As dicussões sobre métricas de desempenho entre executivos de Customer Success estacionaram. Seja por acompanharmos apenas métricas que não direcionam ações específicas ou por buscarmos implementar um ideal de controle complexo em times em construção.
Métricas que apenas refletem o resultado do trabalho de todo o time, como o MRR (ou a Receita Recorrente Mensal, na sigla em inglês), e o LTV (Receita acumulada média recebida ao longo da parceria cliente e empresa – o Life-Time Value) não nos indicam um caminho para a otimização da operação. Com métricas como estas, podemos compor um retrato dos resultados gerados pela operação no último período, no passado.
Por outro lado, buscar um ideal de controle como um Health Score em times que ainda estão estruturando suas operações – falo das startups em geral – nos leva a revisões sucessivas de critérios e pontuações, tornando o direcionamento ao time ambíguo, interrompido e conflitante em muitos momentos.
A busca por um caminho do meio, a partir de indicadores que direcionam ações de otimização do trabalho do time, nos permite gerenciar a operação de Customer Success com uma comunicação mais assertiva, entregando resultados metrificáveis em menos tempo.
Listo a seguir alguns indicadores possíveis aos times de Customer Success, com foco no Onboarding de clientes, além dos direcionamentos trazidos por cada cálculo.
Direcionando ações futuras, mais do que reportando o passado
Quando falamos de indicadores, é sempre necessário lembrar que podemos fazer um bom trabalho de análise acompanhando resultados alcançados no passado ou acompanhando a performance do trabalho necessário para alcançar tais resultados.
Podemos chamar de indicadores de controle (ou lagging indicators) os indicadores usados como base para o primeiro tipo de análise; enquanto os indicadores usados como base para o segundo tipo de análise, que centram a atenção sobre a performance mais do que sobre seus resultados, podemos chamar de indicadores de verificação (ou leading indicators).
Há ainda quem se refira aos primeiro como indicadores retrovisor, por se assemelharem ao comportamento de um motorista que olha para trás, para o que já passou, para conhecer o caminho; enquanto os indicadores do segundo tipo recebem o nome de farol, por mostrarem o que há à frente, nos indicando o que devemos fazer mediante o cenário atual.
Eu digo que os indicadores de verificação estão mais para o nosso painél de controle, mostrando o quanto de resultado estamos alcançando período a período, e nos permitindo planejar o caminho à frente. Mais do que dados brutos, costumam fazer referência a períodos específicos, geralmente demonstrados em percentual.
Em cada caso, podemos analisar nossa operação com base em comparações com a média de mercado, os benchmarks disponíveis; ou comparando resultados consecutivos obtidos internamente, encontrando tendências.
Métricas de Customer Success possíveis: Eficácia do Onboarding
Dividindo a operação de CS em implementação e manutenção do hábito ideal de uso, nossos conhecidos Onboarding e Ongoing, pergunto como medir a eficácia do trabalho do time e a sua eficiência operacional, ou seja, se estamos caminhando em direção ao resultado organizacional esperado, utilizando os recursos disponíveis da melhor maneira possível.
Olhando para o Onboarding, me faço algumas perguntas:
Com os programas de Onboarding existentes, qual o percentual de novos clientes ou usuários estamos conseguindo trazer ao uso ideal da solução?
É preciso entender que Onboarding não é apenas um primeiro estágio na jornada do cliente. Ele é o conjunto de esforços necessários à consolidação da parceria entre cliente e fornecedor, e representa o caminho desde a aquisição da solução até a sua adoção pelo cliente. Mergulhei mais em uma boa definição do que é e do que não é Onboarding aqui.
Analisar os resultados de um programa de Onboarding segue a seguinte fórmula:
Em outras palavras, dado um determinado período a ser analisado (ou cohort, safra), quantos novos clientes deste período atingiram os marcos que nos mostram que a solução foi adotada dentro do prazo esperado. Um exemplo prático a seguir:
Digamos que o prazo para a adoção de uma solução específica foi definida como 2 meses. Analisando o conjunto de clientes que adquiriram a solução em Janeiro, podemos somar o número de clientes que até o final de Março adotaram a solução, dividindo este número pelo total de novos clientes em Janeiro. Multiplicamos por 100 para ter a relação percentual.
Exemplo: A Plataforma social “P” percebeu que um prazo razoável para que novos usuários adotem sua solução é de 2 meses. Fechado o mês, seus executivos observaram que, dois meses atrás, 500 novos usuários aderiram à Plataforma, mas apenas 100 atingiram o nível de uso que os caracteriza como usuários que adotaram a Plataforma até a presente data.
O índice de eficácia operacional do onboarding da Plataforma P neste mês será então de 20%. Ou seja: 100 usuários que adotaram, divididos pelos 500 novos usuários no cohort analisado.
Este indicador nos mostra quanto espaço temos para melhorar nossa operação de onboarding, a medida que nos perguntamos:
- Quais obstáculos impediram os outros 400 usuários de adotarem a Plataforma P?
- Que comunicações e em que momentos podem ser feitas para facilitar a adoção?
- Que ferramentas ajudariam os usuários a adotarem a Plataforma P?
- E assim por diante.
É preciso notar que estas são discussões a nível tático-operacional. Aqui, os executivos já definiram o que é sucesso para o cliente e quais métricas demonstram a adoção da solução. Sem esta premissa, discussões como as de cima ficam enviesadas e podem acelerar a performance do time na direção errada.
Eficiência do Onboarding
Trazendo o foco da análise para a eficiência do programa de onboarding, podemos nos perguntar também:
Quanto está nos custando trazer cada novo cliente ou usuário à adoção da solução?
Para isso, somamos os custos operacionais do time de onboarding e dividimos este custo pelo número de clientes que adotaram a solução em determinado período analisado (cohort):
Assim, em uma empresa SaaS que oferece um serviço de comunicação em massa de forma automatizada, sendo seu custo com pessoal dedicado ao onboarding de clientes e ferramentas necessárias ao trabalho do time de R$ 25.000,00/mês; e tendo este time feito 10 novos clientes adotarem com sucesso a solução da empresa dentro do prazo esperado, seu custo para levar cada novo cliente à adoção da solução foi de R$ 2.500,00 no cohort analisado.
Já uma outra empresa SaaS, que também oferece serviços de comunicação em massa, mas com alta personalização e com a contratação de serviço de implantação técnica dedicada, o custo operacional do onboarding soma R$ 79.000,00/mês. Fechado o mês, o time de onboarding conseguiu trazer o mesmo número de 10 novos clientes à adoção da solução dentro do prazo esperado, o que torna o custo médio para a adoção da solução R$ 7.900,00.
Podemos dizer que a primeira empresa mantém um programa de onboarding mais eficiente que a segunda? Sim, pois a primeira empresa consegue trazer o mesmo número de clientes à adoção da solução por um custo menor.
Podemos dizer que a primeira empresa é portanto mais eficaz que a segunda? Não, sem antes analisarmos outras informações, veja: pode ser que exista a necessidade de um maior custo operacional à segunda empresa para trazer clientes à adoção da solução; e estes custos são cobertos pelo valor contratado inicialmente por seus clientes.
Nada mais natural, em se tratando de duas soluções diferentes: uma mais automatizada, provavelmente voltada para PMEs ou microempresários; outra mais customizável, provavelmente voltada para grandes empresas ou empresas que demandam soluções específicas.
A comparação pura entre diferentes operações pode não ser o ideal quando falamos em eficácia operacional, dadas as diferentes soluções oferecidas ao mercado, mesmo quando estamos falando de empresas que atuam no mesmo segmento de mercado.
Olhando para dentro de casa, é assertivo buscar entregar o mesmo resultado com um custo reduzido. E a relação acima nos permite caminhar nesta direção, analisando a tendência de aumento ou redução dos custos à medida em que implementamos inovações no programa de onboarding existente.
Ainda vale pontuar que, com custo operacional de onboarding, não me refiro apenas ao salário do time de Customer Success, mas a todo o custo de manutenção com ferramentas voltadas ao onboarding de clientes, como chatbots, serviços constratados, mensageria, etc.
Desta forma, criamos uma visão estratégica sobre a operação da organização e não apenas uma visão localizada no time de pós-vendas. E melhorias vindas de produto ou logística, por exemplo, impactando positivamente os números da operação, são pontuadas pelo indicador.
Celeridade do Onboarding
Até aqui, falamos apenas sobre resultados e ainda pouco do tempo necessário para chegarmos a estes resultados. Podemos fazer outra importante análise sobre os programas de onboarding:
Qual o tempo razoável para trazer novos clientes ou usuários à adoção da solução?
Há alguns anos, escrevi sobre um indicador até então bem esquecido pelos times de Customer Success: o TtV, ou Time-to-Value, que não necessariamente delimita um programa de onboarding, mas pode trazer bons insights sobre a operação que oferecemos aos nossos clientes.
Quando já traçamos a correlação entre o hábito de uso de nossa solução e o valor que vem de sua utilização, podemos passar a medir o tempo desde a assinatura do contrato até a criação deste hábito de uso. Em outras palavras, do momento de aquisição até a adoção.
E para metrificarmos o onboarding da aquisição até a adoção, podemos seguir com a equação:
Em que o Tempo médio para a adoção é a média dos períodos levados por cada cliente em um mesmo cohort para formarem o hábito de uso esperado, contado o tempo a partir do momento de aquisição.
Acompanhar este indicador nos permite identificar oportunidades de acelerar a obtenção de valor pelos clientes, o que terá impacto direto na satisfação percebida por eles, já que quanto mais tempo demorarem para ver o retorno de seus investimentos, maior será a insatisfação com a compra.
Com estes três indicadores: o percentual de clientes que estão adotando a solução, em quanto tempo e qual o custo de levá-los à adoção, a liderança de Customer Success forma uma compreensão prática e ágil sobre sua operação, podendo atuar sobre os próximos resultados desde o primeiro momento de gestão.
Satisfação com o Onboarding
Ainda podemos nos perguntar se a adoção do produto está acontecendo com uma experiência prazerosa. Em outras palavras:
O quão satisfatória está sendo a experiência de adoção?
É válido lembrar que os consumidores valorizam não apenas os resultados alcançados com o uso de determinado produto, mas valorizam também a experiência de compra e uso deste.
Em alguns casos, traços ocultos de experiência impactam negativamente a decisão de (re)compra do consumidor e precisamos estar atentos a estes fatores.
Hoje, depois da massificação de indicadores como o NPS, uma armadilha ao se abordar a satisfação de clientes é darmos mais atenção a um indicador padrão do que ao estudo da experiência em si.
Atentar para a experiência de compra e uso nos traz ricos aprendizados não apenas sobre como fidelizar clientes, mas também sobre possíveis evoluções do público-alvo.
Para isso, a avaliação final do onboarding, aquela que os clientes respondem ao final de todo o programa; ou avaliações de interações específicas, que promovam conversas direcionadas sobre a experiência, são excelentes fontes de otimização da operação.
Indicadores melhores trazem resultados melhores
Nunca é demais lembrar que o benefício maior da gestão de indicadores está no direcionamento dos comportamentos do time e não na compreensão super-detalhada da operação.
Assim como um motorista deve contar com um painel de controle sucinto e prático que o permita tomar decisões e direcionar esforços na direção correta, um gestor e seu time devem buscar construir dashboards que permitam a busca deste caminho e quais ações devem ser tomadas na direção correta.
A outra opção é o da busca por informações que vão se acumulando sem contribuir para o direcionamento do time, o que se assemelha a um motorista que busca saber da velocidade de cada carro presente na pista, além de qual a composição química do asfalto sob seus pneus e quais aves sobrevoam sobre seu teto… Melhorar resultados passa também por uma boa seleção de indicadores.