CS Preditivo
Como no xadrez, vença antecipando. Não reagindo.
Algoritmos de machine learning que analisam milhões de pontos de dados para prever churn e expansão antes que aconteçam. Transforme CS reativo em estratégico.
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Dashboard mostrando predições de churn em tempo real: lista de clientes com score de risco (0-100), principais fatores contribuindo, e ações recomendadas
O Problema do CS Reativo
Você está sempre apagando incêndios. E se pudesse prevenir?
Cliente cancela e você descobre por email
Oportunidades de upsell descobertas tarde demais
Health score verde vira vermelho da noite pro dia
Time gasta 80% do tempo em reporting, não em ação
Como Fluua Prevê o Futuro
Machine learning que aprende com seus dados e melhora com o tempo
Previsão de Churn
Identifica clientes em risco antecipadamente, permitindo ação proativa antes do cancelamento.
Analisa padrões de uso, engajamento, suporte, NPS e sinais comportamentais para calcular probabilidade de churn.
Detecção de Expansão
Identifica contas prontas para upsell/cross-sell baseado em adoção, uso e fit.
Combina dados de produto, engajamento e firmográficos para ranquear oportunidades de expansão.
Early Warning System
Alertas automáticos quando padrões de risco são detectados. Antes que vire crise.
Monitora 100+ sinais em tempo real e dispara alertas personalizados por segmento e tier.
Insights Acionáveis
Não apenas 'cliente em risco'. Mas 'por quê' e 'o que fazer'.
Cada predição vem com contexto, causa raiz e playbooks recomendados para executar.
Como Funciona (Técnico)
Por trás da IA
1. Ingestão de Dados
Conectamos com todas as suas fontes: CRM, produto, suporte, billing, NPS. Dados históricos e real-time.
2. Feature Engineering
Extraímos 200+ features relevantes: frequência de login, tempo na plataforma, tickets abertos, tempo de resposta, ARR, crescimento MoM, etc.
3. Modelagem Preditiva
Algoritmos de ML (Random Forest, XGBoost, Neural Networks) treinam em dados históricos para encontrar padrões de churn e expansão.
4. Predições + Explicabilidade
Geramos scores de risco/oportunidade + explicação (SHAP values) de quais features mais contribuíram.
5. Melhoria Contínua
Modelos retreinam automaticamente toda semana com novos dados. Quanto mais você usa, mais preciso fica.
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Arquitetura técnica do ML pipeline: Data Sources → Feature Store → Model Training → Inference Engine → Predictions + Explanations
Resultados Reais
Clientes que usam CS Preditivo
Algoritmos preditivos avançados
Alertas proativos de risco
Impacto em churn
Oportunidades de expansão identificadas
Casos de Uso
CSM Proativo
Receba lista diária de contas que precisam atenção, ranqueadas por urgência e valor.
QBRs Data-Driven
Apresente para C-level com predições concretas, não apenas métricas históricas.
Playbooks Automáticos
Dispare sequências de ações quando cliente entra em zona de risco (emails, tasks, alertas).
Segmentação Inteligente
Agrupe clientes por comportamento preditivo, não apenas por ARR ou tier.
Veja CS Preditivo em ação
Agende uma demo personalizada e traga seus dados para rodar predições reais.
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