O dia em que o cliente de R$ 200 mil disse adeus: como a IA estancou a sangria de uma SaaS B2B
Quando a taxa de cancelamento (churn) saltou de um dígito confortável para 18% ao ano, o sinal de alerta não veio de uma planilha, mas de um telefonema. Do outro lado da linha, um CMO de uma grande co...
Quando a taxa de cancelamento (churn) saltou de um dígito confortável para 18% ao ano, o sinal de alerta não veio de uma planilha, mas de um telefonema. Do outro lado da linha, um CMO de uma grande conta encerrava um contrato de R$ 200 mil anuais. Não houve briga, nem reclamação de preço. Houve apenas a frieza de quem não vê mais valor estratégico.
Para essa SaaS B2B brasileira de médio porte, não era "apenas mais um cancelamento". Eram diretores de operações e lideranças executivas puxando a tomada silenciosamente. Em vez de queimar margem com descontos de última hora, a empresa apostou em uma combinação menos óbvia: pesquisa qualitativa "olho no olho" somada a um modelo preditivo de IA. O resultado? Em 12 meses, a evasão de clientes estratégicos caiu pela metade.
O momento em que o churn deixou de ser “ruído estatístico”
Durante anos, a empresa operou com um churn anual de 8% a 9% em grandes contas. Era um número aceitável, parte do jogo. Mas, em menos de dois anos, a curva mudou de patamar, escalando rapidamente até bater 18%.
Para colocar em perspectiva: dados da Stripe apontam que a mediana de churn em empresas privadas de SaaS ficou em torno de 13% em 2022. Ou seja, aquela operação brasileira estava perdendo clientes em um ritmo alarmante, queimando justamente a previsibilidade que atrai investidores.
A narrativa interna de "casos isolados" ou "troca de gestão no cliente" ruiu quando um cliente do setor de saúde, base no Sul e quatro anos de casa, pediu o desligamento. O motivo? O board exigia governança e centralização de dados que a ferramenta, focada no operacional, não entregava mais.
O perigo do espelho retrovisor
Até então, a empresa media o churn como a maioria do mercado: olhando para quem já saiu. Executivos da fintech Matera costumam usar uma analogia perfeita para isso: medir churn apenas pelo histórico é como dirigir olhando só para o retrovisor. Você vê o acidente que já passou, mas não a curva perigosa à frente.
O cenário era paradoxal: * O **NPS operacional** era alto (os analistas adoravam a ferramenta). * O **Churn financeiro** sangrava (os diretores cancelavam o contrato).
A empresa estava perdendo o cliente que paga a conta, enquanto agradava o usuário que não decide o orçamento.
A investigação: "Não é bug, é governança"
Antes de escrever a primeira linha de código do modelo de IA, a empresa foi a campo. Inspirada em investigações de churn estrutural, a equipe de CS realizou entrevistas em profundidade com quem havia cancelado. O objetivo não era recuperar a conta, mas entender a "autópsia" do cancelamento.
O que eles descobriram desmontou a tese de problemas técnicos.
### Decisão top-down, não reclamação de usuário
As saídas não eram motivadas por bugs na interface. Eram movimentos de tabuleiro. Diretores buscavam controle sobre operações distribuídas e capacidade de justificar o investimento internamente. A ferramenta resolvia o dia a dia, mas falhava em entregar a "big picture" para o C-level.
### O produto ficou pequeno
O software que atendia bem médias empresas não acompanhou a maturidade dos gigantes. Faltava centralização, integrações robustas com ERPs legados e, principalmente, painéis executivos. Um gerente de operações resumiu a dor em uma das entrevistas: "O que vocês chamavam de 'feature', meu diretor chamava de 'gambiarra no Excel'".
### Concorrentes vendendo visibilidade
Ao analisar as propostas que venceram, a padronização ficou clara: os rivais não vendiam software, vendiam *compliance* e *dashboards* de governança.
Construindo a bola de cristal com dados
Com o diagnóstico qualitativo em mãos, a empresa partiu para a predição. A meta era identificar o risco 60 a 90 dias antes do colapso, uma janela de tempo citada por players como a Rework como crucial para reverter o quadro.
A empresa unificou dados que viviam em ilhas separadas: histórico do CRM, logs de uso do produto, tickets de suporte e comportamento financeiro. A "limpeza da casa" é a parte menos glamourosa, mas essencial da IA.
Os sinais silenciosos do adeus
O modelo não buscou apenas "quem parou de usar". Ele foi treinado para detectar sutilezas comportamentais que a equipe humana deixava passar:
1. **O sumiço da liderança:** Quando diretores paravam de aparecer nas reuniões trimestrais (QBRs) e enviavam apenas estagiários, o risco disparava. 2. **Queda em features de valor:** Não importava se o login continuava diário; se o uso do módulo de relatórios avançados caía 30%, era sinal de que a diretoria estava buscando dados em outro lugar. 3. **Silêncio no suporte:** Curiosamente, contas que paravam de abrir tickets estratégicos sobre integração muitas vezes estavam apenas esperando o contrato acabar.
O time começou com modelos supervisionados mais simples, como regressão logística e árvores de decisão — que, segundo benchmarks técnicos, já oferecem boa acurácia (75-80%) sem a complexidade de caixas-pretas de deep learning.
Privacidade e LGPD no B2B
Um ponto de atenção foi a governança. Mesmo sendo dados corporativos, a empresa anonimizou as análises exploratórias e restringiu o acesso aos "scores de risco" apenas aos gerentes de conta e liderança, garantindo que a previsão não virasse fofoca de corredor ou violasse cláusulas de confidencialidade.
Do algoritmo à mesa de negociação
A grande virada não foi o algoritmo em si, mas o que foi feito com ele. Um score vermelho no dashboard não salva conta; gente salva conta.
A empresa segmentou a base. Clientes de **Alto Valor e Alto Risco** ganharam uma "UTI" dedicada. Em vez de oferecer desconto — o remédio errado para quem tem dor de governança —, a abordagem mudou.
Num caso emblemático, o modelo alertou risco em uma operadora de saúde do Nordeste. O motivo: baixo uso de relatórios gerenciais. O time de CS não ligou oferecendo 10% off. Ligou propondo um sprint de co-criação de um dashboard específico para o comitê de risco da operadora. Em 90 dias, entregaram um MVP de visualização de dados. O contrato foi renovado.
O que foi descartado
A experiência também ensinou o que **não** fazer. Campanhas de e-mail marketing genéricas para a lista de "risco provável" se mostraram ineficazes. Incentivar o time de CS baseado em volume de ligações ("ligue para todos os vermelhos") gerou apenas conversas protocolares e clientes irritados.
A métrica de sucesso passou a ser a **resolução de tickets estratégicos** e a reversão da tendência de queda no uso.
O saldo final
Após 12 meses, os números validaram a tese: * O churn em contas estratégicas recuou para a casa dos **9-10%**, voltando a um patamar saudável. * A taxa de renovação em clientes de alto risco tratados com o novo protocolo saltou de 40% para quase **70%**. * O tempo de reação mudou: a equipe passou a agir dois meses antes do vencimento, não na semana do "aviso prévio".
A lição para outras operações B2B é clara: IA sem contexto é apenas um palpite caro. O modelo funcionou porque foi construído sobre uma dor real, descoberta em conversas honestas com quem cancelou.
Como observou a Stripe em seus guias sobre o tema, a retenção começa na compreensão profunda do comportamento do usuário. Para essa SaaS brasileira, a tecnologia serviu para ouvir o sussurro de insatisfação do cliente antes que ele virasse um grito de adeus.
Fontes
Como criar um modelo de churn de clientes: guia para empresas
Quer fidelizar mais clientes? Descubra como prever o churn com IA ...
Modelos de Previsão de Churn: Usando Dados para Prever ...
Entenda o que é predição de churn e como ela funciona - Matera