Aprenda como conduzir análises de retenção e churn em pesquisa de mercado para identificar quais clientes estão propensos a sair e o que impulsiona a lealdade. Este tutorial abrange técnicas essenciais para medir, visualizar e prever a retenção e o churn de clientes, utilizando dados reais de negócios. Ao seguir estes passos, você obterá insights acionáveis para melhorar a lealdade do cliente, reduzir custos de aquisição e aumentar a receita.
Você explorará etapas-chave de preparação de dados, estratégias de segmentação, análise de coortes, modelagem preditiva e como interpretar resultados para recomendações de negócios. O vídeo orienta você sobre as melhores práticas para lidar com dados ausentes, analisar tipos de contrato, padrões demográficos e métodos de pagamento, e conclui com recomendações acionáveis para segmentar clientes de alto risco.
00:00 Introdução à análise de retenção e churn
01:15 Conceitos-chave de pesquisa de mercado
02:00 Carregando e visualizando dados de clientes
03:10 Revisando características e tipos de dados
04:07 Calculando contagens e taxas de churn
05:00 Taxa de churn por tipo de contrato
06:31 Visualizando churn por contrato
07:24 Segmentação demográfica do churn
08:18 Tendências de churn por tempo de permanência
09:24 Explorando a atividade de clientes de varejo online
10:33 Análise de coorte para retenção
11:51 Visualizando retenção com mapas de calor
12:59 Prevendo churn com aprendizado de máquina
13:41 Avaliando o desempenho do modelo
14:18 Identificando clientes de alto risco
15:22 Lidando com dados ausentes
16:09 Agrupando e agregando dados de churn
17:04 Verificando dados de NPS e pesquisas
18:09 Segmentando churn por atributos-chave
19:01 Churn por método de pagamento
19:53 Calculando o índice de retenção
20:40 Análise de tendência de retenção
21:49 Exemplo de pesquisa de mercado e recomendações
22:55 Segmentando e priorizando esforços de retenção
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