Previsão de Churn e Forecasting
- SaaS / Software de contabilidadeSetor
- Plataforma de contabilidade onlineCliente
- Machine LearningCategoria
- Implementação faseadaTempo até ao impacto
O desafio
- Quando o churn aparece nos números, normalmente já é tarde demais para agir.
- A equipa precisava de um sinal antecipado de quem está em risco e, tão importante quanto isso, do que efetivamente fazer em cada conta.
Dois modelos: um prevê os clientes em risco, o outro recomenda a próxima ação a tomar.
Um sistema preditivo construído sobre dois modelos. Um pontua o risco de churn e prevê métricas-chave para informar decisões; o outro recomenda a próxima ação a tomar em cada conta em risco. Assim a equipa sabe não só quem está a sair, mas o que fazer a esse respeito.
O que construímos
- 01Um modelo pontua o risco de churn e prevê as métricas que orientam as decisões.
- 02Um segundo modelo recomenda a próxima ação a tomar em cada conta.
- 03As contas em risco surgem cedo, cada uma com um motivo.
- 04A equipa vê quem está a sair e o que fazer a esse respeito.
Como funciona
O que faz
Modelo de decisão
Pontua o risco de churn e prevê métricas para informar decisões.
Modelo de ação
Recomenda a próxima ação para cada conta em risco.
Pontuação de risco
Classifica os clientes pela probabilidade de churn.
Alertas de contas em risco
Sinaliza as contas que precisam de atenção agora.
Quem fica no circuito
A decisão que o sistema não toma de propósito, e o que a pessoa recebe para a tomar.
Um sistema preditivo construído sobre dois modelos
O responsável por retenção ou customer success
Decidese vale a pena agir sobre uma conta, e se a ação recomendada é a certa
Vêa pontuação de risco, a razão por que mudou e a próxima ação proposta pelo segundo modelo
O resultado
O que fica diferente depois de estar a correr. Sem números inventados: são as mudanças para que o trabalho foi feito.
Vê quem está prestes a sair e o que fazer a esse respeito, enquanto ainda há tempo para agir.
Não só quem está a sair, mas o que fazer a esse respeito.
Contas em risco sinalizadas cedo, com um motivo.
O esforço de retenção vai para onde realmente importa.
Construído com
As camadas em que isto assenta, desde o que entra até ao que liga.
- Camada de modelos
- ML models
- Forecasting
- Corre sobre
- Agentic workflow
Perguntas frequentes
As mesmas respostas de cima, escritas por extenso.
Um sistema preditivo construído sobre dois modelos. Um pontua o risco de churn e prevê métricas-chave para informar decisões; o outro recomenda a próxima ação a tomar em cada conta em risco. Assim a equipa sabe não só quem está a sair, mas o que fazer a esse respeito.
Quando o churn aparece nos números, normalmente já é tarde demais para agir. A equipa precisava de um sinal antecipado de quem está em risco e, tão importante quanto isso, do que efetivamente fazer em cada conta.
Alimente-o com sinais de conta e de utilização. Um modelo pontua o risco e prevê; outro escolhe a próxima ação. As contas em risco surgem com uma ação recomendada.
O responsável por retenção ou customer success decide se vale a pena agir sobre uma conta, e se a ação recomendada é a certa. Vê a pontuação de risco, a razão por que mudou e a próxima ação proposta pelo segundo modelo.
Camada de modelos: ML models, Forecasting. Corre sobre: Agentic workflow.
Não só quem está a sair, mas o que fazer a esse respeito. Contas em risco sinalizadas cedo, com um motivo. O esforço de retenção vai para onde realmente importa.
Onde isto encaixa
A prática a que pertence, como corre um projeto destes, e o que já escrevemos sobre o assunto.
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Traga-nos o problema que ninguém resolveu.
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.