DIRECTV™ aprimora gestão de relacionamento com solução da SPSS

Operadora de TV por assinatura reduziu em 50% ocorrência de churn nos últimos dois anos com modelagem de dados e análise do comportamento dos clientes; além disso, aprimorou o atendimento do call center, que atingiu a média de 9,6 na avaliação dos clientes

Em um país onde se passa, em média, quase cinco horas diárias em frente à televisão e, ao mesmo tempo, a programação das emissoras abertas é constantemente criticada pelo conteúdo apelativo e pouco instrutivo, cada vez mais os brasileiros vêm optando pela contratação dos serviços de uma operadora de TV por assinatura, a conhecida “TV paga”. Segundo dados da ABTA Associação Brasileira de TV por Assinatura, em setembro do ano passado, o número de assinantes de TV paga no país chegou a quatro milhões, recorde histórico.

Em meio a essa indústria, que tem faturamento bruto anual de R$ 1,2 bilhão e até março de 2005 era representada por 149 prestadoras de serviços de TV por assinatura, a manutenção da base de clientes se torna tão importante para as operadoras quanto a prospecção de novos negócios. Com essa preocupação, a DIRECTV, líder mundial em TV por assinatura via satélite, desenvolve, há quatro anos, um sistema de análise do comportamento de seus assinantes, visando a diminuição da taxa de churn ou cancelamento de assinatura.

A DIRECTV iniciou o desenvolvimento de seu modelo de predição em 2002, com a criação de uma área chamada Customer Experience. “Era uma espécie de guardiã de todo relacionamento com o cliente, em todos os pontos de contato, como chat online, call center e e-mail.

Mas, diferentemente de ter apenas uma operação de atendimento, a Diretoria também conta com a área de Customer Intelligence, que cuida especificamente da base de dados dos clientes relativa à análise de informações, perfil e comportamento”, explica Roger Haick, diretor de relacionamento com o cliente da DIRECTV.

No início, a modelagem dos dados e a estruturação das informações eram feitas manualmente, em softwares de mercado como Microsoft Access e Excel. “Com algum tempo de trabalho, o modelo evoluiu para o que chamamos de Cockpit, uma ferramenta interna que estrutura de maneira mais clara quais são as linhas que compõem o churn”, revela Haick.

A ferramenta, cujo nome foi inspirado nos painéis de controle dos aviões, analisa todo o histórico de dados e relacionamento de cada cliente e, através de seu processo de inteligência, indica quais são aqueles com maior tendência para cancelamento de assinatura.

“Esse modelo de predição foi evoluindo, tornando-se mais estruturado e adquirindo maior rigor estatístico, até que optamos por trazer o Clementine para trabalhar com análises mais específicas e aplicadas”, conta o diretor de relacionamento com o cliente da DIRECTV. O software foi adquirido e incorporado à modelagem de dados da companhia em 2004.

Diminuição da taxa de churn

Nos últimos dois anos, a DIRECTV conseguiu reduzir a ocorrência de churn entre seus assinantes em 50%, resultado do impacto direto da modelagem e análise do comportamento dos clientes. “O Cockpit nos dava apenas o número macro. Com os modelos de predição individual, temos como indicar, por exemplo, que o cliente A, pelo seu perfil, deve cancelar a assinatura nos próximos 60 dias se nenhuma ação for tomada”, exemplifica Haick. Segundo o diretor, em apenas seis meses o investimento na solução da SPSS já havia sido pago.

Para chegar ao indicador da probabilidade de cada cliente cancelar o serviço, modelos de perfis são desenvolvidos a partir da análise das marcações individuais dos assinantes, que levam a níveis prováveis de churn voluntário (quando há a solicitação do cliente) e involuntário (causado pela inadimplência). Variáveis como atraso no pagamento ou número de reclamações nos serviços de atendimento são algumas das informações levadas em conta na análise do comportamento, que trabalha apenas com variáveis internas, sem submeter os clientes a pesquisas de perfil.

Ao rodar a análise preditiva na base de assinantes, a DIRECTV pode avaliar quem tem alta probabilidade de cancelamento e extrair informações que levem a alguma ação pró-ativa de prevenção de churn. “Buscamos a informação que não está explícita. Temos que inferir, buscar o padrão, para ir ajustando a modelagem e elevando o nível de acerto”, acrescenta Haick. Segundo o diretor de relacionamento com clientes da DIRECTV, após a implantação do software Clementine no projeto, as análises tornaram-se muito mais elaboradas, apesar da equipe ter se mantido a mesma. “Nossos sistemas são desenvolvidos internamente, a SPSS é uma exceção. Seu software é tão especializado que não valeria a pena desenvolver, por isso implantamos uma solução que trouxe a inteligência que precisávamos e trabalha perfeitamente com os outros sistemas”, revela.

Eficácia na especificidade

O grande diferencial da análise preditiva é indicar, com antecedência, quais são os clientes com maior tendência de cancelar o serviço. Suportada pelo Clementine, a modelagem do perfil de comportamento permite à DIRECTV atingir o alvo certo e evitar ações de comunicação ineficientes. “Procuramos, dentro do universo de clientes, quais são os candidatos a cancelamento; assim, são realizadas ações específicas, aumentando a eficácia das decisões operacionais”, conta.

Com a utilização de um mesmo e-mail marketing para toda a base, o retorno era baixo (cerca de 1%) e a empresa corria o risco de aborrecer os assinantes que, cansados das mensagens eletrônicas, passavam a não abrir e-mail algum, perdendo oportunidades específicas. “Com a internet, ficou muito fácil enviar informações para os clientes, por isso é preciso saber o que e a quem mandar. Se você usa demais, banaliza o instrumento; se usa de menos, está perdendo oportunidade. Estamos sempre buscando uma situação entre esses dois pontos, com a ajuda da estatística, dos indicadores de tendência e percepção de negócio”, analisa Haick.

Para o diretor, a análise preditiva chegou a um patamar de importância e a um grau de acerto dentro da DIRECTV que o executivo já não imagina a empresa sem essa ferramenta. “O Clementine, em conjunto com a modelagem estatística, foi fundamental para atingirmos o nível de entendimento do comportamento do cliente que alcançamos hoje. Se deixássemos de usar essa solução, tiraríamos toda a essência, toda a alma do relacionamento com o cliente. Voltaríamos a navegar no escuro”, alerta Roger Haick.

Predição também no call center

O Clementine também interage com o sistema utilizado pelo call center da operadora de TV por assinatura (iCare). Com ele, a empresa atingiu consideráveis 95% de margem de acerto na prevenção do comportamento dos clientes. “Buscávamos agregar inteligência à operação e hoje estamos satisfeitos com os resultados”, comenta Haick.

A DIRECTV montou um histórico de cada cliente que traz dados e características fundamentais, como o tipo de pacote que possui, tempo de relacionamento, se atrasa o pagamento, forma de pagamento que utiliza, como boleto bancário ou débito em conta, entre outros indicadores. Com base nesses dados, o Clementine aponta quem são os assinantes que devem atrasar a próxima conta ou se vão trocar de operadora. Tudo isso com grande precisão e visível na tela do operador.

Exemplo do que ocorre na prática: Se um assinante está inadimplente, o software automaticamente bloqueia a possibilidade de um operador oferecer um novo produto a ele.

Dispondo de informações tão ricas e estratégicas de cada cliente, o operador consegue resolver grande parte das solicitações de forma rápida. Ele tem maior poder de decisão e sabe exatamente todo o histórico de contato e de relacionamento com a empresa. Graças a isso, a satisfação dos clientes com o atendimento do call center detém a impressionante média de 9,6, numa escala de 1 a 10.

Modelo tipo exportação

Os expressivos resultados obtidos com o sistema de análise do comportamento dos clientes chamaram a atenção de subsidiárias da DIRECTV em outros países da América Latina. Países como Porto Rico e Colômbia estudam uma maneira de incorporar, em seus sistemas, a mesma modelagem e análise de dados criadas no Brasil.

“Ainda estamos desenvolvendo um protótipo, mas a intenção é exportar o conjunto da solução, um modelo de análise com o Clementine suportando a ferramenta”, adianta Haick.

Essa estrutura de trabalho só é possível, segundo Haick, graças à eficácia e rapidez da ferramenta da SPSS. “No Clementine, a facilidade com que alteramos cenários, fazemos testes e comparamos modelos é essencial para o projeto todo”, conta o diretor. “Da fase de estudo das variáveis até a implementação do modelo, a solução da SPSS é muito rápida, e isso implica em menos tempo gasto em detalhes triviais e mis tempo para a equipe desenvolver o modelo em si”, analisa.

Buscando potencializar resultados em outras áreas da empresa, a DIRECTV estuda expandir as funcionalidades da solução, voltando-se para a avaliação da rentabilidade do cliente. “O próximo passo é a incorporação desse modelo a outras aplicações, como na rentabilidade, onde seriam criados indicadores por cliente, justamente como já acontece com os índices de churn”, adianta o executivo. “Esse é um processo que não tem volta. Começamos sem pretensão lá atrás e hoje temos um modelo de análise super-robusto”.

Case DirecTV (PDF)