Como salvar R$ 21.500 em receita antes de perder um único cliente

Uma estratégia de intervenção data-driven que transformou previsões de churn em parceiros comerciais.

O problema que todo CEO de marketplace conhece bem:

Seu time comercial fechou 50 novos lojistas neste trimestre. Três meses depois, apenas 8 continuam vendendo na sua plataforma.

Você não está sozinho. O marketplace que analisei perdia 85% dos seus lojistas — e o pior: eles não sabiam quais comerciantes iriam abandonar o serviço até ser tarde demais.

Quando este projeto surgiu, apresentava os sintomas clássicos:

• Pequenos comerciantes se cadastrando mas nunca fazendo a primeira venda nos marketplaces
• Lojistas ativos parando de usar o serviço sem aviso prévio
• Nenhuma forma sistemática de priorizar esforços de retenção
• Gerentes de conta sobrecarregados, sem saber quem ligar primeiro

O time financeiro calculou o problema: R$ 272.607 em GMV sob risco entre 842 lojistas. A pergunta não era se perderiam receita, mas quanto conseguiriam salvar.

A abordagem tradicional não estava funcionando

A maioria das empresas lida com churn no ecommerce de forma reativa:

❌ Espera os comerciantes pararem de vender, depois envia e-mails genéricos “sentimos sua falta”
❌ Trata todos os lojistas em risco igualmente (o top seller recebe a mesma atenção do comerciante ocasional)
❌ Confia na intuição sobre quem está prestes a abandonar o serviço
❌ Mede sucesso por quantos lojistas “salvaram” depois que já pararam de operar

O resultado? Esforço desperdiçado em clientes que nunca voltariam a vender, enquanto os parceiros de alto valor escapam silenciosamente.

Meu cliente precisava de algo diferente: prever churn antes que ele aconteça e intervir com precisão.

A solução com machine learning: dois modelos, um sistema

Construí uma abordagem com dois modelos que ataca o churn em ambas as pontas do ciclo de vida do lojista parceiro:

Modelo 1: Previsão Pré-Ativação (97,3% de Acurácia)

Este modelo analisa pequenos comerciantes no momento em que se cadastram, antes de fazerem uma única venda através dos marketplaces. Examina:

• Perfil comportamental do lead
• Segmento de negócio e tamanho de catálogo declarado
• Localização geográfica e canal de origem
• Padrões históricos de lojistas similares

O Insight: 61% dos lojistas nunca faziam a primeira venda. Agora conseguimos identificá-los em até 48 horas após cadastro e implementar intervenções de onboarding direcionadas antes que desistam mentalmente.

Modelo 2: Previsão de Retenção (67,4% de Acurácia)

Este modelo foca em lojistas ativos mostrando sinais precoces de abandono do serviço:

• Dias desde a última venda processada
• Tendências de velocidade de pedidos
• Trajetória de GMV
• Performance por categoria de produto

O Insight: O modelo sinalizou 39 lojistas ativos em risco imediato, representando R$ 28.698 em GMV — com 33 deles a menos de 7 dias de cancelarem o serviço.

De previsão à ação: o sistema de priorização

Previsões de machine learning não valem nada sem um plano de ação pronto para o negócio. Criei um sistema de pontuação de risco que combina:

1. Probabilidade de churn (quão provável é que abandonem)
2. Impacto em receita (quanto GMV perderíamos)
3. Urgência (quão rápido ficarão dormentes)

Isso gerou uma lista priorizada e ranqueada de exatamente quem contatar, quando e com qual oferta.

A Lista Top 10 de Ação Imediata:

Não foram escolhas aleatórias. Eram exatamente os lojistas parceiros cujo telefone deveria tocar em até 48 horas.

O impacto no negócio: projeções conservadoras, ROI mensurável

Apresentei ao board uma análise do impacto no negócio com premissas conservadoras:

• Taxa de sucesso de intervenção de 25% (benchmark da indústria para campanhas de outreach)
• Período de retenção de 3 meses para lojistas salvos

Resultados Projetados:

• 9 lojistas salvos de 39 em risco
• R$ 21.524 em GMV protegido ao longo de 90 dias
• Alto ROI: Custo de intervenção (suporte dedicado + isenção de taxas) ordens de magnitude menor que receita perdida

Mas eis o que torna essa abordagem diferente: sabemos exatamente em quais 9 lojistas focar. Sem ligações desperdiçadas. Sem campanhas genéricas.

O rollout em 3 fases: do imediato ao sistemático

Fase 1: Imediato (Próximas 48 Horas)

• Ligações pessoais para os top 10 lojistas prioritários
• Ofertas customizadas: suporte dedicado + isenção de taxa por 1 mês
• Objetivo: Entender pontos de dor, fornecer ajuda prática

Fase 2: Curto prazo (Próximas 2 Semanas)

• Sequência automatizada de e-mails para 33 lojistas de ação imediata
• Webinar em grupo com cases de comerciantes bem-sucedidos
• Ativar hub de recursos de suporte

Fase 3: Escala & otimização (30-90 Dias)

• Integrar modelos no CRM de produção
• Dashboards de monitoramento automatizado
• Treinar equipe de customer success em playbooks de intervenção

Métricas de Sucesso:

• Meta: Salvar 4+ lojistas nos primeiros 90 dias
• Meta: Reter R$ 10.762+ em GMV
• KPI: Taxa de resposta à intervenção > 40%
• KPI: Retenção de 3 meses de lojistas salvos > 60%

Por que esta abordagem funciona (e por que a maioria te deixa na mão)

A maioria dos modelos de churn falha porque foi otimizado apenas para acurácia, não para resultados de negócio.

Já vi empresas com modelos 95% precisos que não conseguem te dizer:

• Qual cliente ligar primeiro
• Que oferta funcionará para cada segmento
• Quando intervir para impacto máximo
• Se a intervenção valeu o custo

Este sistema foi construído de trás pra frente: começando com a decisão de negócio (quem salvar?) e voltando aos dados.

Os modelos não apenas preveem churn. Eles criam um plano de ação priorizado que qualquer gerente de contas pode executar na segunda-feira de manhã.

A lição mais ampla: seu problema de churn não é único

Se você administra uma plataforma que conecta pequenos negócios a canais de venda, marketplace, SaaS ou negócio de assinatura, você tem esse problema. Os detalhes mudam, mas o padrão é idêntico:

✅ Você adquire lojistas/usuários/parceiros mais rápido do que consegue fazer onboarding
✅ Uma maioria silenciosa nunca faz a primeira transação
✅ Seus melhores parceiros comerciais saem sem aviso
✅ Seu time não sabe quem salvar primeiro
✅ Você mede retenção em retrospectiva, não em previsão

As empresas que vencem não têm taxas de churn mais baixas, elas simplesmente veem o churn chegando e agem mais rápido.

Como isso poderia ser no seu negócio

Imagine este cenário:

Segunda, 9h: Seu dashboard mostra 12 clientes de alto valor sinalizados como risco imediato de churn.

Segunda, 10h: Sua equipe de customer success tem uma lista priorizada de ligações, com talking points personalizados para cada conta baseados em seus padrões de uso.

Segunda, 14h: Três clientes já estão em plano de retenção. Dois revelaram gaps de produto que você desconhecia. Um só precisava de uma ligação de check-in.

Sexta-feira: Você evitou que R$ 45 mil em receita anual saíssem pela porta. E tem dados mostrando exatamente quais intervenções funcionaram.

Próximo mês: O modelo fica mais inteligente. As intervenções ficam mais direcionadas. O ROI se compõe.

A realidade técnica: it’s not rocket science

Você não precisa de um time de PhDs ou orçamento de ML de sete dígitos. Este projeto usou:

• Técnicas de ML padrão: Gradient Boosting, Regressão Logística
• Dados existentes: Registros de CRM, histórico de transações, comportamento do lojista
• 10 dias úteis do kickoff à apresentação ao board do POC
• Zero mudanças de infraestrutura (POC rodou em exports de dados existentes)

A complexidade não está nos algoritmos. Está em:

1. Fazer a pergunta de negócio certa (não “vão dar churn?” mas “quem salvamos primeiro?”)
2. Construir modelos que informam decisões (não apenas previsões)
3. Criar sistemas que seu time realmente usará (não mais um dashboard que ignoram)

Por que as empresas ainda não fazem isso (adequadamente)

Três razões, na minha experiência:

1. Acham que precisam de “Big Data”
→ Esta análise usou dados de 842 lojistas. Você provavelmente tem mais dados do que precisa.

2. Terceirizam para agências que otimizam para modelos, não resultados
→ Um modelo 99% preciso que não muda comportamento é 0% útil.

3. Esperam pela solução “perfeita”
→ Uma melhoria de 25% agora bate uma melhoria de 50% em 18 meses.

As empresas que se movem rápido não são mais inteligentes, elas apenas estão dispostas a começar com um POC que prove ROI antes de escalar.

A pergunta que todo CEO deveria fazer

“Quanta receita estou perdendo para churn que eu poderia ter prevenido?”

Não churn total, isso é inevitável. A pergunta é: qual percentual dos seus clientes que deram churn enviaram sinais que você ignorou?

Neste case, a resposta era clara: 39 lojistas ativos com R$ 28.698 em risco, e os dados para salvar 25% deles estavam no CRM o tempo todo.

A maioria das empresas tem os dados. Elas só não têm o sistema para transformá-los em decisões.

Próximos passos: do POC à Produção

Esta apresentação garantiu três compromissos imediatos:

1. Aprovação para outreach aos top 10 lojistas (em andamento)
2. Orçamento para incentivos de retenção (alocado)
3. Sinal verde para integração em produção (próximos 90 dias)

O POC provou o conceito. Agora estamos construindo o sistema que roda autonomamente:

• Atualizações diárias de score de risco
• Listas de prioridade automatizadas
• Playbooks de intervenção integrados ao CRM
• Refinamento contínuo do modelo baseado em taxas reais de salvamento

O objetivo: Tornar previsão de churn tão rotineira quanto previsão de vendas.

Como saber se isso funcionaria no seu negócio

Esta abordagem é ideal se você:

✅ Opera plataforma B2B que conecta pequenos negócios a canais de venda, marketplace ou modelo de assinatura
✅ Perde lojistas/clientes/parceiros para churn em taxas que impactam crescimento
✅ Tem dados transacionais ou de uso dos últimos 6+ meses
✅ Emprega uma equipe de customer success, gerenciamento de contas ou retenção
✅ Quer provar ROI antes de se comprometer com infraestrutura completa de ML

Não é ideal se você:

❌ Tem <100 parceiros/clientes totais (dados insuficientes para construir modelos confiáveis)
❌ Churn é principalmente direcionado por preço (IA/ML não vai resolver problema de pricing)
❌ Não tem recursos para agir nas previsões (modelos sem ação são relatórios)

Minha oferta: um POC de análise de churn para seu negócio

Trabalho com CEOs e CFOs que querem prova antes de compromisso. Veja como começamos:

Fase 1: Discovery (1 semana)

• Auditoria das suas fontes de dados existentes
• Definição do seu problema de churn em termos de negócio
• Identificação de oportunidades de intervenção de alto impacto

Fase 2: Construção do POC (2-3 semanas)

• Construção de modelos preditivos nos seus dados
• Criação de listas de ação priorizadas
• Estimativa de impacto financeiro e ROI

Fase 3: Apresentação ao Board (1 semana)

• Apresentação dos achados à liderança
• Demonstração de oportunidades de ação imediata
• Proposta de roadmap de integração em produção

Investimento: POC com taxa fixa que prova valor antes de você escalar. Sem retainers contínuos até você ver resultados.

Resultado: Ou você consegue um sistema de retenção funcionando com ROI mensurável, ou você aprende que seu problema de churn requer uma solução diferente. De qualquer forma, você está tomando decisões com dados.

Por que trabalhar comigo

Sou um consultor de marketing e inovação que aprendeu ciência de dados para resolver problemas de negócio.

Meu background:

• 12+ anos consultoria com PMEs no Brasil
• MBA em Marketing Digital (FGV) + MBA em Data Science e Analytics (USP/Esalq)
• Metodologia proprietária “3Cs”: transformando marketing baseado em intuição em estratégia validada por dados
• Foco recente: Indo além de relatórios de analytics para soluções de AI agêntica que automatizam workflows

O que me torna diferente:

• Traduzo outputs de IA / ML em decisões de negócio que executivos podem agir
• Construo sistemas que seu time realmente usará (não apenas modelos impressionantes)
• Começo com o resultado de negócio e trabalho de volta aos dados
• Especializado em PMEs que não têm orçamentos enterprise de ML

Não acredito em soluções “inteligentes para máquinas mas burras para pessoas”. Se seu time não vai usar, não importa quão preciso seja.

Vamos falar sobre seu problema de churn

Se você está lendo isso e pensando “temos exatamente esse problema”, vamos ter uma conversa.

Agende uma reunião de discovery de 30 minutos onde vamos:

• Mapear sua situação atual de churn
• Identificar oportunidades imediatas para intervenção orientada por ML
• Discutir se um POC faz sentido para seu negócio
• Delinear como seria um potencial engagement

Sem pitch de vendas. Sem obrigação. Apenas uma avaliação honesta se essa abordagem funcionaria para sua situação específica.

→ Agende Sua Reunião de Discovery

Ou se você quer explorar o que é possível primeiro, baixe o case que apresentei ao board deste e-commerce (inclui metodologia, performance dos modelos e roadmap de implementação).

→ Baixar Case Completo (PDF)

Botton line

Você não pode prevenir todo churn. Mas pode parar de perder os parceiros comerciais que deveria ter salvado.

Este case mostrou como um marketplace connector identificou R$ 28.698 em risco imediato de receita e construiu um sistema para salvar 25% disso—antes de um único lojista parar de vender.

A pergunta não é se seu negócio tem esse problema. A pergunta é: quanto isso está custando a você, e você está pronto para fazer algo sobre isso?

Vamos descobrir.

Cairo Cananéa
Consultor | Estratégia de Data Science & IA
Transformando intuição em decisões validadas por dados