Modelos de churn e retenção são ferramentas valiosas para empresas que buscam entender quem está propenso a parar de usar um produto ou serviço em um determinado período de tempo. A identificação precoce de risco de churn é crucial, pois o custo para recuperar um cliente é frequentemente muito maior do que o custo de reengajamento.

A previsão de churn envolve a análise de eventos significativos como cancelamentos de assinaturas, desinstalações de aplicativos e redução de atividade dos usuários. O uso de plataformas como a Kumo permite que empresas integrem seus dados e utilizem modelos de Machine Learning de alta precisão quase instantaneamente.

Para facilitar a análise de churn, é possível construir um gráfico de dados que representa interações entre diferentes entidades como usuários e transações. Após a criação desse gráfico, a empresa pode executar previsões usando Queries Preditivas, que simplificam a definição de problemas de Machine Learning.

1. Construir gráficos a partir de dados relacionais.

2. Executar previsões de churn com Queries Preditivas.

3. Analisar e entender os motivos da rotatividade.

4. Optimizar estratégias de reengajamento.

5. Aprimorar a experiência do cliente com feedbacks.

A análise dos resultados das previsões permite que as empresas entendam melhor os motivos do churn e adotem estratégias de retenção mais eficazes. Identificar características que contribuem para a rotatividade ajuda as equipes de produto a alinhar suas ofertas com as expectativas dos usuários.

O artigo destaca a relevância da previsão de churn como um aliado na melhoria da retenção de clientes, enfatizando que uma abordagem proativa pode resultam em ganhos significativos para os negócios. Para se manter informado sobre como otimizar suas estratégias de retenção, inscreva-se na nossa newsletter e descubra conteúdos atualizados diariamente.

FONTES:

1. Kumo.ai