Analiza churn, czyli ilu klientów ostatnio od Ciebie odeszło?

Czy Twoi klienci odchodzą od Ciebie w alarmująco szybkim tempie? A może co jakiś czas ktoś rezygnuje z usług, ale nawet nie wiesz, jaki ma to wpływ na przychody firmy i czy jest się czym martwić? W obu przypadkach analiza churn pozwoli Ci znaleźć rozwiązanie problemu. 

Analiza churn to nic innego jak procent klientów, którzy odeszli od Twojej firmy w ciągu roku, w stosunku do poprzedniego kwartału, miesiąc do miesiąca etc.  To wskaźnik bardzo ważny w większości firm, ale w niektórych ma kluczowe znaczenie. Szczególnie w subskrypcyjnym modelu biznesowym, gdzie całe powodzenie firmy opiera się na dwóch czynnikach: wskaźniku utrzymania i rezygnacji klientów.  

Na czym polega analiza churn? 

Analiza churn wygląda prosto w teorii, choć metody modelowania są dość skomplikowane i jest ich kilka. Jeśli dopiero zaczynasz zgłębiać temat, wystarczy wiedzieć, że jeśli masz 1000 klientów i straciłeś w miesiącu 10 z nich, to znaczy, że wynik twojej miesięcznej analizy churn wynosi 1 proc. Oczywiście jeśli przyjrzeć się bliżej, to w grę wchodzi wiele dodatkowych zmiennych, takich jak np. to, czy za moment kluczowy uznać wygaśnięcie i nieodnowienie subskrypcji, czy tylko aktywną rezygnację z uczestnictwa przed czasem.  

Jak przeprowadzić analizę churn? 

Analityk Shopify Steve Noble wyróżnia 4 metody służące do przeprowadzania analizy churn: 

• prostą, 
• dostosowaną, 
• przewidującą, 
• autorską. 

Najprostsza polega na podzieleniu liczby klientów, którzy odeszli w danym okresie, przez ilość klientów pierwszego dnia tego okresu. Czyli: jeśli ze 100 klientów w ciągu miesiąca odeszło 5, to wynik churn wynosi 5 proc. W ten sposób można łatwo porównywać dane miesiąc do miesiąca. Jeśli biznes nie jest sezonowy, ta metoda wystarczy, by trzymać rękę na pulsie.  

Analizę churn można też prowadzić metodą dostosowaną, w której liczbę klientów, którzy odeszli w danym okresie, dzieli się przez sumę klientów pierwszego dnia miesiąca i sumę nowych klientów dla wybranego dnia miesiąca podzielone przez 2. Analiza churn metodą przewidującą i autorską wymaga już użycia bardziej skomplikowanych wzorów matematycznych, ale pozwala też pozyskać wyjątkowo miarodajne wyniki, a nawet dokonać prognoz. Pod uwagę podczas modelowania trzeba brać również zmiany sezonowe i okresowe, by uzyskać miarodajne i wiarygodne wyniki.  

Przy bardzo dużej bazie klientów, która podlega wielu zmiennym, analizę churn można przeprowadzać tylko na próbie uwzględniającej np. 20 klientów, którzy dopiero zaczęli korzystać z usług i 20 stałych klientów. To pozwala szybko wychwycić zauważalne tendencje, nie poświęcając jednocześnie dużych zasobów na analizę churn tysięcy różnorodnych przypadków. 

Warto też zdecydować, czy ocenie podlegać będzie liczba usług, z jakich zrezygnowali klienci, czy liczba klientów, którzy całkowicie porzucili firmę. To dwa różne wskaźniki. Wyniki analizy churn trzeba interpretować świadomie. Być może klienci rezygnują tylko z mało istotnej, jednorazowej usługi, a pozostają przy droższych?   

Dlaczego klienci odchodzą?  

Z danych Custify wynika, że wskaźnik analizy churn jest najwyższy w comiesięcznym modelu subskrypcji, podczas gdy przy dłuższych kontraktach (np. dwuletnich) – spada. Wpływ na to ma większa lojalność klienta. Poza tym ktoś, kto podejmuje decyzję, by związać się z firmą na kilka tygodni na próbę, rozmyśla się łatwiej niż ten, który zdecydował się popisać umowę na kilka lat. 

Analiza churn przynosi różne wyniki zależnie od branży i wielkości firmy. Np. dla przedsiębiorstw o obrocie mniejszym niż 10 mln. dol. Rocznie, w chimerycznej branży SaaS w USA, średni wynik analizy churn to 20 proc. Ogólnie ok. 5-7 proc. churn rocznie to norma – taki wynik nie powinien niepokoić w większości branż.  

Analizę churn traktuj tylko pomocniczo, jeśli Twoja organizacja jest bardzo młoda lub działa w specyficznej branży. Jeśli np. masz tylko dwóch, za to bardzo dużych klientów, i stracisz jednego z nich, to alarmująco wysoki wskaźnik analizy churn na poziomie 50 proc. niekoniecznie powinien być powodem do paniki.  

Wysoki churn – czy robisz coś źle? 

Analiza churn pozwala w pewnym stopniu zdystansować się od faktu, że klienci odchodzą. Na początku działalności to może boleć. Właściciele firm odbierają każdą rezygnację z usług osobiście. Jeśli jednak wiesz, jakie są standardowe wyniki analizy churn, to traktujesz utratę kilku czy kilkunastu procent klientów rocznie jako coś oczywistego. Zagłębiając się w metodologię, dojdziesz do wniosku, że wysoki wskaźnik analizy churn też czasem da się wytłumaczyć czynnikami niezależnymi od Ciebie. Masowe rezygnacje klientów są częste, gdy firma się szybko rozwija i stawia na gwałtowną promocję. 

Przykładowo, gdy Netflix wchodzi na nowy rynek i setki tysięcy klientów w jednym miesiącu zapisują się na próbną subskrypcję, to jest naturalne, że później nawet połowa z nich zrezygnuje z tych usług. Nie da się tego porównać z długoterminową analizą churn dla już ustabilizowanych na rynku przedsiębiorstw – w przypadku Netflixa pod koniec 2020 roku tylko 2,5 proc. klientów zrezygnowało z subskrypcji, co jest wynikiem najlepszym w całej branży (dla porównania z usług Apple TV rezygnuje regularnie ok. 15 proc. osób). 

Jeśli jesteś na rynku długo, klientów przybywa Ci stopniowo, a analiza churn daje pesymistyczne wnioski, to może być niepokojący sygnał. Może być wiele różnych przyczyn, dla których klienci odchodzą masowo. Jedną z nich jest rozczarowanie, a to pojawia się zwykle, gdy obiecujesz więcej, niż jesteś w stanie zaoferować.  Jeśli masz taki problem, pomóc może audyt marketingowy na początek, a później rebranding lub zmiana podejścia do promocji. Zamiast zgadywać, możesz też zapytać klientów, dlaczego nie zostali z Tobą na dłużej. Czasem wymaga to użycia wyrafinowanych narzędzi analitycznych. Innym razem wystarczy ankieta przeprowadzona wśród tych, którzy zdecydowali się zrezygnować z usługi. 

Analiza churn a CLV i zwrot z inwestycji 

Analizę churn można wykorzystać do tworzenia innych biznesowych obliczeń przydatnych w planowaniu długoterminowym. Przykładowo, jeśli chcesz obliczyć, ile zysku średnio zapewni Ci w ciągu całego swojego życia każdy klient, to ten wskaźnik bardzo Ci się przyda. Customer lifetime value oblicza się według wzoru, w którym jednym z elementów jest wskaźnik utrzymania klienta. To nic innego, jak procent klientów, którzy nie rezygnują z Twoich usług w określonym przedziale czasowym. Aby go poznać, wystarczy więc odjąć wartość churn od 100. Jeśli churn w Twojej firmie to 5 proc., to wskaźnik utrzymania klienta wynosi 95 proc (100 – 5). Jeśli korzystasz z modelowania statystycznego, takiego jak np. model rozkładu CLV Gompertza, to przy okazji dowiesz się też, jak wygląda wskaźnik churn dla Twojej działalności. 

Analiza churn przydaje się też do szacowania zwrotu z inwestycji i tworzenia biznesplanów. Bardzo często takie dokumenty powstają tylko w oparciu o planowaną ilość klientów. Na przykład właściciel siłowni planuje, że karnet wykupi 100 osób miesięcznie, a przewoźnik, że 500 osób dziennie będzie korzystało z przejazdów. Nawet, jeśli te dane są prawdziwe, oparte na nich kalkulacje zazwyczaj zawodzą. Dlaczego? Problemem jest właśnie to, że nie uwzględniono w nich wskaźnika churn. A przecież pewna ilość klientów zawsze może się rozmyślić i zmienić plany. Warto mieć to na uwadze, prognozując przyszłe zyski. Jeśli przeprowadzisz analizę churn i uwzględnisz ten wskaźnik w kalkulacjach, to będziesz mógł zaplanować, jak pozyskasz klientów na miejsce tych, którzy niechybnie odejdą. Potrzebujesz wsparcia? Sprawdź naszą ofertę i daj nam znać, w jakich obszarach możemy Ci pomóc.