Analytics · Predictive
Churn Modeling
Usa sinais comportamentais, operacionais e de experiência para prever o risco de churn e apoiar estratégias de retenção proativas.
O que faz
Sinalize clientes propensos a sair, a tempo de agir.
Preveja quem está em risco
Pontue cada cliente quanto ao risco de churn a partir de sinais comportamentais, de uso, de suporte e de experiência, atualizados continuamente.
Capte os sinais de alerta cedo
Revele os indicadores antecedentes de churn semanas antes de aparecerem em receita perdida ou em uma renovação cancelada.
Foque nas retenções de alto valor
Classifique as contas em risco por valor e probabilidade para que a equipe gaste seu tempo onde a retenção mais compensa.
Aja com a abordagem certa
Associe cada conta em risco a uma abordagem de retenção e acompanhe se a intervenção de fato moveu a métrica.
Como funciona
Um caminho claro do início ao resultado
Unificar
Reúna sinais de uso, suporte, cobrança e experiência em uma única visão.
Pontuar
Preveja o risco de churn de cada cliente, atualizado continuamente.
Explicar
Revele os fatores que empurram cada conta para a saída.
Priorizar
Classifique as contas em risco e de alto valor para que a equipe foque onde importa.
Agir
Acione a abordagem de retenção certa e acompanhe se ela moveu a métrica.
Movido pelo Hub
Rode de forma contínua, na web e no celular
- Conjunto de dados unificado combinando sinais de pesquisa, comportamentais e operacionais
- Modelos de machine learning treinados com dados reais de CX e de uso
- Pontuação contínua em toda a base de clientes
- Integração ao CRM, às jornadas e aos fluxos de decisão
O que você recebe
Entregáveis prontos para usar
Distribuição de Risco
Risco alto, médio e baixo em toda a sua base.
Principais Fatores de Churn
O que está empurrando os clientes a sair, classificado por impacto.
Clientes em Risco
Pontuações de churn por cliente, priorizadas por valor.
Abordagens de Retenção
Ações de retenção associadas a cada risco, acompanhadas até o resultado.
Metodologia
Quando o churn aparece nos números, já é tarde demais
Relatórios defasados de churn dizem quem já saiu. Pontuamos o risco de churn de cada cliente a cada atualização, a partir de sinais de NPS, uso, suporte e pagamento, revelamos o sinal de enfraquecimento por trás de cada conta em risco e classificamos pela ARR em jogo para que as equipes atuem primeiro na maior exposição.
Relatório histórico de churn
- Relata o churn depois que os clientes já saíram
- Trata todas as contas em risco da mesma forma
- Um número sem nenhum fator por trás
- Nenhuma abordagem sobre quem salvar ou como
Intellimark Churn Modeling
- Pontua o risco de churn de cada cliente a cada atualização
- Revela os sinais de enfraquecimento (NPS, uso, suporte, pagamento) por trás de cada conta
- Classifica as contas por risco de churn e pela ARR em jogo
- Associa cada uma a uma abordagem de retenção e acompanha o resultado
Verificado em relação à prática estabelecida e à pesquisa: Ascarza, Retention Futility (Journal of Marketing Research, 2018) · Wu et al., early-warning churn via ensemble learning (PMC, 2023) · Predicting churn with behavioral signals (FullStory)
A realidade do mercado
Por que isso importa agora
Perguntas
frequentes
O que é modelagem de churn? +
Ela usa sinais comportamentais, operacionais e de experiência para prever quais clientes têm probabilidade de sair, para que você possa agir antes que isso aconteça.
Como o risco de churn é calculado? +
Um modelo treinado com seu histórico de churn e dados de uso pontua cada cliente, e revelamos os fatores por trás de cada pontuação, não apenas o número.
Quem usa? +
Equipes de customer success, retenção e growth, especialmente em assinatura, contrato e B2B de alto valor, onde a retenção impulsiona a receita.
Como ela melhora a retenção? +
Ao sinalizar cedo as contas em risco e de alto valor e associar cada uma a uma abordagem de retenção, e então acompanhar se a intervenção moveu a métrica.