Como criar um modelo de previsão de rotatividade: Um guia abrangente

À medida que os setores se expandem e novos concorrentes entram no mercado, está se tornando cada vez mais desafiador atender às demandas dos clientes. Essa concorrência exacerbada pode levar à rotatividade de clientes, com as pequenas e médias empresas (SMBs) registrando taxas de 10 a 15% .

Quer você seja um gerente de sucesso do cliente ou um profissional de marketing de ciclo de vida, os modelos de previsão de rotatividade podem revolucionar a forma como você identifica e trata o desgaste do cliente. A implementação eficaz dessa solução repleta de tecnologia exige um profundo conhecimento dos aplicativos de CRM e da análise de dados.

Este guia detalhado abordará tudo o que você precisa saber sobre a criação de um modelo eficaz de previsão de rotatividade.

O que é o modelo de previsão de rotatividade?

Um modelo de previsão de rotatividade é um modelo estatístico ou de aprendizado de máquina que analisa os dados do cliente. Seu objetivo é gerar insights para prever a probabilidade de um cliente interromper seu relacionamento com uma empresa

Aqui estão os tipos de rotatividade:

• Churn contratual: É quando um cliente encerra seu relacionamento com uma empresa no final de um contrato ou período de assinatura
• Churn voluntário: Ocorre quando um cliente opta por deixar uma empresa antes do fim do contrato

Esses dois tipos se baseiam principalmente na insatisfação ou na busca de uma alternativa melhor.

Aqui estão alguns motivos pelos quais a antecipação da rotatividade de clientes é crucial para as empresas:

• Focaliza as estratégias de retenção: Ao identificar os clientes em risco, as empresas podem adaptar seus esforços de retenção para atender às suas necessidades específicas e evitar a rotatividade
• Melhoraexperiência do cliente: A previsão de rotatividade ajuda as empresas a entender os motivos por trás da saída dos clientes. Isso abre a possibilidade de melhorar os produtos, os serviços e o suporte ao cliente
• Reduz a perda de receita: Os custos de aquisição de clientes sãocinco vezes mais do que a retenção. Prever a rotatividade e agir com base nisso reduz significativamente a perda de receita e melhora a lucratividade
• Otimiza os esforços de marketing: Os modelos de previsão de rotatividade podem ajudar as empresas a alocar recursos de marketing de forma mais eficaz, concentrando-se na retenção de clientes de alto valor
• Melhora as decisões baseadas em dados: O modelo revela insights sobre o comportamento do cliente, como a frequência com que ele interage com o produto ou serviço (por exemplo, frequência de uso, logins). Esse aspecto desempenha um papel fundamental na tomada de decisões melhores e orientadas por dados sobre o gerenciamento de clientes

Entendendo o que potencializa a previsão de rotatividade

A ciência de dados está no centro da previsão de rotatividade. Ela ajuda as empresas a usar métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para analisar e resolver complexidades relacionadas à retenção.

Embora isso dê uma ideia de como ela impulsiona a previsão de rotatividade, vamos acrescentar algumas cores. Veja como a ciência de dados impulsiona a previsão de rotatividade:

• Aquisição de dados: Reúne dados relevantes de clientes de diversas fontes e garante sua precisão e confiabilidade, fornecendo uma base sólida para análise
• Descoberta de padrões: Descobre padrões ocultos, tendências e correlações que sinalizam a possível rotatividade de clientes por meio de um exame meticuloso dos dados
• Recursos de engenharia: Aprimora o poder preditivo dos modelos de rotatividade criando ou transformando recursos. A ciência de dados também capta as nuances do comportamento do cliente, adaptando dados e recursos ao aplicativo

Leia também: Os 10 principais softwares de análise preditiva para tomar decisões orientadas por dados

Pré-processamento de dados: Base da qualidade e da precisão

As informações estão constantemente inundando o espaço dos dígitos a cada segundo. As empresas precisam de dados de qualidade para obter os insights mais relevantes.

O pré-processamento de dados é o elemento da ciência de dados que coleta e filtra esses grandes volumes de dados de previsão de rotatividade. Aqui estão dois elementos-chave do pré-processamento de dados na previsão de rotatividade.

A coleta de dados é a primeira etapa. Ela envolve a coleta de informações do cliente, registros de faturamento, respostas a pesquisas e dados de mercado. **Em seguida, vem a limpeza de dados, garantindo a precisão dos dados por meio da identificação e correção de erros e inconsistências. Por exemplo, você pode extrair dados do seu CRM, mas a fase de limpeza de dados o ajudará a identificar entradas duplicadas ou informações ausentes nos conjuntos de dados.

Análise de dados: Impulsionador de modelos de previsão de rotatividade

A análise de dados consiste em revisar os dados coletados e convertê-los em insights acionáveis para sua empresa. Esse elemento da ciência de dados informa suas partes interessadas, orienta retenção de clientes estratégias e influencia decisões críticas.

Veja como a análise de dados impulsiona a previsão da rotatividade:

• Identifica padrões, tendências e relacionamentos para revelar insights sobre o comportamento do cliente. Também esclarece como suas estratégias de negócios estão progredindo
• Comunica insights por meio de representações visuais para manter os dados complexos fáceis de entender. O uso de tabelas, gráficos e dashboards também garante que os insights sejam acionáveis
• Revela a relação entre os fatores que influenciam a rotatividade de clientes com a ajuda da análise estatística

**Leia também Uso de dados de análise de produtos para impulsionar o sucesso do cliente e as estratégias de marketing

Aprendizado de máquina: Pilar do poder preditivo

O aprendizado de máquina se concentra no desenvolvimento de algoritmos para aprender com os dados e melhorar seu desempenho ao longo do tempo. Veja como o aprendizado de máquina desempenha um papel na previsão precisa da rotatividade:

• Melhora a precisão da previsão ao aprender continuamente com novos dados. Isso ajuda a refinar os modelos de previsão de rotatividade para que permaneçam precisos apesar das mudanças nas necessidades dos clientes
• Otimiza a alocação de recursos identificando clientes com alto risco de rotatividade e concentrando os esforços de retenção nesses indivíduos
• Detecta mudanças sutis no comportamento do cliente que podem indicar um risco maior de rotatividade. Isso reforça a capacidade de um modelo de previsão de rotatividade de facilitar medidas proativas para resolver o problema

Com esse impacto em mente, aqui estão as duas formas mais populares de aprendizado de máquina:

• Regressão logística: Esse algoritmo analisa dados de diversas variáveis usando uma abordagem de análise estatística. Em seguida, ele avalia se os clientes provavelmente se arrependerão e retorna os resultados em um formato de sim ou não. É bastante eficaz para empresas que lidam com produtos e serviços como telecomunicações, bancos e varejo
• Aprendizagem por árvore de decisão: Esse modelo constrói uma representação visual das decisões e seus possíveis resultados para categorizar os clientes em segmentos mais granulares. As árvores de decisão permitem que as empresas adaptem estratégias a clientes individuais ou grupos específicos. Um algoritmo relacionado, o Random Forests, emprega várias árvores de decisão para aumentar a precisão e lidar com conjuntos de dados complexos de forma eficaz

Como criar um modelo de previsão de rotatividade: Um detalhamento passo a passo

Aqui está um detalhamento passo a passo da criação de um modelo de previsão de rotatividade.

Etapa 1: coleta e revisão de dados

A primeira etapa é obter dados de qualidade, um processo em duas partes.

Identificar fontes de dados relevantes

Determine quais fontes contêm informações relacionadas à rotatividade de clientes, como dados demográficos, dados históricos de clientes, histórico de compras, padrões de uso e interações com o suporte ao cliente.

Aqui estão as fontes de dados mais eficazes para se concentrar:

• Sistemas de CRM: Aproveite esses sistemas que armazenam uma grande quantidade de informações sobre os clientes, como dados históricos, demográficos, histórico de compras e interações de suporte
• Pesquisas com clientes: Use o feedback direto dos clientes para obter insights sobre a satisfação deles e os motivos da rotatividade
• Análise de sites e aplicativos: Acompanhe o comportamento do usuário para identificar tendências e possíveis problemas que possam levar à rotatividade
• **Monitoramento de mídia social: analise as conversas on-line para avaliar o sentimento do cliente e identificar possíveis problemas
• Registros de suporte ao cliente: Analise as interações anteriores do cliente e os tíquetes de suporte para entender suas preocupações e identificar pontos problemáticos comuns

Coleta e limpeza de dados

Colete os dados necessários das fontes selecionadas e garanta sua qualidade limpando-os e pré-processando-os para remover inconsistências, valores ausentes e outliers.

Aqui estão alguns exemplos de dados relacionados ao churn:

• Demografia do cliente: Idade, gênero, local, etc.
• Histórico de compras: Frequência, recência e valor monetário das compras
• Métricas de engajamento: Visitas ao site, uso do aplicativo, interações com o suporte ao cliente
• Status de rotatividade: Se o cliente parou de usar seus serviços

O processamento de dados é uma etapa crucial, porém extensa, no desenvolvimento de um modelo eficaz de previsão de rotatividade. Com a pressão da precisão e da estrutura, a ferramenta certa pode reduzir o tempo de processamento e os recursos.

Os recursos versáteis do ClickUp são perfeitos para isso. Embora tenha sido projetado principalmente para gerenciamento de tarefas e colaboração de projetos, ele aumenta instantaneamente as fases de coleta de dados, análise e modelagem do seu projeto de previsão de rotatividade.

Com modelos e soluções prontos para uso, o ClickUp ajuda sua equipe a otimizar todas as tarefas operacionais. Por exemplo, ClickUp CRM gerencia perfeitamente todas as transações de clientes, desde o armazenamento de informações de contato até o rastreamento do histórico de compras.

Gerencie todos os dados do cliente em um só lugar para melhorar a comunicação com o cliente com a ClickUp CRM Solution

Aqui estão alguns dos principais recursos do ClickUp CRM que fortalecem a qualidade de seus dados relacionados ao canal e os esforços de retenção de clientes:

• Mantenha-se atualizado sobre o feedback mais recente do cliente e o uso do produto com a atualização de dados em tempo real. Isso aumenta a precisão de sua previsão de rotatividade
• Armazene uma ampla gama de dados de clientes, inclusive informações de contato, histórico de compras, interações de suporte e feedback usandoMais de 15 visualizações do ClickUp. Isso proporciona uma visão abrangente do envolvimento do cliente, facilitando a identificação de possíveis indicadores de rotatividade
• Personalize seu processo de coleta de dados comAPI do ClickUp. Isso também permite que você crie uma automação específica do negócio para reduzir a carga da coleta manual de dados
• Integração de mais de 1.000 ferramentas para garantir uma visão consistente das interações com os clientes em todas as plataformas. Além disso, integre vários softwares de modelagem preditiva para aumentar a confiabilidade de suas previsões de rotatividade
• UseCampos personalizados do ClickUp e status para visualizar a probabilidade de rotatividade. Por exemplo, você pode adicionar um campo de dados predefinido chamado "Customer Health" (Saúde do cliente), que pode variar de excelente a risco de rotatividade

Além do ClickUp CRM, outro recurso eficaz de fonte de dados para dados de suporte ao cliente nessa plataforma é Atendimento ao cliente do ClickUp .

Capacite as equipes de atendimento ao cliente para oferecer resoluções de qualidade mais rapidamente usando o Customer Service Management do ClickUp

O Serviço de Atendimento ao Cliente do ClickUp ajuda a criar relacionamento, visualizar o feedback e gerar satisfação do cliente. Ele também é a fonte de dados ideal para avaliar o feedback do cliente e facilitar a coleta de dados do cliente.

Aqui estão três recursos desse software para esclarecer seu potencial:

• Colete e organize o feedback de vários canais, incluindo pesquisas, registros de tíquetes de suporte incorporados e, com as integrações certas, até mesmo interações de mídia social
• **Analisar o feedback do cliente dados e identifique tendências, padrões e correlações com uma ampla gama de visualizações
• Integrar a plataforma com seu modelo de previsão de rotatividade para uma transferência de dados perfeita
• Endereçar seusAtendimento ao cliente tarefas eficientes comPrioridades de tarefas do ClickUp Além desses, o ClickUp também oferece modelos personalizados para ajudar a criar processos para rastrear e organizar insights de clientes para seu modelo de previsão de rotatividade.

Modelo de pesquisa de satisfação do cliente do ClickUp

Faça o download deste modelo

Modelo de pesquisa de satisfação do cliente

A satisfação é um fator decisivo na rotatividade, e a Modelo de pesquisa de satisfação do cliente do ClickUp é sua estrutura de avaliação ideal para visualizá-la.

Aqui estão alguns dos principais recursos que o tornam indispensável na coleta de dados para seu modelo de previsão de rotatividade:

• Simplifique o processo de criação da pesquisa com os campos de dados pré-preenchidos abrangentes e envolventes do modelo
• Personalize os campos de dados para incluir perguntas mais específicas, como status de rotatividade e sugestões
• Colete e organize todas as suas respostas em um único espaço com a visualização de hierarquia integrada da plataforma
• Visualize os níveis de satisfação do cliente e as áreas de melhoria sem esforço com as visualizações personalizadas do ClickUp, como Quadro, Lista, Calendário e muito mais. Elas são facilmente personalizadas para refletir os dados que você deseja coletar para seu modelo de previsão de rotatividade

Dica profissional: Use os campos personalizados do ClickUp para categorizar os clientes com base em vários critérios, como dados demográficos, comportamento de compra ou uso do produto.

Modelo de análise das necessidades do cliente do ClickUp

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Modelo de análise das necessidades do cliente ClickUp

**Modelo de análise das necessidades do cliente do ClickUp é a estrutura pré-projetada perfeita para coletar, organizar e analisar o feedback do cliente.

Aqui estão os principais recursos desse modelo que o tornam ideal para identificar os dados do cliente que influenciam a rotatividade:

• Grupo de clientes com base em fatores relevantes para identificar padrões associados à rotatividade
• Mapear as interações dos clientes com seu produto ou serviço para identificar pontos problemáticos ou áreas de atrito
• Identificar os estágios da jornada do cliente em que a rotatividade tem maior probabilidade de ocorrer

Com esses modelos e os sistemas abrangentes de CRM do ClickUp, a coleta e o processamento dos dados necessários dos clientes se tornam perfeitos.

Passo 2: Entendendo a superamostragem e a subamostragem na análise de dados

A segunda etapa é remover o viés em seu modelo preditivo.

Os conjuntos de dados costumam ser desequilibrados, com mais clientes que não foram registrados do que aqueles que foram registrados. Isso leva a insights imprecisos sobre a satisfação do cliente em tempo real e a probabilidade de taxas de rotatividade futuras.

Para remover o viés resultante desse fato, os cientistas e analistas de dados devem normalizar o conjunto de dados. Aqui estão duas maneiras de fazer isso:

Amostragem excessiva

Podemos aumentar o número de instâncias de clientes com rotatividade para equilibrar as classes. Há dois métodos principais de superamostragem:

• Amostragem aleatória: Isso envolve a duplicação aleatória de pontos de dados de clientes com rotatividade existentes
• Sobreamostragem de minoria sintética: Esse método cria novos pontos de dados sintéticos de clientes com rotatividade com base nos existentes para evitar duplicação repetida

Undersampling

A subamostragem se concentra em equilibrar o número de instâncias em clientes sem rotatividade. Como esse método corre o risco de perder dados valiosos, ele é incompatível com pools de dados de clientes menores.

Aqui estão três métodos de subamostragem:

• Subamostragem aleatória: Remove aleatoriamente as instâncias da classe majoritária
• Links de Thomé: Isso envolve a identificação e a remoção de instâncias semelhantes
• Subamostragem baseada em clusters: Aqui, você agrupa os clientes que não foram convertidos com base em sua similaridade e remove os clientes dos grupos mais comuns. Isso mantém um conjunto diversificado de clientes que não foram cancelados e, ao mesmo tempo, reduz seu número total

Com o viés removido, começamos a codificar as variáveis.

Etapa 3: Codificação de variáveis categóricas

A maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina trabalha com dados numéricos. Entretanto, muitas variáveis de conjuntos de dados do mundo real estão na forma de texto ou rótulos. Elas são chamadas de variáveis categóricas.

Como texto e rótulos são incompatíveis com algoritmos, precisamos codificá-los em formatos numéricos.

Aqui estão os dois métodos de codificação:

1. Codificação de um ponto

Veja a seguir as etapas para a codificação em um instante:

• Crie uma nova coluna binária para cada categoria em uma variável categórica
• Cada linha terá um 1 na coluna correspondente à sua categoria e 0s nas outras

**Exemplo

• Campo de dados: "SubscriptionType" (Tipo de assinatura)
• Categorias: "Basic", "Standard" e "Premium"

Resultado:

Os resultados codificados são três novas colunas:

• SubscriptionType_Basic
• SubscriptionType_Standard (tipo de assinatura padrão)
• SubscriptionType_Premium

Com base nos dados do cliente, essas colunas receberão a atribuição de 1 ou 0.

2. Codificação de rótulo

Essa técnica envolve a atribuição de um valor numérico exclusivo a cada categoria em uma variável categórica. Ela é mais adequada para categorias com uma ordem natural, como "Baixa", "Média" e "Alta"

Exemplo:

• Campo de dados: Satisfação do cliente
• Categorias: "Muito insatisfeito", "Insatisfeito", "Neutro", "Satisfeito" e "Muito satisfeito

Resultado:

A codificação de rótulos atribuirá os valores 1, 2, 3, 4 e 5 a cada categoria.

Glossário de previsão de rotatividade

O overfitting na previsão de churn ocorre quando um modelo aprende muito bem os dados de treinamento, memorizando o ruído e as peculiaridades em vez de capturar os padrões subjacentes. Isso leva a um modelo que tem um desempenho excepcionalmente bom nos dados de treinamento, mas tem dificuldade de generalizar para dados novos e não vistos. Na previsão de rotatividade, isso significa que o modelo pode prever com precisão a rotatividade de clientes no conjunto de treinamento, mas não consegue identificar corretamente os clientes com probabilidade de rotatividade no futuro.

A regularização é uma técnica que desestimula o modelo de rotatividade a atribuir pesos excessivos a recursos individuais, o que pode levar a um ajuste excessivo. Em essência, a regularização ajuda o modelo a generalizar melhor para dados novos e não vistos, concentrando-se nos recursos mais importantes e evitando a dependência excessiva de um único recurso.

Etapa 4: criação do modelo de previsão

Nesta etapa, treinamos um algoritmo de aprendizado de máquina em seus dados preparados para criar um modelo de previsão de rotatividade de clientes.

Aqui estão as quatro partes da criação de seu modelo de previsão:

Escolhendo o algoritmo certo

A natureza de seus dados e o problema determinam o algoritmo que você seleciona. Nas seções anteriores, abordamos alguns algoritmos de aprendizado de máquina mais adequados para a previsão de rotatividade.

Treinamento do modelo

Depois de escolher um algoritmo, você o treinará usando o conjunto de dados preparado. Isso envolve alimentar o modelo com os recursos (variáveis independentes) e a variável-alvo correspondente (status da rotatividade). O modelo aprende a identificar padrões e relacionamentos nos dados que podem prever a rotatividade.

Ajuste do modelo

Embora você tenha treinado o modelo, também deve garantir que ele esteja pronto para ser entregue. A melhor abordagem para o ajuste do modelo é a experimentação.

Para otimizar o desempenho do modelo, talvez seja necessário experimentar com diferentes configurações dentro do algoritmo. Esse processo é conhecido como hiperparâmetro ou ajuste de modelo.

Aqui estão alguns exemplos dessas configurações em modelos preditivos de rotatividade:

• Regularização: Controla a complexidade do modelo para evitar o ajuste excessivo
  • Regularização L1: Identifica os recursos mais essenciais
  • Regularização L2: Reduz a magnitude dos coeficientes, evitando o excesso de ajuste
• Taxa de aprendizado: Determina o tamanho da etapa adotada durante o processo de treinamento
• Número de árvores: Controla o número de árvores de decisão em uma floresta aleatória ou em um conjunto de aumento de gradiente

Aqui estão alguns algoritmos e técnicas para encontrar a melhor combinação:

• Pesquisa em grade: Tenta todas as combinações de hiperparâmetros em uma grade especificada
• Otimização bayesiana: Usa um modelo de aprendizado de máquina probabilístico para explorar as configurações do algoritmo

Visualização

Depois que seu modelo for treinado e ajustado, você deverá visualizar seu desempenho e suas percepções.

Um painel integrado pode fornecer uma visão geral interativa das previsões do modelo, das principais métricas e da importância dos recursos. Isso permite que as partes interessadas entendam o comportamento do modelo e identifiquem as áreas de melhoria. Ele também desempenha um papel fundamental na tomada de decisões informadas com base em previsões.

Integre perfeitamente seus modelos de previsão, visualize facilmente suas percepções e compartilhe instantaneamente suas descobertas com o ClickUp Dashboards ClickUp Dashboards acelera e simplifica a forma como uma empresa obtém insights acionáveis e comunica suas descobertas.

Veja o que você pode fazer com o ClickUp Dashboards:

• Rastrear taxas de rotatividade,ciclo de vida do clientee outros indicadores relevantes com a interface amigável da ferramenta
• Acompanhe os modelos de previsão mais recentes com as atualizações em tempo real do ClickUp Dashboards
• Personalize suas visualizações com gráficos de pizza, gráficos de tendências preditivas e caixas de texto marcantes para refletir o crescimento de sua empresa. Isso é facilmente adaptado para refletir a lista mais recente de clientes retidos ou até mesmo a proporção de clientes com base na categoria, saúde do relacionamento e dados demográficos
• Converta e delegue qualquer insight em tarefas com o gerenciamento de tarefas incorporado. Isso é perfeito para criar e executar projetos paramelhorar a retenção de clientes e reduzir a rotatividade

**Leia também: 10 estratégias de aquisição de clientes para impulsionar o crescimento dos negócios

Etapa 5: avaliação do modelo de previsão de rotatividade de clientes

Aqui estão alguns métodos de avaliação ideais para o modelo de previsão de rotatividade:

• Método Holdout: Essa abordagem divide o conjunto de dados em lotes de treinamento e teste. Treine o modelo no conjunto de treinamento e avalie seu desempenho no conjunto de teste
• Validação cruzada K-fold: Dividir o conjunto de dados em k dobras iguais. Treine o modelo k vezes, usando k-1 dobras para treinamento e uma para teste. Isso ajuda a reduzir o ajuste excessivo
• Validação cruzada estratificada: Assegura que cada dobra contenha uma proporção representativa de clientes com e sem rotatividade, o que é significativo para conjuntos de dados desequilibrados

Ao avaliar seu modelo de previsão de rotatividade, você também deve acompanhar seu progresso. Aqui estão algumas métricas importantes que você deve ter em mente:

• Acuracy: Quantas previsões corretas foram feitas?
• Precisão: Quantas previsões positivas resultaram em resultados positivos?
• Recall: Quantos resultados positivos foram previstos com precisão?
• F1-score: A média harmônica de precisão e recall, fornecendo uma métrica equilibrada

Considerando que essa etapa continuará sendo uma atividade de rotina para manter o modelo relevante e livre de erros, automatizá-la é fundamental para economizar tempo e recursos.

Integre, automatize e gerencie seus insights de previsão de rotatividade com o ClickUp Brain

Transforme a maneira como você cria e desenvolve seu modelo de previsão de rotatividade com o Cérebro ClickUp -uma poderosa ferramenta de IA que economiza tempo e seus esforços. Ela foi projetada para otimizar tudo o que você precisa, desde insights até automação.

Aqui estão alguns recursos para mostrar que o Brain impulsiona a produtividade e a eficiência:

• Gere relatórios de progresso instantaneamente com resumos de projetos alimentados por IA. O ClickUp Brain analisa os dados de seu projeto e cria relatórios abrangentes com apenas alguns cliques
• Automatize as tarefas de preparação de dados com os algoritmos e técnicas avançados do Brain. Isso acelerará suas tarefas de pré-processamento de dados, desde a coleta até a limpeza, sem comprometer a qualidade
• Integre-o ao seu modelo preditivo para automatizar as previsões. O ClickUp Brain também vem com o ClickUp CRM e Dashboards para simplificar a coleta e a visualização de dados

💡 Dica profissional: Integre sua base de conhecimento com o ClickUp Brain, permitindo que sua equipe de suporte ao cliente forneça respostas rápidas e precisas às perguntas dos clientes, simplificando sua comunicação com o cliente processos.

Reduzindo a taxa de rotatividade e garantindo a continuidade com o ClickUp

Ter uma ideia de quais clientes estão insatisfeitos ou com probabilidade de parar de usar seus serviços é uma grande vantagem. Dito isso, um modelo de previsão de rotatividade não corrige apenas problemas potenciais, como a perda de clientes; ele também ajuda você a melhorar o atendimento ao cliente .

Isso se traduz em continuidade dos negócios e satisfação do cliente.

Com as etapas e práticas abrangentes que preparamos para você, você está a um passo do seu modelo de previsão de rotatividade. Tudo o que resta é aproveitar o poder da IA e da ciência de dados que o ClickUp oferece com seu CRM, atendimento ao cliente, modelos e muito mais.

Então, registre-se no ClickUp hoje mesmo para reduzir sua taxa de rotatividade e criar relacionamentos duradouros com os clientes!