Para as empresa SaaS, prever o churn é extremamente importante. A capacidade de antecipar quais clientes podem deixar o seu negócio permite direcionar os esforços de retenção. Desta forma, se mantém a receita, sem reduzir a margem de lucro.
Como já escrevemos anteriormente, o CAC é muito importante para empresas de SaaS B2B, pois, na grande maioria dos casos, reter um cliente é muito mais barato que conseguir novos usuários.
Por isso, prever quais clientes podem sair é vital para a saúde financeira da empresa, e permite que sua equipe de atendimento entre em ação para reverter esse quadro, entendendo quais são as necessidades e problemas que o usuário tem com o software. Veja como prever o churn do seus Saas e garantir melhores resultados para o seu SaaS.
Primeiros passos
Para prever o churn do seu SaaS B2B, é necessário que se tenha uma boa quantidade de dados do cliente. As principais fontes de informação necessárias são:
1. Assinaturas do cliente
São importantes pois o ajudam a descobrir quais contas estão perdendo atividade. Para identificar os padrões necessários, você precisa ter os planos de produtos do cliente, descontos, data de renovação da assinatura e mudanças históricas no nível do produto (como passar do Básico para o Pro)
2. Informações de pagamento
Outra importante ferramenta para prever o churn. Neste caso, mostra o risco de perda involuntária, por inadimplência. Os principais dados são as datas da fatura, datas de pagamento e as datas de vencimento do cartão de crédito.
3. Uso do produto
Revela se o cliente está utilizando seu produto SaaS B2B e qual a sua frequência. Essas informações são extremamente valiosas para prever o churn. Os principais dados são a média diária, semanal e mensal de acessos por conta, frequência de login, número de recursos utilizados e número de recursos de alto valor utilizados.
4. Satisfação e suporte
É imprescindível saber o que os seus clientes falam de você. Faça verificações regulares do nível de satisfação e lealdade (NPS - Net Promoter Scores). Além disso, saber com que frequência e qual a gravidade dos problemas que ocorrem ajuda a prever a possibilidade de cancelamentos de assinaturas. Para isso, você precisará ter as pontuações NPS e de satisfação, o número de tickets de suporte arquivados e a gravidade dos problemas de suporte.
Prevendo o churn
Após seu levantamento, os dados de assinatura, pagamentos, produto e suporte devem ser combinados, para oferecer uma visão completa do cliente. Caso o SaaS tenha milhares de clientes e uma base de dados enorme, é importante utilizar-se de softwares de previsão baseados em Big Data. Atualmente, existem vários no mercado, capazes de processar grandes volumes de informação.
Um sistema de previsão de rotatividade só tem valor se permitir que sua equipe tenha tempo para tomar as devidas providências para reverter a situação. Desta forma, o ideal é que o modelo consiga informar com antecedência de alguns meses, dependendo do prazo necessário para se tomar uma providência.
Além disso, deve ser inteligível. Um modelo que ninguém consegue entender não entrega o que propõem.
