Definindo a rotatividade: não é uma questão de «se», mas de «quando»

Todas as relações têm a sua própria frequência de interação. Algumas são intensas – encontramo-nos semanalmente ou até falamos diariamente. Outras relações podem ser igualmente duradouras e leais, mas com uma frequência de interação muito menor – podemos ter relações muito significativas com pessoas com quem nos encontramos a cada poucos meses ou até apenas uma vez por ano.

Relacionamentos com diferentes frequências de interação também terminam de maneiras diferentes. Para os relacionamentos mais intensos, um silêncio de algumas semanas ou alguns meses obviamente sinaliza que algo está errado ou até mesmo que o relacionamento acabou. No contexto dos nossos relacionamentos mais moderados, um silêncio de alguns meses ou até mesmo um ano pode ser normal. Assim, enquanto a minha mãe pode pensar que me esqueci completamente dela se não lhe ligar durante quatro dias, outros entes queridos e amigos distantes continuarão a considerar-me parte das suas vidas, mesmo após meses sem qualquer contacto.

O mesmo se aplica às relações entre as empresas e os seus clientes. Uma vez que os clientes interagem com as empresas com frequências variadas, como pode uma marca saber quando uma relação terminou? Em termos de marketing: quando é que sabem que um cliente realmente se afastou? Quando é o momento certo para interagir com clientes em risco de se afastarem, antes que seja tarde demais? E quando é o momento certo para lançar esforços de reativação para clientes que já se afastaram?

Com base na nossa experiência de trabalho com profissionais de marketing de clientes em vários setores, vemos que a maioria dos profissionais de marketing — aqueles que prestam atenção à perda de clientes — usa uma métrica simples baseada no tempo. Sem levar em consideração a frequência de atividade específica de cada cliente, eles automaticamente consideram um cliente como perdido após, digamos, três meses. Essa abordagem única ignora a frequência de interação do relacionamento com o cliente e geralmente leva a ações de marketing ineficazes e mal sincronizadas.

Uma abordagem individualizada para a perda de clientes

Uma abordagem muito melhor é as empresas trabalharem com definições individualizadas de tempo de perda de clientes. Recomendamos fazer isso calculando o fator de perda individual de cada cliente, uma abordagem que define a perda de clientes levando em consideração a frequência de atividade individual de cada cliente (por exemplo, com que frequência o cliente visitou, comprou, depositou). Quanto maior o fator de perda, mais provável é que o cliente já tenha se perdido, para nunca mais voltar.

Aqui está a fórmula do fator de rotatividade:

Para entender melhor por que é tão importante definir com precisão o ponto de cancelamento de cada cliente, vamos comparar dois clientes hipotéticos: Cathy e Mike. Tanto Cathy quanto Mike são clientes de uma empresa que marca automaticamente os clientes como cancelados após 60 dias de inatividade. Vamos examinar como essa abordagem determina o estado de cancelamento de cada um desses dois clientes.

Vamos dar uma olhada no histórico de atividades de Cathy:

Cathy fez a sua primeira compra há 240 dias. A sua última compra foi há 60 dias, e ela teve um total de quatro dias com atividade de compra. Usando essas informações, podemos calcular o fator de rotatividade de Cathy.

Começaremos calculando a frequência de atividade dela:

Frequência de Cathy = (Longevidade – Recência)/(Número de dias ativos – 1) =
(240-60)/(4-1) = 60

onde
Longevidade = Número total de dias em que Cathy é cliente
Recência = Dias desde a última atividade de Cathy

Vemos que Cathy deve realizar uma atividade a cada 60 dias.

Agora podemos inserir a frequência de Cathy na fórmula do fator de rotatividade:

O fator de rotatividade de Cathy é 1, o que significa que esperamos que ela faça outra compra a qualquer momento. Como a atividade de Cathy ocorre, em média, a cada 60 dias, marcar automaticamente que ela está inativa após 60 dias de inatividade é o ideal — se começarmos nossos esforços de reativação em breve, provavelmente teremos sucesso.

Agora, vamos analisar o histórico de atividade do Mike:

Mike fez a sua primeira compra há 202 dias. A sua última compra foi há 90 dias. Podemos ver que ele também teve um total de quatro dias de atividade.

Agora podemos voltar à fórmula acima para calcular o fator de rotatividade de Mike. Primeiro, vamos calcular a frequência de Mike:

Frequência de Mike = (Longevidade – Recência)/(Número de dias ativos – 1) =
(202 – 90)/(4-1) = 37,3

Espera-se que Mike realize uma atividade a cada 37 dias.

Agora, usaremos a frequência de Mike para inseri-la na fórmula do fator de rotatividade acima.

O fator de rotatividade do Mike é 2,4, o que significa que a sua próxima atividade está a demorar 2,4 vezes mais do que o esperado. Como o Mike costuma ter um dia de atividade a cada 37,3 dias, em média, esperar até que ele fique inativo por mais de 60 dias é muito demasiado tempo. Além disso, aos 90 dias, as hipóteses de o Mike voltar a ser cliente diminuíram consideravelmente. Se tivéssemos reengajado ele mais cedo, quando a sua inatividade começou a sinalizar que ele poderia cancelar, teríamos mais chances de mantê-lo engajado. No caso do Mike, marcar automaticamente os clientes como cancelados após 60 dias é perder dinheiro.

O que funcionou para a Cathy não funciona para o Mike. Em ambos os casos, calcular o fator de cancelamento individual fornece uma indicação mais precisa do ponto em que eles podem cancelar.

Compreender o comportamento do cliente no contexto

Aplicar uma regra genérica de atrito (https://www.optimove.com/resources/learning-center/customer-attrition) a todos os clientes, ou seja, rotulá-los automaticamente como abandonados após um período de tempo fixo, não leva em consideração o comportamento de cada cliente no contexto. Imagine que usaria a mesma fórmula nas suas relações pessoais: ligar para a sua mãe após 60 dias de silêncio só lhe renderá uma bronca, enquanto entrar em contato repentinamente com amigos distantes após o mesmo período de tempo pode levá-los a pensar que está a agir de forma estranha.

Não compreender os seus clientes no contexto dos seus padrões de comportamento específicos pode causar tipos semelhantes de falhas de comunicação e prejudicar as suas relações com os clientes. (Isso também se aplica à determinação imprecisa de todas as fases do ciclo de vida do cliente.)

Calcular individualmente o fator de rotatividade para cada cliente proporciona uma compreensão mais profunda e precisa do comportamento de cada cliente – e uma chance muito maior de promover relações duradouras. Com essa compreensão, as empresas podem personalizar campanhas altamente personalizadas para os clientes no momento certo, a fim de incentivar uma maior fidelidade e envolvimento dos clientes.