O fenômeno do churn preocupa empresas de diversos setores. O cancelamento de assinaturas pode impactar negativamente tanto a receita quanto a reputação da marca. Nesse contexto, o Data Analytics emerge como um aliado crucial na mitigação do churn.
Neste artigo, abordaremos o conceito de churn e como as empresas podem utilizar o Data Analytics para reduzir suas taxas de cancelamento.
Churn: o que é?
Churn, ou taxa de churn, é uma métrica que quantifica o número de cancelamentos de um serviço. É amplamente utilizado em negócios digitais, como serviços de streaming de vídeo. Podemos adaptar essa métrica para as vezes em que o cliente volta a comprar com a sua empresa, por exemplo.
A análise do churn é essencial para identificar áreas que necessitam de melhorias nos produtos e serviços oferecidos, incluindo aspectos como atendimento ao cliente, valor percebido, qualidade do produto, entre outros fatores que podem levar um cliente a cancelar o serviço.
Além disso, o churn pode sinalizar a necessidade de ajustes para manter os clientes engajados, como oferecer preços mais competitivos, ampliar a gama de serviços disponíveis na mesma faixa de preço, melhorar estratégias de marketing e garantir maior estabilidade na oferta de serviços online.
Como calcular essa taxa?
Para calcular o churn, é possível comparar o número de cancelamentos com o número de novos usuários que aderiram ao serviço. Essa comparação pode ser feita utilizando diferentes indicadores, como:
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A relação entre o número de cancelamentos e o total de assinantes para compreender o impacto dos cancelamentos em um determinado período.
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A comparação entre a receita perdida com os cancelamentos e a receita total, para entender o impacto percentual do churn na receita.
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No caso dos fornecedores da construção, é preciso analisar e calcular novos clientes e recompra dos clientes antigos.
Aplicando o Data Analytics para Solução de Problemas
Data Analytics envolve um conjunto de ferramentas e técnicas para coleta, organização, manipulação, análise e previsão de dados, com o objetivo de gerar insights e apoiar decisões empresariais.
Essa prática se tornou cada vez mais relevante em diversos setores, desde a automação de planilhas até projetos complexos que envolvem Computação em Nuvem e Bancos de Dados. O processo de Data Analytics deve ser adaptado às necessidades específicas da empresa ou setor para alcançar os objetivos desejados, como prever vendas, analisar o histórico de desligamentos ou reduzir o churn.
Os passos fundamentais para o Data Analytics incluem:
1. Coleta e Limpeza dos Dados: Recolher e preparar os dados necessários.
2. Análise Exploratória: Examinar os dados para entender sua integridade e identificar padrões.
3. Modelagem: Utilizar os dados limpos para construir modelos preditivos.
4. Visualização: Apresentar os resultados em dashboards ou outras ferramentas para gerar insights e orientar decisões.
Data Analytics aplicado à previsão e redução do Churn
1. Coleta e Limpeza de Dados: Este é o primeiro passo para garantir que os dados estejam prontos para análise.
2. Análise Exploratória: Avaliar a integridade dos dados e as relações entre variáveis para entender os cenários atuais e passados.
3. Modelos Preditivos: Identificar padrões de comportamento que podem levar ao cancelamento e criar modelos preditivos utilizando algoritmos de Machine Learning para prever quais clientes estão mais propensos a cancelar.
4. Visualização: Apresentar os resultados através de dashboards e ferramentas de visualização para facilitar a compreensão e a tomada de decisões.
A Obras Online é capaz de ajudar sua empresa a manter o cliente por mais tempo dentro do circuito de compras, facilitando na recompra de serviços e produtos. Nosso banco de dados é atualizado diariamente, ajudando seu time comercial a ser mais assertivo e ajudando na prospecção, atendimento e pós-venda com o cliente.
