviço: Ao entender as razões por trás do churn, você pode resolver os problemas que afastam os clientes fazendo melhorias informadas em seu produto.
• Personalizar as estratégias de retenção: Você pode adaptar suas táticas de retenção às necessidades e aos comportamentos dos clientes para torná-las mais eficazes na prevenção do churn.

Como criar um modelo de previsão de churn

Aqui estão as etapas que você pode seguir para criar um modelo de previsão de churn:

1- Coletar dados do cliente

Para criar um modelo de previsão de churn, é necessário coletar dados suficientes que servirão de base para seus esforços.

Na maioria das vezes, essa tarefa se enquadra nas áreas de especialização dos cientistas de dados, pois alimentar as fontes de dados do modelo é uma etapa crítica que deve ser conduzida sem erros.

Você pode recuperar essas fontes de dados do software que adotou durante todo o ciclo de vida do cliente, incluindo seu CRM, plataforma de atendimento ao cliente e ferramentas de análise da web repletas de dados do cliente.

Outro ponto importante aqui inclui os dados que você prepara, pois eles devem ser relevantes para o seu caso para que o modelo não falhe, levando a previsões imprecisas.

2- Analisar os dados do cliente

A segunda etapa da criação de um modelo de previsão de churn é analisar os dados coletados.

Depois de organizar as informações brutas em dados estruturados, você deve se concentrar em entender os fatores por trás da saída de seus clientes.

Para isso, você pode empregar métodos que extraiam os atributos, ilustrando padrões de hábitos associados a interações específicas dos clientes com seu produto e, por fim, revelando os fatores decisivos.

Com esses padrões de hábitos apresentados, você pode analisar as tendências de churn e identificar os motivos por trás do churn de clientes.

Além das principais métricas, como MRR, ARR, taxa de novos clientes, taxa de clientes cancelados, ARPU e LTV, você pode rastrear e analisar outras métricas que podem ser específicas do seu tipo de produto ou negócio, como:

• DAU (usuários ativos diários)
• MAU (Usuários ativos mensais)
• Retenção no dia 0
• Retenção no dia 7

3- Prever o churn do cliente

Essa etapa exige que você crie um modelo preditivo sólido para a análise de dados feita anteriormente, iniciando o processo de identificação.

Você precisa identificar os clientes com alta probabilidade de cancelar com base nos indicadores de churn.

Para essa etapa, você pode examinar dados relacionados ao uso do produto, pesquisas de satisfação e feedback do cliente para descobrir qualquer ligação entre esses assuntos e o churn.

Após esse método manual, você pode usar um modelo de aprendizado de máquina alimentando todos os dados coletados durante os processos anteriores.

Com o conjunto de dados, as variáveis e a meta inseridos na plataforma, você criará um modelo de churn que fornecerá resultados precisos em um curto espaço de tempo.

A plataforma primeiro dividirá a base de alvos e reconhecerá os padrões que eles adotaram com base em cada variável, facilitando a sequência de previsão de clientes com tendências próximas.

Quando realizada corretamente, essa etapa permite abordar o churn precoce para combater os fatores entre uma boa experiência e novos usuários.

3 ferramentas de previsão de churn de clientes

1- Qualtrics CustomerXM

A Qualtrics é uma plataforma de sucesso digital que atende a vários casos de uso, incluindo experiência do cliente, experiência do funcionário, estratégia e pesquisa.

O produto de experiência do cliente da Qualtrics permite que você examine seus clientes mais de perto e determine se eles estão propensos a desistir.

Por exemplo, você pode combinar dados operacionais e de experiência para ver um gráfico mais detalhado representando o comportamento do cliente, o que pode ajudá-lo a prever com precisão o churn.

Ao identificar automaticamente quais clientes estão em alto risco, essa plataforma permite que você melhore a retenção.

2- ChurnZero

O ChurnZero é um software de sucesso do cliente que, com seu recurso de previsão, pode executar o processo de previsão de churn em seu nome.

Essa plataforma o ajuda a identificar clientes em risco e a prever renovações e receitas, permitindo que você veja possíveis oportunidades.

Graças ao aprendizado de máquina, ele o manterá atualizado com insights de sucesso obtidos de dados de clientes e respostas de pesquisas personalizadas, ajudando-o a tomar decisões mais orientadas por dados para evitar futuros cancelamentos de clientes.

3- Gainsight

O Gainsight é uma plataforma projetada para o sucesso do cliente, ajudando os gerentes de sucesso a melhorar em vários aspectos.

O Gainsight usa o aprendizado de máquina para fornecer previsões precisas com base em dados do produto que podem determinar a possibilidade de cancelamento do cliente.

Permitindo que você gerencie cada perfil de cliente em um painel, essa plataforma garante que nenhum cliente em risco escape de suas mãos.

Estudo de caso sobre previsão de churn de clientes

Juntamente com as ferramentas acima, você pode usar uma ferramenta robusta como a UserGuiding para prever o churn, especialmente para detectar o churn inicial.

Para evitar o cancelamento precoce, a UserGuiding oferece vários recursos, como:

• Tours guiados de produtos
• Checklists de onboarding
• Tooltips
• Hotspots
• Modais de anúncio

Ao usar esses recursos no início da jornada do cliente, você pode garantir que seus clientes tenham uma experiência interativa na qual eles entendam o que você oferece e como você se diferencia do resto do mercado.

Lembre-se de que ajudar seus clientes a entender seus principais recursos e como você pode melhorar o fluxo de trabalho deles também afetará o churn. Isso aumentará o engajamento deles com sua plataforma, evitando o churn nos estágios iniciais.

Vamos dar um exemplo do assunto com o caso da Opinew, a empresa de comércio eletrônico que utilizou a UserGuiding para reduzir o churn inicial.

Para começar, a Opinew tinha uma plataforma complexa para que os novos usuários encontrassem o valor que procuravam, e é por isso que a plataforma tinha uma taxa significativa de churn precoce nos primeiros 15 minutos da vida útil de um usuário.

Foi aí que a UserGuiding entrou em cena.

Aumentou o Time to Value (TTV) dos novos usuários, mostrando-lhes exatamente como poderiam se beneficiar da Opinew por meio de guias interativos com vídeos e checklists de onboarding do produto.

Esses dois recursos permitiram que a Opinew mostrasse o que os novos usuários estavam perdendo, graças a diferentes elementos de UX que chamaram a atenção deles e os levaram ao valor.

Um dos principais elementos da Opinew foram os guias interativos no aplicativo, que informavam os novos usuários sobre os principais recursos da plataforma e como usá-los sem se perder.

Após o onboarding, os novos usuários precisavam explorar e usar a plataforma por conta própria; a Opinew garantiu essa sequência criando um checklist de onboarding de produto que mostrava como eles deveriam avançar passo a passo.

A equipe de suporte da Opinew gravou vídeos de suporte e os incorporou aos guias que os usuários podiam consultar a qualquer momento para fornecer respostas instantâneas com recursos visuais quando tivessem uma dúvida.

Resumindo, a Opinew aumentou a taxa de ativação de usuários em 10% e reduziu a carga de trabalho da equipe de suporte ao mesmo tempo, tudo graças ao tratamento do churn inicial.

Para previsão, você também pode...

Em termos de previsão, a UserGuiding permite que você utilize o product analytics de engajamento, tanto de forma independente quanto por meio de integrações com ferramentas de análise de terceiros.

Além disso, a coleta de feedback do cliente pode criar uma base sólida para a previsão de churn, especialmente para clientes de alto risco.

A UserGuiding facilita o processo de criação de questionários, fornecendo várias opções de personalização em uma página robusta do construtor.

Depois de criar uma pesquisa visualmente agradável e selecionar seu público por meio de segmentação, você pode publicar sua pesquisa in-app e começar a coletar feedback dos clientes sem interromper a experiência deles.

Aqui está uma prévia de uma pesquisa recém-criada para ajudá-lo a entender melhor a probabilidade de seus clientes cancelarem:

Conclusão

A previsão de churn consiste em identificar quais clientes têm a probabilidade de cancelar a assinatura de sua empresa.

Para fazer previsões corretas, é necessário concluir um processo de três etapas, incluindo coleta de dados, análise de dados e criação do modelo de previsão de churn.

Usando o aprendizado de máquina, várias ferramentas, como Gainsight, Qualtrics e ChurnZero, estão no mercado para prever o churn e a receita simultaneamente.

No entanto, uma das melhores estratégias que você pode adotar para combater o churn é lidar com o churn inicial.

Para isso, você precisa mostrar aos seus clientes como eles podem se beneficiar da sua plataforma e engajá-los ao máximo para que se tornem clientes recorrentes, o que é possível com a utilização da UserGuiding.

Veja como a Opinew utilizou a UserGuiding para evitar o churn precoce⬆️