Previsão e mitigação de churn podem ser complicadas para as empresas. Uma taxa de churn "boa" depende de muitos fatores, como idade da empresa ou setor. Mesmo empresas grandes e amplamente reconhecidas experimentam flutuações no churn. Por exemplo, a taxa de churn da Netflix foi de 3,3% em março de 2022, mais de um ponto percentual acima da taxa de churn de março de 2021. Abaixo, veremos como criar e gerenciar uma estratégia de previsão de churn que funcione.

Neste artigo:

• O que é churn?
  
• Tipos de churn
  
• Como o churn afeta as empresas
  
• Técnicas de modelagem de previsão de churn
  
• Integração e gerenciamento de dados na previsão de churn
  
• Desafios na previsão de churn
  
• Como criar uma estratégia de previsão de churn
  

O que é churn?

"Churn" é a porcentagem de clientes que interrompem o uso dos produtos ou serviços da empresa em um determinado período. Esse conceito é importante para as empresas porque afeta sua receita e oferece insights sobre a satisfação e fidelização do cliente. Por exemplo, uma alta taxa de churn pode sugerir problemas com o produto, serviço ou a experiência geral do cliente. É importante que as empresas invistam recursos na redução do churn, pois reter clientes existentes é mais econômico do que adquirir novos.

Tipos de churn

Existem vários tipos de churn, como:

• Churn voluntário
  O churn voluntário ocorre quando o cliente decide voluntariamente parar de usar um serviço ou produto. Há diversas razões para o churn voluntário. O cliente pode estar insatisfeito com o serviço, pode encontrar uma alternativa melhor ou suas necessidades podem mudar.

• Churn involuntário
  O churn involuntário acontece devido a falhas de pagamento, vencimentos de cartões de crédito e outros problemas logísticos, e não porque os clientes optaram por sair. Para gerenciar esse tipo de rotatividade, é possível melhorar os sistemas de pagamento ou fazer intervenções de atendimento ao cliente.

• Churn ativo
  O churn ativo se refere a clientes que cancelam serviços ou assinaturas. Normalmente, eles comunicam sua decisão à empresa num processo de cancelamento.

• Churn passivo
  O churn passivo acontece quando as assinaturas terminam e não são renovadas, muitas vezes sem qualquer comunicação ativa ou cancelamento explícito. Isso é comum em modelos baseados em assinatura.

• Churn de receita
  É a perda de receita que acontece quando o cliente faz downgrade de seus planos ou compra menos de um produto ou serviço, em vez de sair completamente.

• Churn de clientes
  Este é o termo geral para churn, que se refere à perda dos próprios clientes ou assinantes, e não da receita que eles representam.

Como o churn afeta as empresas

O churn pode afetar todas as áreas da empresa: receita, desenvolvimento de produtos e marketing. O mercado global de gerenciamento de sucesso do cliente, uma área que se concentra em fornecer aos clientes exatamente o que eles querem ou precisam (e um fator-chave para reduzir o churn) foi avaliado em US$ 1,45 bilhão em 2022, de acordo com a Straits Research. A previsão é que esse mercado cresça a uma taxa composta anual de quase 25% até 2031. Esse crescimento mostra a importância para as empresas de minimizar o churn.

O churn pode afetar várias áreas da empresa, como:

• Receita
  O churn de clientes tem um impacto imediato na receita da empresa. Perder clientes significa uma redução de renda, especialmente para modelos de assinatura. O churn pode ter um impacto ainda maior na receita de empresas menores ou mais novas, pois cada cliente representa uma proporção maior da receita total.

• Desenvolvimento de produtos
  Taxas de churn altas podem sinalizar problemas com um produto ou serviço. As empresas podem analisar os motivos das saídas de clientes para identificar áreas que precisam de melhorias ou revisão.

• Custos de aquisição de clientes
  Adquirir novos clientes para substituir os perdidos por churn requer um investimento considerável em marketing e vendas. Esses custos podem aumentar rapidamente, dificultando a manutenção da lucratividade.

• Reputação da marca
  A rotatividade frequente de clientes pode afetar negativamente a reputação da empresa e dissuadir clientes em potencial.

• Moral dos funcionários
  As altas taxas de churn também podem afetar o moral, o desempenho e o engajamento dos funcionários, especialmente os que estão diretamente envolvidos com o atendimento e a retenção de clientes.

• Insights de mercado
  O churn também fornece informações valiosas sobre tendências de mercado e preferências dos clientes. As empresas podem usar essas informações para adaptar estratégias, ajustar produtos e atender melhor às necessidades dos clientes.

• Crescimento geral da empresa
  O churn pode afetar a trajetória geral de crescimento da empresa no longo prazo. A retenção sustentada de clientes é fundamental para o crescimento e a expansão constantes, enquanto alta rotatividade pode prejudicar crescimento eficaz e alcançar metas de longo prazo.

Técnicas de modelagem de previsão de churn

Existem várias técnicas de modelagem que as empresas podem usar como estrutura para previsão de churn:

Regressão logística

Regressão logística é uma técnica estatística que as empresas podem usar para prever resultados binários, como se um cliente vai sair ou ficar. Essa técnica de modelagem usa diversos sinais, como dados demográficos, histórico de compras e interações com o cliente, para prever se o cliente sairá.

• Como funciona a regressão logística
  A regressão logística usa históricos de dados dos clientes, inclusive registrando os que saem e os que ficam, e examina uma série de variáveis que podem influenciar sua decisão de sair. O modelo calcula as chances de churn para cada variável, informando quais fatores aumentam a possibilidade de churn. Por exemplo, um alto valor positivo para a variável "número de reclamações de serviço" sugere que um número maior de reclamações está fortemente ligado a maiores chances de churn.

• Quando usar esta técnica
  Essa técnica é adequada para empresas com grande quantidade de dados de clientes e em setores em que a retenção é fundamental, como telecomunicações, finanças, serviços de assinatura e e-commerce. Esses setores geralmente têm resultados binários claros (como a renovação de uma assinatura pelo cliente), o que privilegia a regressão logística para suas modelagens preditivas.

• Vantagens da regressão logística
  Comparada a outros métodos, a regressão logística é fácil de implementar e aprender. Esse modelo fornece previsões e insights práticos. Por exemplo, se o modelo aponta para um problema de serviço específico que gera churn, basta concentrar-se na correção desse problema.

• Desafios da regressão logística
  A regressão logística pressupõe uma relação linear entre as variáveis independentes e as probabilidades logarítmicas — ou a probabilidade de que um determinado resultado ocorra — o que nem sempre é o caso no mundo real. Ela pode não conseguir gerenciar relacionamentos complexos em dados, como interações entre variáveis. Quando os dados estão desequilibrados (por exemplo, se houver muito mais clientes estáveis do que desistentes), o modelo pode se enviesar pela classe majoritária, o que reduz sua eficácia.

Conclusão: a regressão logística é uma boa opção para modelagem de churn em cenários com um resultado binário simples e riqueza de dados de clientes. Ela é muito útil para empresas que querem prever o churn e entender o "porquê" dessa mudança.

Árvores de decisão

Árvores de decisão são outro método popular para modelar o churn. A técnica funciona bem quando as decisões podem ser divididas em uma série de escolhas binárias, sendo ideal para entender os caminhos complexos que levam à churn. As árvores de decisão mapeiam esses caminhos em uma estrutura semelhante a uma árvore com base em diferentes atributos e comportamentos do cliente, como padrões de uso, níveis de serviço e feedback do cliente.

• Como funcionam as árvores de decisão
  O método de árvore de decisão é intuitivo e fácil de usar. Ele divide o conjunto de dados em subconjuntos menores com base em diferentes critérios, criando uma árvore com nós de decisão e nós de folha. Cada nó na árvore representa um teste em um atributo (como a frequência de uso do serviço), e cada ramo representa o resultado desse teste, levando ao próximo nó ou a uma folha que dá a decisão final (churn ou manutenção do cliente). A árvore de decisão pode dividir os clientes por idade, por exemplo, e dividir ainda mais cada grupo por hábitos de consumo. A cada etapa, o segmento de clientes fica mais específico, permitindo que o modelo preveja a probabilidade de churn para esse grupo.

• Quando usar árvores de decisão
  As árvores de decisão são altamente eficazes para empresas com clientes diversificados, quando diversos fatores influenciam o churn, como varejo, telecomunicações e serviços bancários. O método é útil em situações em que é importante conhecer os caminhos de decisão específicos que geram churn, pois fornece opções de intervenções direcionadas.

• Vantagens das árvores de decisão
  Uma das principais vantagens das árvores de decisão é a sua simplicidade. Sua representação visual clara facilita a compreensão e a comunicação dos fatores que resultam em churn. Essa clareza é inestimável para o planejamento estratégico e a implementação de estratégias de retenção direcionadas. As árvores de decisão lidam bem com dados numéricos e categóricos, funcionando com diferentes tipos de dados de clientes.

• Desafios do uso de árvores de decisão
  Embora sejam úteis em diversas cenários, as árvores de decisão têm seus desafios. Elas podem ficar intrincadas demais se capturarem muitos padrões desconexos nos dados de treinamento, prejudicando a generalização de novos dados. Isso é conhecido como "overfitting": o modelo ajusta com exatidão os dados do treinamento, mas não consegue interpretar novos dados — capturando "ruído" (informações desnecessárias) em vez dos padrões subjacentes. As árvores de decisão podem ter dificuldades com tarefas que exigem a captura de relações lineares — nesses casos a regressão logística pode ser melhor.

Conclusão: as árvores de decisão são ótimas para a modelagem de churn, especialmente quando é importante dissecar os caminhos específicos das decisões do cliente. A simplicidade visual do modelo e a capacidade de gerenciar diversos tipos de dados popularizam sua aplicação. Embora as árvores de decisão tenham limitações, como suscetibilidade a ajustes excessivos e sensibilidade a alterações de dados, seus pontos fortes na identificação e visualização dos fatores que resultam em churn fazem delas uma ferramenta útil para muitas empresas.

Redes neurais

Redes neurais são um tipo de aprendizado de máquina — uma estratégia mais avançada na área de modelos de previsão de churn. Ao contrário dos modelos lineares tradicionais, as redes neurais podem capturar relações complexas e não lineares dentro dos dados. Elas funcionam para as complexidades do comportamento do cliente e do churn, pois os fatores que influenciam a decisão de sair do cliente podem ser multifacetados e interligados.

• Como funcionam as redes neurais
  As redes neurais imitam a estrutura e a função do cérebro humano. Elas criam camadas de nós interconectados, ou "neurônios", que processam dados de entrada de forma hierárquica. Cada neurônio aplica um cálculo à sua entrada e passa o resultado para a próxima camada. No contexto da previsão de churn, uma rede neural usa os dados do cliente como entrada, processa-os através de suas camadas e produz uma probabilidade de churn. As redes neurais aprendem com os dados num processo chamado treinamento. Elas ajustam os pesos das conexões entre os neurônios conforme padrões observados nos dados de treinamento, que consistem em resultados conhecidos (por exemplo, clientes que saíram ou não). Esse treinamento permite que a rede faça previsões cada vez mais precisas sobre dados novos e inéditos.

• Quando usar esta técnica
  As redes neurais são particularmente úteis quando os dados exibem padrões complexos que modelos mais simples podem não ver. Setores com muitos dados de interação com o cliente, como telecomunicações, serviços de streaming e varejo online, podem usar redes neurais para obter insights sobre o comportamento do cliente. Esses modelos se destacam em situações em que as interações e preferências do cliente são variadas e específicas, e não se enquadram em resultados binários.

• Vantagens das redes neurais
  A força das redes neurais está na capacidade de modelar relações complexas e não lineares nos dados. Sua capacidade de identificar padrões sutis em grandes conjuntos de dados pode gerar previsões mais precisas e sutis de churn de clientes.

• Desafios das redes neurais
  Um dos principais desafios das redes neurais é o funcionamento em estilo "caixa preta". Costuma ser difícil interpretar exatamente como ou por que uma rede neural chegou a uma conclusão específica, o que pode ser uma desvantagem para as empresas que buscam transparência e insights úteis. As redes neurais também requerem uma quantidade substancial de dados para um treinamento eficaz e podem ser exigir muita potência de computação, mais recursos e experiência do que outros métodos.

Conclusão: redes neurais são capazes de gerenciar a complexidade e as nuances do comportamento do cliente de maneiras que modelos mais simples não conseguem. São muito úteis em ambientes ricos em dados, onde aprender sobre padrões sutis é fundamental para prever o churn. Embora apresentem desafios, como capacidade de interpretação e requisitos de recursos, seu potencial para previsões precisas e com nuances faz delas um instrumento valioso para empresas focadas na redução do churn.

Método Ensemble

Os métodos ensemble são um recurso poderoso de modelagem preditiva, particularmente eficaz na previsão de churn. Os métodos Ensemble combinam vários modelos preditivos para melhorar a precisão da previsão, o que os torna úteis para previsão de churn.

• Como funcionam os métodos ensemble
  Os métodos ensemble trabalham com base no princípio de que um grupo de modelos, trabalhando em conjunto, pode alcançar melhores resultados do que qualquer modelo único trabalhando sozinho. Esses métodos treinam diferentes modelos com os mesmos dados e agregam suas previsões, geralmente com técnicas de bagging, boosting ou stacking. Na previsão de churn, os métodos ensemble podem combinar diferentes tipos de modelos, como árvores de decisão, redes neurais e modelos de regressão logística. Cada um desses modelos prevê o churn de clientes de forma independente e, em seguida, as previsões são combinadas em processos como votação ou média, para produzir uma previsão final mais precisa.

• Quando usar esta técnica
  Os métodos ensemble são particularmente úteis quando nenhum modelo único fornece previsões satisfatórias ou onde os dados são intrincados e diversificados. Funcionam muito bem em setores com padrões complexos de comportamento do cliente, como finanças, telecomunicações e e-commerce — onde prever com precisão o churn exige a captura de um amplo espectro de interações e comportamentos do cliente.

• Vantagens dos métodos ensemble
  A principal vantagem dos métodos ensemble é sua maior precisão e abrangência em comparação com modelos individuais. Combinando os pontos fortes de vários modelos, eles podem reduzir a probabilidade de overfitting (quando um modelo produz resultados muito "barulhentos") e geralmente são melhores na gestão de conjuntos de dados variados e intrincados. Isso gera previsões mais confiáveis e estáveis.

• Desafios dos métodos ensemble
  Um desafio com os métodos ensemble é o aumento da sofisticação e do custo computacional. Eles exigem mais recursos e tempo para treinamento e implantação em comparação com um único modelo. Assim como as redes neurais, os métodos ensemble podem ser mais difíceis de interpretar, dificultando a interpretação das razões específicas de uma determinada previsão.

Conclusão: os métodos Ensemble são uma técnica sofisticada para previsão de churn e podem melhorar a precisão combinando os pontos fortes de vários modelos preditivos. Eles são adequados para ambientes de dados complexos e para empresas que precisam de uma estratégia abrangente para gerenciar o churn. Embora apresentem desafios em termos de complexidade e requisitos de recursos, sua capacidade de fornecer previsões mais precisas e estáveis os torna uma estratégia valiosa para empresas que buscam minimizar o churn.

Integração e gerenciamento de dados na previsão de churn

O que você precisa saber sobre como aproveitar os dados do cliente para potencializar sua previsão de churn:

A importância da coleta e da integração de dados de qualidade

A base de qualquer modelo de previsão de churn são os dados que ele usa, por isso, coletar dados abrangentes e precisos é essencial. É preciso reunir informações amplas e garantir que os dados sejam relevantes e atualizados. A integração é igualmente importante, pois envolve a combinação de dados de várias fontes em um único banco de dados coerente, o que é necessário para criar uma visão holística de seus clientes.

Explorar fontes de dados

Podem ser usadas muitas fontes de dados na previsão de churn:

• Dados de transação
  Dados de transações, como histórico de compras, formas de pagamento e padrões de uso de produtos ou serviços. Esses dados fornecem informações diretas sobre o comportamento e as preferências do cliente.

• Interações com o cliente
  Registros de interações com o atendimento ao cliente, feedback e reclamações são inestimáveis. Eles esclarecem a satisfação do cliente e possíveis pontos problemáticos.

• Redes sociais
  Analisar atividades em redes sociais pode revelar a percepção e o sentimento do público sobre sua marca. Também pode destacar tendências e expectativas dos clientes.

Técnicas de limpeza e pré-processamento de dados

Depois de coletar os dados, eles devem ser limpos e pré-processados. Isso significa remover erros, disparidades e informações irrelevantes. Técnicas como normalização, gerenciamento de valores ausentes e detecção de pontos fora da curva podem ajudar nessa etapa importante, que verifica se os dados oferecidos ao modelo são da mais alta qualidade.

Proteger a privacidade dos dados

A privacidade de dados é uma questão crucial e contínua. As empresas devem cumprir regulamentos de proteção de dados, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados da União Europeia e implementar medidas de segurança abrangentes. Práticas como anonimização de informações dados e consentimento explícito para uso de dados ajudam a proteger a privacidade e a confiança dos clientes.

Desafios na previsão de churn

A previsão de churn é um empreendimento de grande escala que pode apresentar diversos desafios, como:

• Qualidade e volume de dados
  Os dados usados na previsão de churn devem ser de alta qualidade e em quantidade suficiente. Dados de baixa qualidade ou esparsos podem gerar previsões imprecisas.

• Dificuldade de integração de dados
  Ao reunir dados de diferentes fontes, cada fonte pode ter seu próprio formato ou estrutura, dificultando a integração em um conjunto de dados unificado e pronto para análise.

• Mudanças de comportamento dos clientes
  As preferências e comportamentos dos clientes podem mudar rapidamente, dificultando o acompanhamento. O que funcionou na previsão de churn no ano passado pode não funcionar hoje.

• Privacidade e conformidade regulatória
  Usar dados para previsões, respeitando a privacidade do cliente e mantendo a conformidade com diversas leis de proteção de dados, pode ser um equilíbrio delicado.

• Identificar variáveis relevantes
  Decidir quais dados são relevantes para prever o churn pode ser um projeto demorado.

• Precisão e overfitting do modelo
  Criar um modelo que prevê o churn com precisão sem sobreajustar aos dados de treinamento é uma tarefa complexa.

• Operacionalização de insights preditivos
  Outro desafio é transformar insights preditivos em estratégias úteis. Prever o churn é apenas o primeiro passo. Usar essas informações de forma eficaz para reter clientes é o que conta.

• Acompanhar os avanços tecnológicos
  O campo da análise de dados está em constante evolução, e pode ser muito complexo acompanhar todas as técnicas e teorias.

Como criar uma estratégia de previsão de churn

Nenhum modelo de previsão de churn é perfeito para toda empresa. Então, como escolher um modelo e uma estratégia de previsão de churn que reflitam as realidades e nuances da sua empresa? Veja como abordar esse processo:

• Conheça sua empresa e seus clientes
  Desenvolva um conhecimento profundo da empresa e dos clientes. O que faz seus clientes permanecerem na empresa e o que pode afastá-los?

• Escolha os dados certos
  Identifique os tipos de dados mais relevantes para o comportamento da sua empresa e do seu cliente. Pode ser o histórico de transações, interações com o atendimento ao cliente ou atividades nas redes sociais. Verifique se os dados estão acessíveis e podem ser usados.

• Envolva sua equipe
  Solicite informações de equipes da sua organização, como vendas, atendimento ao cliente e TI. Seus insights podem esclarecer diferentes aspectos das interações com os clientes e viabilidade técnica.

• Selecione um modelo apropriado
  Não existe um modelo único para a previsão de churn. Sua escolha deve depender da natureza da empresa e do tipo de dados que você possui. Examine suas opções e veja o que pode funcionar melhor para você.

• Preparar e limpar seus dados
  Para usar seus dados, eles precisam ser limpos e organizados.

• Construir e testar o modelo
  Quando seus dados estiverem prontos, crie seu modelo preditivo. Teste-o minuciosamente para verificar sua precisão e eficácia.

• Atualizar e refinar regularmente o modelo
  Os comportamentos dos clientes e as condições de mercado mudam com o tempo. Atualizar e refinar seu modelo regularmente é necessário para mantê-lo relevante e eficaz.

• Transformar insights em ações
  A última etapa é usar os insights do seu modelo de previsão de churn para embasar suas estratégias de negócios. Pode ser necessário ajustar sua estratégia de marketing, melhorar o atendimento ao cliente ou fazer alterações no produto.