Desafio
Uma empresa de serviços queria aumentar sua taxa de retenção de clientes, mas não conseguia identificar quais clientes apresentavam alto risco de encerrar suas contas. Todos os meses 2,8% de seus clientes cancelavam os serviços. Realizar uma campanha de retenção para impactar os clientes que estavam de partida obrigaria a empresa a entrar em contato com toda a base, visto que ela não era capaz de identificar os níveis de risco de evasão de cada cliente. Mas esta era uma iniciativa muito cara e difusa.
Solução
A Rexer Analytics utilizou os dados históricos da empresa para desenvolver um modelo preditivo capaz de identificar quais clientes apresentavam grande risco de encerrar suas contas. O modelo também conseguiu identificar vários fatores de insatisfação do cliente que eram determinantes para o encerramento de contas.
Resultados
Ao atribuir uma pontuação preditiva para cada cliente, a empresa agora utiliza uma combinação de risco de evasão com a rentabilidade do cliente para realizar campanhas de retenção focadas em determinados segmentos da base.
A empresa identificou clientes 325% mais propensos a cancelar que a média e atuou antecipadamente na retenção destes. O modelo também identificou fatores de cancelamento como problemas no call center e na instalação do produto. Isso permitiu ações para aumentar o nível de satisfação do clientes.
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