Vamos fazer aqui um exercício de imaginação: suponha que um cliente faz uso de seus serviços com certa frequência. E, de repente, deixa de usá-los e abandona sua empresa. Por que isso acontece? Como reverter essa situação? Como melhorar indicadores de conversão?
Nesses momentos, ter um verdadeiro arsenal de dados sobre o consumidor, além de conseguir analisá-los, transformá-los em informações e extrair insights delas, faz toda a diferença. É o que chamamos de Big Data Analytics. Segundo dados da Consultoria Gartner, em 2014, 64% dos empresários tomavam suas decisões e rumos de investimentos baseados nessa estratégia.
Uma das soluções mais eficientes oferecidas pelo Big Data é o Churn Prediction, ou seja, a previsão do abandono de um serviço pelo cliente. Essa aplicação é realizada por meio de machine learning (método de análise de dados que faz uso automatizado de algoritmos que aprendem interativamente e encontram insights), a partir da análise da rotatividade da base de usuários propensos a desistir do que você oferece ao mercado.
Ao colocar em prática o conceito de Churn Prediction em sua empresa, será possível criar ações ou campanhas específicas para reter esses clientes e evitar, dessa forma, uma queda no número de conversões – e, consequentemente, no faturamento da empresa.
Outro ponto positivo da aplicação do Churn Prediction é a possibilidade da redução de custos e observação de novas oportunidades com potenciais clientes. Quando você consegue ter um overview do comportamento de seus consumidores, torna-se mais fácil antever suas necessidades e oferecer soluções que atendam essas demandas de forma assertiva.
Uma coisa que todo empresário sabe bem é que os custos para conquistar um novo cliente podem ser até 15 vezes maiores do que para reter um cliente atual. Daí a importância de fazer uso do Big Data Analytics e de sua solução de Churn Prediction.
Apesar de essa ser uma estratégia empresarial recente no mercado, já consigo vislumbrar uma mudança de comportamento de grandes players que passam a apostar em um mergulho profundo sobre os anseios de cada consumidor.
Para finalizar, vale dizer que o Big Data Analytics tem uma gama muito rica de soluções que podem ser usadas de forma integrada ou não, como Brand Reputation, Customer Analytics e Competitive Analytics. Mas esses são temas para um próximo artigo.
Luiz Temponi, CFO da Hekima.
