E se o seu provedor soubesse quem pode cancelar antes do cancelamento acontecer?

O SABE BI ajuda provedores de internet a criar modelos de previsão de cancelamentos, identificando clientes com maior risco de churn a partir dos dados que o provedor já possui.

Com análise de dados, BI e inteligência artificial, é possível cruzar informações de atendimento, inadimplência, reclamações, planos, tempo de contrato, ordens de serviço e histórico financeiro para encontrar sinais de risco antes que o cliente solicite o cancelamento.

Muitos cancelamentos não começam no dia do pedido.

Na maioria dos casos, o cliente já vinha dando sinais: chamados recorrentes, queda de satisfação, atraso em pagamentos, mudança de plano, problemas técnicos, baixa utilização, reclamações ou histórico de reincidência no suporte.

O que pode ser analisado no modelo:

✓ Histórico de cancelamentos
Identificação de padrões em clientes que já cancelaram.
✓ Atendimentos e suporte técnico
Reincidência de chamados, SLA, tempo de resolução, motivos de contato e volume de reclamações.
✓ Inadimplência e comportamento financeiro
Atrasos, renegociações, boletos vencidos e frequência de pagamentos em atraso.
✓ Contratos, planos e perfil do cliente
Tempo de base, tipo de plano, valor mensal, região, status do contrato e mudanças recentes.
✓ Forecasting e score de risco
Criação de uma lista priorizada de clientes com maior probabilidade de cancelamento.

Saia do reativo e entre no preventivo.

Em vez de descobrir o problema apenas quando o cliente pede cancelamento, sua equipe pode agir antes com campanhas de retenção, atendimento preventivo e ações comerciais direcionadas.

Integração com sistemas do provedor

Podemos integrar dados de ERPs, CRMs, APIs, bancos de dados, planilhas e sistemas utilizados no mercado ISP.

IXC
MK Solutions
RBX
HubSoft
Voalle
SGP

Sistemas citados apenas como exemplos de fontes de dados que podem ser integradas.

💬 Quero prever cancelamentos

Podemos avaliar os dados do seu provedor e mostrar como criar uma base de clientes com risco de cancelamento.