Por que a oferta de recompensas para que o cliente não deixe a empresa pode acabar por afastá-lo

A maior parte das empresas trabalha duro para seduzir sua clientela — e a partir do momento que nos conquistam, querem que fiquemos. Isso explica a criação das “campanhas de retenção”, recomendações e ofertas cujo objetivo é nos induzir a continuar no círculo de clientes dessas empresas. À primeira vista, a estratégia parece fazer muito sentido.

Raghuram Iyengar, professor de marketing da Wharton, Martin Schleicher, da Escola de Negócios IAE de Buenos Aires, e Eva Ascarza, da Columbia Business School, investigaram quando, por que e como essa tática de marketing funcionava. Sua pesquisa, “Perigos da dinâmica proativa de prevenção de cancelamento através de planos de recomendações” [The Perils of Proactive Churn Prevention Using Plan Recommendations] , apresenta o resultado contrário à intuição segundo o qual, com frequência, os resultados dessas campanhas são exatamente o oposto do pretendido.

Em entrevista concedida a Knowledge@Wharton, Iyengar explica o que a pesquisa revelou e por que a “retenção” é algo muito mais complicado do que se poderia esperar.

Segue abaixo a versão editada da entrevista.

Não lembre seus clientes de que eles têm essas opções:

Essa pesquisa em especial tinha como objetivo analisar a eficácia das campanhas de retenção. Muitas empresas fazem campanhas desse tipo dirigidas ao consumidor. Elas querem conservá-lo, por isso imaginam que devam oferecer-lhe incentivos. Por exemplo, elas propõem um desconto na próxima compra de US$ 10. Esse tipo de campanha é muito comum, e muitas empresas acham que funcionam. Mas, será que funcionam mesmo?

Tivemos a oportunidade de trabalhar com uma empresa de telefonia celular que estava tentando promover uma campanha de retenção. Foi muito bom porque a empresa tratou a campanha como uma experiência de campo: um grupo de consumidores escolhidos aleatoriamente foi submetido a uma campanha de retenção. Era uma campanha de plano de preços. Um outro grupo de clientes não recebeu oferta nenhuma. O primeiro grupo, que foi alvo do plano de retenção, registrou um número maior de pessoas deixando a empresa — na verdade, o número dos que saíram foi realmente muito grande. Foi péssimo para a empresa.

O que há por trás disso? As campanhas de retenção funcionam? Na verdade, se analisarmos apenas o todo, é provável que não. O que descobrimos foi algo um pouco mais sutil: elas funcionam, mas somente se o alvo for individualizado. Portanto, as empresas devem fazer campanhas de retenção, mas de modo direcionado.

Principais conclusões:

Basicamente, quando as empresas começam a planejar essas campanhas, o padrão normalmente seguido é o da campanha de marketing em massa — envia-se um pacote de retenção a todos os clientes. Por quê? Porque é uma coisa fácil de fazer. Não precisa pensar muito. Basta mandar o pacote para todo o mundo.

Contudo, às vezes enviar campanhas às pessoas pode, na verdade, fazer com que passem a questionar seu próprio comportamento. Por exemplo, no caso específico da empresa de celular, quando ela enviava uma campanha de retenção — que tomava por base o padrão de uso das pessoas dizendo-lhes “veja, talvez haja outros planos melhores para você” — isso levava o cliente a se perguntar se a empresa não estaria lhe propondo outro negócio. E se há um negócio bom aqui, por que não procurar também em outros lugares?

Isso mostra que as campanhas de retenção devem ser, com frequência, direcionadas. Pense bem, olhando para sua clientela, quem você acha que pode deixar sua empresa. Não faça isso de modo generalizado. Escolha um alvo.

Conclusões surpreendentes:

Uma análise superficial mostra que a maior parte das pessoas acha que as campanhas de retenção funcionam. Não é isso, porém, que mostram os números da nossa pesquisa.

No estudo que fizemos para uma série de clientes de uma empresa de telecomunicações — monitoramos seu comportamento três meses antes da campanha e três meses depois, descobrimos que, depois de dois meses, 10% dos clientes que participavam da campanha de retenção haviam deixado a empresa, diferentemente do grupo de controle que não havia sido objeto de nenhuma campanha: 6% deles havia deixado a empresa.

Portanto, 4% é um índice de cancelamento extremamente elevado […] O que constatamos foi que, em média, é muito difícil encontrar evidências de que as campanhas de retenção funcionam, mas foi realmente muito fácil encontrar evidências de que funcionam para certos grupos de pessoas. Havia inúmeros grupos de clientes que tinham certas características — muito fáceis de serem identificadas pelas empresas — para os quais as campanhas foram bem-sucedidas.

O fato surpreendente foi que, em média, as campanhas não funcionaram. Creio que, no caso de muitas empresas, isso serve para que fiquem atentas, porque há algo em que deveriam estar pensando com muito empenho: “Como podemos personalizar nossas campanhas de retenção?”

Como as empresas deveriam direcionar suas campanhas:

Acho esse tema muito interessante. No que se refere à customização, o que considero fantástico atualmente — sobretudo no caso de muitas empresas que se baseiam em dados — é que as empresas dispõem de um grande volume de informação sobre sua clientela. No contexto da telefonia móvel, por exemplo, as empresas coletam sistematicamente informações sobre o consumo passado. Em nosso caso, havíamos coletado informações sobre os três meses anteriores — qual o nível de excesso? Qual o volume que as pessoas estão consumindo acima do número de minutos do plano? Tínhamos informações sobre a disponibilidade que essas pessoas tinham. Em um mês, elas usavam 100 minutos? No outro mês, de repente, estavam usando 200 ou 500 minutos?

Esses são tipos de padrões que podem ser observados e que estão disponíveis na base de clientes das empresas. Muitas vezes, o que descobrimos foi que se alocássemos os dados aos clientes, a utilização dos padrões observáveis seria uma excelente maneira de fazer a customização.

Vou dar um exemplo específico. No nosso caso, descobrimos que as pessoas que consomem muito, bem acima do número de minutos de que dispunham, consumidores que apresentavam grande variação de uso, consumidores de tendência negativa no decorrer do tempo — estavam consumindo cada vez menos — eram os que tinham chance de deixar a empresa. No caso de muitos deles, submetê-los a uma campanha de retenção faria, na verdade, com que aumentasse seu desejo de sair.

Às vezes, é melhor não mexer com eles.

Onde as empresas aplicam erradamente seus dados:

Uma coisa interessante que acontece por toda parte hoje em dia, principalmente se tivermos o big data em mente, a analítica e todas essas coisas, é que as empresas estão fazendo experiências bem depressa. Há inúmeras por aí fazendo sistematicamente testes A/B.

Descobrimos que não basta fazer testes A/B. É importante analisar os dados corretamente. Vou dar um exemplo específico. Em nosso teste A/B, havia um grupo que tinha recebido recomendações; o outro grupo não recebeu recomendação nenhuma. As pessoas que recebiam recomendações, e as aceitavam, cancelavam menos o serviço em comparação com o grupo de controle. Alguém podia imaginar diante disso que a campanha de retenção havia funcionado. Contudo, é importante lembrar que os clientes decidiram aceitar a campanha. Portanto, há uma escolha pessoal aí.

As pessoas que haviam sido expostas à campanha e decidiram não aceitá-la cancelaram mais o serviço. O fato de que haviam sido expostas à campanha mudou seu comportamento. Por isso, é importante que as empresas, quando fizerem testes A/B, pensem cuidadosamente no que será aleatório e no que será escolhido pelo consumidor. A ausência dessa distinção pode levar a empresa a imaginar que suas campanhas são bem-sucedidas, quando na verdade não são. Os testes A/B, em nossa opinião, deverão decolar rapidamente no segmento de analítica de dados. É bom frisar que é fácil fazer testes A/B — contudo, analisar e interpretar corretamente os resultados é muito mais importante.

Tirando a escolha pessoal da equação:

Muita gente analisa os planos de preços e como o cliente escolhe entre um e outro. Muitas dessas coisas são escolhidas pelos próprios consumidores. Portanto, da perspectiva da empresa, se ela quiser analisar o impacto causal do que acontece quando apresenta os planos de preços, será difícil fazê-lo a priori, porque há aí um aspecto de escolha pessoal da parte do cliente.

Como contornar isso? Convencendo a empresa de que deve fazer uma experiência de campo — que é o padrão-ouro da interpretação causal. O que fizemos, no fim das contas, foi uma experiência de campo em que, mais uma vez, algumas pessoas receberam planos de preços, ao passo que outras não receberam nenhuma recomendação. Isso nos ajudou a fazer uma interpretação causal, o que foi muito difícil fazer usando dados secundários, uma coisa que outros pesquisadores já fizeram.

Próximos passos — fazer com que as recomendações funcionem melhor

Gostaria de fazer outros trabalhos na área de planos de preços e recomendações. Depois de trabalhar com uma empresa em Austin, no Texas, que está começando a analisar o consumo de energia e o segmento de medições inteligentes, surgiu uma preocupação: como fazer as pessoas entenderem, por exemplo, que quando consomem eletricidade há tarifas e categorias diferentes? Estamos tentando fazer uma experiência de campo — tornando as coisas evidentes para o consumidor com o intuito de ver de que modo ele muda o consumo de energia ao longo do tempo ou de alguns dias, dependendo do seu consumo atual.

Citando a Universia Knowledge@Wharton

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"Por que a oferta de recompensas para que o cliente não deixe a empresa pode acabar por afastá-lo." Universia Knowledge@Wharton. The Wharton School, University of Pennsylvania, [28 June, 2015]. Web. [29 May, 2020] <https://www.knowledgeatwharton.com.br/article/por-que-a-oferta-de-recompensas-para-que-o-cliente-nao-deixe-a-empresa-pode-acabar-por-afasta-lo/>

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Por que a oferta de recompensas para que o cliente não deixe a empresa pode acabar por afastá-lo. Universia Knowledge@Wharton (2015, June 28). Retrieved from https://www.knowledgeatwharton.com.br/article/por-que-a-oferta-de-recompensas-para-que-o-cliente-nao-deixe-a-empresa-pode-acabar-por-afasta-lo/

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"Por que a oferta de recompensas para que o cliente não deixe a empresa pode acabar por afastá-lo" Universia Knowledge@Wharton, [June 28, 2015].
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