# Saiba mais sobre métricas de Customer Success > O sucesso de um negócio está na capacidade de se relacionar com o consumidor. Por isso, aprenda mais sobre as métricas de Customer Success! URL: https://bixtecnologia.com.br/metricas-de-customer-success/ Idioma: pt-BR Publicado em: 2023-01-17T15:28:00.000Z ## Métricas de Customer Success e a saúde do seu negócio 17 de janeiro de 2023 12 min de leitura Toda empresa deseja conquistar novos clientes para aumentar seu faturamento e isso é um fato. Porém, nem sempre as organizações tomam o mesmo cuidado com a **retenção** desses clientes, e esse é um **erro grave**! O verdadeiro sucesso de um negócio está na sua capacidade de **construir um relacionamento com o consumidor que se estenda pelo maior tempo possível**. Assim, para garantir a retenção de clientes de forma mais assertiva, é necessário um **processo de análise de dados** de compra de clientes e uma metodologia para analisar e entender estes dados. Para isso, contamos com as chamadas **métricas de Customer Success**. Um [**estudo realizado pela McKinsey**](https://www.mckinsey.com/business-functions/marketing-and-sales/our-insights/why-customer-analytics-matter) mostra qempresas que utilizam **metodologias de análise de clientes** e utilizam as métricas de Customer Success a seu favor têm um ROI 115% maior e lucros 93% maiores. Por isso, se você deseja ter uma empresa saudável e capaz de adquirir e reter clientes de alto valor, é essencial acompanhar os indicadores **CAC**, **LTV** e **Churn** e aprenda **a** **calculá-los**. Nesse artigo, utilizaremos **registros de transações realizadas** (representados na tabela abaixo) para fazer esse cálculo, que será estruturado dentro do [**Power BI**](https://bixtecnologia.com.br/powerbi/). Com essa plataforma, você pode otimizar o processo de criação e atualização de relatórios para focar no que realmente importa: a **análise dos dados**. ## CAC: quanto custa adquirir um cliente O CAC, sigla para Custo de Aquisição de Clientes, é o valor a investir para **conquistar um novo cliente**. Assim, o CAC inclui **custos de marketing**, como investimentos em mídias pagas, e **custos de vendas**, como comissão de vendedores. ### Como calcular o CAC? Para obter essa métrica, dividimos o total de custos pelo número de novos clientes adquiridos no período. Portanto: ``` CAC = (Custo de Marketing + Custo de Vendas) ÷ Total de Novos Clientes ``` Para captar a quantidade de clientes novos no período, podemos utilizar o poder do DAX – linguagem de formulação do Power BI usada para criar cálculos e medidas em tabelas de dados. Na medida abaixo, primeiro é criada a variável _PrimeiraDataContexto_, que retorna a menor data do período avaliado. Em seguida, a variável _ClientesAtuais_, que retorna uma tabela de clientes que realizaram ao menos uma compra no período avaliado, e _ClientesAntigos_, que, por sua vez, aponta os clientes que realizaram ao menos uma compra antes desse mesmo período. Por fim, utilizamos a função _EXCEPT_ na variável _ClientesNovos_ para avaliar a tabela de clientes atuais e remover desta tabela os clientes antigos, resultando assim na tabela de clientes novos. Realizando a contagem das linhas desta tabela, chegamos ao número de clientes novos no período avaliado. Para continuar aplicando a equação anterior no Power BI, utilizamos em seguida a função DIVIDE. ![metricas-de-customer-success-5.png](https://images.bix-tech.com/metricas_de_customer_success_5_6a45d98f0e.png) ### Exemplo de aplicação dessa métrica Um negócio que investe R$ 5 mil em mídias, que deve pagar R$ 5 mil em comissões de vendas e que adquiriu um total de 500 novos clientes no período analisado obteve um **CAC médio** de R$ 20,00. ![Métricas de Customer Success e a saúde do seu negócio_2.png](https://images.bix-tech.com/Metricas_de_Customer_Success_e_a_saude_do_seu_negocio_2_6bab92c3ab.png) Porém, esse valor sozinho não contém todas as informações necessárias para avaliarmos se este investimento vale a pena. Isso porque o CAC de um segmento de clientes ou de um determinado canal de aquisição pode ser maior que o valor médio da primeira compra do cliente adquirido, mas ser compensado com a recorrência de compras do cliente. Por isso, é preciso saber o quanto os clientes irão comprar durante todo o tempo de relacionamento com a sua empresa para identificar quais canais de aquisição trazem os melhores resultados. Isso nos leva ao nosso próximo indicador: ## LTV: saiba a quantia que seu cliente traz para o seu negócio O **LTV**, ou **Lifetime Value**, é uma métrica de Customer Success que indica o **valor médio** trazido por cada cliente ao seu negócio durante o **tempo de relacionamento** com a organização. Adquirir novos clientes é um processo que demanda **esforço e investimento**. Assim, se o seu negócio não for capaz de reter clientes, qualquer esforço de crescimento será mais custoso e complexo. Dados de uma [pesquisa feita pela _Bain & Company_](https://media.bain.com/Images/BB_Prescription_cutting_costs.pdf) mostram que **reter um cliente é em média 5 a 25 vezes mais barato** do que conquistar um novo cliente. Além de mais econômica, a retenção é também mais lucrativa, mesmo se as taxas forem baixas. Um [artigo publicado pela _Harvard Business School_](https://hbswk.hbs.edu/archive/the-economics-of-e-loyalty) mostra que, com 5% de retenção, é possível aumentar a sua lucratividade em cerca de 25% a 95%. Acompanhando o LTV e outras métricas de Customer Success, você poderá entender quais campanhas e quais canais de aquisição de clientes atraem os clientes mais fiéis e, portanto, aumentam mais significativamente a sua receita geral. Por isso, esse indicador é **essencial para a saúde do seu negócio**. ### Aprenda a calcular o LTV Se você deseja obter o LTV, é preciso multiplicar a receita média por cliente em determinado período pela margem de contribuição. ``` LTV = Ticket Médio por Transação × Média de Transações por Cliente ``` Para calcularmos o Ticket Médio por Transação com DAX, primeiro utilizamos a função _VALUES_ para gerar uma tabela com todos os códigos de transações de compra e depois a função _AVERAGEX_ para calcular a média do valor de compra das transações. ![CAC, LTV, CHURN e a saúde do seu negócio_1.png](https://images.bix-tech.com/CAC_LTV_CHURN_e_a_saude_do_seu_negocio_1_ecba1e0516.png) Já para calcularmos o número de transações no período, utilizamos a função _DISTINCTCOUNT_ aplicada à coluna \[Código da Transação\] para obtermos o número de transações. Depois disso, usamos a função _VALUES_ para gerar uma tabela com os códigos de identificação dos clientes. Por fim, utilizamos a função _AVERAGEX_ para calcular a média de transações por cliente. ![CAC, LTV, CHURN e a saúde do seu negócio_2.png](https://images.bix-tech.com/CAC_LTV_CHURN_e_a_saude_do_seu_negocio_2_d276c93a03.png) ### Confira um exemplo prático Neste negócio, cada novo cliente gasta em média R$ 50,00 por transação e volta a comprar duas vezes durante todo o relacionamento. Nesse caso, o LTV médio é de R$ 100,00. ![metricas-de-customer-success-15.png](https://images.bix-tech.com/metricas_de_customer_success_15_6b3b381eeb.png) É importante ressaltar que existem diversas técnicas para aumentar o LTV de um cliente. Algumas delas são: _Cross Sell_, _Up Sell_ e _Downsell_. ## Churn: uma das métricas de Customer Success mais importantes Outra das métricas de Customer Success que mostra a capacidade de retenção de clientes é o **Churn**. Este indicador calcula a **rotatividade de clientes em um período** e permite ver a quantidade de clientes que abandonaram seus serviços. Ou seja: **quanto menor o seu churn, melhor**. Essa métrica é essencial para negócios com **modelos de recorrência ou assinatura**. Caso esse não seja o modelo do seu negócio, você deve estabelecer um período para considerar como churn. Um aplicativo de transporte, como o Uber, por exemplo, pode estabelecer que se um determinado cliente não utilizar os serviços do aplicativo por 30 dias, será considerado um churn. Aqui, considera-se que esse cliente provavelmente está usando os serviços da concorrência. ### Como calcular o Churn? Aqui, dividimos o número de clientes que foram perdidos em determinado período pela base inicial de clientes. Portanto: ``` CHURN = Número de Clientes Perdidos ÷ Base Inicial de Clientes ``` Podemos analisar o churn comparando a perda de clientes com o total de clientes ativos do negócio, mas esta visão não nos traz tanta clareza quanto a **análise por Cohorts**. Cohorts são grupos de clientes baseados no período em que ocorreu a primeira compra. Pense em cohorts como **“safras” de clientes**. Assim, você irá analisar o **número de clientes perdidos comparando-os com o número de clientes da sua safra de origem**. ### Exemplo prático de Churn No primeiro mês de funcionamento, uma empresa adquiriu 50 clientes. Como se trata de um produto de recorrência mensal, precisamos avaliar quantos clientes renovaram o serviço no segundo mês. Neste exemplo, 45 renovaram. Além de adquirir mais clientes no segundo mês, a empresa também conseguiu manter uma alta retenção. ``` Atenção: independentemente do número de clientes adquiridos, estamos realizando a análise por cohorts. Ou seja: os clientes que renovaram devem ser comparados a sua safra de origem. Assim, concluímos que o churn dos clientes adquiridos no primeiro mês foi de 10%. ``` Para analisarmos o churn, precisamos adicionar uma coluna a nossa tabela que nos informe o período de aquisição do cliente e definir os cohorts. Assim, construímos esta coluna calculada a partir da seguinte expressão em DAX: ![CAC, LTV, CHURN e a saúde do seu negócio_3.png](https://images.bix-tech.com/CAC_LTV_CHURN_e_a_saude_do_seu_negocio_3_a09e7b1725.png) A variável _CurrentCustomer_ armazena a informação do ID do cliente da linha analisada. Já a função _MIN_ retorna a menor data presente na tabela avaliada, que neste caso é a tabela gerada pela função _FILTER_ que contém apenas as transações do cliente armazenado na variável. Por fim, a função _EOMONTH_ retorna a última data do mês em que foi feita a transação. O resultado obtido é mostrado na tabela a seguir: ![CAC, LTV, CHURN e a saúde do seu negócio_4.png](https://images.bix-tech.com/CAC_LTV_CHURN_e_a_saude_do_seu_negocio_4_b97f7ee01e.png) A partir desse complemento na base de dados, vamos construir uma matriz em que a linha representa o mês de aquisição do cliente, enquanto a coluna representa o número de clientes que se mantiveram ao longo dos meses seguintes. Para adicionarmos as colunas, criamos a seguinte tabela: ![CAC, LTV, CHURN e a saúde do seu negócio_5.png](https://images.bix-tech.com/CAC_LTV_CHURN_e_a_saude_do_seu_negocio_5_6d0919c0b2.png) Com essa informação, podemos calcular o número de clientes que foram retidos ao longo dos meses para cada _cohort_ usando a seguinte expressão: ![CAC, LTV, CHURN e a saúde do seu negócio_6.png](https://images.bix-tech.com/CAC_LTV_CHURN_e_a_saude_do_seu_negocio_6_04aaed9d20.png) _CurrentMonthAfter_ armazena a informação do contexto da coluna da matriz que estamos construindo. _Cohort_ armazena a informação do contexto da linha da matriz. Assim, na função _FILTER_, geramos a tabela em que as transações estão no contexto do cohort e do mês avaliado. Essa análise fica mais clara ao olharmos a matriz resultante. ![CAC, LTV, CHURN e a saúde do seu negócio_7.png](https://images.bix-tech.com/CAC_LTV_CHURN_e_a_saude_do_seu_negocio_7_26f451a7ec.png) A partir deste resultado, calculamos a porcentagem de retenção. É só dividir o número de clientes retidos pelo número de clientes que entraram no mês do _cohort_ analisado. ![CAC, LTV, CHURN e a saúde do seu negócio_8.png](https://images.bix-tech.com/CAC_LTV_CHURN_e_a_saude_do_seu_negocio_8_96662af519.png) Logo, obtemos o seguinte resultado: ![CAC, LTV, CHURN e a saúde do seu negócio_10.png](https://images.bix-tech.com/CAC_LTV_CHURN_e_a_saude_do_seu_negocio_10_786667e913.png) O último passo é calcular o restante da porcentagem de retenção para obtermos a porcentagem de _churn_. Assim, temos que: ![CAC, LTV, CHURN e a saúde do seu negócio_11.png](https://images.bix-tech.com/CAC_LTV_CHURN_e_a_saude_do_seu_negocio_11_f27ad073ad.png) O resultado final é a porcentagem de clientes perdidos ao longo dos meses por _cohort_. Veja: ![CAC, LTV, CHURN e a saúde do seu negócio_12.png](https://images.bix-tech.com/CAC_LTV_CHURN_e_a_saude_do_seu_negocio_12_68f885f5cb.png) #### Como analisar esse resultado? Podemos analisar esse resultado de duas formas: verticalmente e horizontalmente. - Verticalmente: aqui, vemos o progresso do indicador no mesmo mês do ciclo de vida do cliente. - Horizontalmente: verifica-se o progresso do indicador para o mesmo _cohort_. _Cohorts_ mais recentes tendem a possuir uma retenção melhor porque você entenderá os motivos pelos quais alguns _cohorts_ performam melhor e irá investir mais neles. ### E como funciona o churn médio por segmento? De acordo com os dados da [Recurly Research](https://recurly.com/research/churn-rate-benchmarks/), o churn rate médio por segmento é o seguinte: - SaaS: 4,79% - Mídia e entretenimento: 5,23% - Educação: 9,61% - Caixa de assinatura: 10,54% - OTT (Over-the-top) / SVOD (Subscription Video on Demand): 10,01% - Bens de consumo: 9,62% - Serviços de consumo: 7,49% - Serviços prestados a empresas: 6,25% - Serviços de saúde: 7,55% - Internet das Coisas: 5,88% Além da análise de _churn_ de clientes, é possível analisarmos o _churn_ de receita. O ideal para um negócio é que o seu _churn_ de receita seja zero. Assim, a perda de clientes é compensada pelo aumento de receita a partir dos clientes retidos por meio de estratégias como reajuste de preços e venda de novos produtos para os clientes retidos. ## LTV e CAC: qual a relação entre estas métricas de Customer Success? Ao analisarmos os indicadores **CAC** e **LTV combinados**, é possível identificar não apenas os canais que possuem os menores custos de aquisição, mas também os que trazem **maior receita**. Ao utilizar diferentes canais de vendas, podemos nos deparar com meios que possuem custos de aquisição baixos, mas que não retêm os clientes. O valor gasto por cliente adquirido também é menor que em canais com custos de aquisição mais altos. Por isso, o seu **foco** deve estar no **resultado líquido** e não apenas nos custos. Para identificar qual canal possui a melhor relação, é preciso calcular o **Retorno Sobre o Investimento (ROI)**. ``` ROI = LTV ÷ CAC ``` Para o exemplo de negócio que viemos acompanhando, o ROI foi de 5. Assim, para cada real investido para adquirir um cliente, a empresa ganha cinco reais. Como identificar se este é um valor saudável para o negócio? LTV e CAC: - \>5:1 – Supercrescimento - \>3:1, <5:1 – Crescimento sustentável - <3:1, >1:1 – Crescimento - <1:1 – Sem crescimento, não sustentável Com um ROI acima de 1, a empresa obtém lucro. Um ROI de 3 já é considerado excelente. Caso o indicador esteja acima de 5, é possível avaliar se a empresa possui espaço para investir mais na aquisição de clientes. Isso poderá diminuir o ROI, mas isso será compensado pela escala das vendas e um aumento no resultado líquido. Acompanhar essas métricas de forma contínua, sem montar planilhas à mão a cada mês, é exatamente o tipo de trabalho que uma solução de [business intelligence](https://bixtecnologia.com.br/business-intelligence-e-business-entenda-a-diferenca/) automatiza. ## Acompanhe as métricas mais importantes para a sua empresa Integrar e analisar dados de diversas fontes para direcionar o crescimento da sua empresa pode ser um desafio, mas traz inúmeras vantagens. Por isso, é melhor recorrer a um profissional especializado. [Marque uma reunião](https://bixtecnologia.com.br/contato/) com um consultor da BIX hoje! Estruture suas análises com a BIX e descubra inúmeras oportunidades para melhorar a sua retenção e se tornar mais lucrativo! ## Artigos relacionados ![Ilustração line-art de um velocímetro, cronômetro, gráfico de barras e cilindro de banco de dados em órbita, representando a performance do Power BI](https://bixtecnologia.com.br/img/cover_pt_d5f24ed778-960.webp) Business Intelligence Análise de Dados ### [Performance do Power BI: como otimizar DAX, modelo e agregações](https://bixtecnologia.com.br/power-bi-performance-dax/) Diagnostique relatórios lentos com Performance Analyzer, DAX e agregações 20 de agosto de 2026 12 min de leitura ![Ilustração de um data warehouse conectado a um painel de analytics e a um núcleo de IA, representando analytics com IA nativa no Snowflake Cortex](https://bixtecnologia.com.br/img/cover_snowflake_cortex_2026_pt_9dd034fb40-960.webp) Inteligência Artificial Business Intelligence ### [Snowflake Cortex em 2026: como construir analytics com IA sem sair do seu data warehouse](https://bixtecnologia.com.br/snowflake-cortex-analytics-ia-2026/) Analytics com IA no Snowflake Cortex, sem tirar o dado do data warehouse. 8 de julho de 2026 8 min de leitura ![Ilustração de uma capacidade do Microsoft Fabric com curva de custo em queda, representando a redução de custos de licenciamento do Power BI Premium e Microsoft Fabric](https://bixtecnologia.com.br/img/cover_pt_7c3f300d34-960.webp) Business Intelligence Estratégias de Negócios ### [Como reduzir custos de licenciamento do Power BI Premium e Microsoft Fabric em grandes empresas](https://bixtecnologia.com.br/reduzir-custos-licenciamento-power-bi-microsoft-fabric/) Como reduzir custos de licenciamento do Power BI e Microsoft Fabric. 7 de julho de 2026 8 min de leitura ![Ilustração de dois painéis de dashboards de BI equilibrados em uma balança, comparando Looker Studio vs Power BI](https://bixtecnologia.com.br/img/cover_pt_22255fe654-960.webp) Business Intelligence Análise de Dados ### [Looker Studio vs Power BI em 2026: qual ferramenta escolher para o seu time?](https://bixtecnologia.com.br/looker-studio-vs-power-bi/) Looker Studio vs Power BI: compare custo, governança e stack em 2026. 3 de julho de 2026 9 min de leitura Business Intelligence Inteligência Artificial ### [Power BI Copilot e Microsoft Fabric em 2026: guia de migração para times de BI](https://bixtecnologia.com.br/power-bi-copilot-microsoft-fabric-migracao/) Guia de migração para Power BI Copilot e Microsoft Fabric em 2026. 26 de junho de 2026 9 min de leitura ![Banner BIX Tecnologia: Guia Prático Qlik Sense e Jornada Analítica.](https://bixtecnologia.com.br/img/Primeiros_Passos_com_Qlik_Sense_Guia_Pratico_para_Criar_Dashboards_1_0918d4d7be-960.webp) Business Intelligence ### [Primeiros passos com Qlik Sense: Guia Prático para Criar Dashboards](https://bixtecnologia.com.br/primeiros-passos-qlik-sense/) 24 de março de 2026 5 min de leitura --- BIX Tecnologia · Contato: https://bixtecnologia.com.br/contato/ Índice do site para agentes: https://bixtecnologia.com.br/llms.txt