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No mundo dos negócios, manter os clientes satisfeitos e engajados é essencial para o crescimento e a saúde da empresa. No entanto, o churn (taxa que indica o cancelamento de clientes) é uma realidade que muitas organizações enfrentam.
Identificar os indícios de que um cliente está prestes a abandonar um serviço ou produto é um desafio, visto que o comportamento humano é muitas vezes incerto. Contudo, é aí que entra em cena o poder do Machine Learning (ML – Aprendizado de Máquina).
Por meio de uma análise estratégica de dados e da implementação de modelos preditivos de ML, é possível identificar padrões de comportamento, compreender melhor o perfil dos clientes e prever o churn. A prevenção de churn se refere a implementar medidas proativas que ajudem a aumentar a satisfação dos clientes e, por consequência, fazer com que eles voltem a fazer negócios com sua empresa.
Neste artigo, exploramos como o Machine Learning pode revolucionar a forma com que lidamos com o churn e apresentar as melhores práticas para o uso da tecnologia. Acompanhe!
Dados para previsão: coleta e análise estratégica
A base do Machine Learning é o uso de dados. Para prever o churn com a maior precisão possível, é fundamental coletar e analisar informações relevantes sobre os clientes, tais como, por exemplo, no caso de uma loja online: histórico de compras, formulários preenchidos, conteúdos baixados, páginas visitadas, entre outros.
A coleta desses dados pode ser feita por meio de diversas fontes. Plataformas de CRM (Customer Relationship Management ou Gestão de Relacionamento com o Cliente), sistemas ERP (Enterprise Resource Planning ou Sistema Integrado de Gestão Empresarial) e pesquisas de satisfação são apenas alguns exemplos.
A preparação desses dados é o próximo passo. É preciso prepará-los, a fim de adequar os dados aos algoritmos de Machine Learning (ML). Em seguida, temos o processamento de dados, e é aqui que os algoritmos entram em ação, identificando padrões, correlações e insights ocultos nos conjuntos de dados.
Para citar um exemplo, com técnicas de análise preditiva em um e-commerce, é possível entender melhor o comportamento dos clientes, antecipar suas ações futuras e identificar aqueles mais propensos a não voltar a comprar na sua loja, possibilitando que processos e ações de contenção de clientes sejam estabelecidos quando os indicadores mostrarem a possibilidade do churn.
Além disso, a análise de dados também revela quais fatores têm maior impacto na desistência de uso de produtos e serviços, auxiliando na criação de estratégias de retenção.
Algoritmos de Machine Learning para identificar padrões
Existem várias técnicas de Aprendizado de Máquina que podem ser aplicadas para previsão de churn como, por exemplo:
• Regressão Logística: algoritmo que se baseia em princípios estatísticos e de probabilidade. A partir dele é possível realizar cálculos envolvendo variáveis e, com base nesses resultados, efetuar a classificação;
• Árvores de Decisão: é uma técnica que utiliza representações gráficas, modelos decisórios e até mesmo fluxogramas para analisar uma série de circunstâncias e prever resultados;
• Floresta Aleatória: algoritmo é composto por diversas árvores de decisão, com cada algoritmo apresentando uma amostra de dados extraídos da amostra de treinamentos;
• Redes Neurais Artificiais: se baseiam em modelos matemáticos inspirados na estrutura neural de organismos inteligentes, aprendendo a partir da experiência.
Cada algoritmo tem suas características e capacidades distintas, sendo importante selecionar o mais adequado para o problema em questão.
Por exemplo, o algoritmos de Regressão Logística pode ser útil para identificar a probabilidade de churn com base em fatores específicos, enquanto as Redes Neurais Artificiais podem ser mais eficazes na detecção de padrões complexos e não lineares.
A escolha do algoritmo certo será determinante para obter resultados precisos e confiáveis na previsão de churn. Por isso, o indicado é que as equipes considerem os seguintes elementos ao fazer a escolha:
• Tipos de dados disponíveis para análise;
• Relevância dos dados;
• Precisão dos algoritmos de Machine Learning utilizados.
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Fatores de risco que indicam o churn de clientes
No contexto da previsão de churn, certos fatores de risco servem como indicadores claros de que o cliente está propenso a cancelar o serviço ou não voltar a comprar em sua loja. Estes fatores incluem:
• Inatividade: clientes que não interagem com a empresa há um longo período podem estar insatisfeitos ou sem interesse no produto/serviço;
• Reclamações e feedbacks negativos: a frequência de reclamações ou feedbacks negativos pode indicar problemas de satisfação;
• Diminuição no uso do produto/serviço: a redução no uso de um produto/serviço ou no volume de compras pode indicar que o cliente está buscando outras alternativas;
• Concorrência e ofertas especiais: a empresa não pode impedir a disponibilidade de ofertas especiais da concorrência, então esse também é um risco que incentiva sim o churn;
• Mudança de comportamento: alterações no comportamento do cliente podem mostrar níveis de insatisfação ou até mesmo mudanças em suas necessidades e preferências;
• Experiência do cliente: uma experiência negativa de atendimento ou suporte, algumas vezes, motiva os clientes a buscar outras opções e cancelar o uso do produto/serviço.
Implementação de modelos preditivos eficazes
A implementação de modelos preditivos requer uma abordagem estratégica. Primeiro, é essencial garantir que os dados coletados sejam relevantes, estejam limpos e pré-preparados para posterior análise.
Em seguida, é preciso selecionar o algoritmo de Machine Learning mais apropriado para avaliar o conjunto de dados e identificar o tipo de cada variável, qual a variável target (alvo) e analisar o tipo de perfil de clientes que cancelaram e os clientes em risco de churn.
Os algoritmos devem ser treinados e validados com dados históricos, de modo a garantir que sejam capazes de fazer previsões precisas em cenários reais.
Melhores práticas na utilização do Machine Learning
Para obter resultados eficazes na previsão de churn, é importante seguir as melhores práticas na utilização do Machine Learning:
1. Coleta de dados abrangente: garantir que todos os dados relevantes estejam sendo coletados, a fim de fornecer uma visão completa do comportamento do cliente;
2. Atualização contínua dos modelos: os modelos de previsão de churn devem ser atualizados à medida que novos dados se tornam disponíveis, garantindo que eles permaneçam precisos e relevantes;
3. Interpretabilidade dos modelos: algoritmos complexos, como Redes Neurais, fornecem previsões precisas, mas podem ser difíceis de interpretar. Utilizar modelos interpretáveis auxilia no entendimento dos fatores que influenciam o churn;
4. Avaliação e monitoramento: avaliar regularmente a precisão dos modelos e monitorar seu desempenho ao longo do tempo permite ajustes e melhorias contínuas.
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O papel do DHuO na facilitação do processo de previsão de churn
O DHuO Data é uma solução desenvolvida pela Engineering que facilita o processo de previsão de churn. A plataforma permite a integração de dados de diversas fontes em um único ambiente, favorecendo a análise e o acesso às informações necessárias para prever o churn.
Além disso, o DHuO Data oferece recursos avançados de análise de dados, incluindo Machine Learning, que podem ser aplicados diretamente aos conjuntos de dados coletados. Com a capacidade de criar e implementar modelos preditivos de forma ágil, o DHuO Data capacita as empresas a tomarem decisões proativas para reter clientes e maximizar sua satisfação.
Investir em tecnologias avançadas de análise de dados e Machine Learning é fundamental para construir estratégias assertivas para aumentar a retenção de clientes e diminuir o churn.
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