Métricas de Customer Success e a saúde do seu negócio

Toda empresa deseja conquistar novos clientes para aumentar seu faturamento e isso é um fato. Porém, nem sempre as organizações tomam o mesmo cuidado com a retenção desses clientes, e esse é um erro grave! O verdadeiro sucesso de um negócio está na sua capacidade de construir um relacionamento com o consumidor que se estenda pelo maior tempo possível. Assim, para garantir a retenção de clientes de forma mais assertiva, é necessário um processo de análise de dados de compra de clientes e uma metodologia para analisar e entender estes dados. Para isso, contamos com as chamadas métricas de Customer Success.

Um estudo realizado pela McKinsey mostra qempresas que utilizam metodologias de análise de clientes e utilizam as métricas de Customer Success a seu favor têm um ROI 115% maior e lucros 93% maiores. Por isso, se você deseja ter uma empresa saudável e capaz de adquirir e reter clientes de alto valor, é essencial acompanhar os indicadores CAC, LTV e Churn e aprenda a calculá-los.

Nesse artigo, utilizaremos registros de transações realizadas (representados na tabela abaixo) para fazer esse cálculo, que será estruturado dentro do Power BI. Com essa plataforma, você pode otimizar o processo de criação e atualização de relatórios para focar no que realmente importa: a análise dos dados.

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CAC: quanto custa adquirir um cliente

O CAC, sigla para Custo de Aquisição de Clientes, é o valor a investir para conquistar um novo cliente. Assim, o CAC inclui custos de marketing, como investimentos em mídias pagas, e custos de vendas, como comissão de vendedores.

Como calcular o CAC?

Para obter essa métrica, dividimos o total de custos pelo número de novos clientes adquiridos no período. Portanto:

CAC = (Custo de Marketing + Custo de Vendas) ÷ Total de Novos Clientes

Para captar a quantidade de clientes novos no período, podemos utilizar o poder do DAX – linguagem de formulação do Power BI usada para criar cálculos e medidas em tabelas de dados. Na medida abaixo, primeiro é criada a variável PrimeiraDataContexto, que retorna a menor data do período avaliado. Em seguida,  a variável ClientesAtuais, que retorna uma tabela de clientes que realizaram ao menos uma compra no período avaliado, e ClientesAntigos, que, por sua vez, aponta os clientes que realizaram ao menos uma compra antes desse mesmo período. Por fim, utilizamos a função EXCEPT na variável ClientesNovos para avaliar a tabela de clientes atuais e remover desta tabela os clientes antigos, resultando assim na tabela de clientes novos. Realizando a contagem das linhas desta tabela, chegamos ao número de clientes novos no período avaliado.

Para continuar aplicando a equação anterior no Power BI, utilizamos em seguida a função DIVIDE.

Exemplo de aplicação dessa métrica

Um negócio que investe R$ 5 mil em mídias, que deve pagar R$ 5 mil em comissões de vendas e que adquiriu um total de 500 novos clientes no período analisado obteve um CAC médio de R$ 20,00.

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Porém, esse valor sozinho não contém todas as informações necessárias para avaliarmos se este investimento vale a pena. Isso porque o CAC de um segmento de clientes ou de um determinado canal de aquisição pode ser maior que o valor médio da primeira compra do cliente adquirido, mas ser compensado com a recorrência de compras do cliente.

Por isso, é preciso saber o quanto os clientes irão comprar durante todo o tempo de relacionamento com a sua empresa para identificar quais canais de aquisição trazem os melhores resultados. Isso nos leva ao nosso próximo indicador:

LTV: saiba a quantia que seu cliente traz para o seu negócio

O LTV, ou Lifetime Value, é uma métrica de Customer Success que indica o valor médio trazido por cada cliente ao seu negócio durante o tempo de relacionamento com a organização.

Adquirir novos clientes é um processo que demanda esforço e investimento. Assim, se o seu negócio não for capaz de reter clientes, qualquer esforço de crescimento será mais custoso e complexo.

Dados de uma pesquisa feita pela Bain & Company mostram que reter um cliente é em média 5 a 25 vezes mais barato do que conquistar um novo cliente. Além de mais econômica, a retenção é também mais lucrativa, mesmo se as taxas forem baixas. Um artigo publicado pela Harvard Business School mostra que, com 5% de retenção, é possível aumentar a sua lucratividade em cerca de 25% a 95%.

Acompanhando o LTV e outras métricas de Customer Success, você poderá entender quais campanhas e quais canais de aquisição de clientes atraem os clientes mais fiéis e, portanto, aumentam mais significativamente a sua receita geral. Por isso, esse indicador é essencial para a saúde do seu negócio.

Aprenda a calcular o LTV

Se você deseja obter o LTV, é preciso multiplicar a receita média por cliente em determinado período pela margem de contribuição.

LTV = Ticket Médio por Transação × Média de Transações por Cliente

Para calcularmos o Ticket Médio por Transação com DAX, primeiro utilizamos a função VALUES para gerar uma tabela com todos os códigos de transações de compra e depois a função AVERAGEX para calcular a média do valor de compra das transações.

Já para calcularmos o número de transações no período, utilizamos a função DISTINCTCOUNT aplicada à coluna [Código da Transação] para obtermos o número de transações. Depois disso, usamos a função VALUES para gerar uma tabela com os códigos de identificação dos clientes. Por fim, utilizamos a função AVERAGEX para calcular a média de transações por cliente.

Desse modo, podemos calcular:

Confira um exemplo prático

Neste negócio, cada novo cliente gasta em média R$ 50,00 por transação e volta a comprar duas vezes durante todo o relacionamento. Nesse caso, o LTV médio é de R$ 100,00.

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É importante ressaltar que existem diversas técnicas para aumentar o LTV de um cliente. Algumas delas são: Cross Sell, Up Sell e Downsell.

Churn: uma das métricas de Customer Success mais importantes

Outra das métricas de Customer Success que mostra a capacidade de retenção de clientes é o Churn. Este indicador calcula a rotatividade de clientes em um período e permite ver a quantidade de clientes que abandonaram seus serviços. Ou seja: quanto menor o seu churn, melhor.

Essa métrica é essencial para negócios com modelos de recorrência ou assinatura. Caso esse não seja o modelo do seu negócio, você deve estabelecer um período para considerar como churn. Um aplicativo de transporte, como o Uber, por exemplo, pode estabelecer que se um determinado cliente não utilizar os serviços do aplicativo por 30 dias, será considerado um churn. Aqui, considera-se que esse cliente provavelmente está usando os serviços da concorrência.

Como calcular o Churn?

Aqui, dividimos o número de clientes que foram perdidos em determinado período pela base inicial de clientes. Portanto:

CHURN = Número de Clientes Perdidos ÷ Base Inicial de Clientes

Podemos analisar o churn comparando a perda de clientes com o total de clientes ativos do negócio, mas esta visão não nos traz tanta clareza quanto a análise por Cohorts.

Cohorts são grupos de clientes baseados no período em que ocorreu a primeira compra. Pense em cohorts como “safras” de clientes. Assim, você irá analisar o número de clientes perdidos comparando-os com o número de clientes da sua safra de origem.

Exemplo prático de Churn

No primeiro mês de funcionamento, uma empresa adquiriu 50 clientes. Como se trata de um produto de recorrência mensal, precisamos avaliar quantos clientes renovaram o serviço no segundo mês. Neste exemplo, 45 renovaram.

Além de adquirir mais clientes no segundo mês, a empresa também conseguiu manter uma alta retenção.

Atenção: independentemente do número de clientes adquiridos, estamos realizando a análise por cohorts. Ou seja: os clientes que renovaram devem ser comparados a sua safra de origem. Assim, concluímos que o churn dos clientes adquiridos no primeiro mês foi de 10%.

Para analisarmos o churn, precisamos adicionar uma coluna a nossa tabela que nos informe o período de aquisição do cliente  e definir os cohorts. Assim, construímos esta coluna calculada a partir da seguinte expressão em DAX:

A variável CurrentCustomer armazena a informação do ID do cliente da linha analisada. Já a função MIN retorna a menor data presente na tabela avaliada, que neste caso é a tabela gerada pela função FILTER que contém apenas as transações do cliente armazenado na variável. Por fim, a função EOMONTH retorna a última data do mês em que foi feita a transação. O resultado obtido é mostrado na tabela a seguir:

A partir desse complemento na base de dados, vamos construir uma matriz em que a linha representa o mês de aquisição do cliente, enquanto a coluna representa o número de clientes que se mantiveram ao longo dos meses seguintes. Para adicionarmos as colunas, criamos a seguinte tabela:

Com essa informação, podemos calcular o número de clientes que foram retidos ao longo dos meses para cada cohort usando a seguinte expressão:

CurrentMonthAfter armazena a informação do contexto da coluna da matriz que estamos construindo. Cohort armazena a informação do contexto da linha da matriz. Assim, na função FILTER, geramos a tabela em que as transações estão no contexto do cohort e do mês avaliado. Essa análise fica mais clara ao olharmos a matriz resultante.

A partir deste resultado, calculamos a porcentagem de retenção. É só dividir o número de clientes retidos pelo número de clientes que entraram no mês do cohort analisado.

Logo, obtemos o seguinte resultado:

O último passo é calcular o restante da porcentagem de retenção para obtermos a porcentagem de churn. Assim, temos que:

O resultado final é a porcentagem de clientes perdidos ao longo dos meses por cohort. Veja:

Podemos analisar esse resultado de duas formas: verticalmente e horizontalmente.

  • Verticalmente: aqui, vemos o progresso do indicador no mesmo mês do ciclo de vida do cliente.
  • Horizontalmente: verifica-se o progresso do indicador para o mesmo cohort.

Cohorts mais recentes tendem a possuir uma retenção melhor porque você entenderá os motivos pelos quais alguns cohorts performam melhor e irá investir mais neles.

E como funciona o churn médio por segmento?

De acordo com os dados da Recurly Research, o churn rate médio por segmento é o seguinte:

  • SaaS: 4,79%
  • Mídia e entretenimento: 5,23%
  • Educação: 9,61%
  • Caixa de assinatura: 10,54%
  • OTT (Over-the-top) / SVOD (Subscription Video on Demand): 10,01%
  • Bens de consumo: 9,62%
  • Serviços de consumo: 7,49%
  • Serviços prestados a empresas: 6,25%
  • Serviços de saúde: 7,55%
  • Internet das Coisas: 5,88%

Além da análise de churn de clientes, é possível analisarmos o churn de receita. O ideal para um negócio é que o seu churn de receita seja zero. Assim, a perda de clientes é compensada pelo aumento de receita a partir dos clientes retidos por meio de estratégias como reajuste de preços e venda de novos produtos para os clientes retidos.

LTV e CAC: qual a relação entre estas métricas de Customer Success?

Ao analisarmos os indicadores CAC e LTV combinados, é possível identificar não apenas os canais que possuem os menores custos de aquisição, mas também os que trazem maior receita.

Ao utilizar diferentes canais de vendas, podemos nos deparar com meios que possuem custos de aquisição baixos, mas que não retêm os clientes. O valor gasto por cliente adquirido também é menor que em canais com custos de aquisição mais altos. Por isso, o seu foco deve estar no resultado líquido e não apenas nos custos.

Para identificar qual canal possui a melhor relação, é preciso calcular o Retorno Sobre o Investimento (ROI).

ROI = LTV ÷ CAC

Para o exemplo de negócio que viemos acompanhando, o ROI foi de 5. Assim, para cada real investido para adquirir um cliente, a empresa ganha cinco reais. Como identificar se este é um valor saudável para o negócio?

LTV e CAC:

  • >5:1 – Supercrescimento
  • >3:1, <5:1 – Crescimento sustentável
  • <3:1, >1:1 – Crescimento
  • <1:1 – Sem crescimento, não sustentável

Com um ROI acima de 1, a empresa obtém lucro. Um ROI de 3 já é considerado excelente. Caso o indicador esteja acima de 5, é possível avaliar se a empresa possui espaço para investir mais na aquisição de clientes. Isso poderá diminuir o ROI, mas isso será compensado pela escala das vendas e um aumento no resultado líquido.

Acompanhe as métricas mais importantes para a sua empresa

Integrar e analisar dados de diversas fontes para direcionar o crescimento da sua empresa pode ser um desafio, mas traz inúmeras vantagens. Por isso, é melhor recorrer a um profissional especializado. Marque uma reunião com um consultor da BIX hoje! Estruture suas análises com a BIX e descubra inúmeras oportunidades para melhorar a sua retenção e se tornar mais lucrativo!