Usar análise de dados para personalizar a experiência dos consumidores será crucial para as teles na gestão do churn e para ampliar a fidelidade. De acordo com a Ovum, leva em média 3,5 anos para as operadoras recuperarem os custos de aquisição de assinantes – mas, também pela média, eles permanecem apenas dois anos como clientes.

Daí a importância destacada pela consultoria de as operadoras monetizarem seus investimentos em análise de big data e lançarem iniciativas que tragam valor aos clientes, reduzindo a propensão ao churn [a troca de operadora] e mesmo os custos gerais com aquisição de assinantes.

Um recente relatório da Ovum não poderia ser mais claro em seu objetivo: “Usando análise de big data para gerenciar o churn de clientes e indicadores chave de lealdade”. Ele destaca principalmente usos práticos da análise de dados para os negócios.

“Taxas de churn entre as teles atingiram níveis altos e estão crescendo. Em todas as regiões as teles veem taxas tão díspares como 1,5% a até 6% por trimestre. As operadoras reconhecem a importância da retenção de clientes e entendem que a análise de big data vai ajudar na diferenciação de experiência dos clientes. Muitas, no entanto, hesitaram em lançar iniciativas para direcionar ofertas personalizadas e a venda cruzada de produtos que levariam à maior fidelidade”, diz a analista da Ovum Chantel Cary.

A consultoria diz ter confirmado isso em uma pesquisa e que os resultados mostraram que enquanto 70% das teles que investiram em big data planejaram aplicar a ferramenta aos negócios, menos de 20% dessas operadoras foram capazes de efetivamente usar as análises para sustentar iniciativas focadas nos clientes. “Gestão fraca de indicadores focados nos clientes, como receita por usuário (ARPU), custo de aquisição de clientes (SAC) e medidas de satisfação de clientes resultaram em um ciclo vicioso de churn entre as teles”, diz a analista.

Segundo a Ovum, devidamente utilizada, a análise de big data pode monitorar os sentimentos dos consumidores, antecipar suas atividades e garantir informações que acionem medidas proativas. A ideia é que a análise de dados pode servir um grande leque de iniciativas de negócios e ser usada para melhorar as métricas de fidelidade, assim como ARPU e satisfação dos consumidores.

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