DADOS PRÓPRIOS E IA

Perceba porque é que os seus clientes saem.

Envie os atributos que já tem. A NoChurn cruza-os com a faturação e o suporte, encontra o que acompanha o churn e a IA explica. Correlação, não causalidade: cada conclusão mostra o tamanho da amostra.

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app.nochurn.sh/data
DADOS PRÓPRIOS E IA · Pré-visualização da interface · dados de exemplo

Dados recomendados

Comece por estes. Cada um responde a uma pergunta que a IA esclarece por si.

AQUISIÇÃO

  • signup_date2026-03-14

    Os clientes de certos meses ou coortes saem mais cedo?

  • signup_sourcefacebook_ads · google_ads · seo · referral

    Alguns canais trazem clientes que cancelam mais? Por exemplo, Facebook Ads face ao SEO.

  • coupon_usedLAUNCH50

    Quem se inscreve com desconto fica quando o desconto acaba?

CONTA

  • plan · billing_intervalpro · monthly

    Os planos mensais cancelam mais do que os anuais?

  • company_size · seats11–50 · 3

    As equipas pequenas ou os utilizadores individuais saem mais?

  • country · industryDE · agency

    Alguns países ou setores cancelam mais?

UTILIZAÇÃO DO PRODUTO

  • activated_at2026-03-16

    Os clientes que nunca chegam ao momento “aha” cancelam?

  • last_active_at2026-10-30

    Quanto tempo de inatividade antecede um cancelamento?

  • key_feature_usageprojects_created: 4

    Que funcionalidade retém os clientes, e qual ninguém usa?

SATISFAÇÃO & PAGAMENTO

  • support_tickets · nps2 · 7

    Os clientes que contactam muito o suporte, ou nunca, saem mais cedo? Ligue a sua ferramenta de suporte (Intercom, Zendesk, HubSpot, Help Scout, Gorgias ou Crisp), ou envie-o você.

  • payment_methodcard · sepa · prepaid

    Alguns meios de pagamento falham mais vezes? Por exemplo, cartões pré-pagos ou prestes a expirar.

  • trial_days14

    Os clientes sem período de teste, ou com um curto, saem mais cedo?

03 PREVER O CHURNDADOS PRÓPRIOS

Envie os seus dados. A IA descobre o que prevê o cancelamento.

Envie qualquer atributo numa só chamada: licenças, utilização, onboarding, NPS, setor. O NoChurn compara os clientes que saem com os que ficam e diz-lhe que atributos andam a par com o cancelamento.

Fontes

  • Stripe Pagamentos, tipos de cartão, planos, falhas
  • A sua app · API / SDK Atributos e eventos de utilização
  • Suporte · Intercom, Zendesk, HubSpot, Help Scout, Gorgias, Crisp Conversas, temas, satisfação
  • Importação CSV Tudo o resto que acompanha
NoChurn stats · AI

O NoChurn junta todas as fontes de cada cliente, calcula as estatísticas e a IA explica o que se destaca.

O que daí resulta

  • 3+ contactos com o suporte em 30 dias → 2,1× mais probabilidade de cancelar
  • Cartão pré-pago na inscrição → 1,8× mais falhas de pagamento
  • 14 dias sem login nem contacto com o suporte → 2,6× mais probabilidade de cancelar
Uma chamada por cliente, ou em lote
await fetch("https://api.nochurn.sh/v1/customers/cus_…", {
  method: "PATCH",
  headers: { Authorization: `Bearer ${NOCHURN_KEY}` },
  body: JSON.stringify({
    attributes: {
      signup_date: "2026-03-14",
      signup_source: "facebook_ads",
      seats: 1,
      onboarding_done: false,
      last_active_at: "2026-10-12",
    },
  }),
});
Fatores de cancelamento
  • onboarding_done = false 3,1× mais probabilidade de cancelar
  • signup_source = facebook_ads 2,4× mais probabilidade de cancelar
  • last_active_at > 14 days 2,0× mais probabilidade de cancelar
  • plan = annual 0,4× · fica mais tempo

Correlação, não causa: use-a para escolher quem recebe cada oferta.

PROMPT

Read https://www.nochurn.sh/llms.txt,
then follow https://www.nochurn.sh/docs/quickstart/
to add NoChurn to this app. Use a test key
(nc_test_…) until I say we go live.

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