Analytics preditivo para automação de marketing
Saiba o que seus clientes vão fazer antes que eles façam. Preveja churn, antecipe conversões e identifique clientes de alto valor automaticamente. Machine learning que transforma dados de comportamento em campanhas que geram receita.
Marketing preditivo sem time de data science
Dê automaticamente a cada cliente um score de risco de churn, de probabilidade de conversão e de lifetime value. Dispare campanhas antes do churn, ofereça o upgrade antes que o cliente perca o interesse e converta antes que ele vá embora.
O que o analytics preditivo entrega
Preveja o churn antes que aconteça
Identifique clientes de 30 a 60 dias antes do churn a partir de sinais de alerta nos padrões de comportamento. Acione a retenção enquanto ainda dá para salvar o cliente, e não depois que ele já foi. Os modelos de churn sinalizam clientes em risco com 85% de precisão, e campanhas proativas retêm 60% deles.
Dê um score de conversão a cada cliente
O machine learning dá a cada usuário um score de probabilidade de comprar, fazer upgrade ou concluir uma ação-chave. Concentre o orçamento em quem tem alta probabilidade, e não em quem dificilmente vai converter. O segmento de score alto converte 4x mais que a média: mesmo orçamento, 4x a receita.
Preveja o lifetime value
Antecipe quais clientes novos vão se tornar de alto valor com o tempo e descubra as promessas cedo. Clientes com alto LTV previsto são identificados nos primeiros 7 dias com 78% de precisão, e um tratamento VIP desde o início aumenta o LTV em 35%.
Automatize a próxima melhor ação
A IA define a próxima campanha ideal para cada cliente com base no comportamento previsto: mensagem certa, hora certa, oferta certa. A automação da próxima melhor ação aumenta o ROI das campanhas em 45% em comparação com o planejamento manual.
Modelos preditivos feitos para marketers
Seis modelos dão scores a cada cliente continuamente e alimentam direto as suas campanhas. Sem feature engineering, sem ajuste fino, sem diploma de estatística.
Previsão de churn
Dá a cada cliente um score de 0 a 100 de probabilidade de churn nos próximos 30, 60 e 90 dias.
Sinais de comportamento
Queda na frequência de sessões, sessões mais curtas, menos uso de funcionalidades, menos compras, mais contatos com o suporte, anomalias de login e queda no score de engajamento.
Resultado
Score de risco de churn, faixa de risco, principais causas do churn, data prevista do churn e uma intervenção recomendada.
Nas campanhas
Score acima de 70 dispara uma campanha de retenção imediata. De 40 a 70 entra em reengajamento. Abaixo de 40 segue na nutrição padrão. Exemplo: um jogador não entra há 4 dias e o gasto caiu 80%, então o risco de churn chega a 82 e um win-back urgente é disparado.
Precisão
85% de precisão na identificação de quem vai sair, 30 dias antes.
Previsão de conversão
Dá a cada usuário um score de probabilidade de converter numa ação específica: compra, upgrade, assinatura ou cadastro.
Sinais de comportamento
Frequência de visualização de produtos e funcionalidades, tempo na página de preços, itens adicionados ao carrinho, engajamento com e-mail, profundidade de adoção de funcionalidades, comportamento de busca e atividade de comparação.
Resultado
Probabilidade de conversão, janela de tempo prevista, recomendação de gatilho, oferta ideal e canal preferido.
Nas campanhas
Acima de 70% recebe um empurrãozinho, porque já está pronto. De 40 a 70% recebe um incentivo para decidir. De 20 a 40% recebe conteúdo educativo para tratar objeções. Abaixo de 20% segue na nutrição. Exemplo: um usuário viu a página de preços 3 vezes nesta semana, a probabilidade chega a 78% e uma campanha de oferta é disparada.
Precisão
72% de precisão na previsão de conversões dentro da janela prevista.
Previsão de lifetime value do cliente
Projeta a receita total que um cliente vai gerar ao longo da vida, calculada a partir dos primeiros sinais de comportamento.
Sinais usados
Profundidade do engajamento nos primeiros 7 dias, valor e categoria da primeira compra, velocidade de adoção de funcionalidades, histórico com o suporte, engajamento com a comunidade, comportamento de indicação e resposta a campanhas.
Resultado
LTV previsto em 6, 12 e 24 meses, faixa de LTV, score de potencial de crescimento e recomendação de investimento.
Nas campanhas
LTV previsto alto libera onboarding premium e tratamento VIP. Médio recebe nutrição padrão mais upsell. Baixo roda só com automação eficiente. Exemplo: um usuário novo se engaja muito em 3 dias e gasta US$ 50, o LTV previsto em 12 meses é de US$ 850 e uma jornada de onboarding VIP é disparada.
Precisão
71% de precisão na previsão de LTV em 6 meses.
Previsão da próxima melhor ação
Define a próxima ação de marketing ideal para cada cliente com base no estado atual e no comportamento previsto.
Fatores considerados
Estado atual de engajamento, interações recentes, histórico e resposta a campanhas, próximo comportamento previsto, ofertas disponíveis e preferências de canal.
Resultado
Tipo de campanha recomendado, canal, horário, oferta e um score de impacto esperado.
Exemplos de decisão
Um usuário com sinais de churn que acabou de recusar um desconto recebe uma campanha destacando uma funcionalidade, e não outro desconto. Um usuário com alta probabilidade e itens no carrinho recebe um push de urgência. Um usuário pouco engajado que já respondeu a prova social recebe um e-mail sobre a comunidade.
Veja tudo isso junto na plataforma de analytics da Pushwoosh.
Recomendação de produtos
Prevê com quais produtos, funcionalidades ou conteúdos cada usuário tem mais chance de interagir ou comprar.
Sinais usados
Histórico de compras, histórico de navegação e visualização, comportamento de usuários parecidos (filtragem colaborativa), afinidade por categoria, sensibilidade a preço e padrões sazonais.
Resultado
Recomendações ordenadas por usuário, score de confiança por recomendação e o melhor canal para entregá-la.
Exemplos
Comprou tênis de corrida: recomende meias de corrida, relógio com GPS e barrinhas de proteína. Assiste filmes de terror: recomende um lançamento de terror e diretores parecidos. Joga jogos de estratégia: recomende títulos relacionados, expansões e eventos competitivos.
Impacto
De 35% a 45% mais cliques nas recomendações previstas em comparação com a curadoria manual.
Otimização do horário de envio
Prevê o horário ideal para enviar cada mensagem a cada usuário, para o máximo de engajamento.
Sinais usados
Histórico individual de engajamento por hora e dia, padrões de uso do dispositivo, tempos de resposta, horários históricos de abertura e clique, além de fuso horário e localização.
Resultado
Uma janela de envio ideal por usuário, um score de confiança e janelas alternativas caso a principal seja perdida.
Exemplos
O usuário A abre e-mails entre 7h e 8h nos dias úteis, então o envio de terça é agendado para 7h15. O usuário B abre aos sábados à tarde, então a mensagem fica guardada até sábado às 14h, mesmo que a campanha saia na segunda.
Impacto
De 18% a 25% mais engajamento em comparação com um horário de envio único.
Machine learning sem o time de data science
Conecte seus dados e os modelos começam a trabalhar sozinhos. As previsões ficam disponíveis em 24 a 48 horas, sem seleção manual de variáveis e sem ajuste fino.
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Coleta e unificação dos dados
Eventos de comportamento, interações com campanhas, atributos do cliente, transações e histórico de suporte chegam pelo SDK da Pushwoosh, pela API, pelo CRM e por conexões com o data warehouse. Mais de 100 sinais de comportamento por usuário alimentam os modelos automaticamente. Unifique tudo na plataforma de dados do cliente.
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Treinamento dos modelos
Os modelos treinam com seus dados históricos e aprendem os padrões que separam quem saiu de quem ficou e quem converte de quem não converte. Com no mínimo 1.000 clientes, os modelos básicos já rodam; com 10.000 ou mais e 90 dias de histórico, a precisão melhora. Nenhuma configuração necessária.
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Geração dos scores
Cada cliente recebe um score em tempo real, e os scores se atualizam conforme o comportamento muda. Quando um cliente volta depois de 14 dias sem acessar, o score de churn é recalculado na hora, de 85 para 42. Os scores ficam disponíveis na segmentação, via API, por gatilhos de webhook e em exportações para o seu CRM ou data warehouse.
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Integração com as campanhas
Segmente por faixas de score, dispare campanhas quando um score passar de um limite e personalize conteúdos e ofertas pelo valor previsto. Por exemplo, risco de churn acima de 70 dispara retenção, probabilidade de conversão acima de 80 dispara um push de urgência e uma faixa alta de LTV dispara o onboarding VIP.
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Meça e melhore
Acompanhe a precisão das previsões, as taxas de falsos positivos e negativos, o impacto das campanhas e o desvio dos modelos ao longo do tempo. Os modelos são retreinados toda semana com dados novos, e os resultados das campanhas voltam para o treinamento. Uma campanha de retenção guiada por modelo salva 60% dos usuários em risco, contra 28% na abordagem manual.
Analytics preditivo para o seu setor
Os mesmos modelos se adaptam aos sinais e resultados que importam no seu vertical.
Preveja a data da próxima compra, separe clientes sensíveis a preço de clientes fiéis à marca, projete a demanda sazonal por cliente (Black Friday, Dia das Mães, Natal), dê um score de prontidão para passar da navegação à compra e sinalize a probabilidade de devolução depois da compra.
Exemplo: um e-mail enviado 3 dias antes da data prevista de compra aumenta a conversão em 35%.
Preveja a conversão de whales a partir do comportamento inicial, projete o churn de jogadores por fase do jogo, identifique jogadores prontos para uma oferta de compra in-app, preveja a participação em torneios e dê um score de risco para usuários ativos diários.
Exemplo: a previsão de whales nas primeiras 48 horas gera um ROI 45% maior no tratamento VIP.
Preveja a probabilidade de adoção de funcionalidades, projete a conversão do teste grátis em plano pago, dê um score de prontidão para receita de expansão, identifique o churn com 60 dias de antecedência e preveja a probabilidade de abertura de chamados de suporte.
Exemplo: prever o churn com 60 dias de antecedência dá ao customer success 3x mais tempo para agir.
Preveja a probabilidade de renovação, projete a prontidão para upgrade, identifique o risco de downgrade antes que aconteça, dê um score de probabilidade de pausa versus cancelamento e preveja o potencial de indicação.
Exemplo: um score de risco de downgrade com uma oferta preventiva mantém 22% dos assinantes em risco no plano completo.
Preveja a não renovação de contratos, projete a prontidão para upgrade, identifique o risco de troca para a concorrência, dê um score de oportunidades de otimização de plano e preveja o momento de troca de aparelho.
Exemplo: um modelo de troca para a concorrência sinaliza 15.000 assinantes em risco, e uma campanha de retenção salva 60%.
Preveja faltas em consultas, projete lacunas em cuidados preventivos, dê um score de risco de engajamento do paciente, preveja a adesão à medicação e identifique oportunidades de consultas de bem-estar.
Exemplo: prever faltas e enviar lembretes proativos aos pacientes de alto risco reduz as faltas em 40%.
Segmentos que se atualizam sozinhos
Os scores preditivos alimentam segmentos dinâmicos que adicionam e removem usuários automaticamente conforme o comportamento muda. Monte esses segmentos na plataforma de dados do cliente.
Cinco segmentos, zero manutenção manual
- Prestes a sair
Score de churn acima de 70 nos últimos 7 dias. Entra numa campanha de retenção e sai quando o score cai abaixo de 50. - Prontos para converter
Score de conversão acima de 75, atualizado a cada hora. Dispara em até uma hora, porque os scores perdem validade em 24 a 48 horas. - Futuros VIPs
Usuários novos com LTV previsto entre os 20% mais altos. Dispara uma jornada de onboarding VIP, com o LTV real comparado ao previsto ao longo do tempo. - Prontos para reativação
Usuários inativos com score de reativação acima de 60. Dispara uma sequência de win-back no momento de pico do score de cada usuário. - Prontos para upgrade
Usuários ativos com score de upgrade acima de 65. Dispara uma oferta direcionada que converte 28%, contra 8% de uma campanha genérica.
Lance modelos preditivos em dias
Da conexão dos dados a uma campanha preditiva no ar em menos de duas semanas.
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Dias 1 a 3: conecte seus dados
Instale o SDK da Pushwoosh, configure o rastreamento de eventos para os comportamentos-chave e, se quiser, conecte seu CRM e seu data warehouse. Rastrear só 3 eventos (sessão, compra, cancelamento) já gera dados suficientes para os modelos básicos de churn e conversão.
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Dias 3 a 7: os modelos treinam sozinhos
A plataforma ingere os dados históricos e os modelos treinam com os padrões dos seus clientes. Os primeiros scores aparecem em 24 a 48 horas, e um relatório de precisão dos modelos, mostrando por volta de 82% de precisão, fica disponível até o 7º dia.
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Semana 2: lance sua primeira campanha preditiva
Comece pelo segmento de alto risco de churn (score acima de 70) e uma campanha de retenção por push e e-mail, medida contra um grupo de controle. A primeira campanha normalmente salva 60% dos usuários de alto risco, contra 25% no grupo de controle.
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Mês 1 em diante: expanda para mais modelos
Adicione campanhas de conversão e upgrade, depois segmentação por LTV e VIP, depois recomendações e a automação completa da próxima melhor ação. Espere uma redução mensurável do churn já no mês 1 e uma melhoria de 30% a 50% nas métricas-chave até o mês 6.
Comece a prever o comportamento dos clientes
Veja como o analytics preditivo revela automaticamente o risco de churn, as oportunidades de conversão e os clientes de alto valor. Agende uma demo e veja seus dados com um olhar preditivo.
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