Como Realizar uma Análise de Churn em 3 Passos Simples

Análise de churn é o processo de examinar dados de clientes para entender por que os usuários cancelam suas assinaturas, identificar padrões no comportamento de cancelamento e desenvolver estratégias orientadas por dados para melhorar a retenção. Vai além de simplesmente conhecer sua taxa de churn — a análise de churn responde por quê por que clientes saem e o que o que você pode fazer a respeito.

Principais conclusões:

• A análise de churn pode ajudá-lo a entender as taxas de churn da sua empresa e por que os clientes estão cancelando
• É importante entender quais segmentos de clientes estão deixando a empresa e por quê
• Descobrir tendências de motivos de cancelamento pode ajudá-lo a identificar motivos específicos pelos quais os clientes estão cancelando em grande número para que você possa se adaptar conforme necessário
• Às vezes, altas taxas de churn por motivos como preço podem indicar que você não está direcionando o público certo 
• Ferramentas como Baremetrics podem ajudá-lo a realizar uma análise de churn, fornecendo métricas claras, insights de cancelamento e até ajudando a prevenir churn involuntário 

Imagine só: Nos últimos seis meses, sua taxa de churn passou de um respeitável 4% para agora mais de 10%.

Confuso (e provavelmente um pouco preocupado), você se coça a cabeça e se pergunta o que diabos aconteceu?

Neste ponto, você pode entrar em modo de pânico e fazer mudanças aleatórias e drásticas no seu negócio para estancar a sangria.

Ou, você pode pausar, dar um passo atrás e analisar o que deu errado fazendo uma análise de churn.

Entendendo a Análise de Churn do Cliente

Análise de churn é o uso de dados de clientes para entender por que eles pararam de usar seu serviço. Quanto maior sua taxa de churn, mais usuários e receita você está perdendo. A taxa de churn é uma métrica crucial para calcular outras métricas como Valor da Vida Útil do Cliente (CLV).

Taxa de churn do cliente é a porcentagem de clientes que cancelam suas assinaturas em um período de tempo determinado. É calculada dividindo o número de clientes perdidos durante um período pelo número de clientes no início desse período.

Analisar seu churn não apenas significa conhecer qual é sua taxa de churn do cliente. É sobre descobrir por que os clientes estão cancelando na taxa que estão e como corrigir o problema.

Embora semelhantes, análise de churn e previsão de churn não são a mesma coisa. Análise de churn ajuda você a entender por que os clientes estão cancelando para que você possa fazer um plano para reduzi-lo. Previsão de churn é prever a probabilidade de um cliente cancelar com base em feedback e dados históricos para que você possa se planejar com antecedência. Saiba mais sobre previsão de churn aqui.

Por Que Você Precisa Analisar Churn

É uma coisa saber que você tem uma taxa de churn de 13%. Mas a menos que você entenda quais clientes estão cancelando, por que estão cancelando, quando estão cancelando e outros pontos de dados, é muito difícil melhorar.

É por isso que a análise de churn é tão importante para negócios de assinatura.

Nos deparamos com situações em que uma empresa SaaS reconhece que tem um problema com retenção de clientes, mas não tem certeza de como resolvê-lo. Então recorrem a fazer suposições ou usar aleatoriamente táticas que encontraram online.

O problema com isso é que, a menos que você entenda o "por quê" por trás de seu churn de SaaS, qualquer mudança que você faça pode potencialmente piorar o problema.

E quando você já está lidando com alto churn, a última coisa que você precisa é perder mais receita alterando seus preços, recursos e processos sem nenhuma razão.

Quando você dedica tempo para analisar por que os clientes estão cancelando, você tem uma ideia mais clara do que mudar. Depois, você pode fazer alguns testes controlados para medir o impacto, melhorar a retenção e potencialmente se aproximar desse ideal taxa de churn negativa.

Como Calcular o Churn de Clientes e Analisar os Resultados

Depois que você calculou sua taxa de churn, é hora de realizar uma análise completa de churn para entender o que está impulsionando esses números. 

A primeira coisa que você deve perguntar é: qual problema você está tentando resolver?

Neste caso, queremos entender como reduzir nosso churn. Para fazer isso, precisamos responder duas perguntas principais:

1. Quais clientes estão cancelando?
2. Por que estão cancelando?

Com essas duas perguntas como nosso ponto de partida, temos contexto e direção para como observamos nossos dados. Isso tornará menos provável descer em um buraco sem fundo de dados infinitos sem fim à vista.

Agora que sabemos o que estamos procurando, vamos nos aprofundar em um guia passo a passo para análise de churn.

Etapa 1: Configurar Ferramentas de Análise de Churn

Isso nem é a etapa número um. É mais como a etapa 0. Antes de poder fazer qualquer tipo de análise de churn, você precisa ter dados para analisar!

Existem muitas ferramentas disponíveis que poderiam ajudar, mas vamos manter as coisas simples por enquanto.

Você vai precisar de algum tipo de ferramenta de análise de assinatura. Para este post, usaremos Baremetrics. 

Você pode acessar todas as informações que precisa diretamente em nossos painéis, e pode exportar os dados para uma planilha se quiser explorá-los melhor.

Veja dados essenciais de churn como os seguintes:

• Churn bruto versus churn líquido
• Churn de clientes versus churn de receita 
• Rotatividade involuntária 

Dito isso, você também pode usar ferramentas como Mixpanel ou Amplitude. Essas ferramentas permitem que você entenda como as pessoas usam e se envolvem com seu produto.

 Você pode descobrir informações como as seguintes:

• Recursos "pegajosos" que os usuários retornam com mais frequência para usar 
• Recursos com baixa usabilidade.
• Número médio de sessões ou duração da sessão 

O engajamento do produto pode ser um grande indicador de churn, portanto, esses dados podem ser muito úteis.

Mixpanel tem uma ótima série de vídeos sobre como analisar o comportamento do usuário.

Tente não se fixar em todas as diferentes ferramentas por aí. Comece com o básico quando se trata de ferramentas de análise de churn como Baremetrics, e se você não conseguir as informações que precisa, então se ramifique.

Etapa 2. Descubra Por Que os Clientes Estão Cancelando

Mencionei que uma das duas perguntas que vamos responder com nossa análise de churn é "Por que as pessoas estão cancelando?"

Para obter essas respostas, você precisa começar a perguntar! Existem algumas maneiras de fazer isso.

Opção A, Enviar um email depois que os clientes cancelam. Eles vão perguntar diretamente aos clientes por que cancelaram no email ou direcioná-los para um questionário que pode ser facilmente criado através de uma ferramenta como Google Forms ou Typeform.

Aqui está um exemplo de Pat Walls, proprietário de Pigeon. Ele envia um email a todos os clientes que cancelam e pede feedback.

Curto, claro e simples.

Esta abordagem funciona bem nos estágios iniciais de sua empresa SaaS. Mas conforme seu negócio cresce, você vai querer uma maneira mais escalável de descobrir por que os clientes estão cancelando. É aí que entra a Opção B.

Aqui está o que fazemos na Baremetrics. Usamos Insights de Cancelamento para criar um questionário para os clientes responderem antes de fecharem suas contas, junto com uma opção de email.

 Fica assim:

O formulário captura todas as respostas dos clientes e somos capazes de rastrear cada resposta em nosso painel.

Também permitimos que as pessoas forneçam mais detalhes sobre por que estão cancelando, o que é particularmente útil para clientes que escolheram "Outro" como motivo do cancelamento.

Podemos fazer uma análise básica de churn apenas com essas informações.

Por exemplo, podemos examinar os motivos mais comuns pelos quais as pessoas cancelam e ver exatamente quanto MRR estamos perdendo a cada mês por cada motivo.

Compreendendo os Motivos do Cancelamento 

Para motivos de cancelamento como "Muito caro", você precisará investigar mais. Mas não se preocupe, vamos explorar maneiras de analisar isso um pouco mais tarde. Esses dados podem ajudá-lo a priorizar seus próximos passos.

Por exemplo, se os clientes escolherem "Mudar para outro produto", siga estas etapas:

• Anote qual concorrente eles estão trocando
• Crie uma matriz de comparação de recursos (como este do Crayon)
• Procure diferenciais competitivos como preço, recursos principais ou funcionalidade 

Se o preço aparecer como um motivo de cancelamento consistente, você vai querer conduzir pesquisa de mercado e considerar executar testes de preço.

Uma palavra de cautela, porém. Se você notar que o preço é um motivo de cancelamento consistente, isso não significa automaticamente que você precisa cobrar menos!

Isso pode significar que você precisa fornecer um pouco mais de valor para justificar seu preço atual ou que os clientes que cancelaram estavam no plano errado.

Aqui está uma observação de Corey Haines, chefe de crescimento do Baremetrics, sobre por que reduzir seu preço nem sempre é a "solução" para churn.

"Muito caro" é um dos motivos de cancelamento mais comuns em todos os negócios. Mas antes de assumir que seu produto está precificado muito alto, considere o que gosto de chamar de razão valor:preço.

Uma razão valor:preço de 1:1 significa que os clientes estão obtendo exatamente tanto valor quanto estão pagando, e embora isso pareça razoável, eles provavelmente sentirão que não estão obtendo muito com isso e tentarão encontrar algo a um preço mais baixo.

Enquanto isso, com uma razão valor:preço de 10:1, os clientes praticamente sentirão a obrigação de contar aos outros sobre isso e ficarão por muito, muito tempo.

Executamos um experimento de preço há pouco tempo onde dobramos o preço e praticamente não vimos nenhuma diferença. Então foi um bom indicador de que nosso preço, na verdade, não era muito alto.

Outro exemplo interessante é que vimos muita resistência do nosso plano de $100/mês de clientes atualizando do plano de $50/mês. E frequentemente muitas respostas de usuários em teste que não se converteram, dizendo que simplesmente não conseguiam justificar $100/mês em sua receita.

Então introduzimos um novo plano entre $50/mês e $100/mês a $75/mês e vimos muito pouco churn desse plano e praticamente nenhuma resistência de clientes atualizando para esse plano agora.

Outra coisa a considerar é o tipo de churn que você está obtendo. Seus clientes estão cancelando, ou simplesmente não estão pagando?

No Baremetrics, você pode ver um detalhamento de seu churn por cancelamentos versus não pagos.

 

Monitorando Churn Involuntário 

Rotatividade involuntária é um tipo de churn de cliente que ocorre quando algo acontece resultando em clientes falhando acidentalmente em manter sua assinatura. O tipo mais comum de churn involuntário acontece quando clientes têm um cartão de crédito expirado ou cancelado que não atualizam.

Métodos de dunning podem ajudá-lo a identificar usuários em risco para churn involuntário, prevenindo um cancelamento antes de acontecer. Use Baremetrics Recover para parar o churn na sua raiz. 

Etapa 3. Analise a Taxa de Churn do Cliente por Coortes

Análise de coorte é um método de agrupar clientes em segmentos (coortes) baseado em características compartilhadas — como data de inscrição ou nível de plano — para identificar padrões em comportamento de retenção e churn ao longo do tempo.

Imagine que você é uma empresa SaaS vendendo software de orçamento. Nos últimos três meses, você perdeu 300 clientes.

Esses 300 clientes estavam em diferentes níveis de plano, se inscreveram em diferentes momentos e estão em diferentes países.

Você acha que seria mais eficaz analisar todos os 300 clientes ao mesmo tempo, ou agrupá-los em "buckets" baseado no nível de plano, data de assinatura e localização?

Se você analisar seu churn da primeira forma, você pode será capaz de ver algumas tendências de alto nível.

Mas para obter insights mais acionáveis, é muito mais benéfico seguir a segunda rota e dividir seus clientes que cancelaram em segmentos menores ou coortes.

Dois bons coortes para começar são nível de plano e data de assinatura.

Primeiro, vamos ver um exemplo de como fazer análise de churn por ponto de preço ou nível de plano.

Para obter uma visão geral rápida de quais planos têm mais churn em um determinado mês, você pode ir para Métricas > Churn de Usuário no Baremetrics. Role para baixo um pouco e você será capaz de ver uma lista de todos os seus planos e a taxa de churn para cada um.

Depois de identificar quais planos têm o maior churn em qualquer mês, você vai querer focar em por que esses clientes específicos estão cancelando. Usaremos uma planilha aqui.

Dirija-se a Insights de Cancelamento e selecione seu intervalo de datas. Em seguida, desça para a lista de clientes e Baixe a Tabela.

Na planilha, você pode ordenar os dados por plano e ver o motivo de cancelamento específico para todos os usuários que cancelaram sob esse plano.

Não está na minha captura de tela, mas você pode ver os comentários para cada motivo de cancelamento na planilha. De lá, você vai querer procurar por quaisquer tendências em motivos de cancelamento por nível de plano.

Outra forma de analisar churn por coortes é olhar para retenção de clientes por data de inscrição. Você vai olhar para todos os clientes que se inscreveram durante um determinado mês e ver quantos meses eles permaneceram depois.

Não se preocupe, é simples de fazer.

No Baremetrics, vá para seu painel de Churn de Usuário. Em seguida, role para baixo até a tabela de retenção de clientes. Esta tabela mostra as taxas de retenção dos seus clientes mês a mês com base na data de inscrição.

Uma forma de usar esses dados é comparar tendências de churn com base em quando as pessoas se inscreveram.

Por exemplo, observando a tabela acima, notei que os coortes de julho de 2019 e abril de 2019 têm uma queda muito mais acentuada após os primeiros meses em comparação com os outros coortes. Por outro lado, o coorte de março teve números bem sólidos.

Eu gostaria de investigar um pouco mais. Então, meu próximo passo seria comparar clientes que se inscreveram em julho e abril com os que se juntaram em março.

Para fazer isso, vou ir para Clientes no Baremetrics. Em seguida, adicione alguns filtros para mostrar apenas clientes que se inscreveram em julho de 2019, com um LTV maior que zero. O filtro LTV é para garantir que eu esteja vendo dados apenas de clientes pagos.

Fiz a mesma coisa para os coortes de março e abril também.

Agora, quero obter mais informações sobre os dois coortes para ver se algo se destaca. Vou começar comparando o receita média por usuário (ARPU) dos dois coortes.

Isso me dará uma ideia do valor dos clientes em cada coorte.

Clientes com um ARPU mais baixo podem ser mais de nível básico e principalmente interessados em testar o Baremetrics. Isso ajudaria a explicar por que os clientes nos coortes de julho e abril caíram mais cedo do que os de março.

Aqui está o que descobri em uma comparação de seis meses.

O ARPU do nosso coorte de março é mais que o dobro dos coortes de julho e abril.

Com base nisso, uma das minhas suposições é que em março, provavelmente havia alguns "peixes grandes" que se inscreveram em planos com preço mais alto ou até tinham complementos.

Então verifiquei novamente em quais planos os clientes do coorte de março se inscreveram em comparação com abril e julho, e minha suposição parece bastante precisa.

Em abril e julho, muitos clientes se inscreveram em planos de menor custo, o que pode explicar por que não retemos tantos deles.

Por outro lado, em março, tínhamos mais pessoas se inscrevendo em planos de nível mais alto, e eles foram retidos por mais tempo do que a média.

A conclusão que obtive dessa análise rápida de churn é que temos uma chance maior de reter clientes que:

• Usam alguns dos nossos complementos, como Cancellation Insights e Recover
• Se inscrevem ou atualizam para nossos planos mais avançados

Curiosamente, isso está absolutamente correto com o que nosso diretor de crescimento (que fez muito mais pesquisa sobre isso do que eu) descobriu. E é uma das filosofias centrais de nosso Growth Manifesto, que ele compartilhou publicamente.

Aqui está outra maneira de usar os dados de análise de coorte para analisar seu churn.

Observe os meses 0-2 no gráfico:

Se você vir quedas acentuadas nos primeiros 90 dias, geralmente é um sinal de um problema. Na maioria dos casos, pode ser uma combinação de:

• Expectativas desalinhadas entre o cliente e seu produto
• Integração ruim
• Um modelo de ativação inadequado (freemium, avaliação gratuita, avaliação paga, garantia de reembolso, consulta, etc)

Um bom próximo passo é observar as contas que foram canceladas nesse período de 90 dias. Para fazer isso, você pode ir para Clientes no Baremetrics e aplicar alguns filtros.

Para nosso exemplo, apliquei um filtro apenas para mostrar clientes que se inscreveram em março, e outro para destacar os clientes que cancelaram após ~90 dias.

Observação: Um cliente cancelado se reinscrever, então seu status é "Ativo".

Em seguida, você pode acessar cada conta e ver o motivo do seu cancelamento. No Baremetrics, você pode ver uma linha do tempo da atividade do cliente, desde a inscrição até o cancelamento.

Aqui está um exemplo de um desses clientes que saíram na captura de tela.

Podemos ver que o cliente se inscreveu e cancelou em dias. O motivo do cancelamento era "muito caro". Neste caso, pode ser um sinal de expectativas desalinhadas depois que eles testaram um pouco o produto.

Poderíamos enviar um e-mail de acompanhamento para obter mais informações, se necessário.

Se você tem muitos clientes cancelando nos primeiros 90 dias, não seria uma má ideia incluir entrevistas de saída no seu fluxo de cancelamentos para descobrir exatamente o que está dando errado.

Além de analisar os primeiros 90 dias, você pode usar o gráfico de coorte para encontrar tendências de retenção de longo prazo. Da mesma forma, criamos segmentos para clientes que cancelaram dentro de 90 dias, e você pode repetir o processo para 6, 12, 18 e 24 meses.

Esses foram apenas alguns exemplos de como fazer análise de churn. Você pode segmentar seus clientes que saíram e analisá-los ainda mais de várias maneiras. Mas se você seguir o framework que descrevemos, poderá obter a maioria, se não todas, das informações que você precisa para dar o próximo passo.

Reduza sua taxa de churn de clientes com Baremetrics

A primeira etapa está completa. Você sabe quais clientes estão saindo e por quê. A próxima pergunta é: O que você faz com tudo o que encontrar?

Por sorte, escrevemos um artigo inteiro sobre isso! Passei mais de uma semana conversando com fundadores e profissionais de marketing para ter uma visão de como conseguiram manter seu churn sob controle.

Se estiver interessado em aprender mais, altamente recomendo ler aqui: 6 Estratégias Comprovadas para Reduzir Churn (Com Exemplos Reais). 

Última atualização: março de 2026. Este guia reflete as melhores práticas atuais para análise de churn de SaaS e estratégias de retenção.

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