Reducing Customer Churn Rates through Predictive Analytics an Proactive Communication

Esta foi uma tremenda sessão pois se tratava de um caso real de definição e implantação de um programa consistente de redução de churn na “XO Communications” (http://www.xo.com/) uma provedora de redes VOIP para o varejo e atacado nos EUA. Eles começaram mostrando como encaravam o problema do churn (figura 1) – no fundo de reduzir perdas e melhorar as margens da empresa propondo como indicador a seguinte equação: Vendas – Churn = razão de crescimento de receitas (com um detalhe: sempre olhando margem).

Como resultado eles mostraram a redução do churn para grandes e médios/pequenos clientes (figura 2) e depois passaram a explicar como conseguiram o resultado. Todo começa com a definição de uma estratégia de fidelização e retenção de clientes onde o grupo de Analytics mais segmentos de negócio e canais de atendimento definem uma única visão de ciclo de vida de clientes (figura 3) e o que deve ser oferecido a este cliente em cada uma destas etapas.

 Assim a cada contato com o cliente e independentemente do canal, o atendente sabe qual a propensão e oferta (de venda, retenção ou apenas de relacionamento) do cliente.

Na segunda parte da apresentação eles se concentraram nos modelos de propensão (figuras 4 e 5) mostrando parte das variáveis testadas e a estratégia de deploy.

Resultados:

Foram exibidos os lifts de cada modelo e em seguida o resultado financeiro medido (contra um grupo de controle – figuras 7 e 8). O Luiz vai ficar contente com esta parte, pois a equipe interna (in house) conseguiu melhorias expressivas. Também acho que conseguimos o mesmo mas o ponto é que é preciso primeiro atender a demanda (como eles fizeram com o parceiro) e depois buscar saltos qualitativos.

Eles também destacaram as seguintes lições aprendidas:

- Ter uma estratégia de fidelização de clientes é uma questão de sobrevivência. Para isso é necessário que os times de Analytic, Segmentos e Canais caminhem na mesma direção e estratégia;

- Você pode começar a implementar a estratégia com um parceiro de Analytics, Consultoria de Negócios e depois assuma o controle;

- Selecione uma plataforma consistente e meios de distribuir a informação aos segmentos e canais de atendimento. Socialize e discuta a informação com todos os envolvidos;

- 80% do esforço é preparação de dados e só o restante de Analytics;

- Disciplina: sempre use grupos de controle para provar seus resultados;

- Procure apoio da organização para implantar e priorizar a iniciativa

- Use uma metodologia consistente (CRISP-DM no caso) para implantar uma estratégia consistente de modelagem.