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Como diminuir a taxa churn da sua empresa com o Big Data?

Muito se fala em Big Data, mas pouco se tem acesso às formas efetivas através das quais as empresas têm utilizado esse tipo de ferramenta. Para manter suas vantagens competitivas, a maioria das organizações esconde a 7 chaves a maneira de uso do Analytics em seus processos internos. Hoje, entretanto, vamos “furar” esse bloqueio e revelar como diminuir a taxa de churn, através de alguns dos cases de maior sucesso no assunto!

Delta Airlines: bagagem ao alcance dos seus olhos e aumento de 17% no trimestre

A Delta Airlines, maior companhia aérea do mundo, encontrou uma utilidade curiosa para conciliar Big Data e conforto aos seus clientes: com mais de 130 milhões de bagagens transportadas por ano, a empresa norte-americana percebeu que o extravio de pertences era um de seus pontos fracos, o que estava ocasionando um crescimento perigoso em suas taxas de churn (desligamento de clientes ativos de sua base). A solução foi implementar uma solução em Big Data para que, através de chips, os passageiros pudessem acompanhar suas bagagens a qualquer hora, bastando, para isso, a simples instalação de um aplicativo em seus smartphones. O resultado do investimento é marcado pelas sucessivas elevações no faturamento, em paralelo ao aprofundamento da crise das concorrentes. De fato, alguns investimentos são verdadeiros passaportes para o sucesso!

Tesla Motors

Você talvez ainda não conheça a Tesla Motors, até porque seu core business está fincado nos automóveis elétricos de alta performance, algo bem distante da realidade brasileira. A Tesla queria ir além de desenvolver um produto inovador, econômico e sustentável. Ela queria sustentar a vantagem competitiva da marca sobre os benefícios trazidos pelo data mining.

Usando um Cluster Apache Hadoop para coletar dados, a montadora instalou microchips em todos os seus veículos. O pequeno dispositivo envia dados de performance para uma central de dados, através da qual se inicia um profundo estudo sobre o desempenho de seus automóveis. Em caso de mau funcionamento, é disparado um alerta para a empresa e para o cliente, possibilitando o agendamento de serviços de reparo. Essa atenção à clientela ajudou a marca a se posicionar melhor nos EUA e aumentar significativamente seu público.

Ford

Outra empresa do setor automobilístico que percebeu no Big Data Analytics uma espécie de “galinha dos ovos de ouro high tech” foi a Ford, que deu, entretanto, uma abordagem diferente à mineração de dados em relação ao seu rival ecologicamente correto.

O foco da Ford foi ampliar seu rol de clientes por meio do barateamento do seguro. A montadora entendeu que, se conseguisse usar o Big Data e a tecnologia de monitoramento remoto para localizar mais facilmente seus veículos — independente da contratação de serviços de rastreamento —, o valor médio da apólice de um Ford seria mais barato do que o valor cobrado pelas seguradoras nos automóveis de seus concorrentes, o que, no final do processo, poderia gerar aumento de vendas. Percepção corretíssima, haja vista que os resultados se mostraram animadores após a implementação do trabalho mais aprofundado em Analytics. É importante lembrar que a empresa também trabalha com Big Social Data para rastrear, em redes sociais, as reações de seus clientes com relação à marca e aos rivais.

T-Mobile

A T-Mobile é uma empresa inicialmente de origem alemã, mas que atualmente pode ser considerada uma “cidadã do mundo”, tamanho o sucesso de sua política de expansão global, efetuada nas últimas décadas. Embora as taxas de churn no setor de telefonia dos EUA seja a metade dos índices mensais verificados no Brasil (1,5% contra 3%), a T-Mobile USA decidiu trazer para dentro das salas de decisões estratégicas os resultados de análises advindas da mineração de dados.

A empresa de telefonia passou a coletar montanhas de dados de seus consumidores (são aproximadamente 33 milhões, só nos EUA), tais como hábitos de ligação, tipos de serviços mais procurados, informações de seu CRM, registros de reclamações, além de desenvolver diversas ferramentas de gravação de dados para posterior análise. Em seguida, tais “rastros” foram confrontados com o churn dos consumidores, usando o que se chama de “modelo tribal de consumidor” (modelo que se baseia na ideia de que alguns indivíduos exercem certa liderança sobre outros, algo potencialmente nocivo às empresas, sobretudo pelo o poder de viralização das opiniões nas mídias sociais).

Em paralelo a esse estudo, a empresa calculou o valor de cada cliente por meio de múltiplas databases e informações capturadas com a permissão dos clientes. A partir daí foram desenvolvidas ações de marketing personalizadas, além de ofertas especiais para alguns segmentos estratégicos. O resultado foi a perda de 100 mil clientes no primeiro trimestre de 2011, contra 50 mil no trimestre imediatamente posterior ao início dos trabalhos (50% de redução no churn!). Eis um exemplo “didático” do que um bom trabalho com Big Data pode trazer de lucro a uma empresa. Viu como diminuir a taxa de churn utilizando essa solução?

Porto Seguro

Mais um case relacionado a seguros. A Porto Seguro, maior empresa do ramo securitário do país também encontrou no Big Data uma maneira de fidelizar um segmento do seu público, os jovens de 18 a 24 anos. A ideia é oferecer uma política de desconto de até 30% na primeira apólice, com possibilidade de renovação com o mesmo percentual de abatimento, a depender de determinadas condições que serão avaliadas por meio de soluções em Big Data.

A estratégia da Porto era a de obrigar o segurado a instalar um rastreador, o qual iria monitorar constantemente os hábitos diários do condutor. Se ele conseguisse circular pelo menos 95% do tempo da semana a menos de 90 km/h e, no máximo, 5% do tempo total de rodagem (durante a semana) no período entre 0h30 e 5h30, já haveria o credenciamento necessário ao desconto. A telemetria também seria usada para avaliar como o motorista dirige, dados que também seriam usados para definir o valor das renovações. Foi uma maneira de tornar mais justo e personalizado o valor das apólices, além de implementar uma política de descontos para reduzir a taxa de churn de seus clientes mais jovens.

Viu como diminuir a taxa churn pode ser simples quando se tem ao lado as facilidades da tecnologia? Aproveite o espaço agora para comentar os cases citados acima, sanar suas dúvidas e compartilhar nosso conteúdo nas mídias sociais! Boa sorte!

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