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Relatório exclusivo da Forrester sobre IA em marketing
A rotatividade de clientes (também conhecida como atrito de clientes) refere-se ao momento em que um cliente (jogador, assinante, utilizador, etc.) encerra a sua relação com uma empresa. As empresas online normalmente consideram um cliente como perdido após um determinado período de tempo desde a sua última interação com o site ou serviço. O custo total da perda inclui tanto a receita perdida quanto os custos de marketing envolvidos na substituição desses clientes por novos. Reduzir a perda de clientes é um objetivo comercial fundamental de todas as empresas online.
A capacidade de prever que um determinado cliente está em alto risco de desistência, enquanto ainda há tempo para fazer algo a respeito, representa uma enorme fonte de receita potencial adicional para todas as empresas online. Além da perda direta de receita resultante do abandono do cliente, os custos de aquisição inicial desse cliente podem ainda não ter sido cobertos pelos gastos do cliente até o momento. (Em outras palavras, a aquisição desse cliente pode ter sido, na verdade, um investimento perdido.) Além disso, é sempre mais difícil e caro adquirir um novo cliente do que reter um cliente atual que paga.
A rotatividade pode ser prevista usando um algoritmo de aprendizagem automática para calcular os riscos de rotatividade para cada cliente individual. No entanto, para aqueles que procuram uma abordagem mais simples, calcular o fator de rotatividade de cada cliente é uma forma poderosa de prever a rotatividade.
O fator de rotatividade analisa a rotatividade de clientes considerando a frequência de atividade do cliente. Se o fator de rotatividade de um cliente for alto, é mais provável que o cliente já tenha saído. O fator de rotatividade de um cliente é medido dividindo o tempo desde a última atividade do cliente pela frequência de atividade do cliente. Usar o fator de rotatividade para analisar o comportamento do cliente considera o comportamento de cada cliente no contexto, criando uma previsão de rotatividade simples, mas muito poderosa. Analisar o risco de rotatividade dos clientes no contexto dos seus padrões comportamentais proporciona uma compreensão mais profunda do comportamento de cada um dos seus clientes, aumentando o seu potencial para os reter por mais tempo.
Para saber mais sobre a fórmula do fator de rotatividade que criámos, assista ao mini-workshop abaixo ou leia a transcrição aqui.
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Para ter sucesso na retenção de clientes que, de outra forma, abandonariam o negócio, os profissionais de marketing e especialistas em retenção devem ser capazes de (a) prever com antecedência quais clientes irão abandonar a empresa por meio da análise de rotatividade e (b) saber quais ações de marketing terão o maior impacto de retenção em cada cliente específico. Com esse conhecimento, é possível eliminar uma grande parte da rotatividade de clientes.
Embora seja simples na teoria, a realidade envolvida na conquista desse objetivo de “retenção proativa” é extremamente desafiadora.
As técnicas de modelagem de previsão de rotatividade tentam compreender os comportamentos e atributos precisos dos clientes que sinalizam o risco e o momento da rotatividade. A precisão da técnica utilizada é obviamente fundamental para o sucesso de qualquer esforço de retenção proativa. Afinal, se o profissional de marketing não estiver ciente de que um cliente está prestes a cancelar, nenhuma ação será tomada para esse cliente. Além disso, ofertas ou incentivos especiais focados na retenção podem ser inadvertidamente fornecidos a clientes satisfeitos e ativos, resultando em uma redução nas receitas sem motivo válido.
Infelizmente, a maioria dos métodos de modelagem de previsão de cancelamento depende da quantificação do risco com base em dados e métricas estáticos, ou seja, informações sobre o cliente tal como ele é no momento. Os modelos de previsão de cancelamento mais comuns baseiam-se em métodos estatísticos e de mineração de dados mais antigos, como regressão logística e outras técnicas de modelagem binária. Essas abordagens oferecem algum valor e podem identificar uma determinada percentagem de clientes em risco, mas são relativamente imprecisas e acabam por deixar dinheiro na mesa.
A Optimove utiliza uma abordagem mais recente e muito mais precisa para a previsão da rotatividade de clientes: no centro da capacidade da Optimove de prever com precisão quais os clientes que irão abandonar a empresa está um método único de cálculo do valor da vida útil do cliente (LTV) para cada um dos clientes. A tecnologia de previsão de LTV incorporada na Optimove baseia-se em investigação académica avançada e foi desenvolvida e aperfeiçoada ao longo de vários anos por uma equipa de doutorados e programadores de software de primeira linha. Este método foi testado em campo e provou ser uma abordagem precisa e eficaz numa ampla gama de setores e cenários de clientes.
Sem revelar muito sobre o «segredo» da tecnologia de previsão de rotatividade de clientes da Optimove, a abordagem combina microssegmentação e um sistema único e matematicamente intensivo de modelagem preditiva de comportamento. O primeiro segmenta de forma inteligente e automática toda a base de clientes em uma estrutura hierárquica de segmentos comportamentais e demográficos cada vez menores. Essa segmentação é dinâmica e atualizada continuamente com base nas mudanças nos dados. O segundo sistema baseia-se no facto de que os padrões de comportamento de clientes individuais mudam frequentemente ao longo do tempo. Em outras palavras, o «histórico de segmentação» de cada cliente é um fator extremamente importante para determinar quando e por que o cliente pode cancelar o serviço.
Ao combinar a microsegmentação mais precisa disponível com um profundo conhecimento de como os clientes passam de um microsegmento para outro ao longo do tempo — incluindo a capacidade de prever essas mudanças antes que elas ocorram —, é possível alcançar um nível sem precedentes de precisão na análise de cancelamento.
A Optimove vai além de simplesmente prever quais clientes abandonarão o negócio, fornecendo alertas antecipados sobre clientes cuja previsão de valor ao longo da vida diminuiu substancialmente durante o período recente, mesmo que eles ainda estejam ativos e possam não abandonar o negócio completamente no futuro próximo.
A capacidade da Optimove de identificar clientes que se enquadram nessa categoria de “declínio” ajuda os profissionais de marketing a aumentar as receitas dos clientes existentes, ao mesmo tempo que reduz o número de clientes que podem se enquadrar na categoria de risco de abandono.
Prever a rotatividade só é importante na medida em que medidas eficazes podem ser tomadas para reter o cliente antes que seja tarde demais. Um aspecto central – e único – da Optimove é a combinação do software de recursos de previsão de rotatividade de ponta e um mecanismo de otimização de ações de marketing.
Depois de identificados os clientes em risco de cancelamento, o profissional de marketing precisa saber exatamente quais ações de marketing executar em cada cliente individual para maximizar as chances de que ele continue sendo cliente. Como diferentes clientes apresentam comportamentos e preferências diferentes, e como diferentes clientes cancelam por motivos diferentes, é fundamental praticar a “retenção proativa direcionada”. Isso significa saber com antecedência quais ações de marketing serão mais eficazes para cada cliente.
A abordagem de retenção proativa da Optimove baseia-se na combinação da previsão de rotatividade de clientes e otimização de ações de marketing. A Optimove vai, assim, além da «análise de clientes acionável» para determinar automaticamente exatamente qual ação de marketing deve ser executada para cada cliente em risco, a fim de alcançar o máximo grau de retenção possível.
Contacte-nos hoje mesmo – ou solicite uma demonstração na Web – para saber como pode usar o Optimove para reduzir significativamente a rotatividade através de previsões de rotatividade de clientes de ponta e otimização automática de ações de marketing.
Relatório exclusivo da Forrester sobre IA em marketing
Neste relatório exclusivo da Forrester, saiba como os profissionais de marketing globais utilizam IA e Positionless Marketing para otimizar fluxos de trabalho e aumentar a relevância.
