A taxa de churn de clientes, também conhecida como perda de clientes, refere-se à porcentagem de clientes que param de fazer negócios com uma empresa em um período de tempo específico. A taxa de perda de clientes é uma métrica importante que afeta diretamente a receita e a lucratividade. As empresas monitoram as taxas de churn para avaliar a retenção e seus relacionamentos com os clientes. Taxas de churn altas podem indicar que os clientes estão insatisfeitos com um produto ou serviço, enquanto taxas baixas de churn podem implicar em fidelidade e satisfação do cliente. A média de churn de clientes varia conforme o setor. Em 2022, a taxa mediana de churn de clientes foi de 13% para empresas privadas de software como serviço (SaaS).

Para entender o churn da sua empresa, você precisa saber quantos clientes você está retendo ou perdendo em um determinado período e por que os está perdendo. Modelos de churn de clientes podem ajudar a criar uma estratégia holística de retenção para resolver os problemas por trás do churn de clientes. Veja abaixo o que você precisa saber sobre diferentes modelos de churn, como escolher e desenvolver o certo para sua empresa e o que fazer com as informações obtidas dele.

Neste artigo:

• Como calcular o churn de clientes
  
• Por que o churn de clientes é tão importante
  
• Principais indicadores de churn de clientes
  
• Tipos de modelos de churn de clientes
  
• Como criar um modelo de churn de clientes
  
• Como usar a análise preditiva para reduzir o churn de clientes
  
• Como medir a eficácia dos modelos de churn de clientes
  
• Práticas recomendadas para reduzir o churn de clientes
  

Como calcular o churn de clientes

Para calcular o churn de clientes, divida o número de clientes perdidos durante um período específico pelo total de clientes no início desse período. Fórmula básica para calcular a taxa de churn de clientes.

(número de clientes perdidos no período / total de clientes no início do período) × 100 = taxa de perda de clientes

Veja como aplicar esta fórmula:

• Determine o período para o qual você deseja calcular a taxa de churn (por exemplo, um mês, um trimestre, um ano).

• Identifique o total de clientes que você tinha no início desse período.

• Conte o número de clientes que saíram ou deixaram de fazer negócios com você durante esse período.

• Divida o número de clientes perdidos pelo total de clientes no início do período.

• Multiplique o resultado por 100 para convertê-lo em porcentagem.

Essa porcentagem é sua taxa de churn: a proporção de clientes que interrompem seu relacionamento com uma empresa dentro do período especificado.

Por que o churn de clientes é tão importante

A taxa de perda de clientes pode ter um grande impacto na receita, lucratividade e reputação da empresa. Veja como a taxa de churn de clientes afeta as operações comerciais.

• Custos de aquisição de clientes: geralmente, adquirir novos clientes é mais caro do que reter os existentes. Quando os clientes saem, as empresas precisam investir mais em marketing e vendas para substituí-los, o que pode ser caro.

• Perda de receita: perder clientes gera perda direta de receita, prejudicando imediatamente a saúde financeira da empresa.

• Menos clientes de longo prazo: clientes duradouros tendem a comprar mais ao longo do tempo e, portanto, custam menos para atender. Eles também podem comprar produtos ou serviços com margens mais altas. Uma taxa de churn mais alta significa menos clientes de longo prazo e pode reduzir a lucratividade.

• Reputação da marca: as altas taxas de churn podem ser um sinal de insatisfação do cliente, o que prejudica a reputação de uma empresa. Clientes satisfeitos indicam outras pessoas, enquanto clientes insatisfeitos podem compartilhar suas experiências negativas, dissuadindo clientes em potencial.

• Crescimento no longo prazo: o crescimento sustentável requer uma base de clientes estável. Taxas de churn elevadas podem prejudicar as estratégias de crescimento de longo prazo, dificultando a expansão ou o investimento em novas oportunidades.

Principais indicadores de churn de clientes

Um dos indicadores mais simples é o nível de satisfação do cliente com um produto ou serviço. Para medir, podem ser feitas pesquisas, análise de NPS e mecanismos de feedback. Satisfação reduzida ou feedback negativo podem ser indicadores de potencial de churn.

Outros fatores que podem influenciar o cliente a deixar uma empresa:

• Interações com o atendimento: embora alguns clientes engajados possam entrar em contato com o suporte para maximizar o valor, as solicitações de suporte também podem indicar problemas ou insatisfação. Analisar a natureza e o resultado dessas interações pode prever o churn, especialmente se os problemas não forem resolvidos satisfatoriamente.

• Uso de produtos ou serviços: monitorar como e com que frequência os clientes usam um produto ou serviço pode informar os níveis de envolvimento do cliente. Pouco uso pode indicar que o cliente está perdendo o interesse ou não encontrando valor, o que pode levar ao churn.

• Problemas de faturamento e pagamento: problemas frequentes de faturamento ou problemas com pagamentos podem irritar e afastar os clientes. Acompanhar esses incidentes e suas resoluções pode revelar sinais antecipados de que os clientes correm risco de sair.

• Mudanças no comportamento de compra: uma mudança repentina nos padrões de compra habituais de um cliente, como diminuição no tamanho ou na frequência dos pedidos, pode indicar insatisfação ou mudança nas necessidades, potencialmente resultando em churn.

• Feedback e reclamações dos clientes: feedback ou reclamações diretas são indicadores importantes de possível churn. Clientes que gastam seu tempo para expressar insatisfação ou preocupações podem considerar sair se seus problemas não forem abordados.

• Engajamento com comunicações de marketing: um declínio no envolvimento dos clientes com e-mails, boletins informativos, promoções ou outras comunicações de marketing pode indicar um declínio no interesse ou na relevância, que pode preceder o churn.

• Fatores mercadológicos e competitivos: mudanças no mercado e ações dos concorrentes podem influenciar o churn. Por exemplo, se um concorrente lança um novo produto ou oferece um serviço semelhante a um valor mais baixo, isso pode levar a um aumento do churn.

• Renovações de contratos e assinaturas: para empresas que vendem assinaturas ou contratos, a aproximação do prazo de renovação é um momento essencial para avaliar o risco de churn de clientes. Quando os clientes avaliam se devem ou não renovar, existe a chance de que ocorra churn.

• Fatores demográficos e psicográficos: às vezes, mudanças no perfil demográfico de um cliente ou uma mudança em seus valores e preferências podem prever o churn. Por exemplo, uma mudança no status financeiro, realocação ou estilo de vida pode influenciar sua decisão de continuar usando um determinado produto ou serviço.

Tipos de modelos de churn de clientes

Os modelos de churn de clientes são categorizados por diversos fatores, como o tipo de algoritmo, como ele trata o tempo e o nível de detalhes da previsão. Veja a seguir uma explicação detalhada dos tipos de modelos de churn de clientes.

• Modelos preditivos de churn: esses modelos usam dados históricos para prever a probabilidade de churn de clientes no futuro. Geralmente, empregam algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões e indicadores de churn, descritos abaixo.

• Regressão logística: modelo estatístico que estima a probabilidade de um resultado binário (cancelou/não cancelou) com base em uma ou mais variáveis independentes. É muito utilizado por sua simplicidade e interpretabilidade.

• Árvores de decisão: esses modelos usam um gráfico semelhante a uma árvore de decisões e suas possíveis consequências. Eles são fáceis de interpretar, mas são propensos a superajuste.

• Florestas aleatórias: método de conjunto que usa várias árvores de decisão para melhorar a precisão preditiva e controlar o superajuste, as florestas aleatórias são mais abrangentes do que uma única árvore de decisão e geralmente fornecem alta precisão.

• Máquinas de aumento de gradiente (GBMs): técnica de ensemble que constrói árvores sequencialmente, cada nova árvore corrige erros das árvores anteriores. As GBMs, como XGBoost e LightGBM, são muito boas para a previsão de churn, mas seu ajuste pode ser complexo.

• Redes neurais: As redes neurais são modelos de aprendizagem profunda que podem capturar relações não lineares complexas através de camadas de nós ou "neurônios". Podem ser muito eficazes, especialmente com grandes conjuntos de dados, mas são mais difíceis de interpretar do que modelos mais simples.

• Modelos descritivos de churn: em vez de prever o churn futuro, esses modelos analisam o comportamento de churn passado. Eles ajudam a identificar tendências, padrões e razões por trás da churn, muitas vezes usando técnicas de clustering ou análise de componentes principais.

• Modelos de churn de séries temporais: esses modelos analisam a evolução das taxas de churn de clientes. Podem ser particularmente úteis para empresas com fortes padrões sazonais ou para aquelas que tentam avaliar o impacto de eventos específicos ao longo do tempo.

• Modelos baseados em coortes: estes modelos analisam as taxas de churn de diferentes coortes de clientes. Uma coorte pode ser definida pela data em que os clientes se inscreveram, pelo produto que compraram pela primeira vez ou por qualquer outro evento importante. Isso ajuda a identificar se alguns grupos são mais propensos o churn do que outros.

• Modelos de análise de sobrevivência: também chamados de modelos de prazo até o evento, medem o tempo necessário para que um evento (churn) ocorra. São particularmente úteis para prever quando um cliente deve sair.

• Modelos de churn em tempo real: geram previsões instantâneas com base nas interações do usuário em tempo real. Exigem uma infraestrutura de dados sólida e são usados quando as empresas podem tomar medidas imediatas para evitar o churn.

• Modelos híbridos: combinam elementos de diferentes tipos de modelos para usar seus pontos fortes e mitigar pontos fracos. Por exemplo, um modelo híbrido pode usar uma combinação de um modelo preditivo para probabilidade de churn de clientes e uma análise de sobrevivência para temporização.

A escolha do tipo de modelo certo depende do contexto comercial específico, da natureza do relacionamento com o cliente, dos dados disponíveis e do resultado desejado do esforço de modelagem. Muitas vezes, é interessante experimentar vários modelos para entender qual fornece os insights mais precisos e úteis para um caso de uso específico.

Como criar um modelo de churn de clientes

Criar um modelo de churn de clientes é um processo de várias etapas. É preciso analisar sua definição de churn, o que seus dados mostram e qual modelo é o mais útil para sua empresa. Este guia detalhado sobre como criar um modelo de churn de clientes que atenda às necessidades da sua empresa.

• Definição de churn: cada empresa tem sua definição de churn. Para um serviço de assinatura, o churn pode ser um cliente cancelando a assinatura. Para uma plataforma de comércio eletrônico, pode ser um cliente que não fez a compra em determinado período.

• Coleta de dados: reúna um histórico de dados com clientes que saíram e que ficaram. Seu conjunto de dados deve incluir diversos recursos, como dados demográficos do cliente, histórico de transações, dados de uso do produto, interações com o atendimento ao cliente e qualquer outro dado relevante que possa influenciar o churn.

• Preparação de dados: limpe (corrija valores ausentes, duplicados, etc.) e converta os dados em formato adequado para modelagem. Pode ser preciso codificar variáveis categóricas, normalizar valores numéricos ou criar janelas de tempo para recursos preditivos.

• Desenvolvimento de funcionalidades: desenvolva recursos que capturem efetivamente o comportamento e as características de seus clientes. Isso pode incluir a agregação de dados transacionais em métricas significativas, o cálculo da frequência de uso ou a derivação de outros atributos perspicazes a partir de dados brutos.

• Análise Exploratória de Dados (EDA): antes de criar seu modelo, realize o EDA para encontrar os padrões em seus dados. Procure correlações entre recursos e churn, identifique pontos fora da curva e entenda a distribuição das variáveis-chave.

• Seleção de algoritmos: escolha um algoritmo de machine learning para prever o churn. Regressão logística, árvores de decisão, florestas aleatórias, máquinas de aumento de gradiente e redes neurais são opções comuns. A escolha do modelo depende do tamanho do conjunto de dados, da importância do recurso e da necessidade de interpretabilidade.

• Treinamento e testes: divida os dados em conjuntos de treinamento e teste para avaliar o desempenho do modelo. O conjunto de treinamento é usado para treinar o modelo, enquanto o conjunto de teste é usado para avaliar seu poder preditivo em dados não vistos.

• Validação do modelo: use métricas como exatidão, precisão, recall, pontuação F1 e área sob a curva ROC (AUC-ROC) para avaliar o desempenho do seu modelo. Concentre-se nas métricas que afetam seus objetivos de negócios. Por exemplo, se o custo de falsos positivos for alto, talvez seja melhor maximizar a precisão.

• Afinação do modelo: ajuste os hiperparâmetros do modelo para melhorar seu desempenho. Pode ser usadas técnicas como pesquisa em grade, pesquisa aleatória ou otimização bayesiana para encontrar o conjunto ideal de hiperparâmetros.

• Análise de funcionalidades: saiba quais recursos são mais influentes para prever o churn de clientes para orientar suas estratégias de retenção de clientes.

• Implantação: implante o modelo em ambiente de produção, onde ele possa fornecer previsões contínuas. Ele pode ser integrado aos sistemas comerciais ou a um processo em lote para analisar os clientes periodicamente.

Como usar a análise preditiva para reduzir o churn de clientes

Insights úteis e estratégias de intervenção

• Utilizar as previsões do modelo para desenvolver estratégias de retenção direcionadas. Por exemplo, considere oferecer aos clientes que você identificou com alto risco de churn promoções personalizadas, atendimento proativo ao cliente ou outros incentivos para retê-los.

• Segmente clientes com alto risco com base em suas características ou motivos para o potencial churn e adaptar as intervenções.

Loop de monitoramento e feedback

• Monitore o desempenho do modelo de forma contínua. Ajuste e retreine o modelo conforme necessário para responder às mudanças de padrões no comportamento do cliente ou nas operações de negócios.

• Estabeleça mecanismos de feedback para capturar os resultados da retenção e monitore regularmente a eficácia de suas estratégias. Use esses dados para refinar ainda mais o modelo preditivo e as estratégias de intervenção.

Colaboração e integração organizacional

• Compartilhe aprendizados e recomendações do processo de análise preditiva entre departamentos para criar uma estratégia de retenção coesa.

• Integre insights baseados em dados aos processos de tomada de decisão para atender às necessidades dos clientes de forma proativa e reduzir o churn.

Como medir a eficácia dos modelos de churn de clientes

É importante medir a eficácia dos modelos de churn de clientes para garantir que você não tome decisões comerciais com base em previsões falsas. As métricas a seguir podem avaliar o desempenho dos seus modelos de churn.

• Acurácia: porcentagem do total de previsões que o modelo acertou em cheio. Embora a precisão seja um ponto de partida, ela nem sempre fornece uma visão completa, especialmente se o número de clientes que saem e ficam estiver desequilibrado.

• Precisão: dos clientes que o modelo previu que iriam sair, quantos realmente o fizeram? Avaliar essa métrica é importante porque o custo dos falsos positivos (prever o churn de clientes quando ela não acontece) pode ser alto.

• Identificação: de todos os clientes que saíram, quantos o modelo identificou corretamente? Isso é importante se você quiser capturar o maior número possível de casos de churn verdadeiro, mesmo que precise tolerar alguns falsos positivos.

• Pontuação F1: esta métrica combina precisão e recordação em um número para uma visão equilibrada.

• Área sob a curva ROC (AUC-ROC): a curva ROC plota a taxa de verdadeiros positivos contra a taxa de falsos positivos em várias configurações de limiar. A AUC mede toda a área bidimensional abaixo de toda a curva ROC. Um modelo com previsões perfeitas tem uma AUC de 1,0, enquanto um modelo que faz suposições aleatórias tem uma AUC de 0,5.

• Matriz de confusão: tabela que mostra o número de verdadeiros positivos, falsos positivos, verdadeiros negativos e falsos negativos. Ele ajuda você a ver os tipos de erros que seu modelo está cometendo.

• Elevação: demonstra o quanto a previsão do modelo é melhor do que adivinhações aleatórias. Um aumento maior que 1 indica que o modelo é melhor do que adivinhações aleatórias.

• Impacto nos negócios: o verdadeiro teste da eficácia do modelo é seu impacto nas métricas de negócios. Você consegue reduzir as taxas de churn seguindo as previsões do modelo? As estratégias de retenção de clientes são informadas pelos insights do modelo e levam ao aumento do valor vitalício do cliente (LTV) ou maior satisfação do cliente? Para avaliar o impacto nos negócios, você pode executar experimentos controlados (como testes A/B) para comparar os resultados com e sem as intervenções sugeridas pelo modelo de churn de clientes. Observar mudanças nas taxas de churn, pontuações de satisfação do cliente e lucratividade ao longo do tempo ajuda a determinar o valor real do modelo.

Práticas recomendadas para reduzir o churn de clientes

• Segmentação comportamental preditiva: use machine learning para prever o comportamento futuro do cliente com base em interações passadas, padrões de compra e dados de engajamento. Isso permite prever as necessidades do cliente e intervir antes que um sinal de churn se registre, implementando estratégias de retenção mais direcionadas e eficazes.

• Técnicas avançadas de personalização: Use unálises avançadas e IA para criar experiências personalizadas que façam com que cada cliente se sinta valorizado e compreendido. Isso pode incluir recomendações personalizadas de produtos, conteúdo dinâmico em comunicações e experiências de usuário personalizadas em plataformas digitais.

• Melhorias na experiência do cliente: mapeie e analise toda a jornada do cliente para identificar os principais pontos de contato e possíveis pontos de atrito, o que ajudará a simplificar as experiências do usuário, remover obstáculos e garantir que cada interação agregue valor e melhore a satisfação.

• Intervenção proativa de churn: use análises em tempo real para identificar clientes em risco de churn de clientes e iniciar estratégias de engajamento proativo. Podem ser criados gatilhos automatizados para ofertas personalizadas, contato individual de equipes de sucesso do cliente ou acesso a conteúdo ou suporte exclusivos.

• Acompanhamento da realização de valor: monitore a eficácia com que os clientes estão alcançando os resultados desejados com seu produto ou serviço. Desenvolva indicadores de realização de valor e intervenha caso os clientes não estejam atingindo esses benchmarks. Ofereça orientação, suporte ou recursos adicionais para ajudar os clientes a ver o valor total de seu investimento.

• Criar comunidades: crie um senso de comunidade entre seus clientes por meio de fóruns, grupos de usuários ou plataformas sociais exclusivos. Interagir com colegas pode aumentar a robustez do produto, gerar canais de suporte adicionais e fidelizar clientes.

• Programas avançados de fidelidade: adote programas de fidelidade que recompensam o engajamento, a defesa ou a cocriação. Incentive os clientes a contribuir com ideias, feedback ou participar de testes beta e ofereça recompensas ou reconhecimento exclusivos.

• Melhorias nos serviços de IA: implemente ferramentas orientadas por IA, como chatbots ou suporte preditivo para assistência instantânea 24 horas por dia, 7 dias por semana. Essas ferramentas também podem identificar quando a intervenção humana é necessária e escalar questões complexas para os agentes humanos.

• Desenvolvimento de produtos orientado por dados: use comentários dos clientes e dados de uso para promover o desenvolvimento de produtos. Ao combinar seu roteiro de produtos com as necessidades e preferências dos clientes, você pode aumentar a satisfação e reduzir a probabilidade de churn devido à adequação do produto ao mercado.

• Gestão estratégica de contas: gerencie clientes B2B ou clientes de alto valor estrategicamente, desenvolvendo relacionamentos estreitos e estudando seus objetivos de negócios. Ajuste seus serviços ou produtos para apoiar o sucesso deles.