Когортный анализ оттока (churn)

Для более глубокого понимания и поиска инсайтов хорошим инструментов является когортный анализ. В SaaS бизнесе с месячной подпиской в когорты обычно выделяют пользователей, которые пришли в определенный месяц. Таким образом, мы можем отдельно рассматривать январских новых клиентов, февральских, мартовских и тд. Эти когорты мы можем сравнивать между собой.

Когорта

 

Такой подход позволяет ответить на следующие вопросы:

  • за какой период времени мы теряем большую часть клиентов?
  • стабилизируется ли churn спустя определенное время?

Ответив на эти вопросы, мы ищем точки в которых хотим изменить ситуацию, например, сократить отток в первые месяцы. Для этого мы можем переработать продукт, организовать пользовательскую поддержку, тренинги для новых клиентов. Теперь мы хотим понять – дает ли все это какой-то эффект?

Для того, чтобы ответить на этот вопрос мы можем сравнить более старые когорты пользователей с новыми. В данном конкретном примере вы можете видеть значительное улучшение в удержании новых клиентов в первый месяц (выделенный красным столбец).

Подходы к когортному анализу churn

Как уже обсуждалось ранее, следить можно за оттоком клиентов, а также за оттоком в денежном эквиваленте. Каждый из этих подходов дает нам нам понимание разных процессов.

Ниже приведен график оттока клиентов:

Анализ когорт churn

 

Другой же график (ниже) показывает то, как ведет себя MRR (Monthly Recurring Revenue — регулярный месячный доход) для конкретной когорты клиентов. В данном конкретном случае мы имеем отрицательный отток в денежном эквиваленте (negative churn). Рост доходов от сохраняющихся клиентов превышает потери от тех, кто отвалился. Приведенная картинка ниже выглядит крайне привлекательно, но в жизни таким столкнуться можно не очень часто, хотя примеры существуют.

 

MRR churn

Предсказание churn: степень вовлечения клиента

Отток является критически важной метрикой для SaaS компаний, поэтому было бы неплохо научиться определять тех клиентов, которые могут отказаться от вашего сервиса. В таком случае мы сможем направить наши усилия или выстроить процессы так, чтобы сохранить этих клиентов.

Один из способов научиться предсказывать отток является определение уровня вовлеченности клиента в использование продукта. Вы можете назначить разные очки разным функциям вашего продукта. Грубо говоря, если бы вы были Фейсбуком, то вы считали бы, что пользователь, который залогинился и загрузил 5 фотографий откажется от сервиса с меньшей вероятностью, чем тот, как зашел и просмотрел лишь 1 страницу.

Аналогично, если вы продали ваш продукт в департамент, где работает 100 человек, а используют его лишь 10, то этот клиент намного с большей вероятностью откажется от сервиса, чем аналогичный клиент, где используют продукт 90 человек. Поэтому рекомендую вам создать специальный индекс, который позволит вам определять степень вовлеченности клиента в использование продукта. Построить этот индекс для начала вы можете на основе своего понимания того, какие функции являются ключевыми, а какие нет. В процессе работы вы можете откорректировать свои предположения в соответствии с реальными данными об оттоке.

Со временем вы также поймете, за какими индикаторами надо следить, чтобы узнать, когда можно клиенту продать дополнительный продукт или более дорогую подписку.

Инструкции для работы с churn

Если ваш отток в деньгах имеет высокое значение (2% и более в месяц), то это является индикатором того, что с вашим бизнесом что-то не так. С оттоком в 2% в выручке вы будете терять 22% вашей выручки каждый год – это почти четверть! Это явный индикатор проблем в бизнесе и этот фактор станет мощным фактором, тормозящим ваше развитие с ростом размеров бизнеса.

Рекомендуется заняться этим вопросом в первую очередь и найти проблемы, которые вызывают такой отток. Возможные варианты следующие:

  • Ваш продукт не удовлетворяет потребности пользователей (продукт не несет достаточно ценности для людей/ продукт работает нестабильно).
  • Продукт не является прилипчивым. Продукт несет ценность для клиента в первые несколько месяцев, но когда клиент получает эту ценность, то для него пропадает смысл в дальнейшем использовании сервиса.
  • Конечные пользователи продукта не могут с ним разобраться (компания закупила ваш продукт для какого-то отдела, но они не смогли с ним разобраться).
  • Часть ваших продаж направлены на тех, кто не очень сильно заинтересован в вашем продукте и не получает от работы с вашим продуктом существенной выгоды.
  • Возможно вы работаете с сегментом малого бизнеса, где компании часто банкротятся. Вам надо стараться искать клиентов с устойчивым бизнесом.
  • Ваша система ценообразования не предполагает допродаж или повышения стоимости продукта с увеличением активности его использования.

Лучший способ понять, почему клиенты отказываются от ваших услуг – взять телефон и пообщаться с ними лично. Лучше заниматься этим лично основателям компании (как минимум на ранних этапах) . Основателям необходимо слышать от первоисточника суть проблемы, так как именно они имеют возможность в наибольшей степени влиять на продукт и решать обнаруженные проблемы.

Выводы:

  • следите за оттоком и в клиентах, и в деньгах;
  • эффективность ваших действий по сокращению оттока замеряйте с помощью когортного анализа;
  • если отток больше 2% в месяц в денежном эквиваленте, то, скорее всего, с вашим бизнесом что-то не так;
  • лучший способ понять проблему – лично пообщаться с отказавшимися клиентами по телефону.

Источник: Go Practice

Data Scientist # 1

Машинное обучение, большие данные, наука о данных, анализ данных, цифровой маркетинг, искусственный интеллект, нейронные сети, глубокое обучение, data science, data scientist, machine learning, artificial intelligence, big data, deep learning

Данные — новый актив!

Эффективно управлять можно только тем, что можно измерить.
Copyright © 2016-2021 Data Scientist. Все права защищены.