Como a Volix ajudou uma empresa do setor financeiro a reduzir o churn e economizar R$ 1,8MM anuais

A Volix implementou uma abordagem baseada em modelagem estatística e machine learning para prever e reduzir a evasão de clientes com alta precisão. O projeto foi estruturado em cinco etapas principais:

1. Aprofundamento do Desafio

A primeira fase envolveu a coleta e análise de dados históricos para entender padrões de churn e os fatores que mais impactavam a retenção de clientes. Foram consideradas variáveis como:

• Volume e frequência de transações.
• Tipo de pagamento (crédito x débito).
• Variações de precificação e elasticidade do cliente.
• Faturamento médio e comportamento de compra ao longo do tempo.

2. Preparação e Engenharia de Dados

Após a identificação dos fatores críticos, as bases de dados foram consolidadas e processadas para garantir qualidade e padronização. Esse processo incluiu:

• Limpeza de dados inconsistentes.
• Tratamento de valores nulos e outliers.
• Criação de novas variáveis baseadas em tendências históricas de comportamento.

3. Desenvolvimento do Modelo Preditivo

A abordagem estatística escolhida foi a Regressão Logística, que permitiu estimar a probabilidade de churn com base nas variáveis explicativas. Além disso, foram testadas técnicas complementares como:

• Random Forest

  para capturar padrões não-lineares nos dados.

• GradientBoosting

  para melhorar a precisão preditiva.

Para cada modelo, foram analisadas métricas como Acurácia, Precisão, Recall e Curva ROC, garantindo a melhor performance possível.

4. Testes Piloto e Validação

Com o modelo preditivo desenvolvido, foi realizada uma implementação piloto em uma amostra controlada de clientes. Durante esse período, a equipe monitorou:

• A efetividade das previsões.
• A resposta dos clientes às estratégias de retenção aplicadas.
• O impacto financeiro e operacional das recomendações do modelo.

5. Implementação em Escala e Estratégias de Retenção

Após os testes bem-sucedidos, o modelo foi implementado na totalidade da base de clientes. Com os insights obtidos, foram criadas ações direcionadas de retenção, incluindo:

• Ofertas personalizadas

  para clientes em risco de churn.

• Ajustes na precificação

  para segmentos mais sensíveis ao “take rate”.

• Programas de engajamento

  para aumentar a lealdade e a frequência de transações.