Evitar churn é a meta de muitas empresas, principalmente daquelas que operam em um modelo de assinatura. Abaixo, discutiremos o que você precisa saber sobre por que o churn acontece, os tipos de churn e o que sua empresa pode fazer para minimizá-lo o máximo possível. Para a maioria das empresas, alguma rotatividade é inevitável, mas há muitas estratégias para preveni-la e reduzi-la.
Neste artigo:
- O que é churn?
- Tipos de churn
- Por que o churn é tão importante para as empresas
- Motivos comuns para o churn
- Nove maneiras de evitar o churn
- Como a Stripe pode ajudar
O que é churn?
Churn se refere ao processo de clientes ou assinantes deixarem um serviço ou empresa em um determinado período. É uma métrica importante, especialmente para empresas que dependem de modelos baseados em assinatura, como serviços de telecomunicações, plataformas de streaming e produtos de software como serviço (SaaS).
Muitas vezes, a taxa de perda de clientes é expressa como uma taxa percentual, indicando a proporção de clientes que interrompem suas assinaturas ou param de usar um serviço em um determinado período. Uma alta taxa de churn pode ser um sinal de alerta para uma empresa, pois indica uma perda de clientes e, potencialmente, aponta para problemas com a satisfação do cliente, a qualidade do produto ou a concorrência no mercado.
Tipos de churn
Existem vários tipos de churn. Cada um é um reflexo do tipo de negócio e uma indicação dos motivos que um cliente saiu. Estes são os principais tipos de churn:
Churn voluntário: ocorre quando os clientes optam ativamente por sair de um serviço ou cancelar a assinatura. Os motivos podem incluir insatisfação com o produto ou serviço, melhores ofertas de concorrentes ou mudanças nas necessidades ou situação financeira do cliente.
Churn involuntário: ocorre quando os clientes são perdidos por motivos alheios à sua vontade. Entre eles estão a validade ou falha no cartão de crédito, falta de pagamento devido a restrições financeiras ou problemas técnicos que impedem a renovação da assinatura.
Churn de receitas: está relacionado à perda de receita e não à perda de clientes. Mesmo que o número de clientes permaneça relativamente estável, uma empresa pode ter uma perda de receita se os assinantes mudarem para planos mais baratos ou se houver uma redução nas oportunidades de upselling ou vendas cruzadas.
Churn de clientes: é o tipo mais simples, indicando a perda de clientes ou assinantes. Normalmente, é mensurado pela porcentagem de clientes que deixam um serviço em um período específico.
Churn antecipado: se refere a clientes que saem de um serviço ou cancelam uma assinatura logo após a adesão. Para clientes de software business-to-business (B2B), o acesso insuficiente ao atendimento ao cliente e treinamento personalizado pode levar ao churn antecipado. Incompatibilidades entre as expectativas dos clientes e o serviço prestado também podem causar churn.
Churn contratual: relevante em empresas onde os clientes estão vinculados por um contrato, esse tipo de churn ocorre quando os clientes optam por não renovar seus contratos após o vencimento.
Churn extracontratual: em configurações extracontratuais em que os clientes não estão vinculados por contratos de longo prazo, o churn acontece quando os clientes param de comprar ou usar o serviço sem qualquer processo formal de cancelamento.
Por que a perda de clientes é tão importante para as empresas
Efetivamente, não há nenhuma parte de uma empresa que não seja afetada pelo churn. Veja como uma empresa pode ser afetada:
Saúde financeira: o churn afeta diretamente as finanças da empresa. A perda constante de clientes significa um esgotamento constante de fluxos de receita. Para modelos baseados em assinatura, o churn deve ser endereçado na fonte.
Percepção de mercado e imagem de marca: as altas taxas de churn podem ser um sinal vermelho para potenciais clientes e investidores. Eles sugerem que algo pode estar errado na empresa, seja a qualidade do produto, o atendimento ao cliente ou a experiência da marca. Essa percepção pode moldar a posição do mercado e influenciar as decisões das partes interessadas.
Custos de aquisição de clientes: reter um cliente geralmente é mais econômico do que adquirir um novo. As altas taxas de churn forçam as empresas a gastar mais em estratégias de marketing e aquisição, muitas vezes sem um retorno garantido sobre o investimento.
Desenvolvimento e inovação de produtos: o churn pode sinalizar a necessidade de refinamento ou inovação do produto. Isso leva as empresas a se perguntarem se estão atendendo às necessidades dos clientes e se seu produto está evoluindo com as demandas do mercado.
Moral dos funcionários e cultura de trabalho: as altas taxas de churn podem prejudicar a moral dos funcionários no local de trabalho. É desafiador para as equipes se adaptarem constantemente à perda de clientes e à pressão de cumprir as metas de aquisição. Esse ambiente pode reduzir a satisfação no trabalho e potencialmente levar a uma maior rotatividade de funcionários.
Crescimento e escalabilidade no longo prazo: o churn afeta o crescimento da empresa. O crescimento sustentável e a escalabilidade dependem de uma base de clientes estável e crescente. As altas taxas de churn desafiam essa base, dificultando o desempenho do projeto e o plano de expansão.
Motivos comuns para a perda de clientes
O churn acontece por uma ampla gama de razões, e algumas são mais fáceis de resolver do que outras. Mais abaixo, explicaremos como você pode evitar o churn, mas agora vamos ver os motivos pelos quais isso tende a acontecer em primeiro lugar:
Insatisfação com produto ou serviço: um dos principais motivos de saída dos clientes é a insatisfação com o produto ou serviço. Isso pode incluir problemas com qualidade ou desempenho ou a sensação de que as expectativas não estão sendo atendidas.
Mau atendimento ao cliente: quando os clientes se sentem negligenciados ou enfrentam um atendimento inadequado, a probabilidade de rotatividade aumenta. Respostas rápidas, empáticas e eficazes são fundamentais para reter clientes.
Melhores alternativas disponíveis: o surgimento de alternativas mais atraentes pode levar os clientes a mudar. Isso pode ser devido a melhores preços, recursos ou proposta de valor oferecida pelos concorrentes.
Problemas de preços: os clientes são sensíveis a mudanças de preços ou podem achar que o preço não vale o valor que recebem. Isto é especialmente verdadeiro em mercados altamente competitivos, onde opções semelhantes estão disponíveis a preços diferentes.
Falta de engajamento ou conexão: se os clientes não se sentirem envolvidos ou conectados com sua marca, talvez não vejam motivo para ficar. Desenvolver um relacionamento e uma comunidade sólidos pode reduzir o churn.
Necessidades dinâmicas: conforme as necessidades evoluem, os clientes podem descobrir que seu produto ou serviço não atende mais às suas necessidades. As empresas devem estar atentas às mudanças nas tendências do mercado e nas preferências dos clientes.
Problemas técnicos: bugs, períodos de inatividade ou problemas técnicos frequentes com seu produto ou serviço podem frustrar os clientes e afastá-los.
Falta de valor percebido: caso os clientes não percebam valor suficiente em seu produto ou serviço, seja por falta de recursos, benefícios ou diferenciação, eles podem buscar alternativas.
Onboarding ou educação inadequados: clientes que não entendem como usar plenamente seu produto ou serviço são mais propensos a sair. Um onboarding e uma educação contínua eficazes podem mitigar esse risco.
Vencimento do contrato ou assinatura: às vezes, o churn é resultado de um fim natural de um contrato ou assinatura, em que os clientes optam por não renovar por vários motivos.
Nove formas de evitar o churn
Entenda as necessidades e expectativas dos clientes
Coleta de feedback: isso envolve o uso de pesquisas, formulários de feedback e entrevistas diretas com clientes para coletar insights. É importante entrar em contato com uma gama diversificada de clientes, incluindo aqueles que são menos vocais, para obter uma visão abrangente de suas necessidades e expectativas.
Análise das interações com os clientes: analise as interações que os clientes têm com suas equipes de atendimento ou suporte. Essas interações são ricas em insights sobre o que os clientes estão enfrentando dificuldades e o que eles apreciam.
Monitoramento de mídias sociais e avaliações online: os clientes costumam compartilhar suas experiências em redes sociais e plataformas de avaliação. Monitoramento. Eles podem fornecer feedback em tempo real sobre o sentimento do cliente e destacar as áreas que precisam de atenção.
Utilização de ferramentas analíticas: ferramentas que analisam o comportamento do cliente em seu site ou aplicativo podem revelar quais recursos são mais usados, onde os clientes passam mais tempo e onde enfrentam dificuldades. Esses dados são inestimáveis para entender como os clientes interagem com seu produto.
Segmentação de clientes: nem todos os clientes têm as mesmas necessidades. Segmentá-los com base em fatores como padrões de uso, histórico de compras e dados demográficos pode ajudar a discernir os requisitos de diferentes grupos.
Mapeamento da jornada do cliente: mapear a jornada do cliente do início ao fim pode destacar desafios e momentos de encantamento. Isso ajuda a ter uma noção da experiência do cliente através de seus olhos.
Atualização periódica das personas dos clientes: conforme seu produto e mercado evoluem, seus clientes também evoluem. Revise as personas dos clientes regularmente para garantir que correspondam aos perfis dos clientes.
Análise preditiva: usar dados históricos para prever o comportamento do cliente pode ajudar a antecipar necessidades e criar estratégias para atendê-las antes que se tornem problemas.
Melhorar o onboarding de clientes
Simplificação do processo de inscrição: o processo inicial de inscrição ou compra deve ser o mais simples possível. Minimizar as etapas e exigir apenas as informações necessárias pode reduzir o atrito e evitar que clientes em potencial desanimem.
Comunicação inicial clara: após o cadastro, oriente o novo cliente com comunicação imediata. Isso pode ser na forma de um e-mail de boas-vindas ou uma série de mensagens introdutórias, explicando claramente o que esperar e como começar.
Tutoriais e guias interativos: fornecer tutoriais interativos ou guias passo a passo pode ajudar os clientes a descobrir como usar seu produto de forma eficaz. Esses recursos devem ser facilmente acessíveis e personalizados para abordar questões e desafios comuns que novos clientes possam enfrentar.
Experiência de onboarding personalizada: adapte a experiência de onboarding às necessidades individuais do cliente. Por exemplo, diferentes caminhos de onboarding podem ser criados para diferentes tipos de clientes com base em sua posição, setor ou nível de experiência.
Interface de usuário intuitiva: projetar seu produto com uma interface de usuário intuitiva que orienta os clientes naturalmente pelos processos é fundamental para uma experiência de onboarding tranquila.
Suporte acessível: facilitar o acesso ao suporte durante o processo de onboarding ajuda os novos clientes a sentirem que sua empresa está atendendo às necessidades deles. Isso pode ser por meio de chat ao vivo, uma seção de perguntas frequentes facilmente navegável ou uma linha direta de suporte ao cliente exclusiva.
Marcos iniciais de sucesso: a definição de marcos ou metas iniciais pode dar aos novos clientes uma sensação de realização e progresso. Podem ser tarefas ou ações simples dentro do produto que incentivem os clientes a explorar.
Check-ins regulares durante o onboarding: o envio regular e automatizado de check-ins ou lembretes pode manter novos clientes engajados e no caminho certo. Essas comunicações devem ser amigáveis e úteis, dando assistência se o cliente parecer estar inativo ou preso.
Disponibilidade de recursos: a disponibilização de uma biblioteca abrangente de recursos, incluindo perguntas frequentes, artigos práticos e tutoriais em vídeo, permite que os clientes façam o autoatendimento no seu próprio ritmo. Essa biblioteca deve ser fácil de usar e pesquisar.
Monitoramento de padrões iniciais de uso: observar como novos clientes interagem com seu produto pode levar a insights sobre quais aspectos do processo de onboarding estão funcionando bem e quais podem precisar de melhorias.
Fornecer um atendimento excepcional ao cliente
Serviço de antecipação: Em vez de simplesmente reagir aos problemas, antecipe possíveis desafios que os clientes possam enfrentar e resolva-os de forma proativa. Isso pode envolver a análise de padrões de uso para identificar obstáculos comuns e encontrar soluções antes que o cliente reconheça o problema.
Interações personalizadas: personalize suas interações com os clientes com base no histórico e nas preferências deles. Use os dados de forma inteligente para ter uma noção de seu contexto específico e dar suporte mais significativo e relevante.
Oferecer aos clientes opções de autoatendimento: desenvolva ferramentas de autoatendimento abrangentes, como bases de conhecimento avançadas e chatbots inteligentes, que permitem que os clientes encontrem soluções rapidamente por conta própria. Isso capacita os clientes e libera sua equipe de suporte para se concentrar em questões mais complexas.
Processos de resolução rápida: desenvolva um sistema para resolução rápida de problemas, que envolve identificar os problemas mais comuns e criar caminhos para resolvê-los. Isso pode incluir ferramentas de automação ou equipes de suporte especializadas para determinados tipos de problemas.
Utilização da tecnologia para eficiência e personalização: implementar sistemas avançados de CRM (Customer Relationship Management) e ferramentas de inteligência artificial (IA) para gerenciar as interações com os clientes de forma mais eficaz. Essas ferramentas podem ajudar a categorizar problemas, prever as necessidades do cliente e fornecer um serviço personalizado em escala.
Construção de uma cultura centrada no cliente: promova uma cultura dentro de sua organização em que todos os membros da equipe, não apenas aqueles em funções voltadas para o cliente, saibam a importância da satisfação do cliente e seu impacto no negócio.
Melhoria contínua baseada em análises avançadas: use análises sofisticadas para avaliar continuamente a eficácia do seu atendimento ao cliente. Procure padrões em consultas e resoluções de clientes para encontrar áreas de melhoria.
Criação de conexões emocionais: treine sua equipe para resolver problemas e também se conectar emocionalmente com os clientes. Compreensão e empatia podem transformar uma interação de serviço padrão em uma interação excepcional.
Suporte multicanal contínuo: ofereça suporte consistente em todos os canais (telefone, e-mail, redes sociais e chat). Os clientes devem receber o mesmo nível de serviço, independentemente do canal.
Surpreender e encantar regularmente os clientes: vá além do serviço esperado sempre que possível. Pequenos gestos de apreciação ou níveis inesperados de suporte podem criar experiências memoráveis e aprofundar a fidelidade do cliente.
Ofereça experiências personalizadas
Análise avançada de dados para hiperpersonalização: use ferramentas sofisticadas de análise de dados para dissecar os dados do cliente. Isso inclui analisar compras, comportamentos de navegação e histórico do usuário para criar experiências altamente personalizadas que ressoam com cada cliente.
Personalização dinâmica de conteúdo: implemente uma tecnologia que altera dinamicamente o conteúdo que o cliente vê em suas plataformas com base no comportamento e nas preferências dele. Isso pode significar a personalização de páginas iniciais, recomendações de produtos e estilos de comunicação para corresponder a perfis individuais de clientes.
Uso de IA para personalização preditiva: empregar algoritmos de IA para analisar o comportamento passado e também prever as necessidades e preferências do cliente. Essa abordagem preditiva permite a personalização preventiva, fornecendo o que os clientes precisam antes de pedir.
Interações sensíveis ao contexto: criar sistemas que possam identificar o contexto de cada interação com o cliente. Seja reconhecendo seu estágio no ciclo de vida do cliente ou as circunstâncias de sua pergunta, a personalização sensível ao contexto pode melhorar a experiência do cliente.
Segmentação em escala: em vez de segmentação ampla, use dados granulares do cliente para criar microssegmentos. Isso permite um direcionamento mais preciso e experiências personalizadas que parecem mais relevantes para cada cliente.
Experiência omnichannel personalizada: a personalização consistente em todos os canais ajuda os clientes a se sentirem reconhecidos e compreendidos, estejam eles interagindo com sua marca online, no aplicativo, na loja ou por meio do atendimento ao cliente.
Programas de fidelidade individualizados: adapte os programas de fidelidade às preferências e comportamentos individuais dos clientes com recompensas personalizadas, conteúdo exclusivo ou ofertas especiais.
Estratégias de comunicação personalizadas: desenvolva estratégias de comunicação que se adaptem às preferências de cada cliente em termos de frequência, canal e mensagens. Isso inclui a personalização de marketing por e-mail, notificações push e interações de mídia social.
Criação de experiências baseadas na inteligência emocional: use a inteligência emocional para personalizar experiências. Isso envolve captar dicas emocionais dos clientes e responder de uma maneira que corresponda ao seu estado emocional e preferências.
Evolução contínua das estratégias de personalização: revisite e refine regularmente suas estratégias de personalização para se adaptar às mudanças nas preferências dos clientes e às tecnologias emergentes. A personalização não é uma estratégia única; exige um ajustamento e uma inovação contínuos.
Monitorar o comportamento e os padrões de uso dos clientes
Implementação de ferramentas sofisticadas de rastreamento: use ferramentas de análise avançadas para acompanhar as interações do cliente com seu produto ou serviço. Isso inclui o monitoramento de taxas de cliques, duração de uso, níveis de uso de recursos e outras métricas relevantes para entender profundamente o comportamento do cliente.
Segmentação comportamental: vá além da segmentação demográfica tradicional, agrupando clientes com base em seus padrões de comportamento. Isso pode revelar segmentos de clientes mais matizados, cada um com necessidades, preferências e comportamentos distintos.
Modelagem preditiva do comportamento: use algoritmos de machine learning para analisar dados históricos e prever comportamentos do cliente. Isso pode ajudar na antecipação de necessidades, na identificação de riscos potenciais de churn e na criação de intervenções direcionadas.
Mapas de calor e análise da jornada do usuário: use mapas de calor e ferramentas de análise da jornada do usuário para visualizar como os clientes navegam em seu produto. Essa representação visual pode destacar áreas onde os clientes experimentam confusão ou abandono, orientando melhorias na interface e na experiência do usuário.
Testes A/B para insights comportamentais: realize testes A/B em diferentes aspectos do seu produto ou serviço. Ao analisar como os diferentes segmentos de clientes respondem a essas variações, você pode obter insights sobre as preferências e ajustar a experiência do cliente de acordo.
Monitoramento de comportamento em tempo real: use ferramentas que geram insights em tempo real sobre o comportamento do cliente. Isso permite respostas imediatas a tendências, problemas ou oportunidades emergentes, permitindo a adaptação das estratégias de resposta.
Integração de dados entre plataformas: integre dados de várias plataformas (por exemplo, site, aplicativo móvel, mídias sociais, interações de atendimento ao cliente). Essa visão abrangente permite uma visão mais completa da experiência e do comportamento do cliente em diferentes pontos de contato.
Análise de sentimento: incorpore a análise de sentimentos para avaliar as emoções e atitudes do cliente. Isso pode ser feito por meio da análise de linguagem em avaliações de clientes, postagens de mídia social e interações de suporte, fornecendo uma camada adicional de insight sobre o comportamento do cliente.
Uso de Internet das Coisas (IoT) e dados inteligentes: para empresas com produtos físicos, o uso da IoT pode fornecer dados de uso detalhados. Esses dados inteligentes podem fornecer insights sobre como os produtos são usados em tempo real, levando a estratégias mais informadas de desenvolvimento de produtos e suporte ao cliente.
Dashboards de relatórios avançados: desenvolva ou use painéis sofisticados que apresentam dados comportamentais em um formato acionável. Esses painéis devem permitir a fácil interpretação de conjuntos de dados complexos, permitindo uma rápida tomada de decisão e ajuste de estratégia.
Usar todos os dados disponíveis
Consolidação de dados: consolide dados de diversas fontes — vendas, atendimento ao cliente, redes sociais, análises da web e muito mais — para criar uma visão unificada de cada cliente. Essa integração permite uma compreensão mais holística dos comportamentos e preferências dos clientes.
Análises avançadas para insights mais profundos: use técnicas analíticas avançadas, como machine learning e análise preditiva, para extrair insights mais profundos de seus dados. Isso pode envolver identificar padrões, prever comportamentos e encontrar relacionamentos ocultos nos dados.
Personalização baseada em dados: use os dados coletados para personalizar cada aspecto da experiência do cliente. De mensagens de marketing personalizadas a recomendações personalizadas de produtos, a personalização baseada em dados pode tornar os clientes mais engajados e satisfeitos.
Utilização de dados em tempo real: use sistemas que possam processar e agir sobre os dados em tempo real. Isso permite ajustes imediatos em campanhas de marketing, modelos de preços e interações com o cliente personalizadas no local.
Análise de sentimentos e inteligência emocional: analise o feedback, as avaliações e as interações de mídia social dos clientes para avaliar o sentimento e as respostas emocionais. Esse nível de análise pode resultar em insights sobre a satisfação do cliente e a percepção da marca.
Análise do valor vitalício do cliente: os dados podem ajudar você a calcular e prever o valor do ciclo de vida de clientes individuais. Essa análise pode informar gastos de marketing, esforços de retenção e alocação de recursos, com foco nos segmentos de clientes mais valiosos.
Análise de risco de churn: analise os dados dos clientes para identificar sinais antecipados de rotatividade. Os modelos preditivos podem ajudar na tomada de medidas proativas para reter clientes em risco.
Análise de tendências de mercado: use fontes de dados externas para monitorar tendências de mercado e mudanças de comportamento do cliente. Isso ajuda a manter-se à frente da curva e a adaptar-se às mudanças nas condições do mercado.
Visualização de dados para comunicação clara com as partes interessadas: use ferramentas de visualização de dados para comunicar insights de dados complexos de forma clara e acessível. Isso ajuda a manter as partes interessadas envolvidas e facilitar a tomada de decisões baseadas em dados em toda a organização.
Uso de dados éticos e em conformidade com a privacidade: garanta que suas práticas de utilização de dados estejam em conformidade com todas as leis de privacidade e padrões éticos. O uso responsável de dados é fundamental para manter a confiança do cliente e evitar repercussões legais.
Comunique-se regularmente com os clientes
Mensagens preditivas e personalizadas: use os dados não apenas para informar, mas para prever as necessidades do cliente. Por exemplo, se um cliente verifica regularmente o equipamento de fitness, envie uma mensagem quando houver uma nova chegada ou uma oferta especial nessa categoria. É como ter uma conversa em que você está sempre um passo à frente, pronto com apenas o que eles precisam antes de pedir.
Contação de histórias que conecta: transforme suas comunicações em uma narrativa da qual os clientes querem fazer parte. Compartilhe histórias voltadas para seus valores que ressoam com os deles. Para uma marca com foco em sustentabilidade, compartilhe como um produto foi criado desde a concepção até a disponibilidade, mostrando o impacto ambiental. Essa abordagem transforma cada mensagem em um capítulo de uma história maior na qual os clientes se sentem envolvidos.
Conversas interativas e responsivas: deixe de informar para conectar. Após uma compra, uma mensagem personalizada pedindo feedback torna o cliente um participante ativo na conversa. Use as mídias sociais para interações dinâmicas em tempo real. Transforme cada ponto de contato digital em uma via de mão dupla, criando um senso de comunidade e pertencimento.
Comunicação empática de crise: em tempos desafiadores, seu tom e rapidez de resposta podem deixar uma impressão duradoura. Seja sincero sobre os problemas, tenha empatia com os afetados e seja claro sobre as resoluções. Por exemplo, durante uma interrupção de serviço, a comunicação proativa descrevendo o problema, o tempo de resolução esperado e as medidas preventivas para o futuro podem gerar confiança.
Resolva os problemas dos clientes imediatamente
Sistemas de resposta rápida: desenvolva um sistema no qual os problemas do cliente sejam rapidamente reconhecidos. Isso pode envolver respostas automatizadas que garantem aos clientes que suas preocupações sejam registradas e serão resolvidas prontamente. Por exemplo, um cliente que levanta um problema pelo portal de suporte recebe imediatamente uma confirmação com um tempo estimado para resolução.
Priorização de problemas: crie um sistema de triagem que categorize os problemas com base em sua urgência e impacto. Problemas que afetam muitos clientes ou aspectos importantes do seu serviço devem ser tratados com urgência. Dar a atenção mais imediata aos problemas mais urgentes minimiza as consequências potenciais.
Funcionários da linha de frente bem treinados: ofereça à sua equipe ferramentas voltada para o cliente com autoridade e recursos para resolver problemas comuns na hora. Quando um cliente entra em contato com o suporte, a primeira pessoa com quem ele interage deve ter o conhecimento e a permissão para resolver a maioria dos problemas padrão sem precisar escalar.
Rastreamento de problemas em tempo real: use ferramentas que permitem acompanhar o status do problema de um cliente em tempo real. Essa transparência permite que os clientes vejam o progresso que está sendo feito em seu problema, reduzindo a incerteza e a frustração.
Detecção proativa de problemas: invista em sistemas que possam detectar e sinalizar possíveis problemas antes que eles se tornem problemas dos clientes. Isso pode envolver software de monitoramento para seus produtos digitais ou verificações de qualidade para produtos físicos. A abordagem proativa dessas questões pode evitar a insatisfação dos clientes.
Integração de feedback na resolução de problemas: depois de resolver o problema de um cliente, obtenha feedback sobre sua experiência. O feedback indica em que medida o problema foi tratado adequadamente e também mostra ao cliente que você está comprometido com a melhoria contínua.
Comunicação clara durante toda a resolução: mantenha o cliente informado durante todo o processo de resolução de problemas. Atualizações regulares sobre o status do problema, especialmente se a resolução demorar mais do que o esperado, ajudam a manter a confiança.
Acompanhamento pós-resolução: depois que um problema é resolvido, um acompanhamento para verificar se o cliente está satisfeito com a solução reforça que você se preocupa com a experiência dele além da interação transacional.
Seja estratégico e transparente quanto aos preços
Estrutura de preços clara: torne seus preços o mais simples possível. Evite tarifas ocultas ou níveis de preços complexos que podem confundir e frustrar os clientes. Um modelo de preços simples e fácil de entender, com recursos bem definidos em cada nível, ajuda os clientes a fazer escolhas informadas sem se sentirem enganados.
Alinhamento de mercado e valor: seus preços devem refletir o valor que você fornece e sua posição no mercado. Faça uma pesquisa de mercado para entender o que seus concorrentes cobram e como seus produtos ou serviços se comparam. Isso garante que seus preços sejam competitivos e estejam alinhados com as expectativas dos clientes.
Comunicação de valores: é importante comunicar o valor por trás da definição de preços. Enfatize os benefícios e aspectos únicos do seu produto ou serviço que justificam o custo. Por exemplo, se o seu produto tem um preço mais alto do que o dos concorrentes, enfatize sua qualidade superior, características exclusivas ou atendimento excepcional ao cliente.
Modelos de precificação dinâmicos: considere implementar estratégias de preços que possam se adaptar às condições de mercado, segmentos de clientes ou comportamentos de compra. No entanto, isso deve ser feito com cuidado para evitar alienar os clientes. A transparência é fundamental para explicar por que os preços podem variar.
Mudanças transparentes nos preços: se for necessário ajustar preços, comunique essas mudanças de forma aberta e proativa aos clientes. Explique os motivos por trás do aumento de preço, concentrando-se em como ele permitirá melhorias contínuas em seu produto ou serviço.
Opções de preços personalizáveis: ofereça flexibilidade de preços sempre que possível. Isso pode incluir preços escalonados, descontos para compromissos mais longos ou pacotes personalizáveis. Tais opções atendem a diferentes necessidades e orçamentos dos clientes para que seu produto ou serviço possa atrair o público mais amplo possível.
Ciclo de feedback sobre preços: busque e considere ativamente o feedback dos clientes sobre seus preços. Comentários que indiquem como os clientes percebem o valor que obtêm pelo preço que pagam podem levar a insights aplicáveis para estratégias de preços futuras.
Práticas éticas de precificação: aderir sempre a padrões éticos de preços. Isso gera confiança e protege a reputação da sua marca. Evite práticas como tabelamento de preços ou promoções enganosas que possam prejudicar o relacionamento com o cliente.
Como a Stripe pode ajudar
O pacote de soluções de pagamento da Stripe pode ser usado para analisar melhor o comportamento e as preferências dos clientes, identificar desafios ou fraquezas nas operações e na experiência do cliente e fornecer às empresas os tipos mais úteis de dados de clientes.
A Stripe pode contribuir significativamente para os esforços proativos de uma empresa em relação à redução do churn. Veja a seguir como Stripe pode ajudar nessa área:
Stripe Billing para gerenciamento de assinaturas: Stripe Billing facilita o gerenciamento de assinaturas. Ele permite que as empresas configurem modelos de cobrança variados, como preços escalonados, nos quais o custo muda com base nos níveis de uso, ou preços por usuário adequados para plataformas SaaS. Essas opções permitem que as empresas adaptem sua cobrança ao uso do cliente e reduzam o churn com estruturas de preços mais adequadas e flexíveis.
Gestão inteligente de novas tentativas de pagamento e cobranças: a Stripe usa machine learning para otimizar a nova tentativa de pagamentos malsucedidos, determinando os melhores momentos para tentar uma transação novamente, o que aumenta as chances de coletar receita sem a intervenção do cliente. Para gerenciamento de cobranças, a Stripe automatiza as notificações por e-mail aos clientes com pagamentos malsucedidos, lembrando-os gentilmente de atualizar seus detalhes de pagamento, evitando assim o churn involuntário.
Experiências de checkout personalizadas: Stripe Checkout é altamente personalizável, permitindo que as empresas projetem uma experiência de pagamento adequada à sua marca. Isso inclui ajustar o layout, adicionar campos personalizados e incorporar todo o processo de checkout no aplicativo ou site do produto, reduzindo as desistências durante o processo de pagamento.
Stripe Sigma para insights de clientes: a Stripe Sigma fornece consultas baseadas em SQL para analisar profundamente os dados da transação. As empresas podem usar essa ferramenta para acompanhar os hábitos de consumo, renovações de assinatura ou recusas de pagamento dos clientes a fim de identificar padrões que podem indicar um risco de churn. A análise desses dados permite que as empresas atuem preventivamente.
Stripe Radar para detecção de fraudes: Radar usa algoritmos avançados e machine learning para detectar e bloquear transações fraudulentas. Ao minimizar as fraudes, as empresas podem manter um ambiente seguro para seus clientes, o que é importante para manter a confiança e reduzir o churn relacionado a questões de segurança.
Soluções globais de pagamento: os Pagamentos globais da Stripe permitem que as empresas aceitem uma grande variedade de moedas e formas de pagamento. Esse recurso é particularmente benéfico para empresas com uma base de clientes internacionais, pois acomoda diferentes preferências regionais em formas de pagamento, reduzindo as barreiras para transações bem-sucedidas.
Integrações de CRM e suporte ao cliente: a capacidade de integração com ferramentas populares de CRM e atendimento ao cliente significa que as empresas podem consolidar dados de interação do cliente com dados de pagamento. Essa visão abrangente permite um atendimento mais personalizado e respostas direcionadas aos problemas, o que pode ajudar na retenção de clientes.
O conteúdo deste artigo é apenas para fins gerais de informação e educação e não deve ser interpretado como aconselhamento jurídico ou tributário. A Stripe não garante a exatidão, integridade, adequação ou atualidade das informações contidas no artigo. Você deve procurar a ajuda de um advogado competente ou contador licenciado para atuar em sua jurisdição para aconselhamento sobre sua situação particular.