A taxa de perda de clientes, também conhecida como evasão de clientes, refere-se à porcentagem de clientes que deixam de fazer negócios com uma empresa em um período específico. A taxa de perda de clientes é uma métrica importante que afeta diretamente a receita e a lucratividade. As empresas acompanham as taxas de perda de clientes para avaliar seus esforços de retenção e o nível de manutenção dos relacionamentos com os clientes. Altas taxas de perda de clientes podem indicar que eles estão insatisfeitos com um produto ou serviço, enquanto taxas baixas podem sugerir lealdade e satisfação dos clientes. As taxas médias de perda de clientes variam de setor para setor. Em 2022, a taxa mediana de perda de clientes foi de 13% para empresas privadas de SaaS (Software-as-a-Service, software como serviço).

Para entender a perda de clientes da sua empresa, você precisa saber quantos clientes está retendo ou perdendo ao longo de um determinado período e os motivos dessa perda. Modelos de perda de clientes podem ajudar a criar uma estratégia de retenção holística que aborde os problemas por trás dessa perda. A seguir, abordaremos o que você deve saber sobre os diferentes tipos de modelos de perda de clientes, como escolher e criar o modelo ideal para a sua empresa e o que fazer com as informações obtidas com ele.

O que vamos abordar neste artigo?

• O que é um modelo de previsão de perda de clientes?
  
• Por que prever a perda de clientes?
  
• Principais preditores de perda de clientes.
  
• Os quatro tipos de perda de clientes.
  
• Tipos de modelos de perda de clientes.
  
• Como criar um modelo de perda de clientes para a sua empresa.
  
• Como usar a análise preditiva para reduzir a perda de clientes.
  
• Principais casos de uso para modelos de previsão de perda de clientes.
  
• Como medir a eficácia dos modelos de perda de clientes.
  
• Como o Stripe Billing pode ajudar
  
• Perguntas frequentes sobre a criação de um modelo de perda de clientes.
  

O que é um modelo de previsão de perda de clientes?

Um modelo de previsão de perda de clientes é uma ferramenta baseada em dados que estima a probabilidade de um cliente individual deixar de fazer negócios com uma empresa em um período definido. Usando dados históricos sobre clientes que saíram e clientes que permaneceram, o modelo identifica padrões e fatores de risco, como diminuição do uso, reclamações de suporte ou problemas de faturamento, e os aplica aos clientes atuais para sinalizar quem corre o maior risco de evasão.

Diferentemente de uma taxa geral de perda de clientes, que relata o que já aconteceu em um nível agregado, um modelo de previsão de perda de clientes olha para o futuro e pontua clientes individuais, dando às empresas a chance de intervir antes que eles saiam. Esses modelos geralmente são criados usando algoritmos de machine learning, como regressão logística, árvores de decisão e gradient boosting, treinados com atributos de clientes, como dados demográficos, histórico de compras, níveis de engajamento e interações com o atendimento.

O resultado costuma ser uma probabilidade de perda ou pontuação de risco por cliente, que as empresas podem usar para priorizar os esforços de retenção, direcionar segmentos em risco com ofertas personalizadas e alocar recursos para os clientes com maior probabilidade de serem salvos.

Por que prever a perda de clientes?

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

• Custos de aquisição de clientes: em geral, adquirir novos clientes é mais caro do que reter os atuais. Um modelo confiável de previsão de perda de clientes ajuda a compensar esse custo ao sinalizar clientes em risco com antecedência. Assim, as empresas podem direcionar os gastos com retenção para onde há maior probabilidade de retorno, em vez de cobrir repetidamente o custo de novas aquisições.

• Perda de receita: perder clientes gera uma perda direta de renda, o que afeta imediatamente a saúde financeira da empresa. Para empresas baseadas em assinaturas, isso aparece rapidamente na receita mensal recorrente (MRR). Cada cliente perdido reduz essa base e, se o padrão continuar com muitos clientes, a empresa pode ficar sem um piso de receita estável para crescer.

• Menos clientes de longo prazo: clientes de longo prazo tendem a comprar mais ao longo do tempo e, portanto, podem se tornar menos caros para atender. Eles também podem comprar produtos ou serviços com margens maiores. Uma taxa de perda de clientes maior significa menos clientes de longo prazo e pode levar a uma menor lucratividade.

• Reputação da marca: altas taxas de perda de clientes podem ser um sinal de insatisfação do cliente, o que pode prejudicar a reputação da empresa. Clientes satisfeitos têm maior probabilidade de indicar a empresa para outras pessoas, enquanto clientes insatisfeitos podem compartilhar suas experiências negativas e afastar clientes em potencial.

• Crescimento de longo prazo: o crescimento sustentável exige uma base de clientes estável. Prever a perda de clientes antes que ela aconteça dá às empresas a chance de intervir enquanto a relação com o cliente ainda pode ser salva, em vez de reagir apenas depois que a receita já foi perdida. Altas taxas de perda de clientes podem prejudicar as estratégias de crescimento de longo prazo, dificultando a expansão ou o investimento em novas oportunidades pelas empresas. Isso é especialmente verdadeiro para empresas que tentam crescer. Sem uma forma de antecipar e reduzir a perda, o crescimento de novos clientes pode ser compensado por perdas nos atuais, dificultando a construção de um impulso sustentável.

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 de atendimento ao cliente: 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 de forma satisfatória.

• Uso do produto ou serviço: O monitoramento de como e com que frequência os clientes usam um produto ou serviço pode oferecer às empresas insights sobre os níveis de engajamento do cliente. O uso baixo ou em declínio pode sinalizar que o cliente está perdendo o interesse ou deixando de encontrar valor, o que pode levar ao churn.

• Problemas de faturamento e pagamento: Problemas frequentes de faturamento ou problemas com pagamentos podem causar frustração no cliente e churn. O acompanhamento desses incidentes e de suas resoluções pode revelar sinais de alerta precoce de que os clientes correm o risco de sair.

• Mudanças no comportamento de compra: Uma mudança repentina nos padrões de compra habituais de um cliente, como uma diminuição no tamanho ou na frequência do pedido, pode sinalizar insatisfação ou uma mudança nas necessidades, potencialmente levando ao churn.

• Feedback e reclamações dos clientes: O feedback direto ou reclamações são indicadores importantes de um possível churn. Os clientes que dedicam tempo para expressar insatisfação ou preocupações podem pensar em sair se os problemas não forem resolvidos.

• Engajamento com comunicações de marketing: Um declínio no engajamento do cliente com e-mails, newsletters, promoções ou outras comunicações de marketing pode indicar perda de interesse ou relevância, o que pode preceder o churn.

• Fatores de mercado e competitivos: As mudanças no mercado e as ações dos concorrentes podem influenciar o churn. Por exemplo, se um concorrente lança um novo produto ou oferece um serviço semelhante com valor menor, isso pode levar ao aumento do churn.

• Renovações de contratos e assinaturas: Para empresas com um modelo baseado em assinatura ou contrato, a aproximação de um período de renovação é um momento fundamental para avaliar o risco de churn. Quando os clientes avaliam se devem ou não renovar, há uma chance de ocorrer o 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 na situação financeira, mudança de endereço ou estilo de vida pode influenciar a decisão do cliente de continuar usando um determinado produto ou serviço.

Os quatro tipos de perda de clientes

Nem todas as perdas de clientes acontecem pelo mesmo motivo. Conheça os tipos a seguir:

Churn voluntário

O cliente decide ativamente cancelar ou parar de usar um produto ou serviço, geralmente devido à insatisfação, alternativas melhores ou necessidades não atendidas. Esse é o tipo de perda que muitos modelos de perda de clientes se concentram em prever, já que costuma ser evitável com a intervenção certa.

Cancelamento involuntário

O cliente não tem intenção de sair, mas seu acesso termina de qualquer maneira, normalmente devido a falhas nos pagamentos, cartões de crédito expirados ou erros de faturamento. Esse tipo costuma ser resolvido por meio de melhores sistemas de repetição de pagamentos e notificações de faturamento, em vez de iniciativas de retenção de clientes.

Perda de clientes deliberada

Um subconjunto da perda voluntária de clientes em que o cliente faz uma escolha consciente de sair porque o produto não atende mais às suas necessidades, ao seu orçamento ou aos seus objetivos. Isso pode incluir fazer o downgrade para um concorrente ou decidir que o serviço não vale o custo.

Perda de clientes acidental

Também voluntária, mas motivada por circunstâncias alheias à insatisfação direta do cliente, como uma mudança na situação de vida, dificuldades financeiras ou realocação. Esses clientes podem ter ficado satisfeitos com o produto, mas saíram por motivos não relacionados à sua qualidade.

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 perda de clientes: esses modelos usam dados históricos para prever a probabilidade de um cliente cancelar no futuro. Eles costumam empregar algoritmos de machine learning para identificar padrões e preditores de perda, descritos abaixo.

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

• Árvores de decisão: esses modelos usam um gráfico em forma de árvore de decisões e suas possíveis consequências. São fáceis de interpretar, mas propensos a sobreajuste.

• Florestas aleatórias (random forests): um método de ensemble que usa várias árvores de decisão para melhorar a precisão preditiva e controlar o sobreajuste. As florestas aleatórias são mais abrangentes do que uma única árvore de decisão e costumam oferecer alta precisão.

• Máquinas de otimização de gradiente (GBMs): as GBMs são uma técnica de ensemble que constrói árvores sequencialmente, onde cada nova árvore corrige os erros cometidos pelas árvores treinadas anteriormente. As GBMs, como XGBoost e LightGBM, são poderosas para a previsão de perda de clientes, mas podem ser complexas de ajustar.

• Redes neurais: as redes neurais são modelos de deep learning que podem capturar relações não lineares complexas por meio de camadas de nós ou "neurônios". Elas podem ser muito eficazes, especialmente com grandes conjuntos de dados, mas são mais difíceis de interpretar do que os modelos mais simples.

• Modelos descritivos de perda de clientes: em vez de prever a perda futura, esses modelos fornecem insights sobre o comportamento passado de perda de clientes. Eles ajudam a identificar tendências, padrões e motivos por trás da perda, muitas vezes usando técnicas de clusterização ou análise de componentes principais.

• Modelos de perda de clientes de série temporal: esses modelos analisam como as taxas de perda de clientes evoluem ao longo do tempo. Podem ser particularmente úteis para empresas com fortes padrões sazonais ou que tentam avaliar o impacto de eventos específicos ao longo do tempo.

• Modelos baseados em coortes: esses modelos analisam as taxas de perda de clientes de diferentes coortes de clientes. Uma coorte pode ser definida pela data em que os clientes se inscreveram, pelo primeiro produto que compraram ou por qualquer outro grande evento. Isso ajuda a identificar se certas coortes são mais propensas à perda do que outras.

• Modelos de análise de sobrevivência: também conhecidos como modelos de tempo até o evento, esses modelos medem o tempo que leva para um evento (perda) ocorrer. São particularmente úteis para prever quando um cliente será perdido.

• Modelos de perda de clientes em tempo real: esses modelos geram previsões instantâneas com base nas interações do usuário em tempo real. Eles exigem uma forte infraestrutura de dados e são usados em cenários onde as empresas podem tomar medidas imediatas para evitar a perda.

• Modelos híbridos: esses modelos combinam elementos de diferentes tipos de modelos para usar seus pontos fortes e mitigar as fraquezas. Por exemplo, um modelo híbrido pode usar uma combinação de um modelo preditivo para a probabilidade de perda e uma análise de sobrevivência para o tempo.

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 para a sua empresa

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: Empresas diferentes têm definições diferentes de churn. Para um serviço de assinatura, o churn pode ser um cliente que cancela a assinatura. Para uma plataforma de e-commerce, pode ser um cliente que não faz uma compra em um determinado período de tempo.

• Coleta de dados: Reúna dados históricos que incluam tanto os clientes que deram churn quanto os que não deram. O conjunto de dados deve incluir uma variedade de recursos, como dados demográficos do cliente, histórico de transações, dados de uso do produto, interações de atendimento ao cliente e quaisquer outros dados relevantes que possam influenciar o churn.

• Preparação de dados: Limpe os dados (lide com valores ausentes, remova duplicatas, etc.) e transforme-os em um formato adequado para modelagem. Isso pode incluir a codificação de variáveis categóricas, a normalização de valores numéricos ou a criação de janelas de tempo para recursos preditivos.

• Desenvolvimento de recursos: Desenvolva recursos que capturem efetivamente o comportamento e as características dos 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 o modelo, faça a EDA para encontrar os padrões nos seus dados. Procure correlações entre os recursos e o churn, identifique valores atípicos e entenda a distribuição das principais variáveis.

• Seleção de algoritmo: 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 escolhas comuns. A escolha do modelo depende do tamanho do conjunto de dados, da importância do recurso e da necessidade de interpretabilidade.

• Treinamento e teste: 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 acurácia, precisão, revocação, pontuação F1 e Área sob a curva ROC (AUC-ROC) para avaliar o desempenho do modelo. Concentre-se nas métricas que afetam os objetivos da empresa. Por exemplo, se o custo de falsos positivos for alto, convém maximizar a precisão.

• Ajuste do modelo: Ajuste os hiperparâmetros do modelo para melhorar o desempenho dele. Considere o uso de técnicas como pesquisa em grade, pesquisa aleatória ou otimização bayesiana para encontrar o conjunto ideal de hiperparâmetros.

• Análise de recursos: Saiba quais recursos são mais influentes na previsão de churn para orientar as estratégias de retenção de clientes.

• Implantação: Implante o modelo em um ambiente de produção em que ele possa fornecer previsões contínuas. Isso pode envolver a integração do modelo aos sistemas da empresa ou a configuração de um processo em lote para pontuar os clientes periodicamente.

Como usar a análise preditiva para reduzir o churn de clientes

Insights úteis e estratégias de intervenção

• Use as previsões do modelo para desenvolver estratégias de retenção direcionadas. Por exemplo, considere oferecer aos clientes identificados como de alto risco de perda promoções personalizadas, atendimento proativo ao cliente ou outros incentivos para retê-los.

• Segmente os clientes de alto risco com base em suas características ou motivos de possível perda e adapte as intervenções de acordo.

Loop de monitoramento e feedback

• Monitore o desempenho do modelo de forma contínua. Ajuste e treine o modelo novamente, conforme necessário, para responder às mudanças nos padrões de comportamento do cliente ou nas operações da empresa.

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

Colaboração e integração organizacional

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

• Integre insights baseados em dados aos processos de tomada de decisão para atender às necessidades dos clientes proativamente e reduzir a perda de clientes.

Principais casos de uso de modelos de previsão de churn

A previsão de churn é valiosa em quase qualquer setor com relacionamentos recorrentes ou repetidos com clientes, mas é especialmente útil em setores onde a aquisição de clientes é cara ou a receita depende do engajamento contínuo.

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 de negócios com base em previsões falsas. As métricas a seguir podem ajudar a avaliar o desempenho dos modelos de churn.

• Acurácia: É a porcentagem do total de previsões que o modelo acertou. Embora a acurácia seja um ponto de partida, ela nem sempre fornece um panorama completo, especialmente se o número de clientes que deram e não deram churn estiver desequilibrado.

• Precisão: Dos clientes que o modelo previu que dariam churn, quantos realmente deram? Avaliar essa métrica é importante porque o custo de falsos positivos (prever churn quando ele não ocorre) pode ser alto.

• Revocação: De todos os clientes que deram churn, quantos o modelo identificou corretamente? Isso é importante se você quiser capturar o maior número possível de casos verdadeiros de churn, mesmo que isso signifique tolerar alguns falsos positivos.

• Pontuação F1: Essa métrica combina precisão e revocação em um único número para uma visão equilibrada.

• Área sob a curva ROC (AUC-ROC): A curva ROC traça a taxa de verdadeiros positivos em relação à taxa de falsos positivos em várias configurações de limite. A AUC mede toda a área bidimensional sob 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: Trata-se de uma tabela que mostra o número de verdadeiros positivos, falsos positivos, verdadeiros negativos e falsos negativos. Ela ajuda a ver os tipos de erros que o modelo está cometendo.

• Lift: Essa métrica demonstra o quanto o modelo é melhor na previsão de churn em comparação com suposições aleatórias. Um lift superior a 1 indica que o modelo é melhor do que suposições aleatórias.

• Impacto nos negócios: O verdadeiro teste da eficácia do modelo é o impacto sobre as métricas de negócios. Você consegue reduzir as taxas de churn atuando nas previsões do modelo? As estratégias de retenção de clientes informadas pelos insights do modelo levam a um aumento do valor vitalício do cliente (LTV) ou ao aumento da satisfação do cliente? Para avaliar o impacto nos negócios, é possível realizar experimentos controlados (como testes A/B) para comparar os resultados com e sem as intervenções sugeridas pelo modelo de churn. A observação de mudanças nas taxas de churn, nos índices de satisfação do cliente e na lucratividade ao longo do tempo ajudará a verificar o valor real do modelo.

Como o Stripe Billing pode ajudar

O Stripe Billing permite cobrar e gerenciar clientes de forma totalmente flexível — desde assinaturas simples até faturamento por consumo e contratos personalizados. Ele ajuda as empresas a aumentar receita, automatizar fluxos de cobrança e aceitar pagamentos globalmente.

O Stripe Billing pode ajudar a:

• Ofereça preços flexíveis: lance rapidamente com modelos de preços híbridos e baseados em uso integrados, incluindo tarifa fixa mais excedente, créditos e muito mais. O suporte a cupons, avaliações gratuitas, rateios e complementos é integrado.
  
• Testar e ajustar preços com agilidade: ajuste valores e taxas de uso com ferramentas sem código, crie grupos de preços e use análises detalhadas de consumo para fundamentar decisões de precificação.
  
• Alinhar preços ao valor do cliente: meça e cobre com base nos aspectos do uso que mais geram impacto, definindo valores que representem fielmente o valor entregue.
  
• Aumente a receita e reduza a perda de clientes: melhore a captura de receita e reduza a perda involuntária de clientes com o Smart Retries e as automações de fluxo de trabalho de recuperação baseados em IA. As ferramentas de recuperação da Stripe ajudaram os usuários a recuperar mais de US\$ 6,5 bilhões em receita em 2024.
  
• Otimizar a eficiência operacional: use os módulos da Stripe voltados para impostos, relatórios de receita e dados para unificar múltiplos sistemas financeiros em uma única solução. A integração com softwares externos é simples e direta.
  

Saiba mais sobre o Stripe Billing ou comece hoje mesmo.

Perguntas frequentes sobre a criação de um modelo de churn de clientes