É importante para empresas que trabalham com assinaturas entender o motivo do churn, ou perda de clientes. O churn é o processo pelo qual os clientes ou assinantes deixam de usar os produtos ou serviços de uma empresa. As métricas de churn geralmente são expressas em porcentagem do total de clientes num período específico. Uma taxa alta de churn pode indicar insatisfação do cliente, falta de engajamento ou pressões competitivas no mercado, enquanto uma taxa baixa de churn sugere satisfação e fidelização do cliente.

As empresas precisam gerenciar o churn porque adquirir clientes normalmente custa mais caro do que retê-los. Muitas vezes, as empresas analisam os dados de churn para identificar as causas do churn e implementar estratégias para aumentar a retenção de clientes. Essas estratégias podem ser melhorar a qualidade do produto, refinar o atendimento ao cliente, oferecer incentivos de fidelidade ou adaptar o marketing às necessidades dos clientes de forma mais eficaz.

Abaixo, descrevemos o que é a análise de churn, como ela funciona e como você deve realizar essa análise para gerar insights sobre os quais possa agir. Veja tudo que você precisa saber.

Neste artigo:

• O que é análise de churn?
  
• Por que a análise de churn é importante para as empresas?
  
• Como analisar os dados de churn de clientes
  
• Práticas recomendadas de análise de churn
  
• Como a Stripe pode ajudar
  

O que é análise de churn?

A análise de churn examina os motivos pelos quais os clientes param de usar um produto ou serviço. Ela ajuda a identificar os fatores resultam em perda de clientes, ou churn.

Por que a análise de churn é importante para as empresas?

As empresas devem analisar regularmente os dados de churn de clientes pelo seguinte:

• Identificar problemas subjacentes: a análise de churn ajuda a entender por que os clientes estão saindo. Pode ser má qualidade do serviço, problemas de preços ou falta de recursos. Para resolver problemas e melhorar a experiência geral do cliente, você precisa saber que eles existem.

• Melhorar as estratégias de retenção de clientes: analisando o churn, as empresas podem desenvolver estratégias direcionadas para reter clientes. Pode ser melhorar o atendimento ao cliente, oferecer experiências personalizadas ou fazer melhorias no produto.

• Redução de custos: adquirir clientes geralmente é mais caro do que retê-los. A análise de churn ajuda a desenhar estratégias para manter clientes, reduzindo os custos de aquisição de clientes.

• Aumento da receita e lucratividade: clientes retidos costumam gerar mais receita ao longo do tempo por meio de compras repetidas, aumentando a fidelização. Reduzir o churn pode criar um fluxo de receita mais estável e crescente.

• Vantagem competitiva: compreender detalhadamente as causas do churn pode trazer vantagem competitiva. As empresas podem melhorar os produtos e serviços em comparação com os dos concorrentes, atraindo e retendo mais clientes.

• Informar o desenvolvimento de produtos: o feedback e os padrões identificados na análise de churn podem orientar o desenvolvimento e a melhoria do produto, alinhando o produto com a evolução das necessidades e preferências do cliente.

• Fortalecimento do relacionamento com os clientes: resolver os problemas que causam o churn pode fortalecer o relacionamento com os clientes, pois eles sentirão que suas reclamações estão sendo resolvidas.

• Melhorar a eficácia do marketing: os insights da análise de churn podem refinar as estratégias de marketing, tornando-as mais eficazes para gerar engajamento e reduzir a rotatividade.

Como analisar os dados de churn de clientes

Para analisar com habilidade o churn na empresa, é preciso examinar tendências micro e macro. Analise os dados detalhados e, em seguida, conecte-os à estratégia geral de negócios. Veja como abordar a análise de churn:

• Integração e enriquecimento avançado de dados: colete e analise dados de diversas fontes, como interações em redes sociais, tendências de mercado ou indicadores macroeconômicos. Isso amplia o contexto e enriquece a análise, aprofundando o entendimento do comportamento do cliente e os fatores externos que influenciam o churn.

• Segmentação comportamental preditiva: use algoritmos de machine learning para segmentar clientes por dados demográficos e comportamentos preditivos. Esta abordagem prevê o churn, identificando mudanças sutis no comportamento do cliente que precedem a saída e permitindo intervenções mais oportunas e direcionadas.

• Modelagem de propensão a churn: desenvolva modelos sofisticados que preveem a probabilidade de churn para cada cliente. Esses modelos podem incorporar uma grande variedade de variáveis, como frequência de transações, interações com o atendimento ao cliente e métricas para gerar uma "pontuação" de risco de churn para cada cliente.

• Análise de séries temporais: examine a evolução das taxas de churn em resposta a iniciativas comerciais ou eventos externos específicos. Isso pode ajudar a identificar padrões sazonais, o impacto de campanhas de marketing ou o efeito de novos concorrentes.

• Análise de sentimento e mineração de texto: analise o feedback dos clientes, os tickets de suporte e os comentários de redes sociais com processamento de linguagem natural para avaliar os sentimentos dos clientes. Isso pode destacar questões específicas ou áreas de insatisfação que podem não ser aparentes pelos dados quantitativos.

• Análise de coorte e etapas do ciclo de vida: analise o churn por coorte (um grupo de clientes adquiridos durante o mesmo período) e avalie suas variações em diferentes estágios do ciclo de vida do cliente. Fica mais fácil entender quando os clientes estão mais propensos a procurar outra empresa, e por quê.

• Mapeamento da jornada do cliente: crie mapas detalhados da jornada do cliente para identificar pontos de contato importantes onde o churn pode ocorrer. Isso ajuda a ajustar a experiência do cliente em cada estágio da interação dele com sua empresa.

• Análise de impacto econômico: avalie o impacto do churn além da perda imediata de receita. É preciso entender o valor de longo prazo dos clientes perdidos, o custo de adquirir clientes para substituir os perdidos e o impacto mais amplo na reputação da marca e na posição no mercado.

• Colaboração multifuncional: envolva vários departamentos (como vendas, marketing, desenvolvimento de produtos e atendimento ao cliente) na análise de churn e no desenvolvimento de estratégias. O churn costuma ser um desafio multifuncional, e as soluções devem ser holísticas, incorporando insights de toda a empresa.

• Sistemas de monitoramento e respostas em tempo real: implemente sistemas que monitoram indicadores de churn em tempo real e fornecem respostas automatizadas. Podem ser ofertas personalizadas de retenção de clientes ou alertas para as equipes de atendimento ao cliente para contatarem os clientes em risco.

Práticas recomendadas para análise de churn

O sucesso ou fracasso da análise de churn depende de quão cuidadosa e estrategicamente você gerencia os dados. Se você não tomar cuidado, pode perder insights sobre como reter seus clientes de forma eficaz. Práticas recomendadas que ajudam a aproveitar ao máximo seu trabalho:

• Confirmar a qualidade e integridade dos dados:a base de uma boa análise de churn são dados de alta qualidade. Verifique se os dados estão corretos, completos e atualizados. Limpe e valide regularmente seus dados para evitar análises distorcidas causadas por informações incorretas ou desatualizadas.

• Implementar uma estratégia holística de dados: integre dados de todos os canais e pontos de contato com o cliente. Podem ser dados de transação, logs de interação, tickets de suporte e feedback indireto de mídias sociais. Um conjunto de dados abrangente fornece uma visão mais completa da experiência do cliente.

• Usar técnicas avançadas de análise: métodos analíticos sofisticados, como algoritmos de aprendizado de máquina, análise de cluster e modelagem preditiva. Essas técnicas podem gerar insights mais profundos e prever tendências com mais precisão do que os métodos estatísticos tradicionais.

• Análises personalizadas para diferentes segmentos: reconheça que segmentos de clientes diferentes podem ter fatores de churn diferentes. Adapte sua análise a esses segmentos para desenvolver estratégias de retenção mais direcionadas e eficazes.

• Concentre-se em insights úteis: embora seja importante entender o "porquê" do churn, o objetivo final é identificar as informações que permitem ações. Concentre-se em extrair dados que possam informar diretamente a estratégia e a tomada de decisões.

• Testes contínuos: teste regularmente diferentes estratégias de retenção e monitore seu impacto nas taxas de churn. Use testes A/B e grupos de controle para avaliar a eficácia de várias táticas em um ambiente controlado.

• Integraranálise de churn à estratégia de negócios: a análise de churn não deve ser uma atividade isolada. Suas descobertas devem informar estratégias comerciais mais amplas, inclusive desenvolvimento de produtos, marketing, atendimento ao cliente e modelos de preços.

• Empregar análises em tempo real: use análises em tempo real para identificar rapidamente clientes em risco e aja imediatamente. Podem ser criados gatilhos automatizados para ofertas personalizadas ou alertas às equipes de atendimento ao cliente para intervenção imediata.

• Treinar funcionários: certifique-se de que os funcionários de toda a organização saibam a importância do churn e como contribuir para a retenção. É preciso treinar as equipes que têm contato com clientes para reconhecer e responder aos indicadores de churn.

• Criar um ciclo de feedback para melhoria contínua: estabeleça um ciclo de feedback no qual a empresa possa usar os insights da análise de churn para refinar produtos, serviços e interações com os clientes. Revise e atualize regularmente suas técnicas e estratégias de análise para se adaptar às mudanças nos comportamentos dos clientes e nas condições do mercado.

• Manter conformidade legal e ética: cumprir todas as diretrizes legais e éticas na coleta, armazenamento e análise de dados, especialmente no que diz respeito à privacidade e segurança dos dados. A transparência com os clientes sobre o uso de dados também pode promover confiança e lealdade.

• Usar referências externas e insights do setor: as taxas médias de churn variam muito conforme o tipo de empresa. Compare suas taxas de churn com referências e tendências do setor para ter uma visão abrangente das métricas, contextualizá-las e identificar áreas em que sua empresa apresenta desempenho inferior ou excelente desempenho.

Essas práticas recomendadas podem garantir uma abordagem abrangente, sofisticada e eficaz para a análise de churn, permitindo que as empresas reduzam o churn e melhorem a retenção de clientes.

Como a Stripe pode ajudar

A análise de churn é alimentada por dados sobre o comportamento do cliente e as operações internas, especificamente relacionados a pagamentos, faturamento e preços, áreas importantes nas quais a Stripe apoia as empresas. Visão geral de como a Stripe pode ajudar a melhorar sua análise de churn:

• Dados de pagamento: completos a Stripe fornece dados detalhados sobre cada transação, inclusive pagamentos bem-sucedidos e falhas, reembolsos e estornos. Esses dados ajudam a identificar tendências em problemas de pagamento que podem gerar churn.

• Insights de faturamento e assinaturas: com as ferramentas de assinatura e faturamento da Stripe, as empresas podem acompanhar os ciclos das assinaturas dos clientes, inclusive upgrades, downgrades e cancelamentos. Esses insights são valiosos para identificar como alterações no faturamento e nos planos de serviços afetam a retenção de clientes.

• Análise de pagamentos não realizados: a Stripe registra pagamentos não realizados, o que ajuda a resolver problemas de pagamento que podem resultar em churn involuntário. Identificar e corrigir esses problemas prontamente pode reduzir substancialmente as taxas de churn.

• Modelos de preços personalizáveis: a Stripe permite que as empresas experimentem diferentes estruturas e modelos de preços. Essa flexibilidade ajuda a entender a estratégia de preços mais eficaz para diferentes segmentos, o que pode afetar o churn.

• Gerenciamento automatizado de cobranças: o processo de cobrança automatizado da Stripe gerencia pagamentos em atraso com eficácia. Automatizando lembretes e repetindo pagamentos com falha, a Stripe reduz o churn involuntário por falhas de pagamento.

• Ferramentas avançadas de análise e relatórios: a Stripe oferece recursos avançados de análise e relatórios que ajudam a acompanhar as principais métricas relacionadas aos pagamentos dos clientes e entender quais fatores impulsionam o churn.

• Integração com plataformas de análises e gerenciamento do relacionamento com o cliente (CRM): a integração é fácil de integrar com as principais plataformas de análises e CRM permite combinar dados de pagamento com dados de interação com o cliente para uma análise de churn mais abrangente.

• Detecção e prevenção de fraudes: a sofisticada detecção de fraudes da Stripe ajuda a minimizar fraudes, que podem afetar a confiança do cliente e contribuir para o churn.

• Informações globais sobre dados de pagamentos: para empresas com operação internacional, a Stripe oferece insights sobre tendências globais de pagamentos e preferências dos clientes. Isso pode ajudar empresas globais a compreender o churn em diferentes mercados.

• Ferramentas de atendimento ao cliente e resolução de contestações: a Stripe oferece ferramentas para gerenciar contestações de clientes e atender consultas de forma eficiente. A resolução rápida e eficaz de contestações pode melhorar a satisfação do cliente e reduzir o churn.

Para saber como Stripe pode ajudar com o churn, acesse aqui.