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Já imaginou saber quais clientes têm mais chance de cancelar nos próximos 3 meses?

Uma consultoria de Customer Success orientada a dados. Com essa resposta, o seu time conversa com esses clientes antes de o pedido de cancelamento chegar.

Agendar conversa Faça a conta com a sua base

Um dado tem vários lados.

Uso do produto

Quanto e como o cliente usa.

Financeiro

Como o cliente paga.

Suporte

O que o cliente pede ao suporte.

Contrato

Em que ponto está o contrato.

Relacionamento

Com quem o cliente conversa.

Um número para cada cliente.

O Health Score junta os cinco lados num número só e mostra quem tem mais chance de cancelar nos próximos 3 meses.

Faça a conta com a sua base

Quanto da sua receita fica quando o CS age antes do cancelamento?

A conta usa três premissas: churn mensal de MRR, parte dele que o modelo identifica e clientes que o time retém na fila de risco. Arraste as barras.

R$ 1 mi
Receita recorrente da base
1,25%
Parte do MRR que sai a cada mês
67%
Saídas que estavam na fila de risco
1 de 5
Dos que iam cancelar, quantos o time segura

Receita recorrente preservada por ano

R$ 212 mil

Em 12 meses, o churn levaria R$ 140 mil de MRR. Com a fila de risco, ficam R$ 17,7 mil por mês.

Churn composto mês a mês, sem vendas novas. 1 retido em cada 5 é o cenário base: meta, não promessa. No diagnóstico, cada premissa vira o dado real da sua base.

A barra de churns identificados é a que depende do modelo. Um Health Score sem validação estatística não sabe dizer se acerta 30% ou 90% das saídas. O nosso é testado contra os cancelamentos reais da sua base antes de chegar ao seu CRM, e a conta desta página é refeita com os seus números.

Resultados reais

Uma lista com menos da metade dos clientes já tinha a maioria de quem cancelou.

A lista aponta quem tem mais chance de cancelar, para o seu time conversar antes.

49 de 97
Software de gestão para clínicas

A lista ficou pronta em 29 de setembro. Dos 97 pedidos de cancelamento dos 30 dias seguintes, 49 vieram dela.

Saúde ocupacional
63 de 84

cancelaram em 3 meses e já estavam na lista, que tinha 37% dos clientes.

Marketing para e-commerce
19 de 26

cancelaram em duas quinzenas e já estavam na lista, que tinha 41% dos clientes.

Nos três casos, bastaria conversar com menos da metade dos clientes para chegar à maioria de quem cancelou.

70%

da receita que saiu de maio a julho em saúde ocupacional estava na lista refeita com dados até abril.

Empresas reais, identificadas só pelo setor. Nas clínicas, a lista foi fechada antes e conferida 30 dias depois. Nos outros dois casos, o teste é com o histórico: a régua foi montada depois e aplicada a uma data passada, comparando com quem saiu em seguida.

Regras à mão, IA ou estatística: só uma mostra o resultado antes da ação.

Regras definidas por pessoas

Pesos escolhidos pela experiência do time. Ninguém sabe se acertam até o cliente cancelar.

IA sem validação

Encontra padrões, mas não mostra se eles se repetem na sua base nem quanto confiar em cada alerta.

Modelagem estatística

Testada contra os cancelamentos reais da base antes de chegar ao seu CRM.

Score configurado à mão
18 de 26 saídas encontradas

A fila tinha 60% da carteira.

Score estatístico
19 de 26 saídas encontradas

A fila tinha 41% da carteira.

Mesma base de marketing para e-commerce, mesmos clientes e mesmas datas, num teste com o histórico. A fila do score estatístico tinha quase um terço a menos de clientes e uma saída a mais.

Toda base que auditamos escondia um registro que mente. Achar isso vem primeiro.

19%

da base com nota inflada. Segurança.

13%

dos “ativos” já tinham saído. E‑commerce.

68%

dos cancelamentos de 2026 já tinham pedido registrado, metade deles mais de três semanas antes. Gestão escolar.

Um em cada três clientes em risco que cancelam sai nos primeiros 15 dias.

Empresa de segurança eletrônica, contando a partir de uma data em que o cliente já estava na faixa de risco.

32%
50%
83%
até o dia 15até o dia 30até o dia 60

A consultoria de Customer Success começa pelo diagnóstico.

  1. Diagnóstico de 30 dias

    No 1º mês.

    • Escuta do time e da operação
    • Auditoria da base: o registro que mente
    • Primeiro Health Score testado na sua base
    • Plano da consultoria
    • Você decide se segue

    R$ 15.000

    Abatido no pacote de 12 meses, que começa pelo diagnóstico.

  2. Consultoria completa

    Do 2º mês em diante.

    • Processos, papéis e indicadores
    • CRM de CS configurado
    • BPO de Health Score, semana a semana
    • Treinamentos de IA
    • Análises preditivas

    R$ 14.889 por mês no pacote de 12 meses

    Viagem para visita presencial à parte.

Se você tem clientes e quer reter e expandir, é para você.

É para você mesmo se

  • Os seus clientes estão numa planilha. Calculamos o Health Score com ela.
  • Você ainda não tem CRM. Ajudamos a escolher e deixamos configurado.

Não é para você se

  • Quer terceirizar o contato com os seus clientes.
  • Quer só um painel, sem mudar a rotina.

O que perguntam antes de contratar.

Vocês falam com os meus clientes?

Não. O contato continua com o seu time. Nós mantemos o seu CRM com o Health Score, a fila de risco e as tarefas corretas, semana a semana.

Preciso ter um CRM?

Não. Se os seus clientes estão numa planilha, calculamos o Health Score com ela. Se você já usa um CRM, o Health Score e a fila de risco rodam nele; se ainda não usa, ajudamos a escolher e deixamos configurado.

Já temos um time de CS. Por que contratar?

Porque o seu time passa a saber, toda semana, quem tem mais chance de sair antes do pedido de cancelamento. Nós entramos com o diagnóstico, o Health Score testado, o CRM configurado e o BPO que mantém essa fila, e o seu time segue com os clientes.

E se a nossa base tiver dados errados?

Todas as que auditamos tinham. Por isso a auditoria vem no diagnóstico, antes do modelo, e corrige o que distorce a conta.

Em quanto tempo vemos resultado?

No fim do diagnóstico, em 30 dias, o primeiro Health Score já está testado na sua base. Ele olha 90 dias à frente, e do 2º mês em diante cada mês é conferido contra o churn real.

Dois sócios, uma operação de Customer Enablement.

Vinicius Bento

Sócio

Bio a confirmar.

João Luz

Sócio

Graduado e mestre em Economia pela UNIOESTE, professor de Mercado Financeiro e de Capitais na UNIMEO-CTESOP. Oito anos em SaaS B2B, com modelos de churn e Health Score construídos e validados em mais de dez bases.

Quer saber quanto do seu churn dava para prever?

Uma conversa de 30 minutos sobre a sua operação. Se fizer sentido, o próximo passo é o diagnóstico de 30 dias.

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