Análise leva em conta nível de maturidade das empresas brasileiras no momento
Autor: Tomás Duarte
Recém lançado em dezembro de 2021, no livro Winning on Purpose do Fred Reichheld, o chamado EGR (Earned Growth Rate), apelidado pela revista Harvard Business Review como NPS 3.0, tem vários desafios em sua implementação, e por isso considero-o como uma ciência emergente.
Quando me deparei com a nova metodologia, percebi grande similaridade entre o indicador NRR (Net Revenue Retention) que usamos sempre e o EGR. O NRR busca entender o saldo de retenção de faturamento consolidando todos os churns, up sell/cross sell, retenção, e novas receitas durante o período.
A diferença básica do NRR para o EGR é que no saldo de novas receitas, fraciona-se entre dois tipos: clientes conquistados x clientes comprados. Nesse momento, já entende a importância dos “customer advocates”, ou advogados da marca que ajudam na expansão de novos clientes através da promoção das marcas e experiências, e ao mesmo tempo, da importância das comunidades de clientes das marcas, que podem ajudar a promover a expansão de faturamento “recomendado”. Por outro lado, é também importante compreender o CAC, Custo de Aquisição de clientes, que normalmente é a soma das despesas com marketing e vendas, seja inbound ou outbound, dividido pela quantidade de clientes que entraram na carteira da empresa no mesmo período.
Assim, considero três principais desafios para implementar o NPS 3.0 com base na maturidade das empresas brasileiras no momento:
1 – Disponibilidade dos Dados
A falta de centralização dos dados de toda uma jornada acaba prejudicando cálculos de indicadores precursores importantes para implementação do NPS 3.0, sendo que muitas empresas não conseguem nem calcular seu CAC, ou sua taxa de churn de forma clara, ou retenção. A falta desses indicadores precursores torna complexa essa implementação “on going” do NPS 3.0
2 – Entender quem de fato são os clientes que vieram de recomendações
Como entender de verdade quem são seus clientes que vieram através de recomendações de outros clientes? Em empresas nativas digitais esse tracking pode ser mais simples, pois você tem links únicos e códigos que conseguem entender a fonte de captação de clientes, mas na maioria das vezes, os clientes acabam vindo de forma espontânea através de uma conversão ampla da marca, que também se passa por recomendações. Por exemplo, você vai comprar uma geladeira, você tem a Electrolux e a Brastemp em sua mente provavelmente desde criança, ainda que recomendada, qual o peso dessa influência na tomada de decisão. E por fim, ainda que feita uma pesquisa: “Você veio através de uma recomendação?”, muitos clientes não lembram precisamente porque vieram parar ali.
3 – Benchmarking
A construção de benchmarking pode se tornar muito complexa, pois cada estratégia de vendas e estratégia de aquisição de clientes recomendados e influenciados por boas experiências de consumo podem ter espectros muito diferentes. Ainda que em mercados similares, e marcas concorrentes diretos, muitas vezes se percorrem caminhos diferentes para chegar no mesmo lugar. Acredito que no futuro teremos mais dados de benchmarking desses modelos financeiros de CX.
Os modelos de ROI (retorno de investimento) de indicadores de experiência do cliente acabam sendo muito customizados e individuais, pois cada empresa oferece sua própria jornada aos seus clientes, como fluxos de aquisição super personalizados. Isso não é uma desculpa para você calcular o que chamava de NPS Economics no passado e hoje tem o nome de NPS 3.0 ou EGR. Calcular esses indicadores é entender se o saldo de lucros bons está presente no seu negócio.
Tomás Duarte é cofundador e CEO da Track.co.
