Como Criar um Modelo de Previsão do Abandono de Clientes em 2026

A empresa média perde 5,6% dos seus clientes por mês devido ao abandono. Isso significa que, se for como a maioria das empresas, está a substituir metade dos seus clientes anualmente apenas para atingir o ponto de equilíbrio.

Mas encontrar novos clientes não é a sua única opção — o que é um alívio, porque adquirir novos clientes custa cinco vezes mais do que reter os atuais. Ao identificar por que razão os clientes estão a sair e incentivá-los a ficar, pode acelerar o crescimento da sua empresa sem ultrapassar o seu orçamento.

É provável que já tenha uma ou duas suspeitas sobre o motivo pelo qual os seus clientes estão a abandonar o serviço. Talvez tenha a sensação de que os seus preços não são os mais adequados ou de que o seu apoio ao cliente não é suficientemente personalizado. Mas, para tomar uma boa decisão, precisa de dados.

É aqui que entra a previsão de abandono.

O que é a previsão do abandono de clientes?

Prever o abandono de clientes consiste em analisar atentamente os dados de toda a sua empresa para determinar o que levou os clientes a sair no passado. Ao analisar esses dados, pode prever quais são os clientes com maior probabilidade de abandonar o serviço no futuro. Depois, pode concentrar os seus esforços em convencê-los a ficar.

A chave para tudo isto é criar um excelente modelo de previsão de abandono.

À primeira vista, a previsão de abandono parece simples. Se quer reduzir o número de clientes que abandonam a sua empresa, porque não copiar simplesmente as melhores práticas de retenção de outras empresas?

Ou, melhor ainda, porque não fazer um inquérito aos seus clientes para descobrir por que razão estão a sair?

Ambas são boas formas de começar, especialmente se tiver poucos recursos ou ainda não enfrentar um problema grave de abandono.

Mas a verdade é que o abandono pode ser mais complexo do que isso. Como cada empresa é diferente, não pode simplesmente copiar e colar os métodos de prevenção do abandono que funcionam para outra empresa. Tem de analisar os seus próprios dados para descobrir o que é verdade no seu caso.

Por exemplo, nem todo o abandono é igual. Embora 71% do abandono seja voluntário, 29% seja involuntário — o que significa que é provável que os clientes estejam a abandonar o serviço devido a problemas de pagamento e não a insatisfação.

Os modelos de previsão de abandono analisam os dados para descobrir exatamente por que razão os seus clientes abandonaram o serviço no passado. Ao observar as tendências nos dados dos clientes, pode:

1. Determinar os principais fatores de risco de abandono
2. Identificar os clientes atuais que apresentam um risco elevado de abandono

Depois, pode tomar medidas direcionadas para reter os clientes que apresentam maior risco de abandono, com base no seu modelo preditivo.

Como funcionam os modelos de previsão de abandono

Se não se sente muito à vontade com números, é tentador encarar os modelos de previsão de abandono como uma bola de cristal que simplesmente fornece uma resposta mágica sobre como reter mais clientes.

Mas, se não souber como estes modelos funcionam, será difícil adaptá-los à sua empresa. É importante compreender pelo menos os conceitos básicos — especialmente se pretende criar o seu próprio modelo.

Eis o que precisa de saber sobre o que acontece nos bastidores.

1. Analisar dados históricos

Os modelos de previsão de abandono analisam dados históricos dos clientes. Isto envolve examinar vários tipos de dados, como dados demográficos, padrões de utilização, histórico de faturação, interações com o apoio ao cliente, entre outros.

Ao procurar tendências e padrões nestes dados, o modelo consegue identificar fatores que podem estar relacionados com o comportamento de abandono.

Por exemplo, o modelo pode descobrir uma correlação entre taxas de abandono mais elevadas e um aumento do número de pedidos de apoio que os clientes apresentam. Ou pode concluir que um determinado grupo etário ou região tende a apresentar taxas de abandono mais elevadas. Estas informações podem ser utilizadas posteriormente nos seus esforços de retenção.

2. Aplicar aprendizagem automática

Depois de os dados históricos terem sido analisados, são utilizados algoritmos de aprendizagem automática para treinar o modelo de previsão de abandono. Podem ser utilizados algoritmos como a regressão logística, as árvores de decisão ou modelos de aprendizagem profunda para prever a probabilidade de cada cliente abandonar o serviço.

À medida que o algoritmo aprende com os dados, torna-se cada vez mais preciso a identificar os clientes que correm o risco de sair.

3. Incorporar dados recentes

Lembre-se de que é provável que 5% dos seus clientes abandonem o serviço todos os meses. Isto significa que a composição da sua base de clientes — e o comportamento dos seus clientes — está a mudar rapidamente. Para se manter relevante, o seu modelo de abandono precisa de integrar continuamente dados recentes.

4. Avaliar e aperfeiçoar

Para se manterem precisos, os modelos de previsão do abandono precisam de ser monitorizados e aperfeiçoados. As principais métricas, como a exatidão, a precisão, a revocação e a pontuação F1, podem ser utilizadas para avaliar o desempenho do modelo. Com base nestas métricas, pode aperfeiçoar o modelo ajustando parâmetros, experimentando diferentes algoritmos ou incorporando funcionalidades adicionais.

Este processo iterativo ajuda a melhorar a eficácia do modelo.

Utilizações empresariais da previsão do abandono

A previsão do abandono fornece uma vasta gama de dados para a tomada de decisões que pode utilizar na sua empresa. Vejamos três exemplos de informações empresariais importantes resultantes deste processo.

Identificar clientes em risco

Uma das informações mais valiosas fornecidas pelos modelos de previsão do abandono é a identificação precoce de clientes em risco. Ao detetar sinais de alerta de abandono, as empresas podem adaptar os seus esforços de retenção para responder às necessidades destes clientes antes de estes decidirem sair.

Eis um exemplo:

Um ginásio pode executar um modelo de previsão do abandono e descobrir que os membros que reduzem as suas visitas ao ginásio apresentam um elevado risco de abandono.

(É perfeitamente compreensível: todos já passámos por isso.)

Munido das informações do modelo de previsão, o responsável pelo ginásio pode contactar os membros em risco de abandono para compreender o que os impede de ir ao ginásio — e o que o ginásio poderá fazer para os incentivar a aumentar a utilização.

Analisar os fatores que conduzem ao abandono

Os modelos de previsão do abandono também podem ajudá-lo a descobrir as causas subjacentes à perda de clientes na sua empresa — e a ajustar o seu produto para responder aos problemas dos clientes.

Por exemplo, uma empresa de software como serviço (SaaS) pode descobrir que uma das principais causas do abandono é o seu processo de integração inicial, que não é suficientemente envolvente para os clientes. Em resposta, a empresa poderia criar um processo de integração mais abrangente, desenvolver a sua base de conhecimento ou até pedir a especialistas de sucesso do cliente que acompanhassem pessoalmente os clientes durante o processo de integração.

Avaliar estratégias empresariais

Depois de aplicar a previsão do abandono à sua empresa, esta irá naturalmente passar a fazer parte da sua estratégia empresarial.

Por exemplo, uma empresa de telecomunicações pode descobrir que a maior parte do seu abandono provém de clientes que enviaram um grande número de pedidos de assistência ao cliente. Neste caso, os dados podem estar a indicar à empresa de telecomunicações que reforçar a sua equipa de apoio ao cliente é uma estratégia vencedora.

Ou, se os clientes com planos anuais abandonarem o serviço a uma taxa muito inferior à dos clientes com planos mensais, poderá considerar aumentar o desconto nos planos anuais para incentivar os clientes — ou eliminar completamente os planos mensais.

Ao utilizar a previsão do abandono, pode efetuar alterações significativas ao seu modelo de negócio com maior confiança de que essas decisões irão provavelmente melhorar a saúde da sua empresa.

Estudo de caso: prever o abandono num serviço de transmissão de música

Para compreender o aspeto disto na prática, vejamos um exemplo do mundo real.

A Perceptive Analytics, uma empresa de análise de marketing, realizou um estudo de caso sobre a previsão do abandono com base em 11 anos de dados de um serviço de transmissão de música chamado KKBOX. O conjunto de dados incluía dados demográficos dos membros, dados transacionais e atividade diária dos utilizadores na aplicação.

A empresa de análise criou um modelo que previa quais os clientes que abandonariam o serviço com uma exatidão de 96%. Depois de realizarem uma análise dos dados de abandono, descobriram algo surpreendente:

A atividade dos utilizadores tinha quase nenhuma relação com o abandono.

É contraintuitivo, não é?

Seria de esperar que os utilizadores menos ativos obtivessem menos valor e, por isso, tivessem maior probabilidade de abandonar o serviço do que os utilizadores ativos. Mas, neste caso, não foi isso que os dados revelaram.

Em vez disso, os principais fatores de abandono eram:

1. Preço: Os utilizadores com planos de preço mais elevado tinham maior probabilidade de abandonar o serviço.
2. Origem: Os utilizadores que se tinham registado através de uma determinada origem tinham maior probabilidade de abandonar o serviço do que aqueles que se tinham registado através de outras origens.
3. Renovação automática: Os utilizadores que escolheram renovar automaticamente a faturação tinham menor probabilidade de abandonar o serviço.

Pense na clareza que isto lhe proporciona enquanto empresa.

Ao concentrar-se exatamente nos problemas de abandono que enfrenta — neste caso, preço, faturação e aquisição — pode aumentar significativamente as suas hipóteses de melhorar rapidamente a retenção.

Construir um modelo de previsão de abandono

Portanto — está interessado em construir o seu modelo de previsão de abandono. Na próxima secção, analisaremos ferramentas que o ajudarão. Mas, primeiro, é importante compreender como funciona o processo.

Passo 1: Recolher e preparar dados

A base de qualquer modelo de previsão de abandono são os dados. Comece por identificar fontes de dados relevantes, que podem incluir dados demográficos dos clientes, padrões de utilização, informações de faturação e interações com o serviço de apoio ao cliente.

Depois de concluir a preparação dos dados, limpe-os e faça o pré-processamento. Isto pode envolver o tratamento de valores em falta, a remoção de valores atípicos e a normalização dos formatos.

É verdade — esta é a parte tediosa do processo.

Mas não desista, porque está prestes a ficar interessante.

Depois de preparar os seus dados, deverá criar funcionalidades personalizadas relevantes para a sua empresa. Por exemplo, pode criar uma "pontuação de envolvimento do cliente" combinando métricas como a frequência de utilização e o tempo despendido na sua plataforma.

Passo 2: Escolher o modelo adequado

Com os dados prontos, é altura de selecionar o modelo de previsão adequado. As opções mais comuns incluem a regressão logística, árvores de decisão, florestas aleatórias e redes neuronais.

Cada modelo tem as suas vantagens e desvantagens. Por exemplo, a regressão logística é simples e fácil de interpretar, mas pode ter dificuldades com dados complexos. As redes neuronais, por outro lado, conseguem lidar bem com a complexidade, mas podem ser mais difíceis de gerir.

Pode também considerar testar vários modelos para ver qual funciona melhor no seu caso de utilização.

Passo 3: Treinar e testar o modelo

Depois de escolher um modelo, divida os seus dados em conjuntos de treino e de teste. Treine o modelo utilizando o conjunto de treino e, em seguida, avalie o seu desempenho no conjunto de teste.

Lembre-se de que o facto de um modelo ter bons resultados com os seus dados de treino não significa que terá um desempenho preciso com dados novos. Poderá ser necessário ajustar os parâmetros do modelo ou adaptar as funcionalidades que está a utilizar para otimizar o seu desempenho.

Passo 4: Implementar e monitorizar o modelo

Depois de ajustar o seu modelo, terá de o integrar na sua empresa.

Por exemplo, isto pode implicar configurar fluxos de trabalho e automatizações para gerar previsões de abandono e desencadear campanhas de retenção para clientes em risco.

Também deverá acompanhar o desempenho do modelo ao longo do tempo e mantê-lo atualizado com dados novos. Ao utilizar uma abordagem de melhoria contínua, manterá o seu modelo preciso e relevante à medida que a sua base de clientes e a sua empresa evoluem.

Ferramentas para construir modelos de previsão de abandono

A construção de modelos de previsão de abandono torna-se mais simples com as ferramentas certas, que podem ajudar na recolha, análise e visualização de dados, bem como no treino e na avaliação de modelos.

A sua plataforma de inteligência do cliente ou CRM pode já ter algumas ferramentas de previsão de abandono integradas, mas, se não tiver, considere uma destas ferramentas para simplificar o processo:

• RapidMiner: O RapidMiner é uma poderosa plataforma de ciência de dados com uma interface visual intuitiva para criar, implementar e gerir modelos de previsão de abandono. A plataforma permite pré-processar dados facilmente, desenvolver modelos de aprendizagem automática e avaliar o seu desempenho.
• Python: Se é cientista de dados, provavelmente irá criar o seu próprio modelo de previsão de abandono em Python, uma linguagem de programação versátil para tratamento de dados, engenharia de características e treino de modelos de aprendizagem automática.
• Tableau: O Tableau é uma ferramenta de visualização de dados popular entre as empresas da Fortune 500. O Tableau pode ser particularmente útil para visualizar métricas e tendências relacionadas com o abandono e para monitorizar o desempenho do seu modelo de previsão de abandono.
• Microsoft Azure Machine Learning: O Azure Machine Learning permite aos utilizadores criar, treinar e implementar modelos de previsão de abandono utilizando vários algoritmos, bem como integrá-los facilmente em aplicações e serviços existentes. Se está habituado a trabalhar com as plataformas da Microsoft, irá apreciar a familiaridade do Azure Machine Learning Studio.
• Google Cloud AI Platform: Tal como o Azure, a vantagem do Google Cloud é ser uma solução de ponta a ponta — e poder alojar os seus dados. Com a sua interface fácil de utilizar e a integração simples com outros serviços do Google Cloud, é uma escolha conveniente para as empresas que procuram tirar partido do poder da inteligência artificial.

Métricas principais para avaliar modelos de previsão de abandono

As métricas a utilizar nos modelos de previsão de abandono não são tão familiares para a maioria das pessoas como, por exemplo, as métricas do serviço de apoio ao cliente. Em vez disso, ao discutir a previsão de abandono, depara-se com métricas mais orientadas para os dados, como a revocação e a pontuação F1.

Cada uma foi concebida para medir diferentes aspetos do desempenho do modelo:

Exatidão

A exatidão mostra a frequência com que o modelo faz previsões corretas. É útil, mas nem sempre suficiente, especialmente quando existem muitos mais clientes que não abandonam do que clientes que abandonam.

Precisão

A precisão indica-nos o quão bom é o modelo a prever corretamente os clientes que abandonam e a evitar falsos positivos. No entanto, não mostra o quão bem o modelo identifica todos os clientes que abandonam.

Revocação (Sensibilidade)

A revocação mede o quão bom é o modelo a encontrar todos os clientes que abandonam, mesmo que produza mais falsos positivos. Equilibrar a precisão e a revocação é importante para obter um modelo com bom desempenho.

Pontuação F1

Tal como nas corridas automóveis, uma pontuação F1 elevada significa que estão a acontecer coisas boas.

A pontuação F1 combina a precisão e a revocação, proporcionando uma visão equilibrada do desempenho do modelo. Uma pontuação F1 elevada significa que o modelo é eficaz a identificar os clientes que abandonam sem produzir demasiados falsos positivos.

Utilizar métricas para melhorar os modelos de previsão de abandono

Eis um exemplo de como utilizar estas métricas:

Se o seu modelo tiver uma revocação baixa, poderá não estar a identificar todos os clientes com probabilidade de abandono. Neste caso, pode experimentar diferentes algoritmos ou ajustar os parâmetros do modelo para melhorar o seu desempenho.

Se o seu modelo de previsão de abandono tiver uma revocação elevada, mas uma precisão baixa, está a identificar muitos clientes como clientes que abandonam, mas com uma elevada taxa de falsos positivos. Isto pode desperdiçar recursos com clientes que não estão em risco de abandono. Para resolver este problema, pode ajustar os parâmetros do modelo, experimentar algoritmos que deem prioridade à precisão ou testar diferentes abordagens de engenharia de características.

Acompanhar e avaliar continuamente estas métricas pode ajudá-lo a aperfeiçoar o seu modelo e a melhorar a sua capacidade de prever o abandono com precisão, conduzindo, em última análise, a uma maior retenção de clientes.

Dominar a retenção de clientes com a previsão de abandono

Se está a analisar o abandono através de inquéritos aos seus utilizadores ou a acompanhar as pontuações de satisfação dos seus clientes, esse é um excelente ponto de partida.

Mas existe um limite para os conhecimentos que pode obter ao ouvir aquilo que os clientes lhe dizem — especialmente se a sua tomada de decisões se basear em inquéritos em vez de dados. Poderá acabar por perseguir os objetivos errados de redução do abandono durante meses ou anos.

Quando estiver preparado para descobrir o que está realmente a acontecer com o seu abandono, irá precisar de um modelo de previsão de abandono. É isso que o ajudará a identificar precocemente os clientes em risco, a adaptar os seus esforços de retenção e, em última análise, a aumentar a satisfação dos seus clientes.

Se não tem experiência em modelação de dados, certifique-se de que identifica ferramentas que simplifiquem o trabalho por si — ou, melhor ainda, trabalhe com um cientista de dados que o possa ajudar a aperfeiçoar o seu modelo. Com uma abordagem cuidadosa e uma melhoria contínua, o seu modelo de previsão do abandono pode tornar-se um recurso poderoso, promovendo a retenção de clientes e o sucesso da empresa durante muitos anos.

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