O churn, ou taxa de cancelamento de clientes, é um dos principais indicadores de desempenho para empresas que operam em setores onde a retenção de clientes é crucial. Entender e gerenciar o churn é vital para manter a saúde financeira e o crescimento sustentável de uma empresa. Neste artigo, vamos explorar o que é churn, sua importância e como a Livare Tecnologia, através de um case de sucesso, ajudou uma empresa a identificar e reduzir o churn utilizando técnicas avançadas de análise de dados e inteligência artificial.
O que é Churn?
Churn é um termo usado para descrever a rotatividade de clientes em uma empresa, ou seja, a taxa na qual os clientes deixam de usar um serviço durante um determinado período. A taxa de churn é calculada dividindo o número de clientes que cancelam o serviço pelo número total de clientes no início do período.
A compreensão do churn é essencial porque a aquisição de novos clientes é geralmente mais cara do que a retenção de clientes existentes. Portanto, reduzir a taxa de churn pode resultar em significativas economias de custo e aumento da receita.
A importância de gerenciar o churn
Gerenciar o churn é importante por várias razões:
- Redução de receita: Cada cliente perdido representa uma perda direta de receita. A redução do churn contribui para a estabilidade financeira e crescimento da empresa.
- Força comercial: A redução do churn permite que a equipe de vendas e marketing se concentre mais na aquisição de novos clientes, em vez de tentar recuperar os clientes perdidos.
- Previsão e planejamento: Compreender as tendências de churn ajuda na previsão de receita e no planejamento estratégico de longo prazo.
- Melhoria do produto/serviço: A análise do churn pode revelar problemas com o produto ou serviço, permitindo melhorias que aumentam a satisfação e retenção do cliente.
Case de sucesso: Reduzindo o churn com análise de dados e IA
A Livare Tecnologia recentemente ajudou uma empresa a reduzir significativamente sua taxa de churn utilizando técnicas avançadas de análise de dados e inteligência artificial. A seguir, detalhamos o processo e os resultados obtidos.
Desafio
Entre janeiro e março de 2024, a empresa observou que diversos contratos não foram renovados, representando uma significativa perda de receita. A necessidade era identificar quais clientes tinham maior probabilidade de cancelar seus contratos para poder tomar ações preventivas.
Abordagem
- Coleta e preparação de dados: Dados históricos e informações relevantes dos clientes foram coletados, incluindo CPF/CNPJ, nome do cliente e descrição do produto.
- Modelo de IA: Foi criado um modelo de inteligência artificial para calcular a probabilidade de churn, utilizando a metodologia CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining).
- Treinamento e teste do modelo: A base de dados foi dividida em dois conjuntos: um para treinamento do modelo (janeiro a março de 2024) e outro para testes (abril de 2024).
- Predição e ação: O modelo identificou os contratos com alta probabilidade de churn, permitindo que a empresa tomasse ações específicas, como campanhas de marketing direcionadas e abordagens personalizadas via telemarketing.
Resultados
O modelo de IA desenvolvido apresentou uma acurácia de 70%, identificando com sucesso os contratos com maior risco de churn. Entre os contratos analisados, 130 foram identificadas com mais de 70% de probabilidade de churn. A empresa conseguiu renovar 95 contratos que estavam para expirar entre 01 e 30 de abril de 2024, demonstrando a eficácia da abordagem.
Conclusão
A Livare Tecnologia, especializada em projetos de análise de dados, ajudou a empresa a transformar dados em insights valiosos, reduzindo significativamente a taxa de churn e melhorando a retenção de clientes. Utilizando plataformas digitais líderes de mercado, como Qlik e Power BI, a Livare oferece soluções inovadoras para empresas que desejam melhorar sua eficiência operacional e tomar decisões mais inteligentes.
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