Churn Rate – วิธีคำนวน, ประเภท, เครื่องมือ, วิธีลดความปั่นป่วน...

ธุรกิจของคุณรายงานอัตราการเลิกจ้างที่สูงหรือไม่? คุณกำลังมองหาวิธีลดอัตราการปั่นหรือไม่? คุณต้องการโซลูชันที่ให้อัตราการปั่นที่ถูกต้องหรือไม่? ถ้าอย่างนั้นคุณก็มาถูกที่แล้ว

อัตราการปั่นคืออะไร?

อัตราการเลิกใช้งานหมายถึงเปอร์เซ็นต์ของลูกค้าที่สูญเสียหรือสูญเสียรายได้ในช่วงเวลาหนึ่ง

น่าเสียดายที่สูญเสียรายได้และลูกค้าที่หามาอย่างยากลำบาก . แต่คุณไม่สามารถละเลย อย่างไรก็ตาม คุณอาจกำจัด freeloaders หรือผู้ที่มีการใช้จ่ายน้อย

ประเภทของอัตราการปั่นและสูตรอัตราการปั่น

อัตราการปั่นของผู้ใช้

เปอร์เซ็นต์ของลูกค้าที่จ่ายเงินให้คุณสูญเสียทุกเดือนคืออัตราการเลิกใช้งานของผู้ใช้หรืออัตราการเลิกใช้งานของลูกค้า

ณ วันนี้ อัตราการเลิกใช้งานของลูกค้า 10 % หมายถึง 10% ของลูกค้าที่ชำระเงินที่ใช้งานอยู่ทั้งหมดที่คุณมีเมื่อ 30 วันที่แล้ว ได้ยกเลิกภายใน 30 วันที่ผ่านมา

อัตราการปั่นรายได้

เปอร์เซ็นต์ของรายได้ที่คุณสูญเสียทุกเดือนคืออัตราการปั่นรายได้ของคุณ

ณ วันนี้ อัตราการปั่นรายได้ 10% หมายความว่า คุณสูญเสีย MRR 10% ภายใน 30 วันที่ผ่านมาไปยัง MRR ที่มีอยู่เมื่อ 30 วันที่แล้ว

อะไรทำให้เกิดความปั่นป่วน

ปั่นไม่ตรงไปตรงมาและเรียบง่าย มีหลายปัจจัยเข้ามาเกี่ยวข้องและสำหรับผู้ใช้แต่ละกลุ่มจะมีความแตกต่างกัน นี่คือรายการแหล่งที่มาของความปั่นป่วนทั่วไป

• ค่าใช้จ่าย
• ส่วนต่อประสานผู้ใช้หรือประสบการณ์ผู้ใช้แย่
• ประสบการณ์การเริ่มต้นใช้งานแย่
• สินค้าคู่แข่ง
• ขาดคุณสมบัติ
• การรับรู้คุณค่าที่หายไปของแอพ
• สินค้า/ตลาดไม่เหมาะสม

ข่าวดี?

มีช่องว่างสำหรับการปรับปรุงอยู่เสมอ คุณสามารถดูสาเหตุได้โดยพิจารณาจากความคิดเห็นของผู้ใช้และรวบรวมเพื่อดูจุดเสียดทาน ด้วยเหตุนี้ Putler จึงให้เมตริกทั้งหมดแก่คุณ ซึ่งจะช่วยให้คุณวิเคราะห์และต่อสู้กับปัญหาและทำให้ธุรกิจของคุณกลับมารุ่งเรืองอีกครั้ง

2 สาเหตุหลักของความปั่นป่วน
สาเหตุหลักสองประการที่ทำให้เกิดการปั่นป่วนคือ:

• ดาวน์เกรด
• การยกเลิก

ดาวน์เกรดเกิดจาก ลูกค้าย้ายไปยังแผนล่าง อ้างราคาสูงหรือพวกเขาอาจพอใจกับคุณสมบัติในแผนล่าง

ลูกค้ายกเลิกการสมัครใช้งานหากผลิตภัณฑ์ทำงานไม่ถูกต้อง ลูกค้าพบทางเลือกที่ดีกว่า หรือไม่พึงพอใจเนื่องจากการบริการลูกค้าที่ไม่ดี

ไม่ว่าในกรณีใดการปั่นไม่ดี

วิธีที่ชาญฉลาดกว่าในการลดความปั่นป่วน

อัตราการปั่นหมาดสูงเป็นการชะลอตัวของการเติบโต แล้วคุณสามารถแก้ไขได้ไหม

อย่างแน่นอน.

แต่ใช้กลยุทธ์ที่ดีและอิงจากข้อมูลที่ถูกต้องเท่านั้น

การใช้ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจสาเหตุที่ผู้ใช้ออกจากระบบ เว็บไซต์ของคุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้ Putler เข้าใจปัญหานี้ นั่นเป็นสาเหตุที่ทำให้คุณมีข้อมูลที่ถูกต้องเพื่อลดการเลิกราและปรับปรุงการเก็บข้อมูล

ทำไมปั่นจึงเข้าใจยาก

มันดูตรงไปตรงมา แต่ (ก) เราจะกำหนดตัวเลขเหล่านั้นได้อย่างไรว่าจะส่งผลกระทบอย่างมากต่อผลลัพธ์และ (ข) ปัจจัยภายนอกของการพัฒนาธุรกิจทำให้เราสับสนกับความเข้าใจตัวเลขที่จะออกมา

การนับลูกค้าค่อนข้างซับซ้อน
เนื่องจากการสมัครและการยกเลิกใหม่ จำนวนลูกค้าทั้งหมดในช่วงเวลาหนึ่งอาจแตกต่างกันไป
สมมติว่าในแต่ละเดือน ลูกค้ามีสามประเภท:

1. ลูกค้าที่สมัครก่อนคือเดือน ในเดือนปัจจุบัน ลูกค้าเหล่านี้อาจมาเพื่อต่ออายุ
2. ลูกค้าใหม่ในเดือนนั้น
3. ลูกค้าที่ปั่นใหม่ในเดือนนั้น

พิจารณาว่าการสมัครใหม่ของคุณมีขนาดใหญ่ตามสัดส่วนของฐานลูกค้าที่มีอยู่ ดังนั้น มาดูกันว่าสิ่งนี้จะส่งผลต่อการคำนวณอัตราการเลิกใช้งานของคุณอย่างไร:

• จำนวนที่ใช้ใน “จำนวนลูกค้าทั้งหมด” ในตัวส่วนแตกต่างจากวันที่ 1 กับวันสุดท้ายของเดือน หมายความว่าหมายเลขใดที่ใช้สำหรับ "จำนวนลูกค้าทั้งหมด" จะค่อนข้างห่างไกลจากหมายเลขวันที่ 1 หรือหมายเลขวันที่ 30 หรือทั้งสองอย่าง
• ลูกค้าใหม่มักจะปั่นในอัตราที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับฐานลูกค้าที่มีอยู่

ช่วงเวลาแห่งการปั่นป่วนมีหลายคำจำกัดความ

เราสามารถกำหนดช่วงเวลาของความปั่นป่วนได้สองวิธี:

1. สิ้นสุดการสมัครสมาชิกตามด้วยการไม่ต่ออายุหรือ
2. ช่วงเวลาแห่งการยกเลิก

ลูกค้าจะไม่หยุดจนกว่าระยะเวลาการสมัครจะสิ้นสุด พวกเขาไม่ต่ออายุเพราะพวกเขาได้ชำระเงินล่วงหน้าจนถึงการสมัคร ในกรณีที่พวกเขาได้ยกเลิกไปแล้ว คุณยังมีโอกาสก่อนที่จะสิ้นสุดการสมัคร

ไม่กี่คนที่พูดถึงช่วงเวลาของการยกเลิกเป็นการเลิกราเพราะสามารถมีหมายเลขการปั่นป่วนล่าสุดได้มากที่สุด สิ่งสำคัญคือความปั่นป่วนนั้นเป็นตัวบ่งชี้ที่ล้าหลังโดยพื้นฐานและไม่ควรมองแบบเรียลไทม์

กรอบเวลาวาดภาพต่างๆ

สามารถดูความปั่นป่วนของลูกค้าได้ในกรอบเวลาที่หลากหลาย เช่น ปี ไตรมาส เดือน หรือสัปดาห์

เมื่อกรอบเวลาวาดภาพที่แตกต่างออกไป การคำนวณของคุณจะได้รับผลกระทบ เนื่องจากคุณอาจเปลี่ยนจากเดือนเป็นปี

กลุ่มลูกค้าปั่นต่างกัน

แผนที่แตกต่างกันมีอัตราการเลิกใช้งานที่แตกต่างกัน ดังนั้น ส่วนต่าง ๆ จึงมีอัตราการปั่นที่แตกต่างกัน

จำนวนรวมจะรวมความแตกต่างระหว่างลูกค้าของคุณ นั่นอาจทำให้คุณเข้าใจผิดหมายเลขปั่นของคุณ ในแง่ที่ง่ายกว่า ในกลุ่มลูกค้าที่ปั่นป่วนที่สูงขึ้น การเติบโตอาจถูกเข้าใจผิดว่าเป็นความปั่นป่วนที่เพิ่มขึ้นโดยรวมซึ่งอาจนำคุณไปสู่เส้นทางที่ไม่ถูกต้องในการพยายามแก้ไขปัญหาการเลิกราซึ่งไม่มีอยู่จริง

ฤดูกาลกระทบปั่น

ในกรณีที่คุณมีธุรกิจที่แตกต่างกันไปตามฤดูกาล ความปั่นป่วนของคุณจะสอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลซึ่งอาจทำให้สับสน แต่ในที่สุด คุณจะรู้จังหวะเมื่อคุณต้องผ่านวัฏจักรที่แตกต่างกัน

การปั่นของผู้ใช้ส่งผลต่อเมตริก SaaS อื่นๆ อย่างไร

อัตรา Churn เปรียบเสมือนเครื่องบ่งชี้ผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณ เพื่อลดอัตราการเลิกใช้งาน ควรมีการเพิ่มประสิทธิภาพและปรับแต่งบริการของคุณเป็นประจำ ให้เราเข้าใจปัจจัยที่เชื่อมโยงกันอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น:

• รายได้ประจำรายเดือน: ลูกค้าและรายได้ได้รับผลกระทบร่วมกัน ใน SaaS MRR เป็นสัดส่วนหลักของบริษัท ซึ่งยังเป็นตัวบ่งชี้ความอยู่รอดในระยะยาวอีกด้วย การเลิกใช้งานของผู้ใช้จะลดรายได้โดยตรง ด้วยเหตุนี้ การรักษาให้สมดุลจึงเป็นเรื่องสำคัญ
• มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า: มูลค่า ตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า (CLTV) ยังระบุอายุยืนและความสามารถในการทำกำไรของบริษัท SaaS ของคุณอีกด้วย Churn ลด CLTV เพราะเมื่อผู้ใช้ออกไป รายได้หรือมูลค่าจะลดลง
• ต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้า: พิจารณากรณีที่คุณใช้จ่ายเพื่อให้ได้ลูกค้าใหม่และพวกเขาเลิกราก่อนจะคืนต้นทุนเหล่านั้น นี่แสดงว่าคุณกำลังขาดดุลอย่างคร่าวๆ Churn เพิ่มต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้าโดยเฉลี่ยของคุณ หากคุณลดความปั่นป่วนในทุกโอกาส คุณจะสามารถรักษาต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้าของคุณคืนได้อย่างแน่นอน
• การ ปั่น MRR เชิงลบสุทธิ: การปั่น MRR เชิงลบสุทธิถือเป็นหนึ่งในวิธีที่มีประสิทธิภาพในการสร้างกลไกขับเคลื่อนการเติบโตใน SaaS เมื่อคุณมี การเปลี่ยนแปลงเชิงลบสุทธิ ดังนั้นรายได้เพิ่มเติมที่เกิดขึ้นจากลูกค้าปัจจุบันของคุณจะแซงหน้ารายได้ที่คุณสูญเสียไปจากการดาวน์เกรดและการยกเลิก ความสัมพันธ์ที่เรียบง่ายนี้คือ ลดการหมุนของผู้ใช้ลงได้ง่ายขึ้น

วิธีการคำนวณอัตราการปั่น? (รวมตัวอย่างอัตราการปั่น)

ตามคำจำกัดความอัตราการปั่นแบบง่ายในตอนเริ่มต้น เราจะใช้สูตรและดูวิธีหาอัตราการปั่นหมาด

วิธีการคำนวณอัตราการเลิกใช้งานของผู้ใช้?

สมมติว่า ณ วันที่ 1 กรกฎาคม 2018 คุณมี ลูกค้าที่ชำระเงินทั้งหมด 100 ราย และเมื่อคุณปิดเดือนใน วันที่ 31 กรกฎาคม 2018 คุณสังเกตเห็น ลูกค้าเพียง 95 รายที่จ่ายเงินให้คุณ มันหมายความว่าคุณมี สูญเสียลูกค้า 5 ราย ในเดือนกรกฎาคม ตอนนี้เราจะคำนวณอัตราการปั่นสำหรับเดือนกรกฎาคม

โปรดจำไว้ว่า แม้ว่าเปอร์เซ็นต์ของอัตราการเลิกใช้งานจะแตกต่างกันไปในแต่ละธุรกิจ แต่อัตราการเลิกใช้งานรายเดือน 5% เท่ากับการสูญเสียผู้ใช้จำนวนมากในหนึ่งปี จึงต้องลดลง

วิธีการคำนวณอัตราการปั่นรายได้?

สมมติว่า ณ วันที่ 1 กรกฎาคม 2018 คุณมี ลูกค้าทั้งหมด 100 ราย แต่ละคนจ่ายเงินให้คุณ $100 ดังนั้นคุณ MRR กลายเป็น $10000 . ณ สิ้นเดือน วันที่ 31 กรกฎาคม พ.ศ. 2561 ท่านสังเกต ลูกค้า 5 รายปรับลดรุ่นเป็นแผน $80 และลูกค้า 5 รายยกเลิกการสมัครรับข้อมูล

ซึ่งหมายความว่า คุณสูญเสีย $100 (20*5) เนื่องจากการดาวน์เกรดและ $500 (100*5) เนื่องจากการยกเลิก

MRR ณ วันที่ 1 กรกฎาคม
100 x $100 = $10,000

MRR ณ วันที่ 31 กรกฎาคม
10000 – (100 + 500) = 9,400 เหรียญสหรัฐ

ตอนนี้เราจะคำนวณอัตราการปั่นสำหรับเดือนกรกฎาคม

วิธีการคำนวณอัตราการปั่นประจำปี?

มาดูตัวอย่างกัน บริษัท X มีลูกค้า 52,000 รายรอต่ออายุในปี 2020 โดยมีลูกค้า 3,000 รายที่เลิกใช้งานในช่วงเวลานี้ นอกจากนี้ พวกเขายังมีรายได้รวม 501,000 ปอนด์ โดยรายได้ 44,408 ปอนด์ถูกยกเลิกในช่วงเวลานี้ ในการคำนวณอัตราการเลิกใช้งานประจำปีของบริษัท A คุณเพียงแค่หารจำนวนลูกค้าที่เลิกใช้งานด้วยจำนวนลูกค้าทั้งหมด ก่อนที่จะคูณด้วย 100 เพื่อค้นหาอัตราการเลิกใช้งานของลูกค้า:

3000 / 52000 = 0.05769 x 100 = 5.76%

จากนั้น ในการหาอัตราการปั่นรายได้ประจำปี คุณต้องหารรายได้ที่ยกเลิกด้วยรายได้ทั้งหมด ก่อนที่จะคูณด้วย 100 อีกครั้ง:

44408/501000 = 0.08863 x 100 = 8.86%

อย่างที่คุณเห็น การเปลี่ยนแปลงของรายได้นั้นสูงกว่าการปั่นของลูกค้าเล็กน้อย ซึ่งอาจหมายความว่าคุณมีปัญหาในการรักษาการสมัครรับข้อมูลจากลูกค้าในราคาที่สูงกว่า ดังนั้นการประเมินโครงสร้างราคาของคุณใหม่อาจช่วยลดการปั่นป่วนของรายได้

วิธีการคำนวณอัตราการปั่นความน่าจะเป็น?

ในการคำนวณการเปลี่ยนแปลงรายเดือนที่น่าจะเป็นของคุณ ให้เริ่มต้นด้วยจำนวนผู้ใช้ที่เลิกใช้งานในเดือนนั้น จากนั้นหารด้วยจำนวนวันของผู้ใช้ในเดือนนั้นทั้งหมดเพื่อให้ได้จำนวนการเลิกใช้งานต่อวันของผู้ใช้ จากนั้นคูณด้วยจำนวนวันในเดือนเพื่อรับอัตราการเลิกใช้งานรายเดือนที่เป็นผล

คุณจะจัดการกับกรณีปั่นป่วนที่ซับซ้อนอย่างไร

ตัวอย่างข้างต้นของการปั่นรายได้แสดงการคำนวณอย่างง่าย

แต่ คุณจะเพิ่มลูกค้า สูญเสียลูกค้า เห็นลูกค้าย้ายจากแผนหนึ่งไปอีกแผนหนึ่งบ่อยๆ

นอกจากนี้ จะมีผู้ ใช้ฟรีหรือไม่ต้องการ จำนวนมากที่อาจเปลี่ยนหรือออกจากบริการ

คุณจะมีลูกค้าในแผนรายปีหรือรายไตรมาส

เพราะฉะนั้น เมื่อธุรกิจเติบโตขึ้น การคำนวณอัตราการเลิกใช้งานจะกลายเป็นฝันร้ายสำหรับคุณ

ดังนั้น คุณจะไปถึงอัตราการปั่นที่ถูกต้องได้อย่างไรเมื่อพิจารณาทุกกรณี?

ไม่ต้องกังวล เรามีวิธีแก้ปัญหา – คลิกที่นี่

เหตุผลที่ทำให้ตัวเองง่ายขึ้น

เมื่อความซับซ้อนในการคำนวณแบบปั่นป่วนลดลง คุณจะได้รับประโยชน์มากมาย:

• เข้าใจได้ง่าย – ทุกคนในบริษัทของคุณสามารถเข้าใจตัวเลขนั้นได้อย่างง่ายดาย นี่เป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับเมตริกที่สำคัญ ไม่มีใครสามารถดำเนินการกับหมายเลขของคุณได้ เว้นแต่และจนกว่าพวกเขาจะเข้าใจ
• เปรียบเทียบได้ง่าย – อย่าเพิ่มความซับซ้อนเพราะจะยากสำหรับคุณในการเปรียบเทียบการคำนวณแบบปั่นป่วน เพียงสร้างความสม่ำเสมอโดยใช้เส้นทางที่ตรงไปตรงมาและเรียบง่าย ดังนั้นจะเปรียบเทียบได้ง่ายแล้ว
• สำหรับการวิเคราะห์เชิงลึก มันคือจุดเริ่มต้น - คุณสามารถเข้าใจสิ่งต่าง ๆ เช่น; หมายเลขโทรศัพท์ของคุณมีไว้เพื่ออะไรหรือไม่มีสิ่งใด และคุณจำเป็นต้องค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อเรียนรู้ที่ใด นอกจากการคำนวณที่ซับซ้อนแล้ว ขั้นตอนแรกของคุณจะเตือนคุณถึงวิธีการคำนวณ

เราทำให้มันง่าย เวลาของคุณสามารถใช้ในการวิเคราะห์การปั่นแยกของตัวเลข เจาะลึกเกี่ยวกับการปั่นแยกตามกลุ่มประชากรตามรุ่น ฯลฯ คุณจะไม่ต้องเสียเวลาในการคำนวณว่าคุณมาถึงหมายเลขของคุณได้อย่างไร วิธีนี้ใช้ได้ผลกับลูกค้าหลายรายของเรา และจะใช้ได้กับบริษัท B2B SaaS หรือธุรกิจการสมัครรับข้อมูลของคุณด้วย

รับอัตราการปั่นที่แม่นยำสำหรับธุรกิจของคุณ

Putler มีเมตริกการสมัครสมาชิกทั้งหมด 15 แบบ รวมถึงอัตราการเลิกใช้งานของผู้ใช้สำหรับ Stripe, PayPal, WooCommerce และ Authorize.Net

เพียงเชื่อมต่อเกตเวย์การชำระเงิน ระบบอีคอมเมิร์ซ แล้ว Putler จะดูแลการคำนวณและกรณีทั้งหมด ไม่ว่าข้อมูลที่ซับซ้อนที่ธุรกิจของคุณต้องเผชิญ Putler จะจัดการกับข้อมูลนั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ

นอกจากเมตริกการสมัครแล้ว คุณยังได้รับ:

• ข้อมูลการขายและธุรกรรม
• โปรไฟล์ลูกค้าเชิงลึก
• เมตริกและประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์
• การวิเคราะห์ผู้เข้าชม

และอีกมากมาย…

ธุรกิจอีคอมเมิร์ซและ SaaS หลายพันราย พึ่งพา Putler ทุกวันในการติดตามและขยายธุรกิจของตน

เริ่มการทดลองใช้ฟรีของฉัน

อัตราการปั่นผู้ใช้เทียบกับอัตราการปั่นรายได้ – อันไหนที่ควรเน้นมากกว่า?

น่าสนใจ! แต่การปั่นผู้ใช้และรายได้ก็มีความสำคัญเท่าเทียมกัน

หากคุณมีแผนการกำหนดราคาหลายแผน ให้เน้นที่การปั่นรายได้ให้มากขึ้น

การสูญเสียลูกค้าไม่ดีถ้าคุณสูญเสียลูกค้าที่ภักดี แต่ถ้าคุณกำลังกำจัดผู้ใช้ฟรีหรือลูกค้าที่ไม่จ่ายเงิน ก็เป็นประโยชน์

7 กลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการลดอัตราการปั่นสูง

มาระดมความคิดกันถึงการดำเนินการด่วนบางอย่างที่สามารถลดอัตราการเลิกเล่นของคุณลงได้มาก

ส่งเสริมสัญญารายปี

หากคุณเปลี่ยนการสมัครรับข้อมูลรายเดือนเป็นการสมัครรายปี คุณจะลดอัตราการเลิกใช้งานรายเดือนในระดับที่ดี ระบุพฤติกรรมของผู้ใช้รายเดือนของคุณ พวกเขามีส่วนร่วมกับผลิตภัณฑ์และบริการของคุณที่ไหน อย่างไร เมื่อใด .

ดึงดูดความสนใจของพวกเขาด้วยความสนใจและมอบข้อเสนอที่ ไม่อาจต้านทานได้ ซึ่งจะทำให้พวกเขาเปลี่ยนจากแผนรายเดือนเป็นแผนรายปี

ลดอัตราการกระทําผิด
การกระทำผิดเกี่ยวข้องกับความล้มเหลวในการชำระเงินด้วยบัตรเครดิต มีหลายสาเหตุที่ทำให้การชำระเงินด้วยบัตรเครดิตล้มเหลว ลองและ ทำให้กลไกการชำระเงินออนไลน์ของคุณทำงานได้อย่างราบรื่น มันจะช่วยเพิ่มประสบการณ์ผู้ใช้ที่ยอดเยี่ยมเช่นกัน ซึ่งเป็นหนึ่งในแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการลดอัตราการเลิกใช้งาน

ปรับปรุงการสื่อสาร
ไม่ว่าจะเป็นการส่งอีเมลต้อนรับถึงลูกค้าหรือแจ้งข้อข้องใจใดๆ ให้เปิดช่องทางการสื่อสารทั้งหมดไว้ กับเขา อย่าลืมเห็นอกเห็นใจในกรณีที่เกิดปัญหาและสนทนา อย่างสุภาพ เสมอ

บริการลูกค้าทันใจ
การบริการลูกค้าเป็นเรื่องของความรวดเร็ว ความโปร่งใส และการดำเนินการ ปฏิบัติตามไทม์ไลน์ในการตอบกลับ โปร่งใสในนโยบาย ไม่ปิดบังอะไรจากลูกค้า และตรวจสอบให้แน่ใจว่าปัญหาของเขาได้รับการแก้ไขโดยเร็วด้วยความช่วยเหลือจากทีม

ระบุความต้องการของตลาดและสร้างสรรค์นวัตกรรม
บ่อยครั้งที่คู่แข่งของคุณแนะนำคุณสมบัติและบริการที่ดีกว่าก่อนที่คุณจะทำ ซึ่งอาจทำให้ลูกค้าของคุณเปลี่ยนไปใช้คู่แข่งของคุณได้ เป็นนวัตกรรมและค้นหาความต้องการของตลาดที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ การสังเกตการเคลื่อนไหวของคู่แข่งอย่างต่อเนื่องสามารถช่วยให้คุณอยู่ในลีกได้

จูงใจลูกค้าประจำ
ชื่นชมความภักดีของลูกค้าที่มีต่อคุณและไม่เคยทำให้พวกเขาผิดหวัง คุณสามารถเสนอได้ ดีลพิเศษ ส่วนลดพิเศษหรือการอัพเกรด ซึ่งสามารถจูงใจพวกเขาให้มากขึ้นและรักษาไว้ได้ยาวนานขึ้น

สร้างแนวทางที่เหมาะสม
สร้างกลยุทธ์ที่แตกต่างกันสำหรับลูกค้าประจำ สำหรับลูกค้าที่สมัครใหม่และสำหรับผู้ใช้ฟรี หากดูเหมือนว่าพวกเขาจะเลือกไม่รับผลิตภัณฑ์ของคุณ

ต่อไป เราจะเห็นอัตราการเลิกใช้งานโดยเฉลี่ยในอุตสาหกรรมต่างๆ และทำความเข้าใจกรณีศึกษาสั้นๆ เกี่ยวกับอัตราการเลิกใช้งานของ Netflix สิ่งเหล่านี้จะช่วยเราในการไตร่ตรองถึงการเรียนรู้ของเราในเรื่องความปั่นป่วน

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับอัตราการปั่น

การปั่นเป็นเรื่องที่ค่อนข้างยุ่งยาก เราจึงได้รับคำถามเดิมๆ ซ้ำแล้วซ้ำเล่า ต่อไปนี้คือคำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการปั่นพร้อมคำตอบของเรา

อัตราการปั่นที่ดีคืออะไร?

อัตราการปั่นเฉลี่ยแตกต่างกันระหว่าง 2% - 8% (ของ MRR) ตามการศึกษาปั่นของเรา ดังนั้นอัตราการปั่นต่ำคือ 2% ถือว่าดี แต่ก็ขึ้นอยู่กับอายุของบริษัทด้วย สำหรับบริษัทที่มีอายุมากกว่า 10 ปี เลิกกิจการ 2-4% และสำหรับบริษัทที่อายุน้อยกว่า 4% – 24%

อัตราการปั่นเป็นลบคืออะไร?

อัตราการเลิกใช้งานเชิงลบจะถือว่าเกิดขึ้นเมื่อรายได้ที่เพิ่มขึ้นจากลูกค้าใหม่เกินกว่ารายได้ที่สูญเสียไปจากลูกค้าที่เลิกใช้แล้ว โดยทั่วไปมีสาเหตุมาจาก: ส่วนเสริม ตัวเลือกบริการ การอัปเกรด ฯลฯ

อัตราการเลิกใช้งานส่งผลต่อการรักษาลูกค้าหรือไม่?

เนื่องจากอัตราการปั่นเป็นค่าผกผันของการเก็บรักษา เราจึงสามารถพูดได้ว่าอัตรานี้ส่งผลต่อการรักษา ลูกค้าที่ไม่ได้รับการเก็บรักษาไว้จะถูกเลิกจ้างโดยค่าเริ่มต้น

อัตราการปั่นแยกตามอุตสาหกรรม

มีปัจจัยหลายประการที่ส่งผลต่ออัตราการเลิกผลิต และทุกอุตสาหกรรมก็มีวิธีการแก้ปัญหาการปั่นแตกต่างกัน แผนภูมิด้านล่างบรรจุโดย Recurly.com ซึ่งคุณจะพบว่าอัตราการเลิกใช้ต่อปีประมาณ 6% ถึง 12% นั้นเป็นเรื่องปกติในอุตสาหกรรมต่างๆ

กรณีศึกษา: Netflix จัดการให้อัตราการเลิกเล่นต่ำได้อย่างไร
Netflix จับ 52% ของครัวเรือนบรอดแบนด์ ในสหรัฐอเมริกา ในขณะที่ Amazon Prime 24% ณ สิ้นปี 2558

ในกรณีของ Netflix ลูกค้า 9% ยกเลิกการสมัครรับข้อมูลรวมถึงผู้ที่อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน ในขณะที่ในกรณีของ Hulu และ Amazon Prime ซึ่งเป็นคู่แข่ง อัตราการเลิกใช้งานอยู่ที่ 14% และ 19% ตามลำดับ

Netflix วางแผนลงทุนอย่างหนักในเนื้อหาดั้งเดิมที่มีคุณภาพ 600 ชั่วโมงในปี 2559

จากข้อมูลข้างต้น เราสามารถก้าวข้ามสมมติฐานข้อเดียวได้อย่างง่ายดายว่า สมาชิกมีความภักดีต่อ Netflix มากขึ้นเนื่องจากมีส่วนร่วมสูงในเนื้อหาต้นฉบับ ดังนั้นจึงยังคงลงทุนอย่างมากในภาพยนตร์สารคดี รายการสำหรับเด็ก สารคดี และรายการตลกเดี่ยว

เหตุใดอัตราการปั่นจึงมีความสำคัญ

เพราะอัตราการปั่นยับยั้งการเติบโต

ถือว่าเป็นถังที่รั่วไหล ผู้ใช้หลุดออกไปและคุณพยายามเติมเงินกับผู้ใช้ใหม่ ด้วยเหตุนี้จึงมีราคาแพงอย่างรวดเร็ว

แล้วยังไม่ใช่ทั้งหมด

อัตราการเลิกเล่นมีบทบาทสำคัญในการแจ้งเมตริกเช่น CLTV และอัตราการรักษาลูกค้า

ตัวเลขทั้งหมดนี้จะช่วยให้คุณสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นสำหรับรายได้ การเติบโต และความพยายามในการปรับขนาด

บทสรุป

ชุนแย่แล้ว! คุณต้องปรับปรุงผลิตภัณฑ์ ประสบการณ์ผู้ใช้ การบริการลูกค้า และกระตือรือร้นในตลาดอย่างต่อเนื่อง ถึงกระนั้นก็จะมีบางคนที่ไม่ชอบคุณและก็ไม่เป็นไร คุณต้องสังเกตพฤติกรรมของลูกค้าอย่างต่อเนื่องและดำเนินการเพื่อรักษาไว้

และหากต้องการสังเกตพฤติกรรมของลูกค้าและคอยตรวจสอบอัตราการปั่นของคุณ ให้ใช้ Putler