BUSINESS INTELLIGENCE APLICADA À ANÁLISE DE MÉTRICAS DE CUSTOMER SUCCESS EM EMPRESAS SAAS

Augusto Benate, Daniel Facciolo Pires

Resumo


O presente artigo tem como objetivo analisar métricas de Customer Success em empresas que atuam no modelo Software as a Service (SaaS), utilizando técnicas de Business Intelligence (BI) para apoiar a tomada de decisão. Para isso, foi construído um conjunto de dados sintéticos, gerado por meio de código em Python com a biblioteca Faker, e estruturado com base em padrões observados em bases públicas sobre comportamento de clientes. As variáveis contempladas incluem churn (taxa de evasão), engajamento, taxa de satisfação do cliente (NPS - Net Promoter Score), tipo de contrato e de serviço, método de pagamento, e valor gerado. A metodologia aplicada envolveu as etapas do ciclo de BI — geração, preparação, análise e visualização — operacionalizadas por meio da ferramenta Looker Studio. Os resultados obtidos evidenciaram fragilidades importantes, como elevada taxa de evasão, baixo engajamento dos clientes e NPS negativo, além da predominância de contratos de curto prazo. A partir dessas análises, foi proposto um plano de ação para o fortalecimento da área de Customer Success, incluindo monitoramento contínuo de indicadores, incentivo à contratação de planos mais longos e estratégias de aumento de engajamento. O estudo contribui para a compreensão do papel do BI na gestão estratégica da retenção de clientes em empresas SaaS, reforçando a importância do uso de dados como suporte à tomada de decisões.

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