O fenômeno do “churn” está se tornando cada vez mais crítico na era digital, onde os custos de mudança de um provedor de serviço para outro são mínimos.

Churn, também conhecido como taxa de atrito ou rotatividade de clientes, é uma métrica que quantifica o número de clientes que abandonam um serviço dentro de um determinado período.

Este artigo examina a importância do churn para as empresas, suas implicações e como a Inteligência Artificial (IA) pode ser utilizada para prever e, consequentemente, reduzir o churn. E, ao final, apresentamos um caso de uso.

Boa leitura.

O Que É Churn?

Churn é a porcentagem de clientes que param de usar o produto ou serviço de uma empresa durante um período de tempo específico. A métrica é comumente usada em indústrias de serviços como telecomunicações, SaaS (Software as a Service) e até mesmo em empresas de assinatura de bens de consumo.

Fórmula Genérica de Cálculo de Churn:

Taxa de Churn = (Número de Clientes Perdidos / Número Total de Clientes no Início do Período) × 100

Implicações para a Empresa

O churn na sua essência significa a perda de clientes, o que consequentemente leva a implicações para as empresas. Aqui estão algumas delas:

Perda de Receita: A implicação mais direta do churn é a perda de receita. Uma empresa depende da venda de seus produtos e serviços para sobreviver e a perda de clientes pode comprometer a saúde financeira da empresa e até mesmo sua existência.

Custo de Aquisição de Cliente (CAC): O CAC (Custo de Aquisição de Cliente) geralmente é alto em indústrias competitivas. Quando uma empresa perde um cliente, o investimento feito para adquirir aquele cliente também é perdido.

Reputação da Marca: Alto churn também pode indicar insatisfação do cliente, o que não é apenas ruim para retenção mas também pode prejudicar a reputação da marca.

Como a Inteligência Artificial Pode Ajudar?

A IA está por todos os lados atualmente e cada dia novas soluções surgem para resolver os mais variados problemas de negócio. Aqui estão algumas formas pelas quais a IA pode ajudar a evitar ou reduzir o churn:

Análise Preditiva: Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar grandes volumes de dados de clientes para prever quais são mais propensos a cancelar um serviço ou assinatura. Fatores como comportamento de uso, histórico de interações com o atendimento ao cliente e outros dados podem ser utilizados para fazer previsões precisas.

Personalização: Com IA é possível personalizar a experiência do cliente oferecendo produtos ou serviços que são mais alinhados às suas necessidades, o que pode aumentar a satisfação e retenção.

Automatização do Atendimento ao Cliente: Chatbots e sistemas de IA podem responder a perguntas frequentes, resolver problemas básicos e fornecer suporte 24/7, melhorando a experiência geral do cliente.

Caso de Uso

Vejamos um caso de uso de aplicação da Inteligência Artificial no churn:

O churn refere-se à proporção de clientes ou assinantes que abandonam um serviço ou produto em um determinado período de tempo. Este é um problema crítico para muitas empresas, especialmente aquelas que operam no setor de serviços, como telecomunicações, bancos, SaaS (Software as a Service) entre outros, onde a retenção de clientes é crucial para a sustentabilidade e crescimento do negócio.

A capacidade de prever quais clientes têm maior probabilidade de abandonar o serviço pode resultar em ações proativas por parte da empresa, como oferecer incentivos direcionados, melhorias no serviço ou interações personalizadas, visando a retenção dos clientes. Além disso, entender os fatores que levam ao churn pode fornecer insights valiosos sobre áreas de melhoria no produto ou serviço.

Este é o cenário de negócio do incrível projeto de Bônus, incluído sem custo para os alunos atualmente matriculados no curso Machine Learning em Python e C++, da Formação Engenheiro de Machine Learning.

Nesse projeto de Bônus, intitulado “Previsão de Churn com Inteligência Artificial e Deploy do Modelo”, buscamos desenvolver um modelo de Machine Learning capaz de prever se um cliente vai ou não abandonar um serviço com base em dados históricos e características do cliente.

Além do desenvolvimento do modelo, o projeto também se concentra no deploy, ou seja, na integração e implementação desse modelo em um ambiente de produção. Isso permitirá que a empresa utilize o modelo em tempo real, alimentando-o com dados atualizados dos clientes e recebendo previsões imediatas que poderão ser usadas para estratégias de retenção.

Conclusão

O churn é uma métrica crítica que pode afetar severamente a saúde financeira de uma empresa. A Inteligência Artificial oferece ferramentas poderosas que podem ajudar as empresas a prever e, portanto, minimizar o churn, economizando dinheiro e melhorando a experiência do cliente.

Equipe DSA