Health Score na prática: o modelo de saúde de carteira que uso com meus clientes
Um health score não existe para descrever a carteira. Existe para disparar ação. Se a nota muda e nada acontece, você tem um relatório colorido, não um instrumento de gestão.
Já escrevi aqui sobre os sinais que antecedem um cancelamento. A pergunta que veio depois foi a mais prática possível: como transformar esses sinais em um sistema que a equipe consiga operar todo dia?
A resposta é o health score. E preciso avisar de saída: a maior parte dos health scores que encontro nas empresas não funciona. Não porque o conceito seja frágil, mas porque foram construídos com o objetivo errado.
Um health score não existe para descrever a carteira. Existe para disparar ação. Se a nota muda e nada acontece, você tem um relatório colorido, não um instrumento de gestão.
Neste artigo mostro o modelo que uso, com as dimensões, os pesos, as faixas e, principalmente, os ritos que fazem a coisa funcionar.
Antes de tudo: o que o score precisa responder
Uma boa nota de saúde responde a uma única pergunta: este cliente vai renovar?
Parece óbvio, mas é aqui que a maioria dos modelos se perde. Entram indicadores porque estão disponíveis, não porque predizem alguma coisa. Nota de satisfação de um atendimento pontual, número de tickets abertos, tempo de casa. São dados interessantes que muitas vezes não têm relação com renovação.
O teste é simples e vale a pena fazer antes de construir qualquer coisa: pegue os clientes que cancelaram no último ano e verifique quais indicadores estavam diferentes seis meses antes da saída. Os que estavam diferentes entram no modelo. Os que não estavam, ficam de fora, por mais simpáticos que sejam.
As cinco dimensões do modelo
Uso cinco dimensões. Menos que isso deixa cego, mais que isso vira burocracia.
Uso (peso 30%)
A dimensão de maior peso, porque é a de maior poder preditivo. Cliente que parou de usar já resolveu o problema de outro jeito.
O que compõe: frequência de acesso comparada à média do segmento, número de usuários ativos dentro da conta, uso das funcionalidades centrais (não das secundárias), tendência dos últimos três ciclos.
A tendência importa mais que o valor absoluto. Um cliente com uso baixo e estável costuma ser menos arriscado que um cliente com uso alto em queda acentuada.
Relacionamento (peso 20%)
Mede a solidez do vínculo humano, que é o que sustenta a conta quando algo dá errado.
O que compõe: comparecimento nas reuniões periódicas, nível hierárquico de quem participa, número de contatos mapeados na conta, tempo desde a última interação relevante, estabilidade do patrocinador.
Conta que depende de uma única pessoa entusiasta é conta frágil, mesmo com uso alto.
Suporte (peso 20%)
Não é o volume de chamados que importa, é o padrão deles.
O que compõe: casos críticos abertos, casos reabertos, tempo de resolução acima do acordado, satisfação nos atendimentos, presença de reclamação escalada.
Atenção a uma inversão comum: silêncio absoluto no suporte não é necessariamente bom sinal. Combinado com queda de uso, costuma indicar desengajamento.
Resultado (peso 20%)
A dimensão mais esquecida e a mais decisiva na hora da renovação.
O que compõe: existe um objetivo de negócio registrado no fechamento? Foi feita alguma apresentação de valor entregue contra esse objetivo nos últimos seis meses? O cliente reconhece esse resultado?
Sem evidência de resultado, o valor da sua solução vira memória. E memória desbota na hora do corte de custos.
Comercial (peso 10%)
O que compõe: histórico de pagamento, pedidos de revisão contratual ou downgrade, proximidade da data de renovação, participação da sua solução no orçamento total do cliente.
Peso menor porque é a dimensão mais tardia. Quando ela acende, geralmente as outras já estavam acesas há meses.
Como calcular sem complicar
Pontue cada dimensão de 0 a 100, aplique o peso e some. Nada além disso é necessário no primeiro ano.
Existe uma tentação forte de partir direto para modelo preditivo com machine learning. Já vi empresas gastarem seis meses nisso e chegarem a um resultado pior do que uma média ponderada bem pensada, simplesmente porque a base de dados histórica não era boa o suficiente para treinar nada.
Comece simples, opere por dois ou três trimestres, calibre com o que aconteceu de verdade. A sofisticação vem depois, e vem sustentada.
As faixas e o que cada uma obriga
Aqui está a diferença entre um modelo que funciona e um que decora dashboard. Cada faixa precisa ter uma ação obrigatória, um responsável e um prazo.
Verde (acima de 75): ação de expansão. Este cliente está saudável e é candidato a upsell, indicação ou caso de sucesso. Revisão trimestral.
Amarelo (entre 50 e 75): plano de recuperação em quinze dias, com objetivo definido e reunião agendada com o patrocinador. Revisão mensal.
Vermelho (abaixo de 50): escalonamento imediato para a liderança, contato executivo em até cinco dias e plano de ação documentado. Revisão semanal.
O que faz esse desenho funcionar não é a nota, é a obrigatoriedade. Sem ação vinculada, a classificação vira opinião.
Os ritos que sustentam o sistema
Três encontros bastam.
Semanal, com o time de CS: apenas os vermelhos e os que mudaram de faixa. Trinta minutos. Foco em decisão, não em relato.
Mensal, com a liderança: distribuição da carteira por faixa, movimentação do mês, valor em risco em reais. Este último número é o que mantém o tema na pauta executiva.
Trimestral, de calibração: o modelo acertou? Quem cancelou estava classificado como vermelho? Quem estava vermelho e ficou, por quê? É aqui que os pesos se ajustam.
A calibração trimestral é a etapa que quase todo mundo pula, e é justamente ela que transforma um modelo mediano em um modelo confiável ao longo de um ano.
O que o health score não resolve
Preciso ser direta sobre isso. O health score identifica risco, ele não elimina causa.
Se o churn vem de produto que não entrega, de venda que prometeu demais ou de onboarding apressado, nenhuma nota vai salvar a carteira. O time de Customer Success vai passar o dia inteiro apagando incêndio que outras áreas acendem, e a métrica vai apenas documentar o incêndio com mais precisão.
A análise da McKinsey sobre empresas de tecnologia é consistente nesse ponto: as companhias que mais crescem são também as que mantêm menor perda de receita na base existente, e isso é resultado do sistema inteiro, não do esforço de uma área.
Por isso o health score precisa alimentar duas conversas diferentes. Uma sobre a conta específica, com o time de CS. Outra sobre o padrão, com produto, comercial e operação.
A primeira salva clientes. A segunda impede que os próximos cheguem ao vermelho.
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