Отток (Churn) клиентов подобен пожарной сирене. Вы понимаете — что-то пошло не так, но это знание не помогает вам потушить пламя.
Чтобы «поставить диагноз» и решить проблему с удержанием, вам нужно предпринять нечто более серьезное, чем простой взгляд на формулы приходящих и потерянных клиентов. Необходимо определить, кто уходит, когда они это делают и почему. Только после этого вы сможете с умом распределить время и внести поправки, имеющие наибольшее влияние на рост вашего бизнеса.
Читайте, как найти источник огня и погасить его до того, как ваша компания сгорит дотла.
Верны ли ваши данные?
Никто не станет отрицать, что привлечение лидов играет решающую роль для успеха компании на раннем этапе развития. Но не дайте хорошим показателям затмить проблему с оттоком.
Вспомним формулу:
Отток = потерянные пользователи / общее число пользователей
Рассмотрим пример от Profitwell, демонстрирующий значение формулы в реальном мире.
По вертикали: существующие клиенты, отток существующих клиентов, новые клиенты, отток новых клиентов, общее количество клиентов, коэффициент оттока. По горизонтали: август, сентябрь
Проблема с формулой оттока состоит в том, что совершенно тот же режим работы (прибавление 5 000 юзеров за месяц) не приводит к одинаковому результату — коэффициент оттока в сентябре ниже августовского. Быстрый рост искусственно снижает отток, поскольку у новых клиентов, добавляющихся ежемесячно, еще просто не было времени на отмену подписки.
Изменение даже сотых долей оттока может привести к 25%-ному падению прибыли, так что вам определенно не нужны неточности в таких подсчетах.
Почему так сложно прогнозировать отток клиентов?
Метрика №1. Вычисляйте отток на основе средних показателей
Хороший показатель оттока, искаженный резким ростом, не сможет дать вам объективное представление о том, что идет правильно, а что нет. Поэтому существует немного видоизмененная формула для быстрорастущих стартапов:
Выглядит пугающе? Разобраться не так сложно:
Отток = количество потерянных пользователей
∑ = сумма ежедневных новых пользователей (i=1) в совокупности данных (n)
n = количество дней в определенном периоде
Если пользователи добавлялись в клиентскую базу постепенно, то средняя величина увеличится и окажет большее влияние на ваш ежемесячный показатель оттока. Если клиенты добавились в базу ближе к концу периода, это не исказит коэффициент оттока и не представит его ниже, чем он есть на самом деле.
Благодаря этой формуле эффект от значительного привлечения лидов можно сбалансировать за счет усреднения данных. Резкие скачки роста не исказят ваши показатели и не введут вас в заблуждение, заставляя думать, что производительность у вас была лучше в одном месяце и хуже — в другом.
Выравнивается ли отток?
Трудно найти более опасный показатель, чем отток клиентов, но таковой имеется. Это непостоянство пользователей. Если у вас не получается выровнять кривую удержания, значит ваш продукт не обладает притягательной силой.
Предположим, 100 юзеров, подписавшихся на ваш сервис 1 января, к концу месяца имеют показатель удержания (Retention Rate), равный 40%. Однако эта цифра постоянно уменьшается, и уже к концу второго месяца от изначального числа ничего не остается. Если у вас есть когорты, или пользователи, сгруппированные по датам подписки, которые почти полностью истощаются и никогда не выравниваются, — у вас серьезные проблемы.
Что же это значит для вашего роста?
Еженедельно активные пользователи (Weekly Active Users, WAU) по месячным когортам (данные вымышлены). По вертикали: суммарное количество WAU. По горизонтали: месячные когорты
Поначалу ваш рост не снизится. Но глядя на график сверху, можно понять, что со временем число уходящих пользователей будет нарастать, и это в конечном итоге замедлит ваш рост. Если продолжить график дальше вправо, кривая обязательно упадет. Пользователи будут покидать ваш сайт/приложение с все большим коэффициентом, а приобретать новых вы будете с прежней скоростью.
Привлечение новых клиентов vs. Удержание старых: какая стратегия эффективнее?
Метрика №2. Показатель удержания клиента в расчете на когорту
Разделяйте пользователей, опираясь на дату начала пользования вашими услугами, и проводите когортный анализ. Вам нужно добиться выравнивания кривой удержания. Найдите точку во времени (неважно, будет ли это второй день или третья неделя), когда юзеры перестали утекать.
Взгляните на 2 когортных анализа:
В первом в каждой когорте постепенно начинается отток вплоть до того момента, пока никого не останется. Но во втором кривая удержания становится ровной на 12 день, и каждая новая когорта строится на том, что осталось от предыдущей. Если ваш анализ похож на первый, сосредоточьтесь на более четком донесении ценности оффера до ваших клиентов на ранних стадиях удержания. Только тогда ваш график роста будет выглядеть так:
Когда вам удастся достигнуть выравнивания кривой удержания, вы сможете вкладывать силы в ускорение этого процесса. Попытайтесь подвести пользователей к этакому «Ага!»-моменту примерно на 3-ий день, а не на 12-ый, когда тот же показатель удержания будет равняться большему количеству юзеров.
Когортный анализ как эффективный инструмент оптимизации конверсии
Какой ценностью обладают ваши пользователи?
Даже при выравнивании кривой рано или поздно пользователи начнут покидать вас. Цель — решить, насколько скоро будет слишком скоро и что можно сделать, чтобы удержать их на более длительный срок.
Существует легенда, гласящая, что пока жизненная ценность (Lifetime Value of a Customer, LTV) выше стоимости привлечения клиента (Customer Acquisition Cost, CAC), ваше положение стабильно. Иначе говоря, пока вы тратите на маркетинг меньше общего дохода, получаемого с приобретенных клиентов, вы в порядке.
LTV > CAC = ☺
Все верно? Нет.
Данная формула действительна при условии двух весьма неточных предположений:
1. Коэффициенты оттока постоянны, и
2. Все пользователи в конце концов уйдут.
Как было показано в предыдущей главе, отток не является постоянной величиной, да вы и не хотите, чтобы он был таковой. Вы работаете над постоянным улучшением этой метрики. В отношении второго предположения, вы надеетесь получить клиентов, которые никогда вас не покинут.
Что такое LTV (lifetime value) клиента?
Метрика №3. Суммарная когортная прибыль
Вместо данной формулы компания Open View Partners, работающая со стартапами по разработке ПО, находящимися на стадии расширения, предложила улучшенную формулу для понимания пользовательской ценности. Они рекомендуют смотреть на нечто, именуемое «суммарной когортной прибылью» (Cumulative Cohort Revenue, CCR), и сравнивать его с CAC. CCR — это общая сумма доходов, полученная от доли клиентов, которую вы приобрели за определенный промежуток времени (обычно 12 или 24 месяца).
Годовая CCR = CCR соответствующей когорты в 12-м месяце / общая сумма затрат на продажи и маркетинг в начальном месяце для данной когорты
Новая формула включает промежуток времени. Она гарантирует, что вы сравниваете действительную общую прибыль от одной отдельно взятой когорты с той суммой, что вы тратите на ее приобретение. Здесь нет места ложным предположениям, и вы получаете правильное понимание того, где вы с вашим CAC достигаете уровня безубыточности.
Сравнение CCR vs. CAC
Сравнивая CCR и CAC для разных когорт покажет вам, где вы с течением времени улучшаетесь и как быстро удается компенсировать затраты на приобретение клиентов.
Что такое Customer Acquisition Cost (CAC)?
Какие пользователи находятся на пороге оттока?
Показатели удержания важны, но они не дают всей картины. Дело в том, что процесс ухода пользователя может занимать минуту, час или даже неделю после того, как они приняли свое первоначальное решение насчет вашего продукта. Возможно, он хочет отменить подписку, но постоянно забывает об этом. Или он решает дать продукту еще один шанс, но все руки не доходят.
Скажем, ваш график удержания имеет такой вызывающий беспокойство уклон:
Вы замечаете резкое падение удержания, но и понятия не имеете, что происходит. Похоже, кривая становится круче на 14-ый день… Но случилось ли это из-за какой-то ужасно ошибки или пользователи просто вспомнили, что хотели отменить подписку?
Как исследование клиентов может решить проблему оттока в B2B-секторе?
Метрика №4. DAU/WAU/MAU
Вместо того чтобы смотреть только на удержание, вам следует обратиться к аналитике пользовательского поведения. Именно она объяснит вам, кто активен, а кто просто нашел время отписаться.
Для этого вам нужно взглянуть на уровни активности. В зависимости от характера вашего продукта, необходимо обратить пристальное внимание на одну из следующих метрик:
Ежедневно активные пользователи (Daily Active Users, DAU)
Еженедельно активные пользователи (Weekly Active Users, WAU)
Ежемесячно активные пользователи (Monthly Active Users, MAU)
Если ваша главная ценность зависит от ежедневного использования (вы продвигаете приложение для обмена сообщениями или органайзер рабочего процесса), то ваш фокус — ежедневно активные пользователи. Если же ценность зависит от не столь частых чек-инов, отслеживайте WAU или даже MAU.
Не бывает такого, что все пользователи проснулись одним утром и решили покинуть ваше приложение. Оттоку, как правило, предшествует снижение активности. Поставьте ориентиры активности для своих юзеров, и, если вы не приближаетесь к ним, начните процесс повторного вовлечения, пока не стало слишком поздно.
Ключевая метрика как компас для развития стартапа
Профилактика, а не лечение симптомов
Отток часто может быть связан также с тем, что пользователям не удается как следует разобраться в вашем продукте. Если интерфейс сложен для понимания, человек может быстро разочароваться и не станет тратить время на его изучение.
Эту проблему можно решить несколькими способами.
В начале действия пробной версии отправьте человеку приветственное письмо (welcome email), в котором четко объясните, как пользоваться вашим продуктом на наглядных примерах. Укажите ссылки на дополнительные ресурсы (FAQ, видеогайды, блог) на тот случай, если ему вдруг потребуется дополнительная информация.
Некоторые продукты требуют более серьезного обучения пользователей, и одной страницей «Часто задаваемые вопросы» здесь не обойтись. В этом случае компания должна позаботиться о создании онбординг-процесса, чтобы помочь trial-пользователям в полной мере разобраться со всеми функциями вашего сервиса.
Онбординг должен быть основательным, но при этом понятным и легким. Кроме того, не забудьте убедиться, что у пользователей есть возможность отказаться от обучения в том случае, если они сочтут его ненужным.
Experrto — это onboarding-платформа, которая обучает ваших пользователей взаимодействию с продуктом с помощью интерактивных подсказок. В простом визуальном редакторе вы можете легко настроить, где и на каких страницах сайта/элементах интерфейса будут располагаться подсказки, чтобы пользователь мог быстрее адаптироваться к работе с сервисом.
У пользователей, которые успешно проходят онбординг-процесс, есть гораздо более весомый повод возвращаться к вашему продукту снова и снова.
Вместо заключения
Применение к вашей базе всех подряд без исключения стратегий удержания может быть довольно заманчиво, вне зависимости от того, есть ли у вас проблема с оттоком или нет. Но это приведет к тому, что вы станете разрываться на части, в результате достигнув немногого. Рассмотренные 4 метрики дают представление о том, как поставить задачи по оттоку и быстро предпринять требующиеся меры.
Когда данные метрики начнут показывать отличные результаты, вы сможете засучить рукава и сконцентрироваться на извлечении еще большей прибыли.
Высоких вам конверсий!
По материалам: appcues.com, Изображение: freepik.com
