A previsão de churn é uma técnica de marketing que busca identificar precocemente aqueles consumidores que têm alta probabilidade de deixarem de ser clientes da empresa.
A previsão de abandono é uma ferramenta indispensável nas políticas comerciais das empresas, pois permite identificar a tempo quais são os consumidores que poderão deixar de comprar os bens e serviços num futuro próximo. O objetivo desta ferramenta é poder identificar as causas do abandono de forma a evitá-lo através de campanhas, incentivos e outras medidas de contenção.
Origem da previsão de churn
Os clientes na maioria das indústrias podem decidir parar de comprar de um determinado produtor por vários motivos, tais como: encontrar uma oferta melhor na concorrência, decepção com a qualidade do serviço, querer experimentar outras alternativas, falta momentânea de capacidade de pagamento (desemprego ou outro causa), etc.
A perda de clientes é um problema sério para as empresas, pois obter novos clientes costuma ser muito caro. Na verdade, reter um cliente custa entre 5 e 15 vezes menos do que conseguir um novo. Para administrar seus recursos de maneira eficiente, as empresas devem saber qual é o percentual de clientes suscetíveis ao abandono e como impedir sua saída.
Por isso, foi criada uma ferramenta de análise especialmente voltada para a determinação dos clientes que potencialmente sairão da empresa e os motivos desse abandono. Esta é a origem da previsão do abandono.
Meta de previsão de abandono
O objetivo da previsão do churn é ser capaz de identificar os clientes que podem deixar o negócio e atacar diretamente as causas do churn. Isso permitirá um uso mais eficiente dos recursos e uma maior projeção de vida no mercado.
Métodos de previsão de abandono
A previsão do abandono é geralmente baseada em pesquisas e modelos econométricos que permitiriam identificar as possíveis causas do abandono e os fatores que as influenciam.
Em seguida, é proposto um modelo de intervenção que buscaria refletir como uma determinada política ou medida afeta a probabilidade de abandono.
Assim, por exemplo, o modelo de previsão de rotatividade pode ser baseado em dados históricos de rotatividade de clientes ao longo de 10 anos. As possíveis causas podem incluir: falta de informação, aumento constante de preços, percepção de baixa qualidade, entrada de concorrentes com melhores ofertas, relacionamento ruim com o cliente, etc.
Já um modelo de intervenção irá propor medidas para reduzir as causas do abandono. Assim, por exemplo, se uma das causas for a má qualidade do serviço, uma política seria melhorar o atendimento das operadoras, acompanhar os clientes, responder às reclamações em menos tempo, etc.