Коэффициент возврата клиентов как называется

Обновлено: 30.06.2024


С одной стороны, управление оттоком увеличивает доход. С другой, клиент, который задумывается об уходе из сервиса, не может быть лояльным. Поэтому важно знать уходящих клиентов, общаться с ними и возвращать к сотрудничеству.

Но эффективно управлять можно только тем, что измеряешь.

Я расскажу, как определить уровень оттока клиентов: на какие метрики и в каком разрезе смотреть. Покажу на конкретных примерах, как это делаем мы в UniSender.


Меня зовут Андрей Чуранов, я лидер команды по управлению клиентским опытом UniSender.

UniSender — простой сервис email- и SMS-рассылок. Мы помогаем маркетологам создавать красивые письма, объединять их в серии, проводить тесты и следить за эффективностью маркетинга.

Каждый день мы исследуем клиентский опыт во всех точках касания клиента и компании. Метрики, которыми пользуемся мы, будут близки и понятны многим SaaS.

Особенности измерения оттока клиентов в SaaS-продуктах

Когда мы говорим про отток то, в первую очередь, нам нужно ответить на два вопроса:

  1. Насколько стабильная наша клиентская база? В идеале количество клиентов в начале месяца и в конце неизменно.
  2. Какая доля клиентов покинула компанию? В идеале ноль.

Customer Retention Rate (CRR). Посчитать можно по формуле:

Churn rate (CR). Считаем так:

С помощью этих метрик можно рассчитывать долю клиентов, которые больше не пользуются услугами компании. Формулы учитывают новых клиентов — так мы можем нивелировать влияние бурного роста базы в каком-либо периоде. В сумме CCR и CR дают 100%.

Как считать эти метрики на примере:

  • Клиенты на начало периода = 100.
  • Клиенты на конец периода = 105.
  • Новые клиенты = 10.
  • CCR=(105-10)/100= 95%. В нашем примере видим, что количество клиентов уменьшается, так как показатель меньше 100%.
  • Клиенты на начало периода = 100.
  • Количество ушедших клиентов = 5.
  • CR=5/100=5%. Это показатель оттока. Много это или мало зависит от конкретной компании и отрасли.

Что не так с Customer Retention Rate и Churn Rate

Проблема расчёта CCR и CR состоит в фиксации оттока. Чтобы перестать пользоваться SaaS-продуктом, в большинстве случаев, нужно просто не пополнять баланс. А если клиент сделал это временно и после нескольких месяцев вернётся? В этом случае расчёт CCR и CR может быть неточным.

В этом особенность!

Мы должны подобрать такую гипотезу поведения, которая покажет, ушёл ли клиент навсегда или это временная неактивность.

Рассказываю, какими метриками пользуемся мы, чтобы более точно рассчитать отток клиентов.

Метрики результативности процесса

Эти метрики помогут понять, насколько окупается наша работа по управлению оттоком.

Доля активных клиентов

Мы рекомендуем считать долю активных клиентов за такие периоды:

  • Клиенты, активные в течение одного месяца (Monthly Active Users, MAU).
  • Клиенты, активные два месяца подряд (2Monthly Active Users, 2MAU).
  • Клиенты, активные в течение квартала (Quarter Active Users, QAU).


  • MAU = 3/4 = 75%.
  • 2MAU = 2/4 = 50%.
  • QAU = 1/4= 25%.
  • считают, что email-маркетинг не эффективен;
  • нет информационного повода для новой рассылки;
  • нет времени/специалиста, который будет заниматься рассылками.

Доход от возвращённого клиента

Мы определили, что пользователь уходит из сервиса и связались с ним в каком-то канале. Клиент согласился продолжить сотрудничество и внёс оплату.

Доход от возвращённого клиента — это сумма, которую оплатил клиент, после нашей коммуникации в любом канале.

Зачем считать. Этот показатель используют для расчёта среднего чека. Средний чек нужно считать по каждому клиенту отдельно и в общем после всех коммуникаций по оттоку.

На что обратить внимание. Отдельным разрезом для аналитики данного показателя может быть канал коммуникации (телефон, email, личная встреча) и сегмент клиента. Сегментировать можно по нескольким показателям:

  • Какой доход был ранее?
  • Когда было последнее пополнение счета?
  • Какими услугами пользовался до этого?

Количество оплат спустя 30, 60, 90 дней после коммуникации

Количество оплат характеризует стабильность процесса и правильность выбора стратегии управления оттоком.

Допустим, вы вернули клиента в сервис. После длительного перерыва он пополнил баланс. Это хорошо! Что далее? Вы контролируете дальнейший путь? Мы считаем, что это необходимо.

Зачем считать. В норме доля повторных оплат от возвращённых клиентов, с которыми вы коммуницировали, должна значительно превышать долю повторных оплат от клиентов, с которыми коммуникации не было. Такая тенденция подтверждает, что мы выбрали правильную стратегию.

Чтобы узнать этот показатель, просто проверяем оплатил ли клиент ещё раз после первого пополнения счета.

Пример из жизни UniSender.

1. Делаем выборку за квартал. Смотрим на количество оплат после дозвона и без него. Доля оплат после дозвона выше. Наша стратегия верна — мы влияем на решение клиента вернуться в сервис.



Оплаты после дозвона и без него

2. Далее смотрим, какой процент клиентов сделали более одной оплаты.



После дозвона клиенты чаще делают более одной оплаты

3. Закрепим финансовыми показателями. Сравниваем средний чек у клиентов после дозвона и без него. Разница в разрезе количества оплат очевидна. Также видим, что у клиентов, которые уже успели сделать 4 оплаты после возвращения средний чек выше. Доля таких клиентов в нашем случае небольшая (около 3%), поэтому тут могут быть любые тренды.



Средний чек у клиентов после дозвона выше

На что обратить внимание. Если клиент вернулся, значит он поверил, что проблема, из-за которой он ушёл, решена.

Чтобы показатель рос, нужно анализировать причины оттока клиентов и разрабатывать инструменты удержания в разрезе причин оттока.

Например, клиент ушёл из сервиса для email-рассылок из-за плохой доставляемости писем. Мы связываемся с клиентом и даём рекомендации, как можно повысить доставляемость. После его возвращения мы должны проверить, использовал ли он наши советы. Если поднять показатель не удалось, мы ещё раз прорабатываем способы повышения доставляемости. Если этого не делать, клиент рискует снова получить негативный опыт и отказаться от сервиса.

Метрики качества процесса

Показатели качества показывают сбалансированность процесса. Например, мы получили $10 000 от возвращённых клиентов — это хорошо или плохо? А если эти деньги принес один клиент? А если 10 000 клиентов? Показатели ниже позволят вам увидеть если ли перекосы в процессе.

Средний чек

Чтобы посчитать средний чек возвращённых клиентов, нужно доход от клиентов, с которыми была коммуникация, разделить на количество клиентов, которые сделали оплату после коммуникации.

Расчёт среднего значения имеет ряд недостатков. Например, среднее искажается для массивов с большим разбросом в значениях. Для чисел 100, 200 и –300 средним арифметическим будет 0, а это не всегда можно интерпретировать. Поэтому дополнительно рекомендуем измерять стандартное отклонение и медиану.

Стандартное отклонение показывает, на сколько единиц каждый показатель в среднем отклоняется от среднего значения выборки. Для расчёта используем формулу в MS Excel:


Медиана разбивает выборку на две равные части. Половина наблюдений лежит ниже медианы, другая половина — выше. Используем формулу в MS Excel:


На что обратить внимание. Хороший способ повысить средний чек (изменения тарифа не в счёт) — подключить инструменты удержания. Предложение компании для возвращения клиента должно быть полезным и понятным. А главное — содержать решение проблемы, с которой столкнулся клиент.

Например, одно из наших предложений содержит личную консультацию специалиста. С помощью этого инструмента мы слушаем и слышим клиента, а он нас. Мы даём дополнительную ценность и после этого клиент готов заплатить свой предыдущий платеж, а не минимальный.

Конверсия

Конверсия — доля клиентов, которые вернулись в сервис, от всех клиентов с которыми была коммуникация.

Например, мы в UniSender смотрим как давно были пополнения счёта и рассылки в сервисе. Для нас сочетание этих двух критериев позволяет определить уходящего клиента.

Рекомендую сравнивать показатель конверсии для клиентов, с которыми вы общались по поводу возвращения, с конверсией, когда коммуникации не было. Если конверсия во втором случае выше, то действия направлены не на тех клиентов. Клиенты платят и без наших усилий. Значит, это не уходящие клиенты.

Такие действия экономят ресурсы компании и помогают сосредоточиться на клиентах, которые ушли из сервиса.

Фидбек клиентов

Отзывы помогают понять, удовлетворён ли клиент сервисом после возвращения. Естественно, мы должны сосредоточиться на том, чтобы эту оценку повысить.

На что обратить внимание. Низкие оценки должны подтолкнуть к более подробному исследованию неудовлетворённости. Аналитика и изменения должны касаться конкретных сотрудников, групп сотрудников, инструментов удержания или продуктов компании.

Процесс сбора обратной связи должен быть постоянный, а аналитика его циклична. Главные инструменты для повышения качества процесса и удовлетворенности клиентов это:

  • Постоянный сбор фидбека.
  • Цикличность в измерениях.
  • Сбор предложений по улучшению и контролю эффективности внедрённых изменений.

В каких разрезах измерять отток

Стационарные интервалы

Мы в UniSender измеряем отток в таких интервалах: день — неделя — квартал — год.

Рекомендую измерять показатели как можно чаще. Новые действия происходят в сервисе каждый день. Следовательно, мы их должны контролировать.

Сегменты клиентов

Вполне нормально, что у разных сегментов будут разные показатели. Мы ставим для них разные цели в конверсии и среднем чеке.

Также с помощью сегментации можно оптимизировать расходы на управление оттоком. Например, для более доходных клиентов мы используем звонки по телефону, а для менее доходных — настраиваем автоматические цепочки писем.

Канал коммуникации

Это всё?

Собрать статистику недостаточно, чтобы эффективно оценить отток. Мы в UniSender строим математические модели, чтобы прогнозировать различные показатели оттока. Об этом будет наша следующая статья.

Читайте также: