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Análise preditiva de churn

Descobrir o cancelamento no relatório do mês seguinte é tarde. O modelo aponta quem está saindo enquanto ainda dá para agir.

  • Quem tende a cancelar nos próximos meses?
  • O que mais explica a saída?
  • Onde a retenção se paga?
  • O nosso churn está piorando?
O que é

Análise preditiva de churn

Churn quase nunca é um evento súbito. Ele aparece antes no comportamento: queda de uso, atraso, chamado sem solução, compra que espaça. O sinal existe, o que falta é alguém lendo isso em escala.

A análise preditiva de churn transforma esse histórico em um score de risco por cliente. Em vez de campanha de retenção para toda a base, o time age onde há risco real e valor a proteger.

Como funciona

Do dado bruto à decisão, em etapas claras

Cada etapa se apoia na anterior, para que o resultado chegue com origem rastreável.

01

Base

Organização do histórico de uso, compra, atendimento e cancelamento.

02

Modelagem

Treino e validação honesta do modelo de risco.

03

Score

Classificação dos clientes por probabilidade de saída e por valor.

04

Ativação

Score no fluxo do time, com alerta e priorização.

O que você recebe

Entregas do projeto

O que sai do trabalho, pronto para usar na decisão do dia a dia.

01

Score de risco por cliente

Probabilidade de saída, atualizada com o dado novo.

02

Fatores de saída

O que mais se associa ao cancelamento na sua base.

03

Priorização por valor

Onde a retenção se paga de fato.

04

Alertas de comportamento

Aviso quando o uso muda de patamar.

05

Painel de retenção

Risco, carteira e efeito das ações.

06

Monitoramento do modelo

Acompanhamento da performance ao longo do tempo.

Fitz Hub

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As análises e os dashboards deste projeto chegam em um ambiente próprio, com a identidade da sua empresa, acesso controlado por pessoa e segurança de origem.

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Perguntas frequentes

Dúvidas sobre Análise preditiva de churn

Quanto de dado é preciso para prever churn?

É preciso histórico suficiente de clientes que ficaram e de clientes que saíram, em geral de doze a vinte e quatro meses. Sem casos de saída registrados, o modelo não tem o que aprender.

Serve para assinatura e para venda recorrente?

Sim. O que muda é a definição de churn, que precisa ser acordada antes de qualquer modelo, e o comportamento observado em cada caso.

O modelo aponta o motivo do cancelamento?

Ele aponta os fatores mais associados ao risco, o que orienta a hipótese. A causa se confirma com leitura de negócio, não apenas com estatística.

O dado não espera

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