Analytics · Descriptive
Root Cause Analysis
Vá além dos sintomas e chegue aos poucos fatores que de fato impulsionam churn, indisponibilidade e baixo desempenho.
O que faz
Encontre os fatores por trás do churn e da insatisfação.
- Identify the drivers of NPS, CSAT, retention, and churn
- Quantify the impact of operational and experience variables
- Separate correlation from actual business drivers
- Prioritize actions by measurable business impact
Como funciona
Um caminho claro do início ao resultado
Definir
Identifique a métrica de CX em queda, NPS, CSAT ou churn, e o resultado que você quer mover.
Coletar
Unifique feedback de pesquisas, comportamento na jornada, tickets de suporte e sinais operacionais.
Analisar
Modele quais pontos de contato e experiências realmente impulsionam satisfação, lealdade e churn.
Priorizar
Classifique os momentos da jornada pelo impacto na retenção e pela dificuldade de correção.
Agir
Entregue às equipes de CX, operações e linha de frente um plano priorizado para corrigir o que mais afeta os clientes.
Movido pelo Hub
Rode de forma contínua, na web e no celular
- Análise automatizada de fatores em dados de pesquisa, operacionais e comportamentais
- Monitoramento em tempo real por jornadas e segmentos
- Acompanhamento contínuo de fatores em mudança ao longo do tempo
O que você recebe
Entregáveis prontos para usar
Principais Fatores
Fatores classificados por impacto, com receita em risco e receita preservada.
Análise de Impacto
Receita em risco, clientes afetados e risco médio de churn.
Análise Aprofundada
Distribuição dos fatores e análise detalhada por segmento.
Resolução
Iniciativas priorizadas acompanhadas até a conclusão.
Metodologia
Um ranking de fatores não é uma causa raiz
A análise de fatores-chave padrão classifica os atributos que se correlacionam com seu NPS ou CSAT e para em uma matriz de prioridades, mesmo que a correlação simples se distorça quando os fatores se movem juntos. Usamos importância por pesos relativos, uma aproximação de valor de Shapley feita para fatores correlacionados, e vamos além: quantificamos cada um em receita em risco, rastreamos sua causa operacional e confirmamos que a correção moveu a métrica.
Análise de fatores-chave padrão
- Classifica os fatores com correlação simples ou betas de regressão
- Distorce quando os fatores se movem juntos (multicolinearidade)
- Para em uma matriz de prioridades
- Apenas dados de pesquisa, correlacional por concepção
Intellimark root cause analysis
- Importância por pesos relativos (família Shapley), robusta a fatores correlacionados
- Quantifica cada causa raiz em receita em risco e preservada
- Rastreia a experiência até sua causa operacional
- Acompanha a correção e confirma que a métrica se moveu
Fundamentada no consenso de pesos relativos e Shapley para fatores de CX correlacionados: Kraha et al., multiple regression under multicollinearity (Frontiers in Psychology, 2012) · Key driver analysis, 10 things to know (MeasuringU) · Relative weights analysis (CRAN rwa vignette)
A realidade do mercado
Por que isso importa agora
Perguntas
frequentes
O que é análise de causa raiz? +
Uma abordagem estruturada para encontrar os fatores subjacentes dos problemas, e não apenas os sintomas. Usamos dados e modelos de diagnóstico para identificar causas de processo, de experiência ou interfuncionais, para que você corrija o que de fato importa.
Quando você deve usá-la? +
Quando você enfrenta problemas recorrentes como reclamações, churn, indisponibilidade ou ineficiência e precisa atacar os fatores reais. Também é usada para revisão pós-incidente e melhoria contínua.
Quais métodos vocês utilizam? +
Combinamos análise quantitativa (modelos de fatores, correlação, Pareto) com revisão qualitativa (entrevistas, mapeamento de processos e jornadas), apoiados em registros operacionais, feedback, dados de sistema e KPIs.
Quem está envolvido? +
Normalmente os responsáveis por operações e serviço, equipes de CX e qualidade, suporte de TI e sistemas, e um patrocinador executivo para problemas maiores. Adaptamos o framework às suas equipes e prazos.