Inteligência Artificial para precisão de Churn em Startups

Você, gestor de startup, sabia que é possível utilizar Inteligência Artificial para previsão de Churn? Hoje em dia parece que existe uma Inteligência Artificial (IA) para tudo no mundo, não é mesmo? Essa é uma perspectiva bastante interessante, principalmente porque sinaliza uma série de oportunidades para o uso de uma tecnologia que está se transformando e ganhando cada vez mais espaço.

Apesar de casos como ChatGPT e Dall-e serem os exemplos mais discutidos publicamente, as IAs vêm trazendo inovações e apresentando alto potencial de desenvolvimento em diversos segmentos, podendo ser aplicadas para otimizar áreas bastante estratégicas dos negócios, incluindo a retenção de clientes.

O que é Inteligência Artificial?

O que chamamos de Inteligência Artificial se trata de um tipo de tecnologia que combina técnicas de diversos campos do conhecimento, desde a matemática, ciência da computação e engenharia, com o objetivo de criar computadores capazes de executar funções que normalmente são atribuídas às habilidades provenientes da inteligência humana.

A tecnologia por trás das IAs envolve o uso de algoritmos e de modelos estatísticos para permitir que os computadores executem ações que normalmente exigiriam o uso da inteligência humana para realizar. Os avanços nesse campo são amplos, com estudos de caso surgindo com uma frequência bastante alta.

Alguns exemplos:

• Análise de indicadores e métricas da atividade de empresas
• Execução de atividades de pesquisa e reprodução de escrita e imagens através de fontes de conhecimento, com base em comandos em linguagem natural
• Reconhecimento de voz para execução de funções práticas em dispositivos inteligentes, como assistentes virtuais presentes em smartphones
• Reconhecimento e percepção de padrões e elementos em imagens e vídeos

Uma das maneiras de os programas conseguirem alcançar essas habilidades é através do uso de Machine Learning, que utiliza algoritmos para permitir que os computadores aprendam a partir de dados, sem que seja necessário que eles sejam programados explicitamente para executar cada função individualmente.

Parte disso é possível com o uso de algoritmos como árvores de decisão e redes neurais para identificar padrões nas informações fornecidas. Outro aspecto importante da Inteligência Artificial é o Deep Learning, um campo do Machine Learning que utiliza redes neurais com múltiplas camadas para modelar padrões complexos e identificar relações entre os dados. Temos um artigo sobre a diferença e relação entre esses conceitos aqui.

O uso de Inteligência Artificial nos negócios

No mundo dos negócios, as inteligências artificiais vêm sendo cada vez mais utilizadas para otimizar melhorias em vários campos:

• Alguns sistemas de CRM (Customer Relationship Management) utilizam inteligência artificial para analisar dados de clientes e apontar ações necessárias para administração das contas gerenciadas através deles. Outros aplicam essa tecnologia em automação de e-mail para buscar e implementar otimizações que garantem campanhas mais eficientes.
• Chatbots que auxiliam no processo de atendimento ao cliente em tempo real, 24 horas por dia, em empresas de vários segmentos.
• Automatização de fluxos de trabalho para enxugar processos que antes eram muito exaustivos ou gastavam muito tempo para serem executados, eliminando tarefas repetitivas e possibilitando que os colaboradores foquem seus esforços em tarefas mais estratégicas.
• Análise preditiva com o uso de machine learning para identificar tendências em dados e oferecer previsões mais assertivas sobre tendências futuras.

Vamos falar sobre Churn

Um dos principais desafios para as startups é a retenção e o engajamento de seus clientes ao longo de sua atividade. Por isso, entender como melhorar a relação com os clientes é fundamental para garantir a longevidade e escalabilidade do negócio, e é aqui que as métricas relacionadas ao Customer Success são úteis.

O Churn Rate é uma métrica utilizada para revelar a perda de clientes ao longo da atividade da empresa, e a frequência dessa perda também. Se uma empresa está perdendo clientes com uma frequência maior do que é capaz de adquirir, fica cada vez mais difícil ter um crescimento constante e uma renda recorrente.

Existe uma analogia interessante para essa questão: imagine que você precisa encher um balde com água, mas ele possui alguns furos em sua estrutura. Pode até ser que você consiga encher o balde com o volume de água que precisa, mas em poucos segundos precisará refazer o esforço novamente. Uma taxa de churn muito alta significa que o comercial precisa fazer um esforço ainda maior para trazer clientes, para que a empresa possa estar funcionando em um nível de atividade que faça sentido financeiramente.

Quais variáveis usar num modelo de previsão de churn

Um modelo de previsão de churn é, na prática, um modelo de classificação: ele aprende, a partir do histórico de clientes que já cancelaram, quais padrões de comportamento costumam preceder um cancelamento, e aplica esse aprendizado para pontuar o risco de churn dos clientes ativos.

As variáveis mais comuns usadas nesse tipo de modelo costumam vir de quatro fontes:

Uso do produto. Frequência de login, tempo de uso, uso de features específicas, e principalmente a queda de uso ao longo do tempo. Uma redução consistente de engajamento é um dos sinais mais fortes de churn iminente.

Suporte e atendimento. Volume de tickets abertos, tempo de resolução, notas de satisfação (CSAT) por interação. Um aumento repentino de tickets, ou tickets recorrentes sem resolução, correlaciona fortemente com risco de cancelamento.

Financeiro. Falhas de pagamento, atrasos, downgrade de plano. Esses sinais costumam ser os mais tardios (o cliente já decidiu, na prática), mas ainda são úteis para priorizar ações de retenção urgentes.

Relacionamento e sentimento. Resultado de pesquisas de NPS e CSAT, tempo de casa (tenure), e, quando disponível, análise de sentimento em textos de feedback, e-mails e interações de suporte via NLP (Natural Language Processing).

Modelos mais simples de machine learning, como árvores de decisão ou regressão logística, já conseguem gerar um score de risco útil combinando essas variáveis. Modelos mais sofisticados incorporam NLP para captar sinais qualitativos em texto livre, que variáveis puramente numéricas não capturam.

Como estruturar o pipeline de dados para o modelo

O maior obstáculo prático para treinar um modelo de churn não costuma ser o algoritmo, é reunir as quatro categorias de variável acima num único lugar, atualizadas e confiáveis. Isso porque, na maioria das startups, cada uma dessas fontes vive num sistema diferente: uso de produto no banco de dados da aplicação, tickets de suporte numa ferramenta como Zendesk ou Freshdesk, financeiro num ERP ou gateway de pagamento, e NPS numa ferramenta de pesquisa própria.

Um pipeline de dados para esse caso costuma seguir essa estrutura:

1. Ingestão: conectar cada uma dessas fontes (produto, suporte, financeiro, pesquisas) a um warehouse central, de forma incremental e automatizada.
2. Modelagem: organizar essas fontes numa tabela única por cliente, com uma linha por cliente e uma coluna por variável, geralmente com uma janela de tempo definida (por exemplo, dados dos últimos 30 ou 90 dias).
3. Treinamento e score: treinar o modelo em cima do histórico de clientes que já deram churn, e aplicar o modelo treinado nos clientes ativos para gerar um score de risco.
4. Ativação: enviar esse score de volta para as ferramentas operacionais (CRM, ferramenta de CS) para que o time de sucesso do cliente possa agir preventivamente nos clientes de maior risco.

A etapa 1, ingestão, é onde a Erathos atua: conectando as fontes de produto, suporte, financeiro e pesquisas direto a um warehouse central, de forma automatizada, para que o time de dados possa focar no modelo em vez de gastar semanas construindo e mantendo scripts de extração para cada fonte.

Perguntas frequentes sobre previsão de churn com IA

Preciso de muitos dados históricos para treinar um modelo de churn? Depende do volume de clientes e da taxa de churn. Modelos simples podem gerar valor com algumas centenas de casos de churn histórico; quanto mais dado e mais variado o comportamento capturado, mais preciso o modelo tende a ficar.

Qual a variável mais importante para prever churn? Não existe uma resposta universal, varia por negócio. Mas queda de engajamento com o produto costuma ser, na maioria dos casos, o sinal mais precoce e mais acionável, porque aparece antes de sinais financeiros ou de suporte.

Um modelo de churn substitui o trabalho do time de Customer Success? Não. O modelo prioriza onde o time deve focar atenção primeiro, mas a ação de retenção em si continua sendo humana.

Onde entra a Erathos nesse processo? Na etapa de ingestão: conectando as fontes de dados de produto, suporte, financeiro e pesquisa até o warehouse onde o modelo vai ser treinado, sem exigir pipeline customizado para cada fonte.

Conclusão

O Churn é uma realidade em todos os negócios. É extremamente difícil haver alguma empresa que nunca tenha perdido ou irá perder algum cliente em algum momento da sua atividade, mas uma taxa muito alta já sinaliza dificuldades internas e ineficiências que precisam ser combatidas, principalmente quando falamos de startups.

O uso de Inteligência Artificial tem alto potencial de revolucionar a forma como as startups analisam a relação com os seus clientes e fazem a previsão e, posteriormente, prevenção de churn. Mas isso depende de uma base: as variáveis certas, reunidas de forma confiável, num pipeline de dados que funciona sem intervenção manual constante.

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