Data Driven Customer Success: como usar dados para tomar ações proativas

Com um número reduzido de clientes,  as equipes de customer success conseguem identificar a maioria dos clientes pelo nome, descrever seus resultados de negócios esperados e prever clientes em risco e bem-sucedidos.

Mas esse modelo de Sucesso do Cliente orientado para relacionamento se torna inviável à medida que a base de clientes cresce e se torna mais diversificada.

Nesta publicação, vamos apresentar metodologias e boas práticas para que você desenvolva um modelo de Data Driven Customer Success, do qual os dados permitem um trabalho proativo de Sucesso do Cliente e sua equipe seja cada vez mais estratégica para o crescimento da companhia.

Por que a área de sucesso do cliente deve ser obcecada por dados?

Existem vários estágios de maturidade diferentes de acordo com o uso de dados para a gestão de Customer Success. Geralmente as empresas que se destacam no mercado usam os dados dos clientes em todos os níveis da organização e conseguem desenvolver ações prescritivas na base de clientes.

Existem três atividades principais que influenciam nessa escala de maturidade:

1. Integração dos dados que antes estavam em silos ou restritos dentro de cada área. Isso permite ter uma visão 360º de cada cliente e também permite que as análises resultem em insights mais profundos – e produtivos -, algo que não seria possível se cada silo de dados fosse visto separadamente.

2. Utilização de análises preditivas e prescritivas. Enquanto as análises descritivas fornecem uma visão sobre o passado, as análises preditivas e prescritivas ajudam você a “prever” o futuro e tomar medidas para reduzir o risco de churn de clientes ou aproveitar as oportunidades para melhorar os relacionamentos existentes e realizar expansão, upsell e cross-sell.

3. Aplicação de Big Data para automatizar a extração de insights a partir dos dados dos clientes. Mesmo que a empresa tenha um equipe de cientistas de dados, as análises podem ser limitadas. Ao utilizar o Big Data é possível obter rapidamente inúmeros insights para gerenciar proativamente a relação com os clientes.

Confira o podcast com o Mateus Pestana, CEO da SenseData, sobre dados acionáveis:

https://open.spotify.com/episode/1dgZGWCNFJI3dqyH7ld2En

 

Principais estágios de maturidade em CS:

1. Dados descritivos

Nesse estágio os dados são utilizados para descrever a situação atual da saúde dos clientes. Geralmente o trabalho de sucesso do cliente é reativo, mediante a necessidade dos clientes.

2. Insights e ações

Aqui, a equipe de sucesso do cliente já investiu no mapeamento dos dados disponíveis para descobrir insights acionáveis ​​na base de clientes. Playbooks  e gatilhos são disparados de acordo com as informações obtidas. Nesse estágio, os dados são traduzidos em ações proativas significativas em toda a equipe de CS.

3. Resultados

Como resultado dos insights e playbooks, a equipe de sucesso do cliente gera continuamente resultados de negócios para seus clientes em escala e de maneira proativa. As ações de Customer Success são prescritivas e tratam os clientes antes de entrarem em cenários de risco.

Além disso, toda a organização se torna centrada no cliente. Todas as equipes e departamentos são orientados para a saúde e o sucesso do cliente.

Desenvolvendo uma equipe de Customer Success proativa

Transformar uma equipe de CS que antes era reativa em um time que trabalha de forma proativa é um grande desafio. Mas essa transformação traz resultados  importantes, não só para impedir o churn, como também para ampliar as expansões enquanto conduz os resultados dos negócios de maneira escalável. 

Claro que essa mudança de mindset e comportamento não acontece da noite para o dia. É preciso desenvolver um processo para que a equipe de CS seja mais proativa. A melhor maneira de começar é desenvolver segmentações da base de clientes e a partir disso, intensificar o uso de dados para criar gatilhos e playbooks.

1. Segmentação da Base

Realizar uma segmentação de clientes bem estruturada é uma ótima maneira de obter insights mais aprofundados sobre o comportamento do cliente, colocando-os em grupos com características ou ações distinguíveis. 

Métricas específicas podem ser analisadas e comparadas entre diferentes segmentações, e os resultados podem ser aproveitados para criar diferentes estratégias para desenvolver esses clientes com diferentes tipos de touch e caminhos rumo ao sucesso.

Essas segmentações podem ser por exemplo:

• Porte e tamanho dos clientes;
• Segmento;
• Uso e engajamento com a plataforma;
• Número de licenças/licenças inativas;
• MRR do cliente;
• Fase da jornada;
• Entre outros.

Essas são as segmentações mais comuns que vemos em nossos clientes. São segmentações básicas que ajudam a ter mais controle sobre a base de clientes, identificação de risco e potencial de crescimento das contas.

Logo após criar essas segmentações é preciso desenvolver playbooks e priorizar ações de acordo com o segmento de cada cliente.

2. Dados acionáveis

Muitas das organizações já possuem alguns playbooks definidos. 

Com o uso de dados acionáveis, os playbooks se tornam ainda mais assertivos e segmentados. Os Playbooks podem ser desenvolvidos para:

• Adoção: Estimular a adoção das funcionalidades mais básicas/simples;
• Engajamento: Aumento do uso (profundidade e amplitude);
• Risco: Identificar o risco de churn ou de down-sell (em todas as fases da jornada);
• Expansão: Identificar oportunidades de up-sells e cross-sells;
• Advocacy: receber indicações de novos clientes, avaliações online positivas e cases de sucesso.

Todos esses cinco playbooks de sucesso do cliente são importantes para a metodologia orientada para dados, pois são acionados com base em diferentes tendências e comportamentos dos clientes. 

Com o SenseData, além de fazer a segmentação e desenvolver playbooks, também é possível criar gatilhos de proteção, para identificar clientes com potencial de risco e possibilitar uma tomada de ação proativa e em tempo real do CS.

Os principais gatilhos de proteção são definidos com base em alguns comportamentos do cliente, como:

• Queda de uso/engajamento;
• Inadimplência;
• Chamados críticos de suporte acima do SLA;
• Recência e frequência (dias sem transação);

3. Health Score

Construir um Health Score não é uma tarefa tão simples. Essa métrica combina uma série de indicadores diferentes com vários pesos, a fim de mostrar qual é a saúde de determinado cliente.

Uma boa prática para usar o health score no dia a dia é utilizá-lo muito mais como uma maneira de priorizar as tarefas do CS, do que necessariamente como um norte de quais ações devem ser realizadas.

Os demais gatilhos, alertas e segmentações podem ser muito mais úteis na hora de definir qual playbook será disparado.

Pensando no caso de empresas que trabalham com o modelo de recorrência, chegará um momento que a receita oriunda da base de clientes e expansão dos contratos será muito maior do que a receita vinda de novas vendas. Por isso, a exigência de ter forecasts de expansão, upsell e cross-sell será cada vez maior. Ter um Health Score funcionando ajuda a criar essas “previsões” de aumento de ticket e também são extremamente úteis na hora de priorizar as atividades dos CS.

4. Análise Preditiva 

A análise preditiva usa dados históricos para prever resultados com base em padrões e tendências.

O grande diferencial para as equipes de CS é se eles aproveitam dados de maneira contínua para tomar ações nos clientes.

Por exemplo, a plataforma SenseData oferece recursos de análise preditiva na base de clientes, tanto para as empresas com um tipo de relacionamento high touch, em que o time de CS vai desenvolver alguma ação com os clientes, mas também em operações tech touch, onde o próprio sistema dispara gatilhos e ações automatizadas na base como e-mails, réguas de relacionamento e SMS.

Caso de Sucesso

A Kenoby  é uma HRtech que oferece um software de recrutamento e seleção para contratação inteligente com redução de custos e economia de tempo.

Antes de utilizarem o SenseData, a equipe de Sucesso do Cliente tinha uma grande dificuldade em controlar os dados dos clientes e ter visibilidade da base e os acompanhamentos eram feitos com várias planilhas.

O principal desafio com esse modelo era ter a ação no cliente certo no momento certo, pois as atualizações eram feitas apenas uma vez por mês.

Escalando o sucesso do cliente 

O impacto das equipes de CS não aumenta proporcionalmente à contratação de novos profissionais de Customer Success, por isso o trabalho de dados é importante. É por meio de ações segmentadas e assertivas que a equipe de CS se torna mais produtiva e com uma maior cobertura de carteira.

Você também pode – e deve –  incluir toda a organização na responsabilidade de entregar sucesso para os clientes.

Algumas ideias para aplicar essa visão customer centric são: 

1. Torne os dados de sucesso do cliente acessíveis a todas as equipes

Coloque os dados na ponta dos dedos das equipes da empresa e apresente visões claras dos dados de segmentação, clientes e métricas para facilitar a compreensão. A integração de fontes de dados vai ajudar a melhorar a tomada de decisões.

2. Melhore a comunicação

Na maioria dos casos, outras equipes da empresa não estão familiarizadas com os dados de customer success. Você pode explicar mais sobre os dados apresentados e compartilhar como eles são utilizados na rotina de CS. Oferecer esse contexto permite que outras equipes compreendam a importância dos dados. Como resultado, eles terão conversas e reuniões mais informadas e contatos com os clientes mais adequados.

3. Crie um Dashboard do cliente

Desenvolver um dashboard com a visão 360° do cliente é uma boa opção para ter acesso fácil aos principais indicadores.

Ter essa visão é importante para que o CS – e qualquer outra pessoa da empresa – consiga ter noção da saúde do cliente de maneira rápida e prática.

Em resumo

Transformar sua operação de Customer Success de um comportamento reativo para uma ação proativa e baseada em dados, traz uma série de vantagens.

Para fazer essa mudança as empresas precisam avaliar seus dados para descobrir insights acionáveis ​​na base de clientes. 

Os playbooks devem ser desenvolvidos em conjunto com essas ideias para criar resultados significativos para o cliente e para a empresa. Escale o sucesso do cliente em toda a organização para melhorar o sucesso dos seus cliente em todos os pontos de contato.

Quer saber como transformar os dados em resultados para a sua empresa? Agende uma demonstração.

Traduzido e adaptado por Pâmela Silva, de CSM Practice