by LCG. Julho 2019
Perder um cliente tem custos altíssimos para um negócio, sobretudo, se pensarmos que é muito mais dispendioso para uma empresa adquirir um novo cliente do que manter um cliente fiel ao serviço. Mas se isto é um dado adquirido para a maior parte das empresas, o certo é que são muitas as que continuam a apenas investir na análise do comportamento dos seus clientes e nas ações de retenção, quando estão perante uma reclamação grave ou quando o cliente está prestes a desistir. Contudo, esta falta de visão estratégica, pode mesmo ser fatal para um negócio: é que por norma, os clientes não comunicam com antecedência a sua intenção de desistir de um serviço e quando o fazem, geralmente, é já tarde demais.
Ser capaz de prever que clientes têm uma maior probabilidade de desistir do serviço, mas também de perceber qual o motivo para que tal aconteça – tudo isto em tempo útil para tomar decisões e realizar os ajustes necessários de forma a reverter este cenário – representa uma enorme vantagem competitiva para a sua empresa. Uma vantagem competitiva que lhe permite desenvolver ações que vão precisamente ao encontro das expetativas do seu cliente-alvo, baseadas no seu conhecimento sobre os desejos e necessidades dos clientes.
A análise preditiva começou como um conjunto de técnicas estatísticas com o objetivo de detetar padrões de dados e prever cenários futuros.
Com o crescente desenvolvimento tecnológico, a análise preditiva registou uma enorme evolução e hoje une-se a ferramentas de big data analytics para realizar previsões cada vez mais rigorosas. Atualmente, a análise preditiva é um instrumento estratégico cada vez mais utilizado pelas empresas e, aliada a técnicas de machine learning e ao desenvolvimento de algoritmos, entre outras, consegue identificar padrões a partir de um enorme volume de dados, utilizando esses padrões para prever comportamentos e tendências.
Um dos maiores desafios de qualquer empresa é a diminuição da taxa de churn (a taxa de cancelamento ou de abandono). A análise preditiva consegue identificar padrões que precedem o churn, como por exemplo:
Através de indicadores como estes, é possível perceber quais os clientes que têm maior risco de abandonar o serviço. Desta forma, a probabilidade de a empresa conseguir evitar o problema é muito maior, sobretudo nos casos em que as razões para a desistência podem ser controladas (por exemplo, falhas na qualidade do atendimento).
Prever comportamentos futuros dos clientes de forma a evitar a desistência de um serviço exige atenção a alguns fatores para que a interpretação dos dados gere informações rigorosas:
Não é possível uma análise preditiva sem dados. Assim, o primeiro passo é recolher e organizar uma base de dados com todas as informações relevantes sobre os seus clientes. Mas não chega ser exaustivo no que toca a recolher dados. É importante organizar toda essa informação de forma a comparar os dados e a perceber a sua evolução ao longo do tempo.
Tenha em mente que os dados são um ativo valioso para a sua empresa – através de uma quantidade robusta de dados, vai poder decidir melhor e diminuir o erro. Mas tenha em atenção que o sucesso deste processo não tem necessariamente a ver com a quantidade de dados: é sim, importante, recolher os dados certos e ser capaz de os analisar. Procure soluções simples, mas eficientes para a recolha e análise da informação.
A análise preditiva com o objetivo de perceber e antecipar comportamentos dos clientes, exige que a empresa desenvolva uma verdadeira cultura de dados. Para isso, é necessário que toda a empresa - gestores, analistas, comerciais, técnicos de marketing, equipas de atendimento ao cliente – esteja envolvida.
Se neste momento a sua empresa está focada unicamente no negócio e não tem uma equipa especializada em marketing e análise de dados, a solução pode passar por recorrer a empresas especializadas nesta área. Estas empresas desenvolvem em conjunto com os seus clientes as soluções mais adequadas para os seus objetivos no que diz respeito à análise de dados, ao desenvolvimento de ferramentas que suportem as ações de retenção e à monitorização da eficácia dos programas de retenção.
Depois de recolher e analisar os dados, é essencial reconhecer os motivos que levaram os clientes a desistir do serviço. Isto pode ser desafiante para muitas empresas, que mesmo munidas dos dados mais rigorosos têm dificuldade em admitir quando o problema está diretamente relacionado com a qualidade do serviço prestado.
Apesar de nem sempre o motivo de desistência ter a ver com o serviço em si – por exemplo, um cliente pode desistir, simplesmente porque mudou de casa e o serviço deixou de fazer sentido, ou porque ficou desempregado e o serviço representa um gasto que se tornou desajustado à sua atual realidade), é importante que a empresa assuma a responsabilidade e se mantenha alerta relativamente a todas as fases dos seus processos, de forma a assegurar a resolução de qualquer falha relativamente ao serviço que presta ao cliente.
O cliente é a razão pela qual a sua empresa existe. Por isso, ele precisa de se sentir valorizado e que as suas ações e opiniões são tidas em conta. Depois de ter os dados que lhe permitem perceber as expetativas dos seus clientes ou que um cliente tem uma alta probabilidade de abandonar o serviço, é altura de passar à ação. Seja rápido na sua resposta ao cliente e lembre-se que a melhor estratégia é mesmo a prevenção. Quanto mais tempo demorar a agir, maiores serão os contornos do problema que terá em mãos.
Fortaleça o seu negócio com uma estratégia que lhe permita agir em tempo útil e transformar um problema numa oportunidade. Mesmo que seja uma estratégia flexível e adaptável a diferentes cenários e perfis de cliente, este conjunto de procedimentos planeados com tempo, vão poupar-lhe tempo e dar-lhe a agilidade de que precisa para responder e reter os seus clientes.
Por mais rigorosos que sejam os dados, e por maior que seja o envolvimento de toda a empresa, nem todas as ações de retenção o conduzem sempre aos resultados esperados. É importante, analisar, quantificar - aferir os resultados das ações de retenção a fim de perceber se são as mais adequadas ou se é necessário fazer reajustes (por exemplo, de acordo com o tipo de cliente, com as diferentes motivações na origem da potencial insatisfação, etc.)