Залог успешной деятельности и стабильных доходов любой компании — это регулярный мониторинг текущих показателей. Одним из таких немаловажных показателей является  отток клиентов (Churn).

Отток клиентов – это показатель в процентном либо денежном выражении, который характеризует количество клиентов ушедших из Вашей компании.

Для любого бизнеса отток клиентов -это тревожный сигнал о надвигающейся катастрофе. Лучший способ избежать катастрофы и ее последствий – принять меры по ее предостережению.

Невозможно найти причину и решить данную проблему простым анализом формул приходящих и уходящих клиентов. Нужно смотреть «в корень» проблемы:

  • какие клиенты уходят?
  • по какой причине?
  • когда они это делают?

Для того, чтобы найти ответы на данные вопросы, нужно измерить соответствующие метрики и проанализировать их.  И только после подробного анализа Вы сможете выявить реальные причины оттока.

Верно ли Вы рассчитываете показатель оттока?

Обычно отток клиентов рассчитывается по стандартной формуле:

Отток = количество клиентов, покинувших Ваш проект/общее количество клиентов

Но на практике у таких расчетов есть один большой недостаток: за счет интенсивного прироста новых клиентов, которые просто не успели отменить подписку, показатель оттока искусственно занижается. Т.е. количество потерянных пользователей за определенный период не изменилось (например, как в первом месяце получили 5000 лидов, так и в следующем такое же количество), а статистика показывает меньший показатель оттока в процентном выражении.

Такое положение вещей не должно Вас устраивать, ведь каждая упущенная реальная сотая доли оттока приводит к значительному снижению прибыли, поэтому всегда стоит «держать руку на пульсе» и пользоваться правильными расчетами.

Поэтому, для анализа показателей оттока и удержания клиентов предлагаем Вам использовать следующие 4 метрики:

  1. Расчет оттока на основе усредненных показателей
  2. Показатели удержания клиента в расчете на когорту
  3. Расчет суммарной прибыли когорты
  4. DAU/WAU/MAU

Давайте рассмотрим каждую метрику более подробно.

Метрика №1. Расчет оттока на основе усредненных показателей

Данная метрика позволит избежать тех неточностей, которые показывает стандартная формула оттока.  Преимущество метрики в том, что за счет расчета средних показателей, снижается влияние резких колебаний количества новых пользователей на показатель оттока.

Поэтому формула расчета оттока для активно растущих компаний была модифицирована и приняла следующий вид:

Где n – количество дней в анализируемом периоде.

Постепенное увеличение клиентской базы приведет к росту средней величины, что окажет большое влияние на месячный показатель оттока. Если же рост базы был скачкообразным и резким, то коэффициент оттока не изменится и не станет ниже реального значения, т.е. не будет вводить Вас в заблуждение и позволит сделать правильные выводы.

Как ведет себя кривая удержания?

Не стоит расслабляться и ограничиваться анализом только оттока клиента. Еще одним немаловажным показателем из этой сферы является кривая удержания. Хуже потери клиентов, может быть их непостоянство. Понять, есть ли у Вашего продукта притягательная сила, которая очень важна для долгосрочной перспективы, поможет анализ кривой удержания пользователей (Retention Rate). Давайте рассмотрим один из примеров такого анализа.

Допустим, у Вас есть сервис, на который в начале месяца подписались 100 пользователей.  К концу месяца показатель удержания составил 40 %, т.е. только 40 человек из 100 продолжили пользоваться сервисом. В следующем месяце показатель продолжал снижаться,  и вот уже к концу второго месяца от начального количества практически мало что осталось. Если у Вашего сервиса есть определенные когорты, сгруппированные допустим по дате подписки, для которых характерна тенденция постоянного снижения и не наблюдается выравнивания – это серьезный сигнал о надвигающихся проблемах.

Как это отразится на Вашем росте? Давайте рассмотрим пример графика.

Суммарное количество WAU по месячным когортам.

Согласно данному графику, в первое время Ваш рост не снизится.  Но если посмотреть сверху на линии, то можно заметить,  что с постепенным увеличением количества уходящих клиентов,  Ваш рост будет замедляться. При расширении графика вправо, кривая роста постепенно начнет падать. Ведь новые пользователи будут добавляться прежними темпами, а старые будут покидать Ваш сервис с нарастающей скоростью.

Метрика №2. Показатели удержания клиента в расчете на когорту

Давайте рассмотрим 2 примера когортных анализа.  Когорты  пользователей были сформированы по дате подписки на Ваш сервис.

Когортный анализ.

Согласно данным таблицы первого когортного анализа, пользователи постепенно каждый день покидают сервис, и такая тенденция сохраняется вплоть до полного оттока всех клиентов.

Показатели второго анализа отображают, что кривая удержания пользователей выравнивается на 12й день пользования сервисом, т.е. начиная с 12-го дня отток клиентов минимизируется, и новая когорта основывается на остатках предыдущей.

Опираясь на результаты когортного анализа для Вашего сервиса, Вам необходимо выявить тот день, когда Ваши пользователи перестали Вас покидать.

Если анализ Вашего сервиса имеет такие же тенденции, как и первая таблица из рассмотренного примера, то с Вашим ростом могут быть проблемы. Необходимо принимать меры и донести пользователям ценности и полезности Вашего сервиса на более ранних стадиях удержания.

И только после того, как Ваша кривая удержания выровняется, следует приложить усилия для ускорения формирования приверженности клиентов к Вашему сервису. Нужно стремиться к тому, чтобы «Wow-moment» у пользователя наступил скорее, например на  3-4 й день после знакомства, а не на 12й. Тогда кривая Вашего роста будет иметь следующий вид:

Суммарное количество WAU по месячным когортам.

Насколько ценны Ваши клиенты?

И хотя если Ваша кривая удержания пользователей выровнена, все равно наступит момент, когда клиенты начнут Вас покидать. Ваша цель – это сделать так, чтоб этот момент наступил как можно позже.

Есть одно общепринятое утверждение, согласно которому, Вашу ситуацию можно считать стабильной, пока затраты на привлечение клиентов не превышают получаемый от них суммарный доход. В виде формулы эта легенда выглядит следующим образом:

Можно ли считать это утверждение верным? Вряд ли.

Ведь данная формула работает только при соблюдении двух следующих условий:

  1. Отток клиентов постоянен
  2. Рано или поздно все клиенты Вас покинут

Однако Ваша цель противоречит этим  условиям, т.к. Вы стремитесь к снижению показателя оттока и долгосрочному сотрудничеству с клиентами.

Метрика №3. Расчет суммарной прибыли когорты

Согласно рекомендациям компании  Open View Partners, которая занимается стартапами  по созданию программного обеспечения, для оценки ценности пользователей стоит применять показатель «Суммарная когортная прибыль» (Cumulative Cohort Revenue, CCR).

Формула расчета следующая:

Где 12 Month CCR — Годовая суммарная когортная прибыль; CCR for Corresponding Cohort at Month 12 — CCR соответствующей когорты в 12-м месяце; Total Sales & Marketing Spend in Cohort’s Initial Month —  общая сумма затрат на продажи и маркетинг в начальном месяце для данной когорты.

Преимущество данной формулы в том, что она учитывает анализируемый промежуток времени. Данные расчеты помогут Вам получить достоверную информацию о том, при какой стоимости привлечения клиента Вы выходите на уровень безубыточности.

Сравнение когортной прибыли и затрат на привлечение клиентов

Анализ данного показателя для разных когорт позволит Вам понять в какой промежуток времени Вы работаете наиболее эффективно и насколько быстро компенсируются Ваши затраты на привлечение клиентов.

Какие клиенты собираются Вас покинуть?

Кривая удержания является важным показателем, но она не может охарактеризовать всю ситуацию. Давайте рассмотрим пример кривой.

Кривая удержания

Допустим, для Вашего сервиса был построен следующий график, который демонстрирует резкое снижение удержания клиентов начиная с 15го  дня.  Но полученные данные не могут раскрыть причину, по которой клиент решил Вас покинуть. Связано ли его решение с Вашими действиями начиная с третьей недели сотрудничества, или просто у пользователя не было времени раньше отписаться, он отложил свое решение или забыл? Дать правильные ответы на эти вопросы может только следующая метрика.

Метрика №4  DAU/WAU/MAU

Такие метрики, как Ежедневно активные пользователи (Daily Active Users, DAU), Еженедельно активные пользователи (Weekly Active Users, WAU) и Ежемесячно активные пользователи (Monthly Active Users, MAU) позволят Вам анализировать поведение Ваших клиентов.

Выбор частоты активности пользователей для исследования зависит от специфики Вашего сервиса. Например, если Ваш сервис предполагает ежедневное пользование, то нужно измерить соответствующую метрику.

Результаты исследования метрики помогут Вам предугадать решение клиента покинуть Вас. Обычно перед отпиской от сервиса активность пользователя резко снижается.  Вы можете рассчитать приемлемый уровень активности Ваших юзеров, и если метрика показывает отклонение от данного показателя, возможно, Вам стоит задуматься о повторном вовлечении клиента.

Описанные выше метрики позволят Вам держать ситуацию с оттоком пользователей под контролем. Выявив причину и применив соответствующие меры, Вы сможете решить проблему со снижением количества Ваших клиентов. После того, как проблема будет решена, Вы сможете переключиться на извлечение большей ценности из Ваших пользователей.

По материалам: appcues.com

Подпишись на новые статьи блога: