O termo “Média Móvel” se tornou bem conhecido e amplamente comentado a partir do momento em que o Consórcio de Veículos de Imprensa – formado por 6 veículos brasileiros de comunicação – passou a utilizar esse indicador para publicar dados mais detalhados e mais atualizados sobre o número de novos casos e novas vítimas da pandemia de Covid-19 no Brasil.
Os dados utilizados para o cálculo dessa média móvel são obtidos através de um levantamento diário feito pelos veículos de comunicação junto às secretarias estaduais de Saúde; esse levantamento reúne os números atualizados da doença nos 26 estados e no Distrito Federal.
Apesar de parecer um conceito novo, a média móvel já é uma análise bastante utilizada em estatística, principalmente nos setores financeiros, pois ajuda a prever tendências e auxilia na tomada de decisão.
O que esse indicador tem a ver com a estratégia de Customer Success?
É simples. A média móvel é um indicador que pode ajudar a prever tendências de comportamento e auxiliar no acompanhamento da variação e/ou evolução da sua base de clientes ou de um cliente específico. Nesse artigo será traçado um paralelo das análises feitas pelo Consórcio de Veículos para entender o comportamento da pandemia no Brasil, e como esse conceito pode ser aplicado para melhorar a gestão do sucesso do seus clientes.
Mas afinal, o que é a Média Móvel?
A média móvel é uma importante ferramenta estatística e de análise técnica que utiliza dados para formar um indicador de tendência sequencial. Em termos mais simples, esse indicador calcula a média de um determinado número em um determinado período de tempo.
Por exemplo, no cenário da pandemia, o Consórcio de Veículos de Imprensa soma os números divulgados pelas Secretarias Estaduais de Saúde de novos casos e/ou novas mortes pela Covid-19 nos últimos sete dias e divide o resultado por sete. O que se obtém desse cálculo é uma média de novos casos ou vítimas por dia, nos últimos sete dias.
A partir daí, os números do novo dia são adicionados à média e o número do primeiro dia do cálculo é subtraído, de forma que o gráfico irá se deslocar desta maneira conforme o passar do tempo, por isso o termo “média móvel”.
A análise da média móvel é utilizado pelo Consórcio de Veículos de Comunicação para monitorar a situação da pandemia no Brasil.
O indicador de média móvel é composto por dados passados, que preveem a direção dos números analisados e ajudam a identificar tendências, ou seja, só apontam uma tendência quando esta já existe. Apesar disso, a média móvel pode mostrar tanto uma tendência como também sinalizar uma possível reversão dessa tendência.
A média móvel é um indicador mais preciso e de fácil compreensão para entender os rumos de uma análise específica, pois é possível observar através de uma amostra de tempo se os números estão crescendo, diminuindo ou ainda se permanecem em estabilidade.
Como é calculada a Média Móvel?
A média móvel é calculada através da obtenção de um determinado dado em uma amostra de tempo. No cenário da pandemia, por exemplo, os especialistas calculam a média móvel, somando os números de mortes ou novos casos da doença nos últimos sete dias e dividem esse resultado por sete. O que se obtém, é uma média desses números na última semana.
Esse indicador pode ser calculado utilizando qualquer dado e em qualquer período, tudo depende do que se quer analisar e quais dados disponíveis se tem.
Já para saber a tendência, é necessário calcular a variação percentual das médias móveis em um intervalo de tempo. Por exemplo, a média móvel do dia n° 7, será comparada com a média móvel do dia 1° para saber qual a variação e a tendência apontada.
Por que utilizar a Média Móvel em Customer Success?
Tudo depende do objetivo.
Essa ferramenta serve para acompanhar a variação da média de um indicador ao longo de um tempo determinado, identificando tendências de crescimento, diminuição ou estabilidade.
Isto é, se você precisa medir a evolução de engajamento de um cliente específico, ou o aumento da abertura de chamados nos últimos trinta dias, ou até mesmo a queda no uso de uma função específica da sua solução, a média móvel pode ser uma boa ferramenta, pois reúne os dados em uma amostra específica de tempo.
Para simplificar, se você olhar nesse momento para um cliente específico da sua carteira, vai obter dados de um cenário atual e momentâneo, ou seja, é como se estive tirando uma fotografia e analisando a imagem atual. Já quando se acompanha o dado ao longo de um espaço de tempo, é como se ao invés da fotografia, você obtivesse um vídeo da evolução desse cliente.
Não é possível dizer qual é o melhor cenário de análise, pois tudo isso depende do seu objetivo e do que se quer ver e obter com o cálculo.
É claro que, assim como outros indicadores, a média móvel ajuda na tomada de decisões, pois é através da linha de tendência desse indicador que é possível identificar cenários favoráveis ou desfavoráveis e desenvolver ações para modificar ou acelerar a situação.
Aplicando esse conceito em Customer Success
Assim como a média móvel da pandemia depende do comportamento da sociedade, a média móvel dentro do contexto de Customer Success depende do comportamento dos clientes.
Traçando um paralelo entre a análise feita pelo Consórcio de Veículos de Imprensa e a aplicação da análise na gestão do sucesso do cliente, pense na sua carteira de clientes como sendo o mapa do Brasil; e cada cliente dentro da sua base, é um estado do país.
De acordo com as medidas de combate à Covid-19 tomadas, os estados podem entrar ou sair de fases mais graves ou mais brandas da doença. E dependendo da fase, medidas mais rígidas ou mais flexíveis podem ser adotadas.
É a mesma situação com os clientes de uma determinada base. Cada ação específica que o cliente toma com relação à sua solução, pode fazer com que ele entre ou saia de fases e te ajude a identificar riscos e oportunidades com aquele cliente específico. O mesmo acontece quando você olha para a saúde da sua carteira como um todo (como num mapa do Brasil) e consegue ter uma visão se essa carteira está saudável ou não.
Cuidados na utilização da média móvel
A média móvel é um excelente indicador para se analisar uma tendência de um conjunto de dados dispostos em uma série temporal, porém é necessário tomar alguns cuidados ao se adotar esse indicador em uma análise.
Entenda que a média móvel por si só, pode não te dar o contexto geral da situação.
Por exemplo, através de uma análise de média móvel, você identificou que nos últimos 30 dias, um dos seus clientes vem apresentando tendência de estabilidade no engajamento com a sua solução. Porém, essa informação isolada pode não te dar munição suficiente para entender se:
- O cenário dele era bom 30 dias atrás;
- O cenário dele era ruim 30 dias atrás.
Para entender se o contexto desse cliente é bom ou ruim, seria necessário que você analisassee combinasse outras informações e indicadores para criar hipóteses do que está acontecendo com esse cliente.
Só a partir daí, você poderia de fato estruturar um plano de ação que chegue à raiz do problema para aumentar os índices de engajamento desse cliente.
Desenvolver um padrão de análise de comparação para cada situação é prática ideal para se antecipar a problemas e criar playbooks de ação em cada momento.
Transformando dados em ações
Depois de tanto se falar sobre análises, chegamos ao ponto crucial: o que fazer com esses dados?
Ter os dados e boas análises em mãos não é eficaz sem uma tomada de ação para aproveitar aquela informação. É necessário pensar como utilizar os resultados das análises para gerar insigths e hipóteses para desenvolver a ação certa, para o cliente certo no momento certo.
Utilizando a plataforma SenseData como cenário, o termo Dados Acionáveis está presente justamente na prática de transformar os dados em insights, que por sua vez se tornam capazes de orientar as tomadas de decisão e o desenvolvimento de ações para resolver um cenário específico.
É possível, por exemplo, definir uma média móvel para analisar o engajamento do seu cliente, segmentando e agrupando esse cliente em vários indicadores como: dados de acesso, criação de tarefas, conclusão de playbooks etc., em um espaço de tempo de trinta dias.
Com esses dados você obtém a média móvel de engajamento da sua solução, e pode identificar se esse cliente encontra-se em risco de churn, em estabilidade, ou oportunidade de upsell e cross-sell, por exemplo. A partir dessas análises ao longo do tempo, é possível programar quais ações você deve tomar mediante a evolução do cliente.
Além disso, é importante também comparar ao longo do tempo se as ações que foram tomadas com base no cenário do cliente, estão ou não mudando a situação passada.
Nada adianta ter muitos dados se isso não for utilizado de forma a ser mais proativo e preditivo no gerenciamento da sua carteira de clientes.
Lembre-se: dados só são eficazes se vierem atrelados a uma tomada de ação.
