O Problema
A PaySimples é uma fintech de pagamentos focada em PMEs com ticket médio de R$ 380/mês. Com uma base de 1.200 clientes ativos, o crescimento era constante — mas o churn mensal de 8% consumia boa parte do que era conquistado. Para cada 100 novos clientes, 80 cancelavam no prazo de um ano.
O pior: os clientes cancelavam sem dar sinais. Não havia reclamações, não havia tickets de suporte, não havia pedidos de reunião. Simplesmente paravam de usar o produto e pediam cancelamento. A equipe de CS só sabia que havia um problema quando recebia a solicitação de cancelamento — tarde demais para reverter.
O modelo reativo de CS estava destruindo o LTV da base de clientes.
O Diagnóstico
Uma análise retrospectiva de 200 cancelamentos dos últimos 6 meses revelou um padrão claro: 78% dos clientes que cancelaram tinham apresentado sinais de desengajamento entre 30 e 60 dias antes do pedido de cancelamento. Os sinais eram visíveis nos dados — mas ninguém estava olhando para eles.
Os principais sinais de alerta identificados:
- Queda de mais de 40% no volume de transações em relação à média dos últimos 3 meses
- Ausência de login por mais de 7 dias consecutivos
- Não utilização de funcionalidades-chave após 30 dias de contrato
- Ticket de suporte sem resolução há mais de 48h
A Construção do Health Score
Com base nos padrões identificados, a PaySimples construiu um health score simples com 5 variáveis ponderadas:
- Volume de transações (peso 30%)
- Frequência de login (peso 25%)
- Adoção de funcionalidades (peso 20%)
- Histórico de suporte (peso 15%)
- NPS da última pesquisa (peso 10%)
Clientes com score abaixo de 60 entravam automaticamente em uma régua de CS proativo. Um alerta era disparado para o CSM responsável com as informações do cliente e os sinais detectados.
A Régua de CS Proativo
Ao receber o alerta, o CSM tinha um protocolo claro:
- Dia 1: Ligação de check-in com script focado em entender o momento do cliente
- Dia 3: Se não atendido, e-mail personalizado com dica de uso baseada no perfil
- Dia 7: Segunda tentativa de ligação com oferta de sessão de treinamento gratuita
- Dia 14: Escalada para gerência de CS se cliente ainda não engajado
Os Resultados em 12 Meses
- Churn mensal: de 8% para 2,3% (-71%)
- LTV médio: de 14 meses para 31 meses de contrato
- NPS: de 28 para 56 (+100%)
- Taxa de reversão de cancelamentos: 34% dos clientes em risco foram salvos
- Receita preservada estimada: R$ 890.000 em 12 meses
O Aprendizado Principal
O maior erro de CS não é não saber o que fazer quando um cliente quer cancelar. É não saber que o cliente está prestes a cancelar. Dados de comportamento dentro do produto são o sinal mais honesto que um cliente pode te dar — mais honesto do que qualquer pesquisa de satisfação.
Se você tem churn alto e não tem health score, comece por aí. Você provavelmente já tem os dados — só precisa começar a olhar para eles.