Um cliente está prestes a abandonar sua empresa e ir para o concorrente. Mas sua organização não tem visibilidade deste cenário.
Se conquistar um novo cliente custa cinco vezes mais caro do que manter o atual, como é possível identificar esse padrão oculto de comportamento?
E, ainda, implementar uma estratégia de retenção capaz de aumentar os resultados do seu negócio. E, de quebra, fornecer uma experiência customizada para o cliente.
No passado, era muito comum a aplicação de pesquisas de satisfação para identificar fatores que levavam os clientes ao abandono de um produto ou serviço.
Hoje, entretanto, esses relatórios anuais não condizem com a dinâmica da nova economia.
Mudanças
Os consumidores estão muito mais ágeis, empoderados, conectados e produtores de conteúdos.
Fornecem uma centena de variáveis, em diversas plataformas, para o cálculo da taxa de abandono (do inglês, churn rate).
É a métrica que mensura a quantidade de clientes que cancelaram um produto ou serviço.
Em sinergia com o mundo movido a dados, calcular a churn rate é trabalho para um sistema de inteligência artificial com algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning).
A partir de variáveis, como utilização, região, inadimplência, é possível avaliar, analisar e consolidar dados de diversos sistemas para gerar perfis de cliente que abandonaram a empresa.
Com os perfis aprendidos pelo algoritmo de machine learning, o sistema passa a identificar similaridades e características de deserção nos clientes. Fornecem, dessa forma, previsibilidade para a tomada de ações visando a redução de churn.
Melhorias de sentimento
Para potencializar os resultados das ações implementadas é possível monitorar as expressões do consumidor pela ferramenta de análise de sentimento (sentiment analysis).
Ela permite entender o contexto de uma opinião do cliente no universo on-line. Além disso, faz uma interpretação adequada sobre o sentimento real em relação a ação promovida para evitar o churn.
O modelo de análise preditiva possibilita o uso dos dados não estruturados para extrair informações de alto valor.
Assim, é possível identificar a taxa de abandono de um produto ou serviço pelos clientes, que está relacionado a uma série de fatores ocultos.
Afinal como é possível entender o que se passa na cabeça do consumidor?
Cliente
Com os resultados das análises, a organização é capaz de entender como o cliente utiliza seu produto. Além das condições de atendimento, o preço e a competição de mercado, entre outros indicadores.
Eles podem ser utilizados para melhorar a qualidade do serviço prestado. Mas, também, para aplicar na promoção de campanhas de redução de churn monitoradas por análises de sentimento.
Já imaginou como seria ter a previsibilidade de clientes que pretendem deixar sua carteira?
Essa é uma estratégia de negócio que propicia incremento de receita, fidelização e retenção da base clientes.
Afinal, é possível prever o comportamento, além de ter uma redução inteligente de custos.
- Rafael Lategahn é Digital Innovation & Architecture Director da Engineering
