Не нужно иметь семь пядей во лбу, чтобы понимать одну из важнейших метрик любого бизнеса: продажи зависят от количества лояльных покупателей. Если в компании отток клиентов выше притока, то это отчетливый сигнал – пора что-то менять. Но прежде чем менять, нужно всё тщательно проанализировать – почему уходят, как рассчитать реальный отток и что нужно предпринять для исправления ситуации? На все вопросы и в частности, что такое churn rate подробно отвечаем в этой статье.
Churn rate – это термин маркетинга, который служит для подсчета количества пользователей сайта, канала мессенджера, группы в соцсетях или любой иной онлайн-площадки, которые прекращают взаимодействовать с компанией или проектом. Например, отписываются от рассылки, отказываются от услуг сервиса, покидают сообщество. Для успешного развития проекта необходимо, чтобы отток (Churn rate) не превышал приток (growth rate). Коэффициент подсчитывают в процентах.
Churn rate – это один из важнейших показателей эффективности SaaS-сервисов и компаний, где доходы зависят от массовости использования услуг. Например, провайдеры сотовой и телефонной связи постоянно конкурируют между собой за абонентов. Тратят миллионные бюджеты на рекламу и другие способы привлечения людей. А теперь представьте, если 1-2 человека из каждых 30 абонентов прекращают всякие коммуникации с провайдером. Годовой отток составит 5-7%. Churn rate – это покажет.
Другой пример из сферы SaaS-компаний. Облачные сервисы предоставляют посетителям прикладное программное обеспечение для работы, хранения информации в сети. Технологии обслуживаются провайдером и, соответственно, доход напрямую зависит от количества пользователей, вносящих абонентскую плату. Если человек отказывается от подписки и прекращает пользоваться сервисом, то он автоматически попадает в процент оттока.
Маркетологи выделяют три типа оттока пользователей:
Самый простой вариант рассчитать показатель за период – это разделить количество ушедших пользователей на общее количество клиентов. Сформулировать просто, но на практике приходится расширять формулу.
Для начала нужно определиться, кого считать активными клиентами, а кого потерянными. Например, отток можно составлять из тех пользователей, которые долгое время ничего не покупают или тех, кто официально отказался от услуг. Здесь решать только вам. Желательно сразу отсеять утраченных по естественным причинам клиентов – переехали в другой район, город, страну или изменились потребности в связи с возрастом.
Таким образом, формула churn rate – это количество потерянных покупателей в конце периода, деленное на общее количество в начале периода. Результат умножается на 100%.
CR = С1 – С2 / С2 * 100%
CR (churn rate) – это отток клиентов, С1 – количество на начало периода, С2 – количество в конце периода.
Например, на начало месяца у компании было 1000 клиентов (С1), к концу месяца их стало 890 (C2). Считаем CR = 1000 – 890/1000*100% = 11%
Эта достаточно общая формула, которая подходит для подсчета показателей оттока за определенный период – квартал, месяц, год. Метод можно детализировать. Например, значение в числителе высчитывается с учетом ушедших и новых пользователей.
Количество ушедших = общее число на начало периода + новые пользователи – общее число на конец периода
Например, на начало квартала сервисом пользовались 500 человек, а на конец периода – 520, новых пользователей – 30. Считает количество ушедших = 500 + 30 – 520 = 10.
Видим, что база абонентов выросла на 20 человек, но 10 клиентов все-таки отказались от услуг сервиса. Это частое явление даже во время набора базы, потому что рост компании – это разница между притоком и оттоком пользователей. Дальше считает CR = 10/500 * 100% = 2%.
Когортный анализ позволяет точнее рассчитать отток пользователей за длительный период, квартал или год. Если в отчете за первый месяц можно смело поставить CR = 0, так как абоненты обычно платят за услуги сервиса на месяц вперед, то второй и последующие месяцы нужно считать отток отдельно для каждой когорты.
Например,
Соответственно за квартал получаем CR = 0+2+3,8 = 5,8%
Показатель оттока показывает среднее время жизни клиента: Average Customer Lifetime (ACL). Churn rate – это пропорциональное значение к времени жизни одного клиента на сайте, сервисе, в проекте.
ACL = 1 / churn rate за период
Например, CR за год равен 25%, тогда среднее время жизни клиента = 1/0,25 = 4 года. Возьмем короткий период: 3% пользователей уходят ежемесячно, то ACL = 1/0,3 = 33 недели.
С помощью коэффициента оттока клиентов можно посчитать прибыль с клиента за весь период его жизни в компании (LTV).
LTV = выручка одного платящего клиента / churn rate
Например, покупатель в среднем приносит 25 000 рублей в месяц, тогда как отток клиентов за период 3%. Считаем LTV = 25 000/3 = 8 300 рублей в месяц. Соответственно, чем ниже значение, тем дольше пользователи взаимодействуют с компанией и тем больше приносят прибыли.
Показатель сильно зависит от ниши и «возраста» бизнеса, плюс ряд дополнительных факторов. Например, стартапы часто испытывают трудности на первых порах, поэтому и CR у них может достигать 15-20%. Это приемлемые цифры, так как новый продукт, бренд только адаптируется к рынку и набирает свою целевую аудиторию.
Для «старых» компаний и крупных корпораций отток в идеале не должен превышать 1-2%. Компании, работающие через онлайн, показывают средние значения 4-5% ежемесячно.
Приведем таблицу средних значений CR для разных сфер:
Churn rate – это регулируемый параметр, поэтому на его значения можно воздействовать разными способами. Рассмотрим самые эффективные решения:
Мы узнали, что churn rate – это одна из важнейших метрик, которая показывает рост бизнеса в разрезе притока и оттока клиентов. Научились рассчитывать этот показатель для периодов, проводить когортный анализ. Также мы изучили, как CR влияет на связанные продуктовые метрики LTV и ACL.
Чтобы эффективно работать с churn rate, необходимо повышать качество продукта и сервиса, а также анализировать рынок и конкурентов.
Хочу получать интересные новости блога
7 марта 2023
22 марта 2023
20 марта 2023
24 марта 2023
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку своих персональных данных