Аналитика отсева и удержания для увеличения повторных покупателей

Удержание клиентов — важный показатель для любой компании. Высокий уровень удержания клиентов означает, что больше клиентов находят ценность в вашем продукте и остаются с вами в течение длительного времени.

И наоборот, низкий коэффициент удержания может быть признаком того, что пользователи быстро теряют интерес к вашим продуктам и могут вскоре уйти.

Чтобы побудить клиентов остаться, важно понимать аналитику убытков и удержания, поскольку они помогают определить, что влияет на лояльность клиентов. К счастью, оптимизировать показатели удержания еще никогда не было так просто, если у вас есть правильные инструменты и процессы.

Разрыв между убылью (оттоком) и удержанием

Истощение, или отток, измеряет количество клиентов, которые прекращают использовать подписку на продукт или услугу в течение заданного периода. Несколько факторов могут вызвать истощение, в том числе плохое обслуживание клиентов, высокие цены и изменения в потребностях или обстоятельствах вашего клиента.

Удержание противоположно истощению. Это процесс поддержания удовлетворенности существующих клиентов и предотвращения их ухода. Удержание пользователя обходится гораздо дешевле, чем привлечение нового, поэтому крайне важно свести к минимуму разрыв между ними.

Вы, вероятно, привыкли видеть типичную кривую удержания, которая отображает количество дней по оси X (обычно в процентах) и долю активных пользователей по оси Y.

Проблема с этой кривой удержания заключается в том, что она объединяет множество различных типов пользователей в одну кривую. На самом деле не все пользователи созданы равными.

Активные пользователи проходят три разных этапа удержания:

1. Новые пользователи: пользователи, которые не знакомы с вашим продуктом.
2. Текущие пользователи: пользователи, которые взаимодействовали с вашим продуктом в течение любого периода времени.
3. Возрожденные пользователи: пользователи, которые ранее использовали ваш продукт, а затем стали неактивными на некоторое время, прежде чем возобновить использование.

Некоторые бездействующие пользователи выпали из поля зрения и больше не используют ваш продукт. На данный момент такие клиенты считаются уволенными.

Вам нужно по-разному взаимодействовать с новыми и существующими пользователями, создавать планы по возвращению бездействующих пользователей и поощрять каждый пользовательский сегмент быть активным и больше взаимодействовать с вашим продуктом.

Узнайте больше об этой структуре жизненного цикла удержания в рамках нашего бесплатного руководства по управлению удержанием, в котором рассказывается, как вы можете вовлекать своих пользователей на каждом этапе удержания для достижения лучших в отрасли показателей.

Удержание против истощения: основные KPI, которые вы должны отслеживать

Ваши самые важные показатели для удержания пользователей — это ваши критические события и интервал использования вашего продукта; однако мы рассмотрим их более подробно в следующем разделе. А пока давайте получим четкое представление о коэффициенте оттока и коэффициенте удержания.

Скорость оттока

Показатель оттока клиентов — это процент клиентов, которые прекратили сотрудничество с вами в течение определенного периода времени. Это обратная величина коэффициента удержания клиентов.

Коэффициент оттока жизненно важен, потому что он помогает вам понять, насколько эффективно вы можете удерживать клиентов. Если у вас высокий уровень оттока, вам нужно выяснить, почему клиенты уходят.

Формула для расчета коэффициента оттока клиентов: [Y/X] × 100, где Y — количество клиентов, потерянных за этот период, а X — количество клиентов в начале периода. Например, если вы начали январь с 400 клиентов, а к концу месяца потеряли 60 клиентов, уровень оттока клиентов составит 15%. Вот пример коэффициента оттока в виде формулы:

60/400 × 100 = 15%

Коэффициент оттока часто используется как синоним коэффициента отсева, который далее подразделяется на добровольный и недобровольный отсев.

Добровольное сокращение — это сокращение, которое находится под контролем клиента. Например, если клиент отменяет свою подписку или услугу, потому что он переходит на продукт конкурента, это будет считаться добровольным увольнением.

Вынужденное отсев — это отсев, который находится вне контроля клиента. Если срок действия кредитной карты клиента истекает, и он не обновляет свою платежную информацию, что отменяет его подписку, это будет непреднамеренным истощением.

Вы, наверное, задаетесь вопросом: каков приемлемый уровень оттока?

Компании B2B обычно достигают среднего уровня оттока около 5% по сравнению с 7,05%, более типичным для компаний B2C. И это только верхушка айсберга отраслевых ставок.

Исследования показывают, что показатели значительно различаются в пределах, казалось бы, схожих отраслей. Например, средние показатели по отрасли SaaS составляют всего 4,79%, в то время как бизнес-услуги обычно получают гораздо более высокие показатели — 6,25%.

Даже у компаний, ориентированных на клиента, в сфере СМИ и индустрии развлечений показатель оттока упал до 4,67% по сравнению со значительно более высоким показателем оттока (9,62%) у компаний, занимающихся потребительскими товарами.

Коэффициент удержания

Показатель удержания клиентов — это процент клиентов, которые остаются с вашей компанией в течение определенного периода.

Клиентов можно удерживать разными способами, например, продолжая использовать ваш продукт или услугу или тратя больше денег на ваш бизнес.

Формула коэффициента удержания: (XY) ÷ Z × 100, где X — количество клиентов на конец периода, Y — количество новых приобретенных клиентов, а Z — количество клиентов на начало периода. .

Таким образом, если вы начнете январь с 575 клиентов, а к концу месяца у вас появится 20 новых клиентов, то есть у вас будет 550 клиентов, ваш коэффициент удержания составит:

(550-20) ÷ 575 × 100 = 92,17%

Уровень удержания клиентов — важная метрика, но это только начало ключевых показателей эффективности удержания.

В Amplitude мы измеряем удержание по удержанию N-Day, неограниченному удержанию и удержанию в скобках.

Удержание N-дней

Удержание N-Day измеряет удержание в установленный день, глядя на то, сколько пользователей выполнили определенное действие в день 1, день 7 и так далее. На графике ниже 4,96% пользователей возвращаются на 14-й день.

Удержание N-Day идеально подходит для мобильных игр или приложений для социальных сетей, а также для любого другого продукта, который требует от пользователей регулярного и последовательного поведения.

Неограниченное удержание

Неограниченное удержание рассчитывает процент пользователей, которые возвращаются к продукту или услуге в определенный день или в любой другой день после этого. Ниже ~ 20% пользователей возвращаются в первый день или позже. Это число отражает процент пользователей, которые возвращаются в первый день или в любое время после первого дня.

Этот тип анализа может быть более точным, чем удержание N-Day для компаний, которые не имеют регулярной частоты возвращения пользователей.

Удержание кронштейна

Удержание в скобках — это более тонкий способ анализа удержания клиентов. Он включает в себя просмотр поведения пользователя в течение определенного периода, а не фиксированного периода времени.

Например, вы можете установить первую группу как день 0, а вторую — как дни 1-3. Амплитуда будет измерять, какой процент пользователей возвращается в течение каждого временного интервала, как показано на изображении ниже.

Как анализировать показатели удержания и оттока

Отправка оптимальных данных о событиях на вашу аналитическую платформу — самый важный шаг в понимании того, как клиенты взаимодействуют с вашим продуктом. Ниже приведен рекомендуемый нами процесс, обеспечивающий успешную настройку вашего оборудования.

Шаг № 1. Проверьте инструменты аналитики

Первым шагом в любом анализе удержания или истощения является установление того, что у вас есть подходящие инструменты. Это означает отслеживание событий, наиболее важных для вашего бизнеса, и обеспечение их точного учета.

Допустим, вы хотите зафиксировать, как часто пользователи возвращаются в ваше приложение после регистрации. Для этого вы должны следить за событиями «регистрация» и «запуск приложения». Если вы не отслеживаете одно из этих событий, вы не сможете точно измерить удержание.

Для начала просмотрите отслеживание событий и убедитесь, что вы фиксируете все ключевые события, необходимые для анализа. Вы можете собирать эти данные с помощью аналитической платформы, такой как Amplitude, Heap или Mixpanel.

Наконец, подтвердите свои данные, проверив адаптационный и критический пути и проведя тщательное тестирование ошибок.

Шаг 2. Организуйте таксономию событий

После того, как вы убедились, что отслеживаете все нужные события, следующим шагом будет настройка таксономий. Таксономия — это способ классификации событий, который можно легко анализировать.

Например, вы можете создать таксономию с двумя типами событий: «пользовательские события» и «события продукта».

Пользовательские события включают в себя такие события, как регистрация, вход в систему и обновление профиля. События продукта будут состоять из таких событий, как просмотр продукта, добавление его на карту и покупка продукта. Организация событий в таксономию облегчит их анализ в дальнейшем.

Шаг № 3: Определите критические события

Критическое событие — это действие, совершаемое вашими клиентами внутри вашего продукта, которое решительно поддерживает ценностное предложение вашей компании.

Если вы пытаетесь увеличить удержание, одним из ваших критических событий может быть покупка, которую вы обозначили как «покупка». Это связано с тем, что пользователи, которые покупают, с большей вероятностью вернутся и снова воспользуются вашим продуктом.

Но если вы пытаетесь уменьшить отток, одним из ваших критических событий может быть вход в систему, которую вы пометили как «вход». Это связано с тем, что пользователи, которые входят в систему, с большей вероятностью останутся и будут использовать ваш продукт.

Шаг № 4: Определите интервал использования продукта

Последним шагом является определение интервала использования вашего продукта, который представляет собой временной интервал, который вы хотите использовать для анализа удержания.

Например, некоторые продукты, такие как приложения для обмена сообщениями, созданы для ежедневного использования, и интервал их использования будет составлять один день. Истощение будет определяться как пользователь, не использующий продукт в течение одного дня.

У других сервисов, таких как магазины электронной коммерции, может быть интервал использования в одну неделю или один месяц, а истощение будет определяться как пользователь, не использующий платформу в течение этого периода.

Применение аналитики отсева и удержания для повышения коэффициента оттока

Теперь, когда у вас есть структура для анализа убытков и аналитики удержания, пришло время ее реализовать. Выполнение сводится к сравнительному анализу, постановке целей и определению приоритетов ваших экспериментов.

Сравните свое удержание

Когортный анализ и анализ событий — два наиболее часто используемых метода сравнительного анализа взаимодействия с клиентами.

Когортный анализ предполагает группировку пользователей на основе общих характеристик или поведения, а затем отслеживание показателей вовлеченности с течением времени. Например, когорта может быть определена как все пользователи, которые зарегистрировались на веб-сайте в данном месяце.

Отслеживание того, насколько активны эти пользователи в течение нескольких месяцев или лет, позволяет оценивать коэффициенты отсева и удержания.

Анализ на основе событий фокусируется на конкретных событиях или действиях, которые пользователи совершают в рамках продукта или услуги. Например, событие может быть определено как добавление товара в корзину, завершение покупки или чтение определенного сообщения в блоге.

Отслеживая, как часто и быстро пользователи завершают определенные события, можно измерить вовлеченность и оценить, какие области продукта используются чаще всего. Каждый подход имеет свои преимущества и недостатки.

Когортный анализ отлично подходит для измерения долгосрочных тенденций, но изолировать влияние отдельных событий может быть непросто. Анализ на основе событий обеспечивает более детальное понимание, но не всегда дает четкую картину того, как пользователи взаимодействуют с продуктом с течением времени. Лучший подход — использовать оба метода в тандеме, поскольку они хорошо дополняют друг друга.

Установите цели удержания

Мы рекомендуем использовать систему постановки целей под названием OKR (цели и ключевые результаты). OKR были изобретены соучредителем Intel Эндрю Гроувом и популяризированы Google, обеспечивая четкую основу для постановки и достижения целей.

Первый шаг — сформулировать общие цели удержания. Затем вам нужно установить временные рамки (от 30 до 90 дней) и определить три ключевых результата, которых вы хотите достичь. Каждый из этих результатов должен быть чем-то измеримым. Например, вы можете улучшить удержание на 20%, в 2 или 10 раз. Получив результаты, проведите мозговой штурм над реальными задачами, которые вы будете использовать для достижения этих целей.

Иногда полезно записать структуру OKR в виде предложения, чтобы оно было ясным и действенным. Например, «В следующие 30 дней мы хотим увеличить удержание когорты на 20 %».

Расставьте приоритеты в своих экспериментах

Теперь, когда у вас есть цели по удержанию, пришло время начать эксперименты, чтобы достичь этих целей. Но с таким количеством возможных экспериментов, как узнать, каким из них отдать предпочтение?

Нет смысла изобретать велосипед. Поэтому мы предлагаем использовать фреймворк ICE, популяризированный Брайаном Бальфуром и Шоном Эллисом. ICE помогает вам расставить приоритеты экспериментов на основе их влияния, достоверности и простоты реализации:

• Влияние. Насколько сильно этот эксперимент повлияет на коэффициент удержания?
• Уверенность: насколько мы уверены, что этот эксперимент улучшит показатель удержания?
• Простота: насколько легко реализовать этот эксперимент?

Чтобы расставить приоритеты в своих экспериментах, начните с мозгового штурма списка потенциальных тестов. Затем оцените каждый эксперимент по шкале от 1 до 10 для каждого элемента. Чем выше оценка, тем важнее провести эксперимент.

Расставьте приоритеты в своих экспериментах по степени важности (I × C × E).

После того, как вы запустите свои эксперименты, запланируйте еженедельные или раз в две недели проверки с вашей командой. Во время этих проверок проверьте свои коэффициенты отсева и удержания и обсудите любые изменения, которые вы внесли в свои эксперименты.

Ведите учет своего прогресса, чтобы видеть, насколько хорошо работает ваша стратегия удержания. Если вы не добились желаемого прогресса, не бойтесь измениться и попробовать что-то новое. Продолжайте повторять и экспериментировать, пока не найдете стратегию удержания, которая работает.

Если вам нужна дополнительная информация о том, как отслеживать и анализировать коэффициенты убытков и удержания вашего продукта, мы можем вам помочь. Mastering Retention Playbook — это пошаговое руководство, которое проведет вас через процесс настройки целей удержания, определения приоритетов экспериментов и отслеживания вашего прогресса с течением времени.

использованная литература

• Находится ли ваш уровень оттока в пределах нормы? Recurly Research
• Полное руководство по OKR, Perdoo
• 10 показателей удержания клиентов и способы их измерения, Орен Смит для HubSpot
• 70 мощных статистических данных по удержанию клиентов, которые вам нужно знать в 2021 году, Елизавета Павловская для Semrush
• Что такое отток клиентов?, BigCommerce