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Como calcular a taxa de cancelamento e evitar a perda de clientes?

Com certeza você já deve ter ouvido que o custo para manter um cliente é cinco vezes mais baixo do que o custo para conquistar um novo. Você também já deve ter percebido que aqueles que permanecem mais tempo na base oferecem chances maiores de bons negócios, seja ampliando o consumo ou o ticket de compra. Por isso, para que uma empresa consiga seguir crescendo é importante evitar a perda de clientes. Ou seja, é preciso saber exatamente qual a taxa de cancelamento e porque os clientes deixaram de comprar seu produto ou abandonaram seu serviço.

Uma das principais formas de gerenciar a saída de clientes é por meio de um indicador chamado churn rate. Com essa métrica, é possível perceber se o negócio se encontra em um ponto crítico e trabalhar para melhorar a retenção. Afinal, nenhum esforço de marketing e vendas terá um efeito duradouro sobre os resultados e as receitas da empresa se a base de clientes tiver alta rotatividade.

Mas como calcular a taxa de cancelamento e saber qual valor aceitável de churn para que a empresa não tenha problemas futuros? É isso que vamos falar no artigo, além de mostrar como investir na pré-venda também ajuda a evitar a perda de clientes.

A taxa ideal de churn

É claro que a taxa ideal de churn é a mais próxima de zero, mas sabemos que a realidade e a concorrência são desafiadoras e é quase impossível manter a base de clientes totalmente estável. Portanto, a regra geral é garantir que o índice de cancelamento seja sempre o mais baixo possível. Muitos setores, especialmente os de serviços online por assinatura, trabalham com valores em torno de 5% a 7% ao ano - esse é apenas um parâmetro, já que o churn depende do mercado e do modelo de negócios da sua empresa.

erto, mas como chegar a esta porcentagem? Vamos calcular a taxa de churn. Não há segredo para fazer esse cálculo: basta dividir o número de clientes que cancelaram o serviço em um determinado período (mês, trimestre, semestre, ano) pelo número de clientes ativos no início desse mesmo período e, ao final, multiplicar por 100. Assim, se na empresa havia 100 clientes no início do mês e ao final saíram dez, o churn é de 10% (10100 x 100).

Só que esta é apenas uma forma de medir o churn. Para conhecer de fato o impacto da perda de clientes, deve-se também conhecer o MRR Churn, que mostra quanto de receita a empresa perdeu com os cancelamentos. Isso é, se houver mais de um produto e com valores diferentes de compra, desta forma é possível mensurar a diminuição da arrecadação.

Para fazer o cálculo no churn de receita, é preciso levantar o ticket médio de cada cliente que cancelou no período a ser analisado. Some então o total do valor mensal pago pelos que cancelaram e divida pela receita do último mês. Um exemplo para facilitar: imagine que o valor pago pelos que saíram seja de R$1 mil e o faturamento seja R$100 mil. Fazendo a divisão de R$1 mil/R$100 mil, chegamos a 1% de MMR Churn.

Com base neste número, a empresa consegue saber se os clientes que saíram influenciam pouco ou muito na receita e buscar formas de amenizar o prejuízo. Entre elas, pensar em estratégias para ampliar o ticket dos que continuam na base ou então expandir a carteira, com a entrada de novos clientes para cobrir as desistências - nesse caso, como vimos, o investimento é bem maior.

Pré-vendas também ajuda a evitar a perda de clientes

Se sua empresa está com o churn alto é sinal de que há algum problema e que ele deve ser investigado e corrigido para evitar a perda de mais clientes. Entre os motivos mais comuns para o cancelamento podemos destacar os que estão ligados à qualidade do produto/serviço, ao preço e ao atendimento. Uma das formas de compreender as falhas nestes pontos é entender profundamente o perfil dos clientes, identificando se as expectativas estabelecidas no momento da contratação estão sendo atendidas por completo. Uma pesquisa simples com uma amostra representativa dos clientes que deram churn é uma ótima forma de levantar os reais motivos e traçar estratégias para diminuir esta taxa.

Ao contrário do que se imagina, este não é um trabalho só do time de pós-vendas ou de Customer Success. Com certeza, um bom atendimento e a troca de informações com o cliente para alinhar as expectativas, identificar pontos cruciais de falha e os clientes com maior possibilidade de abandono são essenciais para que se possa reverter as saídas. No entanto, a pré-venda e a qualificação inicial de leads também se faz essencial para a fidelização e a diminuição de risco da base.

Isso porque vender para clientes sem perfil é a fórmula certa para ter um alto churn rate. É importante qualificar os leads antes de escalar o volume de vendas, garantindo que a maioria dos clientes que entram são os com maior possibilidade de conversão e também de fidelização. Leads qualificados são comumente mais longevos e tem menos risco de cancelamento.

Existem alguns caminhos importantes na hora de realizar a pré-qualificação e assim fazer com que a equipe comercial entre em ação apenas para falar com as pessoas certas, no momento certo. Um deles é trabalhar bem o pitch de vendas - falamos mais sobre o assunto neste artigo - e o outro é contar com o auxílio de ferramentas digitais de Big Data Analytics.

Por meio da tecnologia é possível ter precisão para segmentar o mercado e qualificar potenciais clientes antes que cheguem à sua empresa. O Big Data Analytics permite, por exemplo, mesclar grandes volumes de informações internas e de mercado, possibilitando que seja traçado um perfil ideal de cliente a ser atingido. Pode-se agrupar leads por características como faturamento histórico, data de abertura, nível de atividade e até em que regiões há mais probabilidade de encontrá-los. Assim, a equipe de vendedores atua sem perder tempo, contando com um mailing de mais valor.

Portanto, com um bom trabalho de pré-vendas, é possível detectar antes mesmo do fechamento se aquele é um cliente que vai estar alinhado com o que a empresa tem a oferecer e assim evitar o churn e a perda de receita.

Para saber mais como segmentar clientes com a ajuda do Big Data Analytics e ter análise de dados inteligente para decisões precisas, conheça as soluções da Neoway. Se tiver dúvidas, fale com nossos especialistas.

Quer saber como fazemos na prática?

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