Показатель Churn Rate:
как его рассчитать и зачем он нужен

Churn Rate — это процент пользователей, которые больше не пользуются вашими услугами. Его можно рассчитать за выбранный период.

Вернуть ушедших или уходящих пользователей менее затратно, чем с нуля привлечь новых — затраты на маркетинг меньше. Ушедшие клиенты уже знакомы с компанией и продуктом, однозначно являются целевой аудиторией и при правильно выстроенной коммуникации со стороны бренда могут вернуться и изменить мнение об уходе на противоположное.

Например, «Метро» прямолинейно спрашивает у пользователей «Мы заметили, что вы давно не покупали в интернет-магазине и приложении. Расскажите, почему?».

В целом причины ухода можно разделить на предотвратимые и непредотвратимые.

Нельзя предотвратить уход, если ситуация у клиента меняется глобально и повлиять на неё мы не можем. Это может быть переезд, изменение жизненных взглядов, ориентиров или интересов. Странно продолжать продавать абонемент в рязанский фитнес-клуб, если человек переехал в Сочи. А если компания продаёт табак, вряд ли активный пуш принесет результаты бывшему клиенту, бросившему курить по состоянию здоровья.

Прорабатывать необходимо только тех лидов, чьи причины ухода предотвратимы — только в этом случае можно экологично повлиять на решение клиента.

Такие причины можно разделить на две категории:

1. Если клиента не устраивает что-то именно в вашем бренде. Это может быть качество продукта, скорость доставки, даже разовый инцидент с курьером или оператором. Тогда клиент уходит искать альтернативу.
   
   
2. Если конкурирующий бренд выпускает аналогичный продукт с лучшими условиями, например, с меньшей ценой.
   

Здорово, если бренд не дожидается, когда клиент ушёл, а заранее прогнозирует этот момент и совершает проактивные действия, чтобы клиента удержать.

Итак, что можно сделать, чтобы предугадать уход клиента.

Главный триггер — изменение в привычных действиях клиента. Звоночками скорого ухода может быть отсутствие дополнительных покупок: как само по себе, так и в паре с игнорированием рассылок.

Для каждой сферы KPI будет разный: для индустрии игр — пользователь стал меньше проводить времени в игре, для фитнеса — не продлевает абонемент, для онлайн-магазина — перестаёт заказывать с привычной периодичностью.

Бежать за всеми клиентами, которые перестали совершать покупки, бессмысленно. А вот если предварительно провести RFT-анализ и разбить аудиторию на категории, будет очевидно, на каких пользователей нужно обратить особое внимание.

RFT-анализ — это анализ аудитории, который проводится на основании истории покупок пользователей. При его проведении учитываются три фактора:

— Recency (давность покупки) — учитывает время, прошедшее с момента последней покупки;

— Frequency (частота покупок) — показывает сколько раз клиент купил за выбранный период;

— Monetary (сумма покупок) — отражает полную стоимость покупок за период.

Чем больше покупок совершил клиент, чем больше потратил и чем меньше времени прошло с момента последнего касания — тем выше вероятность повторной продажи.

В результате RFM-анализа компания выясняет какие категории клиентов самые лояльные, какие приносят больше всего дохода, а какие спящие и неактивные. Такой анализ хорош наглядностью, понятным и быстрым результатом, он подойдёт для любой сферы бизнеса.

Особенно, если это негативный фидбэк. Важно прорабатывать отрицательные отзывы и обращения клиентов. И следить за тем, чтобы клиенты могли получить квалифицированную помощь, которая зависит от профессионализма первой линии.

Правильно обработанная обратная связь не только может сохранить клиента, но и повысить его лояльность. Если классно отработать возражение — клиент расскажет об этом ближнему окружению. И включится эффект сарафанного радио.

Он же сработает, если на обратную связь дать некачественный ответ или не решить проблему пользователя. Очевидно, какой из вариантов более предпочтителен.

Если конкурент предложит услугу, идентичную вашей, но дешевле в 2 раза, часть клиентов может уйти к нему.

Держите руку на пульсе, вырабатывайте конкурентные преимущества и повышайте лояльность аудитории. Если сервис будет безукоризненным, а клиент настолько лоялен, что вы для него, как старый друг, — вряд ли он перейдет к конкуренту ради разовой выгоды.

Самый простой способ получить Churn Rate — посчитать отношение количества ушедших клиентов к общему количеству. Это и есть коэффициент оттока клиентов. Показатель считается в процентах от общей базы, за весь период, который существует компания.

Чтобы посчитать количество ушедших клиентов, стоит учитывать отток с учетом новых пользователей, которые появились в выбранном периоде.

В повседневной жизни Churn Rate стоит считать, взяв показатели на начало и на конец периода. Периодом может быть любой удобный временной интервал — например, период, в который вы проводили рекламную кампанию, или календарный год. В случае с успешно проведенной рекламной компанией отток обязан быть отрицательным.

А теперь на примерах.

Допустим на 1 июня у нас было 2000 подписчиков в базе для рассылок. После успешных промо-акций за этот период добавилось 300 новых подписчиков. Общее количество к концу периода — 2250 человек.

Ушедшие подписчики = 2000 + 300 - 2250 = 50

CR в этом случае будет равен количеству отписавшихся (50), разделенному на общее количество пользователей на начало периода (2000).

CR = 50 / 2000 * 100% = 2,5%

Показатель Retention Rate тесно связан с Churn Rate — RR отражает процент клиентов, которые продолжают пользоваться вашими услугами.

При положительных значениях показатели взаимозаменяемы. RR должен стремиться к 100%, а CR — к 0%. Если CR имеет отрицательное значение, поздравляем, вы счастливчики, у которых вместо оттока клиентов за период пользователей только прибавилось.

Коэффициент оттока влияет на ACL, среднее время жизни клиента (Average Customer Lifetime) — срок, в течение которого клиент продолжает пользоваться услугами бренда. Чем меньше отток, тем дольше клиент остается с вами.

Чтобы верно рассчитать ACL, нужно брать одинаковый период расчета обоих показателей. Например, если отток клиентов вы рассчитываете за лето (3 месяца, квартал), то ACL будет равен количеству кварталов.

LTV (жизненная ценность клиента) — это доход, который клиент принёс компании за весь период взаимодействия с брендом. Чем больше времени будет длиться взаимодействие, тем больше дохода он принесёт.

LTV можно рассчитать разными способами: это зависит от специфики сферы и данных, которые есть. Самый простой — разделить ARPPU (выручку на одного платящего пользователя) на Churn Rate.

И, конечно же, отток клиентов влияет на доход. Чем больше пользователей пользуются вашими услугами, тем он выше.

Общий доход компании — это число пользователей (Customers), умноженное на доход на одного клиента (ARPU, Average revenue per user)