Os sinais estavam em quatro sistemas: uso, tickets, faturas, chamadas. Cada equipa viu a sua parte. O gestor de conta ligou depois do aviso, e o desconto custou dinheiro sem efeito.
O gestor de conta liga depois do aviso. Nessa altura a decisão está tomada, e o desconto oferecido é um custo sem efeito.
Uso no produto, tickets no suporte, faturas na faturação, chamadas no CRM. Cada equipa vê a sua parte. Ninguém vê o cliente.
O mesmo email para os fiéis e para os que vão sair. O orçamento espalha-se, e os clientes que precisavam de uma chamada receberam uma newsletter.
Juntamos os sinais, treinamos um modelo com quem saiu antes e porquê, e damos a cada conta um risco de churn com as razões por trás. A retenção trabalha a partir da lista, por ordem, e o resultado é medido contra um grupo de controlo.
Três partes: juntar os dados, treinar o modelo, pôr a lista à frente da equipa.
Um registo por cliente, ao longo do tempo.
Treinado com quem saiu, testado com quem saiu depois.
Uma lista que a equipa trabalha todas as semanas.
Quatro fases, cada uma com um número no fim.
Definir churn, encontrar os dados, fixar o alvo.
Um registo por cliente, atualizado num calendário.
Treinar, testar, explicar.
Pontuar, agir, medir, retreinar.
A retenção liga às contas certas, mais cedo, e sabe o que conseguiu.
A pontuação mexe antes de o cliente mexer. A chamada acontece enquanto ainda há algo para corrigir.
Uma lista ordenada em vez de um envio em massa. As horas da equipa vão para as contas onde uma chamada muda o resultado.
Churn no grupo tratado contra o grupo de controlo, em clientes e em receita. O valor do modelo é medido, todos os trimestres.
| Lado a lado | Hoje | Com pontuações de churn |
|---|---|---|
| Quando sabe | No cancelamento | Semanas antes, pelos sinais |
| Quem é contactado | Quem se queixa, ou toda a gente | A lista ordenada, de cima para baixo |
| Sobre o que é a chamada | Uma oferta genérica | Os fatores por trás da pontuação dessa conta |
| Para onde vai o orçamento | Espalhado por todas as contas | Para as contas que uma chamada pode manter |
| Prova de que funcionou | O churn subiu ou desceu | Tratado contra controlo, em euros |
Depende dos seus dados e de como o churn é definido. Reportamos precisão e recall no tamanho de lista que a sua equipa consegue trabalhar, testados em períodos que o modelo nunca viu, antes de qualquer instalação. O número que importa depois é a diferença entre o grupo tratado e o grupo de controlo.
Um histórico de quem saiu e quando, e os sinais antes disso: uso do produto, tickets de suporte, faturas e pagamentos, contactos no CRM. Um ano ou mais de histórico é um bom começo. Inventariamos o que tem na descoberta e dizemos o que o modelo consegue e não consegue aprender daí.
A descoberta são duas semanas a preço fixo. A primeira lista pontuada chega normalmente em semanas depois de os dados estarem ligados, e o grupo de controlo precisa de um ciclo de churn completo para mostrar um resultado. Fixamos o prazo depois da descoberta, quando os dados são conhecidos.
Clientes, produtos e preços mudam, e os padrões antes do churn mudam com eles. Monitorizamos a distribuição das pontuações e a precisão de cada lista, e retreinamos quando derivam. Cada ação e resultado registados pela equipa tornam-se dados de treino para a versão seguinte.
Somos uma equipa pequena de especialistas seniores. Escolhemos o modelo certo e a camada certa, e construímos o mínimo de maquinaria que resolve o problema. Tem uma chamada com um engenheiro, não um deck de vendas.
