Como as empresas de SaaS podem prever a rotatividade de clientes

Publicados: 2020-07-05

A retenção de clientes é um pilar vital de qualquer empresa que trabalhe em um modelo baseado em assinatura. Para empresas de telecomunicações e outros provedores de serviços, reter clientes é importante. Para empresas SaaS, é a chave para sua sobrevivência.

O modelo de negócios SaaS depende da obtenção de receita recorrente dos clientes. Eles devem fornecer um fluxo constante de dinheiro ao longo de sua vida na empresa. Prolongar a vida útil do cliente, então, é uma forma crucial para as empresas de SaaS crescerem. É tão importante quanto o marketing e a promoção do site para novos clientes – se não mais.

Depois que um cliente abandona sua empresa de SaaS, é difícil reconquistá-lo. Eles já se decidiram sobre o seu serviço e, sem dúvida, existem outras opções às quais podem recorrer. A melhor retenção de clientes, então, é proativa. Você deve procurar manter os clientes o mais satisfeitos possível. Isso ajuda a eliminar o risco de eles levarem seus costumes para outro lugar.

Como, porém, você sabe a probabilidade de qualquer cliente levar seus negócios para um concorrente? Como você pode descobrir em quais clientes você precisa focar seus esforços? A resposta pode estar na previsão e análise da rotatividade de clientes.

Marcar uma consulta

O que é rotatividade de clientes e por que isso importa?

Churn de clientes é o nome dado a quando os clientes – e principalmente assinantes de um serviço – abandonam um negócio. Um cliente cancelou quando não conseguiu renovar o serviço. Eles também desistiram se encerrarem ativamente uma assinatura.

A métrica de rotatividade de clientes é fundamental para os negócios de SaaS . Para ter sucesso, as empresas devem manter a rotatividade de clientes em um mínimo absoluto. Todo cliente que abandona a empresa prejudica seus resultados financeiros de duas maneiras distintas.

Primeiro, a empresa perde a receita regular que recebe da assinatura do cliente. Além disso, a empresa também deve gastar mais em marketing e promoção para substituir o cliente. Se eles permitirem que sua base de clientes diminua, o volume de negócios e os lucros começarão a cair rapidamente.

Os clientes podem desistir por vários motivos diferentes. Experiências ruins com sua empresa ou serviço muitas vezes levam ao churn. Em outros casos, a simples fadiga do serviço pode explicar a rotatividade. Os usuários do serviço podem descobrir com o tempo que o serviço não atende mais às suas necessidades.

Seja qual for o motivo, a rotatividade é algo que qualquer empresa de SaaS deve controlar. Se não for verificado, pode sair do controle rapidamente. Como explica Michael Redbord, gerente geral do Service Hub da HubSpot:

“Em um negócio baseado em assinatura, mesmo uma pequena taxa de rotatividade mensal/trimestral aumentará rapidamente ao longo do tempo. Apenas 1% de rotatividade mensal se traduz em quase 12% de rotatividade anual. Dado que é muito mais caro adquirir um novo cliente do que reter um existente, as empresas com altas taxas de rotatividade rapidamente se encontrarão em um buraco financeiro.”

Altexsoft

Não seria ótimo, então, se você pudesse prever e antecipar a rotatividade de clientes?

As dificuldades e a importância de prever a rotatividade de clientes

A retenção e a aquisição de clientes são as duas opções para combater a rotatividade de clientes. As empresas devem tentar evitar que os clientes saiam ou trazer novos clientes a bordo. Idealmente, eles gostariam de adicionar mais novos clientes do que sair. Além disso, a retenção de clientes costuma ser muito mais econômica do que a aquisição de clientes.

Muitas empresas ainda favorecem a aquisição, no entanto. Isso porque eles sabem como, quando e onde comercializar seus produtos para novos clientes. Compreender as melhores maneiras de aumentar a retenção de clientes é mais complicado. Leva muito mais tempo e esforço.

As empresas não podem gastar tanto tempo e esforço – para não mencionar finanças – em cada cliente. Isso não seria viável. O que eles precisam para prever com antecedência os clientes em risco de rotatividade. Eles podem então concentrar seus esforços de retenção nesses indivíduos.

O que acabamos de descrever é a previsão de rotatividade de clientes. É um processo possibilitado por ferramentas de análise e coleta de dados de ponta. Ao coletar dados e desenvolver um modelo a partir deles, você pode identificar os clientes com maior probabilidade de sair. Com esse conhecimento, você pode fazer o que for necessário para impedi-los de fazer isso.

Continue lendo e você aprenderá uma maneira simples de realizar essa inestimável previsão e análise de rotatividade de clientes.

Ebook SaaS - dimensione seus negócios


Como executar a previsão e análise da rotatividade do cliente

A previsão de rotatividade de clientes funciona com base em uma premissa direta. Você pode prever a probabilidade de abandono de um cliente com base em como ele usou seu serviço recentemente. Você está procurando responder se um cliente vai sair em um período específico. Ou seja, eles vão cancelar a assinatura no próximo mês?

O resultado de tal previsão será uma resposta 'sim' ou 'não'. Qualquer cliente para o qual a resposta seja 'sim', você pode entrar em contato e trabalhar para mudar essa resposta. Se a resposta 'sim' ou 'não' for a saída do processo, os dados do cliente sobre o uso do serviço serão a entrada. A coleta de dados, então, é a primeira etapa de um processo de análise e previsão de rotatividade de clientes em três etapas:

  1. Coletando dados
  2. Criando um modelo preditivo a partir do seu conjunto de dados
  3. Usando o modelo para prever a rotatividade de clientes

Coletando dados

O modelo preditivo que você criará utiliza aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina é uma técnica de análise de dados baseada em IA. A maneira mais simples de explicar o processo é por meio do reconhecimento de padrões. Os modelos são 'treinados' para que possam identificar e reconhecer padrões nos dados.

O processo de 'treinamento' envolve a apresentação do modelo com o máximo de dados possível. Em seguida, ele discerne os padrões e as relações entre os dados. Por fim, o modelo pode aplicar o que "aprendeu" a qualquer novo conjunto de dados que for apresentado. É, portanto, capaz de prever possíveis ações futuras com base em padrões passados.

A primeira etapa para a previsão da rotatividade do cliente é coletar dados para treinar seu modelo. Os dados de que você precisa devem estar relacionados a clientes atuais ou antigos que deixaram e não deixaram sua empresa. Dessa forma, você pode comparar todos os dados de clientes atuais e futuros em clientes que desistiram e não desistiram.

Seus dados precisam conter o máximo possível de informações sobre os clientes. Cada pedaço de informação do cliente é chamado de recurso. Quanto mais características do cliente você conseguir reunir, mais preciso será o seu modelo. Afinal, ele será capaz de reconhecer padrões relacionados a uma gama mais ampla de recursos.

Para a previsão de rotatividade de clientes, há quatro áreas principais nas quais focar:

  • Características do cliente – São dados relacionados às características individuais de cada cliente. Pode incluir qualquer coisa, desde idade e sexo até nível educacional e renda.
  • Recursos de suporte – informações relacionadas a como os clientes interagem com o suporte ao cliente. Esses dados podem incluir a frequência com que eles contataram sua equipe de suporte ou os assuntos de suas consultas.
  • Recursos de uso – Quaisquer dados que você possa coletar sobre como cada cliente usou seu serviço. Por exemplo, com que frequência eles fazem login ou há quanto tempo não o fazem. Se você puder coletar informações sobre quanto tempo eles gastam em seu aplicativo ou quais ações eles realizam quando estão lá, melhor ainda.
  • Recursos contextuais – Este é um resumo para todos os outros dados que você pode coletar. Sabe, por exemplo, através de que tipo de dispositivo acedem ao seu serviço? Você consegue identificar o agente de suporte ao cliente com quem eles mais entraram em contato?

A previsão de rotatividade de clientes é sobre encontrar clientes que podem deixar você em breve. Ao coletar dados, você precisa quantificar 'em breve'. Decida qual é a pergunta exata que você deseja que seu modelo responda. É isso:

  1. Um cliente irá desistir dentro de um mês?
  2. Um cliente irá desistir dentro de três meses?
  3. Um cliente irá desistir dentro de seis meses?

A pergunta exata que você escolhe depende do seu negócio. É essencial definir isso para que você possa coletar os dados corretos para treinar seu modelo. Veja, por exemplo, a questão 'a)' acima. Se é isso que você deseja responder, você precisa incluir dados históricos do cliente.

Essas informações podem ser usadas para prever as ações dos clientes existentes. Seus recursos devem estar relacionados à atividade do cliente, tanto no passado quanto no presente.

Para facilitar o uso de seus dados para um modelo preditivo, convém criar um arquivo CSV. Esse arquivo deve ter uma linha para cada cliente e uma coluna para cada recurso. A saída 'sim' ou 'não', se o cliente churned deve formar uma dessas colunas. O arquivo pode se parecer com a imagem acima.

Criando um modelo preditivo

Não deixe que toda a conversa até agora sobre dados, aprendizado de máquina e modelagem preditiva o desencoraje. Depois de coletar seus dados, a parte difícil da previsão de rotatividade de clientes já passou. De agora em diante, você pode confiar nos serviços de previsão para fazer as jardas difíceis para você.

Existem alguns serviços preditivos que você pode escolher:

  • Google Cloud ML Engine
  • BigML

Ambos os serviços criam modelos preditivos com base nos dados que você carrega neles. Carregue o arquivo CSV que você criou e eles farão o resto para você. Você pode ver mais detalhes sobre como usar o BigML para criar um modelo preditivo aqui.

O que você obtém é uma visualização de 'árvore de decisão' do seu modelo. Vai parecer algo assim:

Cada círculo colorido na árvore representa uma pergunta relacionada às características do seu cliente. Cada ramificação representa uma resposta possível. Trabalhe até a parte inferior e você encontrará um círculo com o valor de saída final. No caso de rotatividade de clientes, é se um cliente desistiu ou não.

Usando o modelo para prever a rotatividade

Agora você tem um modelo que reconhece e entende os padrões nos dados sobre rotatividade de clientes. O que você precisa agora é usá-lo para fazer previsões. Para isso, primeiro você precisa coletar dados atuais relacionados aos seus clientes existentes.

Esses dados precisam corresponder aos dados usados ​​para criar seu modelo, exceto que não incluirão a saída 'sim' ou 'não' para rotatividade. Você pode então carregar os novos dados para o serviço preditivo escolhido. Isso funciona da mesma forma que carregar seu arquivo CSV original.

A partir daí, a forma de gerar previsões difere de acordo com o serviço que você utiliza. Para usar o BigML como exemplo mais uma vez, você precisa seguir estas etapas simples:

  1. Acesse seu modelo e escolha 'Previsão em lote' no menu do ícone de raio.
  2. Você verá dois menus suspensos. Escolha seu modelo no lado esquerdo e seu novo conjunto de dados do cliente no lado direito.
  3. Clique na opção 'Configurar' e escolha 'Configurações de saída'.
  4. Você pode personalizar como deseja visualizar suas previsões. Você deseja escolher uma saída de arquivo CSV e, em seguida, adaptar a exibição desse arquivo como achar melhor.
  5. Clique no botão verde 'Prever'. Na página seguinte, clique em 'Baixar previsão em lote'.
  6. Você terá um arquivo que pode ser aberto com qualquer programa de planilhas. As previsões do seu modelo de quais clientes irão desistir no período escolhido serão exibidas na coluna 'Churn'.

Simples assim, você tem uma lista de clientes em risco de rotatividade. Estes são os clientes que você precisa contatar. Eles são os clientes nos quais você pode concentrar seus esforços de retenção de clientes.

Convença até mesmo um deles a ficar quando poderia ter saído, e você fará a diferença em seus resultados financeiros sem gastar quase tanto dinheiro, tempo ou esforço quanto gastaria para adquirir um novo cliente.

Previsão e análise de rotatividade de clientes; Retenção Proativa de Clientes

A previsão e a análise da rotatividade de clientes podem ajudar a melhorar a retenção de clientes. Como um negócio SaaS, fazer essas melhorias pode ser a diferença entre o sucesso e o fracasso.

Reduzir a rotatividade de clientes é como você pode manter sua receita mensal estável, mesmo se estiver lutando para atrair novos clientes. É também como você pode obter o máximo benefício da aquisição de clientes. Afinal de contas, novos clientes conquistados não irão apenas substituir aqueles que você está perdendo. Eles estarão adicionando à sua base de clientes e ajudando você a escalar sua empresa .

A beleza da previsão de rotatividade de clientes é que ela permite que você torne a retenção de clientes proativa. Você pode saber quando um cliente pode estar prestes a deixá-lo.

Isso permite que você tome medidas para mantê-los a bordo. Você pode alcançar e resolver os problemas que, de outra forma, poderiam causar a rotatividade dos clientes - tudo simplesmente coletando dados e conectando-os a um serviço de previsão inteligente.