Você já ouviu falar do CLV e do seu impacto nas estratégias de marketing? O efeito shakeout pode ser a chave para entender melhor a retenção de clientes e a lucratividade a longo prazo. Vamos explorar isso juntos!
O Efeito Shakeout no CLV: Entenda a Dinâmica da Retenção de Clientes
O valor vitalício do cliente, ou CLV (Customer Lifetime Value), é uma métrica fundamental, mas muitas vezes é visto de forma simplista. Na realidade, ele é moldado pela forma como diferentes tipos de clientes se comportam e, principalmente, como eles deixam de ser clientes ao longo do tempo. Um conceito crucial para entender essa dinâmica é o “efeito shakeout”.
O que é o efeito shakeout no CLV?
Imagine um grupo de novos clientes que você acabou de adquirir. Com o passar do tempo, alguns desses clientes, que talvez não tivessem um bom “encaixe” com seu produto ou serviço, acabam saindo. Esse processo de “filtragem” inicial remove os clientes de menor valor, deixando para trás um grupo menor, mas muito mais estável e engajado. Esses clientes restantes tendem a ter um comportamento de compra mais previsível e uma menor probabilidade de churn (abandono).
É por isso que a propensão geral de churn diminui com o tempo. Esse fenômeno é o que chamamos de efeito shakeout, e ele surge da heterogeneidade natural entre os clientes. Para analisar isso, os analistas geralmente usam janelas de um ano ou examinam todo o histórico de compras, mas isso pode variar. Em negócios com assinaturas mensais, por exemplo, o período após os primeiros 30 dias é vital. Se não houver compras depois desse tempo, é um sinal claro de que o novo cliente já fez churn.
Ao detalhar as taxas de retenção por diferentes dimensões, como o meio UTM de origem, a heterogeneidade se torna evidente. Por exemplo, clientes que vieram de e-mail como primeiro contato mostram uma taxa de retenção mais alta ao longo do tempo, cerca de 27% após 500 dias. Já os clientes vindos do Google apresentam uma taxa de retenção menor, aproximadamente 18% após o mesmo período de 500 dias.
Por que o efeito shakeout é importante para os marketers?
É um fato: nem todos os clientes contribuem igualmente para o CLV. Muitas empresas, inclusive, perdem dinheiro com uma parcela significativa de clientes recém-adquiridos que fazem churn antes mesmo de gerarem um CLV que justifique o custo de aquisição. A lucratividade, na maioria das vezes, está altamente concentrada em um segmento menor de clientes extremamente leais.
Se os profissionais de marketing não considerarem o efeito shakeout e analisarem o churn por um período adequado, eles podem cometer erros graves. Podem superestimar o churn de longo prazo, assumindo que o abandono inicial continuará, ou superestimar o CLV se ignorarem completamente as perdas iniciais. Uma visão estratégica e de alto nível frequentemente utiliza a curva de Lorenz e o princípio de Pareto, que mostram que 80% do CLV geralmente vem de apenas 20% dos clientes.
É crucial que as empresas identifiquem esse segmento de clientes leais. Entender seus dados demográficos, comportamentos e o que especificamente os atrai à marca e aos produtos é fundamental. Com essas informações, é possível encontrar mais clientes semelhantes e engajá-los com segmentação e mensagens inteligentes.
Como identificar a heterogeneidade em seu CRM?
Uma das maneiras mais simples e eficazes de explorar os dados do seu CRM e entender o que impulsiona o CLV para cima ou para baixo é a análise de correlação cruzada ranqueada (RCC). Como ponto de partida, queremos descobrir se existem características nos dados que mostram uma grande variação em termos de CLV.
Por exemplo, clientes com um CLV acima da média geralmente:
- Demonstram alta frequência de compra.
- São assinantes da newsletter.
- Fizeram uma compra recentemente.
- Assinaram pelo menos um produto inicialmente.
Embora algumas dessas características possam ser redundantes (como a frequência de compra ligada à assinatura de produtos), essa análise oferece uma boa indicação dos principais fatores que movem o CLV.
Outra forma simples de sentir o pulso do CLV em diferentes dimensões é visualizar a distribuição dos dados. A distribuição é normal, inclinada para a esquerda ou para a direita? Qual é o CLV mediano por frequência? Em um exemplo usando um gráfico de “ridgeline”, podemos observar que a distribuição do CLV é inclinada para a direita. O Brasil, por exemplo, apresenta o CLV mais alto, com $2.014, enquanto a Índia tem o mais baixo, com $820.
As dimensões que você escolhe para analisar dependem do que está disponível em seu CRM. No mínimo, examine a frequência de compra, a recência da compra, o canal, a localização geográfica e o produto adquirido. Para empresas B2B, recomendo incluir cargo, setor e tipo de conta (como SMB, enterprise e alto crescimento). Quando as ofertas de marketing incluem mais formas de engajamento, também é útil adicionar dimensões de sim ou não para assinaturas de newsletter e SMS.
Métodos estatísticos mais avançados, como análise de colinearidade, regressão stepwise e random forest, ajudam a lidar com desafios de colinearidade e a estimar a importância de cada característica nos dados. Mas isso, quem sabe, fica para um próximo artigo!
Em resumo, para os profissionais de marketing mais astutos, é essencial:
- Considerar o efeito shakeout para estimar o CLV com precisão.
- Utilizar análises descritivas e preditivas para entender e prever o que influencia o CLV.
- Identificar e aprofundar insights sobre seu segmento de clientes leais para encontrar clientes semelhantes no futuro.