Você anda preocupado com a possibilidade de seus clientes abandonarem seu negócio ou cancelarem suas assinaturas? Então está na hora de parar de sofrer com isso.
A rotatividade de clientes (o famoso churn) representa um grande desafio para empresas de todos os portes. Se não for combatida a tempo, pode causar estagnação no crescimento e redução nos lucros. Estudos da Bain & Company revelam que um aumento de 5% na retenção de clientes aumenta a lucratividade em 25%.
Entender por que os clientes cancelam e identificar quem provavelmente cancelará, pode ser a diferença entre um crescimento constante e uma estagnação.
Com o recurso AutoML do Zoho Analytics, você pode criar um modelo robusto de machine learning que analisa dados históricos de clientes, detecta padrões de cancelamento e prevê com precisão quais clientes estão em risco.
Esta solução se concentra em como criar um modelo de aprendizado de máquina para previsão de cancelamento adequado às necessidades do seu negócio sem escrever uma única linha de código.
O que é Churn?
O churn ocorre quando as empresas perdem seus clientes existentes ao longo de um período específico. Isso acontece quando os clientes param de usar os produtos ou serviços de uma empresa por vários motivos, como insatisfação, busca por alternativas melhores ou simplesmente por não precisarem mais do serviço.
E por que prever o churn é importante?
Ter um modelo de rotatividade de clientes não só ajuda a entender os motivos da perda de clientes, como também destaca as principais áreas que precisam de atenção. Isso, por sua vez, contribui para o desenvolvimento integral de um produto ou negócio.
Etapas do Desenvolvimento de um Modelo de Previsão de Churn
A construção de um modelo de machine learning (ML) para previsão de churn envolve várias etapas. As seções a seguir exploram cada etapa em detalhes e seu papel na previsão de churn de clientes.
Etapas do AutoML
1. Definição do Problema e Objetivo
A perda de clientes leva à perda de receita e ao aumento dos custos de aquisição. Muitas vezes, as empresas não possuem indicadores precoces de comportamento de churn, o que dificulta a intervenção em tempo hábil.
Definir o que é churn para o seu negócio é o primeiro e mais importante passo na construção de um modelo de aprendizado de máquina. Isso inclui perguntas como: quando um cliente deve ser classificado como perdido? A definição de churn é subjetiva para cada negócio e setor, seu fluxo de trabalho operacional e arquitetura.
- Serviços por assinatura: Churn pode significar um cliente cancelando ou não renovando seu plano.
- Setor varejista: Pode se referir a uma queda nas compras repetidas ou à redução da frequência de compra.
- Empresas SaaS: Geralmente indica inatividade prolongada ou descontinuação do uso do produto.
Definir claramente o que significa churn ajuda seu modelo a se concentrar nos comportamentos corretos do cliente, usar dados relevantes e medir o sucesso com precisão, formando a base para um sistema eficaz de previsão de churn.
Para esta solução, estamos usando um conjunto de dados de amostra de SaaS para demonstrar o processo de previsão de churn.
2. Coleta e Pré-processamento de Dados
Qualquer modelo de aprendizado de máquina é tão bom quanto os dados que o alimentam. A coleta e o processamento de dados são uma das etapas mais importantes, pois o sucesso de qualquer modelo de aprendizado de máquina depende muito da qualidade dos dados utilizados.
Para entender por que os clientes abandonam a empresa e prever com precisão quem está em risco, as empresas precisam coletar e analisar dados de múltiplos pontos de contato.
Não apenas em um ambiente SaaS, mas em qualquer modelo de negócios, os dados do cliente ficam isolados em diferentes aplicativos, como CRM, Faturamento, Suporte e Sistemas de Uso de Produtos, cada um capturando diferentes aspectos da jornada do cliente.
Preparando os Dados para Análise
O construtor de pipelines visuais do Zoho Analytics facilita a conexão com diversas fontes de dados e oferece funções avançadas de transformação para preparar seus dados para análise.
Pipeline de dados no Zoho Analytics
Para esta solução, utilizamos um conjunto de dados de churn de clientes de amostra representando um ambiente SaaS. Ele contém informações sobre o status de churn de cada cliente, juntamente com vários atributos relacionados ao cliente.
A tabela abaixo lista todos os atributos (recursos) no conjunto de dados que podem ser usados para treinar o modelo de machine learning.
3. Criação de um Modelo de Machine Learning para previsão
Agora que seu conjunto de dados está pronto, você pode começar a criar um modelo de classificação para prever a rotatividade de clientes. Isso envolve selecionar o algoritmo correto, configurar os hiperparâmetros e preparar o modelo para treinamento.
Seleção do Modelo e da Coluna de Destino
Acesse o construtor de AutoML no Zoho Analytics e escolha o Modelo de Previsão, pois o objetivo é prever um resultado binário: se um cliente provavelmente cancelará o serviço ou não.
A tabela de treinamento é um conjunto de dados que contém informações históricas do cliente e outros recursos relevantes, como frequência de uso, nível de engajamento e detalhes da assinatura. Nessa tabela, selecione a coluna de destino que indica se um cliente cancelou o serviço.
Modelo preditivo no AutoML
Seleção de Recursos, Ajuste de Hiperparâmetros e Seleção de Algoritmos
A seleção de recursos é o processo de identificar os recursos ou fatores que contribuem para as previsões mais precisas. Ela melhora a qualidade do modelo e o torna mais eficiente. Dados ruidosos ou redundantes dificultam a descoberta de padrões significativos.
O mecanismo AutoML do Zoho Analytics recomenda com precisão os recursos e algoritmos necessários para o treinamento dos dados com base na coluna de destino.
Ele detecta e exclui automaticamente identificadores únicos que não afetam a previsão da coluna de destino. Isso garante que o modelo se concentre em dados relevantes, melhorando a eficiência e a precisão durante o treinamento.
Avaliação do Desempenho do Modelo
A avaliação do modelo ajuda a entender o quão bem ele está se saindo e quão eficazmente consegue prever resultados em dados novos ou não vistos.
Após a conclusão do treinamento, a Pontuação do Modelo, juntamente com outras métricas essenciais, como Precisão, Revocação, Acurácia, Perda de Hamming e Lift Score, são fornecidas para avaliar o desempenho.
Uma matriz de confusão é outra ferramenta fundamental para avaliar modelos de classificação.
Ela detalha o número de verdadeiros positivos, verdadeiros negativos, falsos positivos e falsos negativos, ajudando a entender onde o modelo está apresentando bom desempenho e onde pode precisar de melhorias.
Essas métricas determinam se o modelo está pronto para ser implementado ou se precisa de ajustes e retreinamento adicionais.
Implantação do Modelo de ML
Após a avaliação do desempenho do modelo, selecione o algoritmo com melhor desempenho para implantação com base na Pontuação do Modelo.
O modelo pode ser agendado para execução em intervalos regulares, garantindo que as previsões permaneçam atualizadas à medida que novas informações do cliente se tornem disponíveis.
4. Criação de visualizações
Após a implementação do modelo, você pode criar um painel de previsão de rotatividade de clientes para visualizar as previsões de machine learning. Esse painel ajuda a identificar quem provavelmente cancelará o serviço, por quê e onde concentrar os esforços de retenção.
Ele oferece uma visão completa da saúde do cliente, visualizando a distribuição da rotatividade, padrões regionais e indicadores comportamentais, transformando dados preditivos em insights de negócios.
Dashboard de previsão de Churn
5. Adoção de medidas proativas
Um modelo de previsão de churn não apenas identifica clientes em risco, como também capacita as equipes a agir antes que seja tarde demais. Ao colaborar com diferentes equipes, como marketing, vendas e sucesso do cliente, as empresas podem desenvolver estratégias de retenção direcionadas.
Por exemplo, podem oferecer campanhas personalizadas, agrupar clientes por nível de risco ou comportamento para um engajamento mais relevante e identificar oportunidades para programas de upsell e fidelidade, reforçando o valor para aqueles em risco.
6. Iterando o modelo de ML
Os requisitos de negócios estão em constante evolução. Modelos de aprendizado de máquina treinados com dados desatualizados levam a insights imprecisos e decisões ruins.
Retreinar os modelos de aprendizado de máquina ajuda a adaptá-los a novos padrões de dados, reduzir erros, eliminar a deriva de dados, melhorar o desempenho do modelo e torná-los adequados aos objetivos de negócios atuais.
Comece a usar a previsão de churn no Zoho Analytics
Conecte os dados da sua empresa e transforme os desafios do churn em oportunidades de crescimento. O recurso AutoML está disponível no plano Enterprise.
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