Você, gestor de startup, sabia que é possível utilizar Inteligência Artificial para previsão de Churn? Hoje em dia parece que existe uma Inteligência Artificial (IA) para tudo no mundo, não é mesmo? Essa é uma perspectiva bastante interessante, principalmente porque parece sinalizar uma série de oportunidades imperdíveis para o uso de uma tecnologia que está se transformando e ganhando cada vez mais espaço diante dos nossos olhos. 

De acordo com um artigo publicado pela Forbes, essa tecnologia poderá contribuir para um incremento de cerca de 4,3% no PIB brasileiro em 2023, e temos visto vários casos de uso bastante interessantes, que vêm gerando debates profundos na mídia, como o famoso Chat GPT e o Dall-e da empresa Open AI. !

Nossa redação perguntando ao próprio ChatGPT o motivo de seu sucesso.

Apesar de esse ser um dos exemplos atualmente mais discutidos, as IAs vêm trazendo inovações e apresentando alto potencial de desenvolvimento em diversos segmentos, podendo ser aplicadas para otimizar áreas bastante estratégicas dos negócios.

O que é Inteligência Artificial?

O que chamamos de Inteligência Artificial se trata de um tipo de tecnologia que combina técnicas de diversos campos do conhecimento, desde a matemática, ciência da computação e engenharia, com o objetivo de criar computadores capazes de executar funções que normalmente são atribuídas às habilidades provenientes da inteligência humana.

A tecnologia por trás das IAs envolve o uso de algoritmos e de modelos estatísticos para permitir que os computadores executem ações que normalmente exigiriam o uso da inteligência humana para realizar. Os avanços nesse campo são amplos, com estudos de casos bastante concisos surgindo com uma frequência bastante alta.

Alguns exemplos:

• Análise de indicadores e métricas da atividade de empresas;

• Execução de atividades de pesquisa e reprodução de escrita e imagens através de fontes de conhecimento, com base em comandos em linguagem natural;

• Reconhecimento de voz para execução de funções práticas em dispositivos inteligentes, como a Alexa da Amazon e assistentes virtuais presentes em smartphones;

• Reconhecimento e percepção de padrões e elementos em imagens e vídeos;

Uma das maneiras de os programas conseguirem alcançar essas habilidades é através do uso de Machine Learning, que utiliza algoritmos para permitir que os computadores aprendam a partir de dados, sem que seja necessário que eles sejam programados explicitamente para executar cada função individualmente.

Parte disso é possível com o uso de algoritmos como árvores de decisão e redes neurais para identificar padrões nas informações fornecidas. Outro aspecto importante da Inteligência Artificial é o Deep Learning, um campo do Machine Learning que utiliza redes neurais com múltiplas camadas para modelar padrões complexos e identificar relações entre os dados.

Isso é particularmente útil quando é preciso que a IA realize atividades como reconhecimento de fala e de imagens, por exemplo, que se tratam de dados com alta dimensionalidade e complexidade. Temos um artigo sobre a diferença e relações entre esses conceitos aqui.

O Uso de Inteligência Artificial nos Negócios No mundo dos negócios as inteligências artificiais vêm sendo cada vez mais utilizadas para otimizar melhorias em vários campos.

• Alguns sistemas de CRM (Customer Relationship Management) utilizam inteligência artificial para analisar dados de clientes e apontar ações necessárias para administração das contas que são gerenciadas através deles. Outros aplicam essa tecnologia em automação de email para buscar e implementar otimizações que garantem campanhas mais eficientes.

• Chatbots que auxiliam no processo de atendimento ao cliente em tempo real, 24 horas por dia, em empresas de vários segmentos.

• Automatização de fluxos de trabalhos para enxugar processos que antes eram muito exaustivos ou gastavam muito tempo para serem executados, eliminando tarefas repetitivas e possibilitando que os colaboradores foquem seus esforços em tarefas mais estratégicas.

• Análise preditiva com o uso de machine learning para identificar tendências em dados e oferecer previsões mais assertivas sobre tendências futuras. 

Esses são apenas alguns exemplos do grande potencial que essa tecnologia representa para os negócios.

Vamos falar sobre Churn!

Um dos principais desafios para as startups é a retenção e o engajamento de seus clientes ao longo de sua atividade. Por isso, entender como melhorar a relação com os clientes é fundamental para garantir a longevidade e escalabilidade do negócio e é aqui que as métricas relacionadas ao Customer Success são úteis.

O Churn Rate é uma métrica utilizada para revelar a perda de clientes ao longo da atividade da empresa, e a frequência dessa perda também. Se uma empresa está perdendo clientes com uma frequência maior do que é capaz de adquirir, fica cada vez mais difícil ter um crescimento constante e uma renda recorrente. 

Existe uma analogia interessante para essa questão: imagine que você precisa encher um balde com água, mas ele possui alguns furos em sua estrutura. Pode até ser que você consiga encher o balde com o volume de água que precisa, mas em poucos segundos precisará refazer o esforço novamente. Uma taxa de churn muito alta significa que o comercial precisa fazer um esforço ainda maior para trazer clientes, para que a empresa possa estar funcionando em um nível de atividade que faça sentido financeiramente.

Para startups isso é crucial, pois além de entender a melhor forma de atrair clientes para viabilizar seu desenvolvimento, é importante também medir a perda deles para criar estratégias de retenção e relacionamento que façam sentido. Pensando nisso, uma forma assertiva de fazer isso atualmente é fazendo o uso de Inteligência Artificial para previsão de Churn.

Uso de Inteligência Artificial na Previsão de Churn

Aplicadas na análise de dados de clientes, as Inteligências Artificiais são capazes de fazer uma série de análises importantes de dados de clientes, incluindo demográficos, histórico de compras e de contatos com a sua equipe de Customer Success, para prever qual será a sua taxa de churn, de modo que decisões preventivas possam ser tomadas e o vínculo com esses clientes possa ser preservado.

Uma das ferramentas mais efetivas na previsão de churn são os algoritmos com base em machine learning, capazes de entender e aprender com os padrões de comportamento de clientes antigos com o produto, com a marca e com a equipe de atendimento, para fazer previsões de comportamentos futuros.

Outra ferramenta que também vem ganhando espaço na previsão do churn é o uso de NLP (Natural Language Processing), que é capaz de fazer análises a partir de feedbacks, pesquisas, publicações em redes sociais e em emails de clientes, com o objetivo de buscar insights valiosos sobre os sentimentos que os clientes expressam a respeito da sua marca. Esses dados podem ser utilizados para identificar possíveis fatores de risco, além de sinalizar a necessidade de criar medidas de retenção para determinados clientes.

Ou seja: além de simplesmente calcular a taxa de churn da sua startup, o uso de Inteligência Artificial também pode ser utilizada para compreender o comportamento dos clientes que é capaz de sinalizar o seu desejo de romper a relação com a sua marca, prevendo possíveis pontos de atrito que precisam ser minimizados. 

Conclusão

O Churn é uma realidade em todos os negócios. É extremamente difícil haver alguma empresa que nunca tenha perdido ou irá perder algum cliente em algum momento da sua atividade, mas uma taxa muito alta também já sinaliza dificuldades internas e ineficiências que precisam ser combatidas (principalmente quando falamos de startups).

O uso de Inteligência Artificial tem um alto potencial de revolucionar a forma como as startups analisam a relação com os seus clientes e fazem a previsão e, posteriormente, prevenção de churn. Ser data-driven é utilizar dados para embasar a sua tomada de decisão, e o uso dessa tecnologia é um grande aliado nessa jornada.

Através de NLP, algoritmos de machine learning e deep learning, as startups poderão ter o potencial de analisar grandes volumes de dados de clientes, além de também identificar padrões e fazer previsões mais assertivas com base no comportamento deles.  Com base nesses dados, é possível criar estratégias e tomar decisões mais assertivas para melhorar a forma como as startups atuam na previsão e diminuição de churn.

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