Метрики продукта: пять метрик customer retention, без которых как без рук

Показатель Retention считают если не все, то многие из тех, кто работает над веб- и мобильными проектами.

Это важнейший показатель проекта, который в первую очередь говорит об удержании пользователей: retention дня N рассчитывается как доля пользователей, которые входили в проект на день N после первого входа.

Однако важен он не только как показатель удержания: это один из факторов, влияющих на доход с пользователя. Логично, чем дольше пользователь в проекте, тем выше вероятность, что он заплатит. Более того, наши исследования показывают, что со временем выше не только вероятность платежа, но и его размер: кто дольше в проекте, тот платит больше.

Ещё одной особенностью показателя retention является то, что он очень чувствителен к любым изменениям в проекте. Любое изменение хоть в первой сессии, хоть в основном цикле приложения, отражается на retention, и чем раньше посчитан retention, тем более он чувствителен.

Приходим к тому, что retention важно замерять регулярно и реагировать на его изменения.

А теперь тот самый нюанс, вынесенный в заголовок статьи.

Вы точно знаете, как у вас рассчитан retention?

Какое событие считается за точку отсчёта?
Какое событие говорит вам о том, что пользователь вернулся?
Что такое “день”, когда мы говорим о retention дня N? Это календарный день или 24-часовой интервал?
А если календарный день, то по какому времени он посчитан?

Если вы не можете ответить на эти вопросы, я очень рекомендую узнать ответ у вашей аналитической системы. Возможно, вы понимаете retention не так, как они.

Кстати, именно разница в методах расчёта является основной причиной того, что retention, посчитанный в разных системах, не сходится.

Вернёмся к тому, как задавать понятие “дня” при расчёте retention. Если ваши пользователи сосредоточены в одном часовом поясе, то можно просто настроить серверное время так, чтобы их время совпадало с вашим, и быть уверенным в том, что retention считается 100% точно, по крайней мере до тех пор, пока не появился пользователь из другого часового пояса.

А на практике очень часто (да практически всегда!) бывает так, что пользователи раскиданы по разным часовым поясам, притом иногда разница между поясами составляет не 1 и не 2 часа.

Скажем, если 50% ваших пользователей проживает в Европе, а 50% – в США, то как считать retention в этом случае? Что называть календарным днём?

Проблема даже не в том, что на этот вопрос ответить непросто. А в том, что любое изменение в процентном соотношении пользователей между Европой и США повлияет на чуткий показатель retention, и вы можете ошибочно предположить, что среднее удержание увеличилось или уменьшилось, а затем принять неверное решение на этом основании.

Как можно решить эту проблему?

Например, в devtodev мы считаем retention двумя способами, по выбору:

в одном случае мы считаем retention по календарным дням, причём время устанавливает сам клиент;
в другом же случае мы считаем retention по 24-часовым интервалам: например, пользователь попадает в retention первого дня, если он имел хотя бы один повторный вход спустя 24-48 часов после первого входа.

Что изменилось у проектов?

У кого-то не изменилось практически ничего. В основном это относится к проектам, у которых а) мало пользователей, б) все они сосредоточены в одном часовом поясе.

А у некоторых показатель retention day 1 изменился на 4-5%! Учитывая, что среднее значение retention первого дня – порядка 30%, то колебания в 4-5% – это критично.

Что изменилось у нас?

После того, как мы ввели возможность расчёта retention по 24-часовым интервалам, мы смогли сформулировать новую для себя метрику:

day 0 retention

Это доля пользователей, которые совершали повторный вход спустя 0-24 часа после первого входа. Доля тех, кто заинтересовался и решил совершить вторую сессию, притом в первые же часы после начала.

В среднем day 0 retention на 30-40% в относительных значениях выше, чем day 1 retention .

Вкупе с метриками Tutorial conversion и day 1 retention , показатель удержания нулевого дня становится ещё одной важной метрикой, позволяющей отследить поведение пользователей на раннем этапе.

И если раньше мы могли отследить лишь повторный визит пользователя на следующий день (посчитанный для разных пользователей по-разному), то теперь мы можем просчитать и прохождение туториала, и вторую сессию в те же сутки, и лишь потом обратиться к day 1 retention, будучи уверенными в том, что он считается точно.

Резюмируем

Retention – чуткая метрика, и небольшие колебания в распределении пользователей, не связанные с удержанием как таковым, могут вести к неверным решениям.
Поэтому разберитесь в том, как считается ваш retention. Не исключено, что вы и аналитическая система понимаете этот показатель по-разному.
Retention первого дня – не самая быстрая метрика, которую можно посчитать по новым пользователям. Считайте также конверсию туториала и retention нулевого дня.

Какой должна быть стоимость привлечения клиента с учетом ожидаемого уровня расходов клиента?
Как ?
Что снизить клиентский отток?
Сколько нужно тратить на обслуживание и удержание клиентов?
Какие продукты и услуги будут востребованы в долгосрочной перспективе? Почему клиенты будут ими пользоваться?
Какую стратегию выбрать для ?

Поиск ответов на эти вопросы начинается с измерения показателей, отражающих истинное положение дел в области работы с клиентами. Рассмотрим два наиболее распространённых показателей.

Коэффициент удержания клиентов

Коэффициент удержания клиентов (retention rate) отражает то, насколько хорошо компания умеет сохранять своих клиентов. Формула для расчета крайне проста. Главное выбрать правильный период времени, в течение которого оценивается показатель. В зависимости от сферы деятельности компании данный интервал может существенно отличаться.

Коэффициент удержания клиентов = ((количество клиентов на конец периода - количество новых клиентов за период времени) / (количество клиентов на начало периода) х 100%

Коэффициент удержания клиентов легко преобразуется в коэффициент оттока:

Коэффициент оттока (churn rate) = 1-коэффициент удержания клиентов

Если приток клиентов сопоставим с оттоком, то коэффициент удержания будет стремительно падать. Поэтому в компании должна быть культура нулевой толерантности к потере клиентов. Важно постоянно анализировать отток клиентов, честно обсуждать существующие проблемы с сервисом, оптимизировать бизнес-процессы. Более подробно тема борьбы с оттоком раскрыта в другой нашей статье.

Какой уровень удержания клиентов считается нормальным? Такого уровня не существует. Тем не менее, сравнение с отраслевыми бенчмарками позволит оценить, насколько ваши показатели близки к средним показателям по индустрии. Такой анализ нужно делать на постоянной основе.

Пример расчет Retention rate

В начале периода у компании было 1 000 клиентов, за год появилось 450 новых клиентов, при этом 150 покупателей перестали пользоваться услугами компании.

Коэффициент удержания = ((1450-150)-450)/1 000)х100% = 85%

LTV - каковая бизнес-ценность наших клиентов?

Другой показатель, отражающий качество работы с клиентами, - LTV (Lifetime value) . Данная метрика отражает уровень прибыли, генерируемой клиентом на всех этапах потребительского цикла - от первой покупки до момента прекращения потребления продукции или услуг компании. На русский язык название данного показателя часто переводят, как пожизненная ценность клиента. На наш взгляд прилагательное «пожизненная» больше ассоциируется с тюремным заключением, чем с ценностью. По смыслу более правильный перевод - предполагаемая или плановая доходность клиента.

Для чего может использоваться LTV?

Расчет и прогнозирование прибыли компании в целом, так и по отдельным сегментам.
Анализ клиентской базы и сегментирование потребителей.
Подготовка маркетинговых кампаний и оценка эффектов от ее реализации.
Моделирование жизненного цикла клиентов на основании анализа динамики изменения показателя на различных интервалах времени.

Что важно знать об LTV?

Должен быть выше CAC (customer acquisition cost), т.е. стоимости привлечения клиентов, иначе компания рано или поздно пойдет ко «дну».
Наиболее популярен в транзакционных бизнесах (SaaS, банковский сектор, телеком). Показатель практически не применим в офлайн бизнесе, где нет однозначного соответствия между транзакцией и покупателем. Данная проблема отчасти решается с помощью программы лояльности, которая позволяет связывать покупку с конкретным покупателем.
Не существует одной единственной формулы для расчета LTV. Выделяют два основных типа LTV - исторический и прогнозный. В первом случае рассчитывается прибыльность клиента по факту на текущий период. Во втором случае оценивается прибыль с учетом будущих периодов.

Рассмотрим методику расчета показателя. Как было сказано выше, существует множество методик расчета показателя, некоторые из них достаточно сложные и требуют разработки специальных алгоритмов. В данной статье мы не будем погружаться в дебри расчетов и покажем основные подходы к оценке показателя.

Базовая формула для расчета исторического LTV

LTV = ∑Транзакция*% валовая прибыль,

где Ср. валовая прибыль = (доходы - расходы)/ доходы K - Номер временного интервала.

Другая формула LTV актуальная для бизнеса с регулярными платежами:

LTV =∑ARPU*% ср. валовая прибыль / уровень оттока доходов ,

где ARPU - среднемесячный уровень дохода с клиента,

Ущерб от оттока доходов - это снижение доходов компании, связанное с оттоком клиентов. Описание методики расчета данного показателя можно найти в нашей статье, посвященной борьбе с оттоком клиентов.

Базовая формула для расчета прогнозного LTV

LTV = ∑ARPU *% ср. валовая прибыль * Длительность ЖЦ клиента в месяцах

Главная сложность в расчете показателя для будущих периодов заключается в определении длительности жизненного цикла клиента. Для расчета данного значения используются различные аналитические модели. Кому интересна более подробная информация на эту тему, рекомендуем познакомиться с презентацией.

Чтобы «делать деньги», компаниям нужны клиенты, которые покупают их продукты и услуги. Удержание уже имеющихся клиентов обходится обычно дешевле, чем поиск и привлечение новых клиентов. Во-первых, привлечение и превращение лидов в клиентов обходится недешево.

Поддержка уже существующих взаимоотношений с клиентами обычно стоит дешевле, чем создание новых. Во-вторых, как только клиент решил что-то купить у вас, то с таким клиентом обычно легче проходят повторные продажи, кросспродажи и более дорогие продажи.

Ключевой вопрос, на который помогает ответить этот показатель — насколько успешно мы удерживаем привлеченных нами клиентов?

Вот почему большинство компаний нацелены на превращение своих новых покупателей в долгосрочных и прибыльных клиентов. Фред Райхельд в книге The Loyalty Effect отмечает: «Во многих отраслях пятипроцентный рост коэффициента удержания клиентов приводит к увеличению прибыли на 20-100% ».

Коэффициент удержания клиентов (customer retention rate) является мощным индикатором активности клиентов, так как он демонстрирует лояльность через фактическое поведение (клиенты действительно решают вернуться к компании или остаться с ней), и этим он отличается от показателя лояльности клиентов и ценности бренда, которые предсказывают возможную лояльность (клиенты могут совершить повторную покупку, но в этом нет гарантии). Вместе с тем, конечно, текущие значения коэффициента удержания не дают гарантии этого удержания в будущем, однако практика показывает, что те клиенты, которые покупают чаще, скорее всего, будут продолжать делать это.

Таким образом, коэффициент удержания клиентов - это показатель, позволяющий вам получить представление о доле ваших клиентов, которые остаются с вами или совершают повторяющиеся покупки. Если ваш коэффициент удержания высокий, то вы можете предположить, что уровень удовлетворенности ваших клиентов тоже высокий. Если значение коэффициента низкое, то вам необходимо выяснить причины неудовлетворенности клиентов (особенно относительно ваших конкурентов).

И наконец, помните, что совершенно не обязательно удерживать всех привлеченных клиентов. Часть из них может не быть прибыльной, другая часть - очень дорогой в обслуживании по сравнению с другими. Вот почему коэффициент удержания должен рассматриваться в контексте других показателей - прибыльности клиентов и пожизненной ценности клиентов.

Обратным показателем удержания клиентов является коэффициент текучести, который отражает долю клиентов, потерянных для бизнеса за определенный промежуток времени.

Как проводить измерения

Метод сбора информации

Если компания тщательно и точно ведет учет клиентской информации, то данные для вычисления коэффициента удержания поступают из информации о покупках, т. е. из бухгалтерской информации о покупках или из вашей CRM-системы (customer relationship management - управление взаимоотношениями с клиентами). Если такие данные недоступны, то для оценки удержания клиентов можно использовать опросы.

Формула

Коэффициент удержания измеряет процент клиентов, которых компания способна удержать в течение определенного периода. Формула, наиболее часто приводимая в учебниках, представляет собой отношение количества активных клиентов на конец временного периода к количеству активных клиентов на начало временного периода. Проблема такого подхода заключается в том, что в формуле учитываются не только удержанные клиенты, но и вновь привлеченные, и, следовательно, эта формула неточна.

Уточненная формула имеет вид:

Коэффициент удержания клиентов = Количество клиентов на начало периода / Количество тех клиентов, которые были удержаны на конец периода.

Небольшим видоизменением формулы достигается более правдоподобный результат измерений: отношение количества клиентов, которых можно потерять, на начало периода к количеству тех клиентов, которые были удержаны на конец периода.

Частота измерения зависит от средней продолжительности «жизни клиента, средней длительности контрактов или цикла покупок. В большинстве отраслей измерения обычно производятся ежемесячно.

Источником информации в большинстве случаев являются бухгалтерские данные о продажах или данные CRM-системы.

Трудозатраты и стоимость сбора данных очень сильно зависят от качества и точности ваших данных о клиентах. Например, для банков, которые ответственно подходят к клиентской информации, вычисление коэффициентов удержания обходится недорого. При отсутствии точных данных о клиентах, например у сети ресторанов, необходимо проведение опроса, что существенно увеличивает % затраты и снижает достоверность данных.

Целевые значения

В обычной компании «подвижность» клиентской базы составляет 10-30% в год. Однако целевые значения для коэффициента удержания и коэффициента текучести необходимо устанавливать в контексте вашей отрасли и в сравнении с предыдущими периодами, так как значения коэффициентов удержания широко варьируются между отраслями. В то время как в банковском розничном бизнесе значение коэффициента удержания высоко (но снижается с увеличением доли молодых людей, склонных к смене банка), в телекоммуникационном секторе оно обычно низкое, так как клиенты постоянно ищут новые выгодные предложения. Недавнее исследование, проведенное J.D. Power and Associates, показало, что в автомобильной промышленности лидирует Toyota с коэффициентом удержания 64,6%, далее следуют Lexus (63,0%) и Honda (62,8%). Большинство коммерческих организаций устанавливают целевые значения по удержанию клиентов в рамках процесса создания своей (ежегодной) маркетинговой стратегии.

Пример. Одним из моих клиентов является компания, мировой лидер в области телекоммуникаций, которая решила использовать удержание клиентов как ключевой корпоративный показатель. Используя CRM-базу, компания может вычислить долю клиентов, для которых необходимо обновление контрактов.

Предположим, что в декабре текущего года 200 000 контрактов должны быть обновлены, компании же удалось обновить только 130 000. Тогда коэффициент удержания клиентов будет равен:

(130 000 / 200 000) х 100% = 65%.

В отличие от измерения текучести (при котором не учитывается смена клиентом тарифного плана, номера телефона, отключение клиента вследствие неоплаты счетов), этот результат дал компании достоверную картину реального удержания и лояльности клиентов.

Компаниям без клиентских контрактов или с недостаточно тщательным ведением клиентской базы будет несколько труднее измерять коэффициент удержания. Компаниям розничной торговли легче учитывать транзакции, чем самих клиентов. В этом случае выходом могут стать опросы клиентов по их лояльности к определенной компании. Розничный гигант Wal-Mart не ведет учет клиентов, а только отслеживает количество транзакций. В то же время у британского ритейлера Boots порядка 70% выручки от продаж привязано к его карточкам постоянных покупателей - это дает компании понимание уровня удержания клиентов, основанного на истории их покупок. На основе этой информации компания может определить, вернется к ней клиент или нет.

Замечания

При анализе удержания клиентов существует ряд трудностей. Главными являются идентификация и правильный подсчет клиентов. Для правильного вычисления коэффициентов удержания клиентов вам необходимо сначала идентифицировать ваших клиентов, а затем верно их посчитать. Например, если ваша компания занята в телекоммуникационной сфере, то как вы будете считать клиентов с множеством контрактов (стационарный телефон, мобильный телефон, выделенная линия Интернета) - как одного клиента или как множество клиентов?

Другой трудностью является измерение коэффициентов удержания клиентов в отраслях, где покупки единичны и не привязаны к каким-либо временным интервалам. Автомобильная компания наподобие Mercedes Benz может использовать результаты исследования, чтобы определить, как мы покупаем машины в течение, скажем, пяти лет. Если в компании сохранилась верная информация

о клиентах, то затем можно оценить показатель удержания клиентов. Сложность опять же заключается в идентификации удержанных клиентов (особенно при смене адреса, кредитной карты и т. д.).

И наконец, помните, что изолированное рассмотрение удержания клиентов не является правильным, для получения более полной картины вам также необходимо учитывать показатели прибыльности и удовлетворенности клиентов.

Коэффициент удержания клиентов - индикатор эффективности продукта, маркетинга, клиентского сервиса и ценовой политики.

Вы узнаете:

Какие ошибки в расчетах коэффициента удержания клиентов ведут к снижению выручки.
Почему один действующий покупатель лучше новых двух.
Как правильно рассчитать коэффициент удержания клиентов и сделать полезные выводы.

Директора и собственники бизнеса уделяют слишком много внимания привлечению новых клиентов , вместо того чтобы удерживать существующих (рисунок 1) . Это показало исследование компании Price Intelligently, в котором приняли участие 1432 организации.

70 процентов управленцев считают главной задачей привлечение новых клиентов, тогда как 20 процентов уверены, что важнее всего удержать нынешних покупателей. Это означает, что действующие клиенты все чаще станут выбирать конкурентов. В итоге это повлечет за собой смерть организации.

Компания Salesforce пришла к аналогичному выводу в 2005 году, когда коэффициент оттока клиентов поднялся до 8 процентов в месяц. Из-за низкого коэффициента удержания клиентов невозможно было поддерживать фирму на том же уровне, не говоря уже о ее развитии. Если предположить, что Salesforce начнет год с 1000 клиентов и к концу потеряет 630 из них, значит, ей придется привлечь еще 631 покупателя, чтобы получить минимальный рост. И это притом, что потенциал рынка сократится.

Коэффициент удержания клиентов - индикатор эффективности продукта, маркетинга, клиентского сервиса и ценовой политики. Если покупатели по-прежнему лояльны, это означает, что усилия можно удвоить. Если нет, пора менять стратегию.

Самая простая формула подсчета коэффициента удержания клиентов выглядит так:

K = Количество действующих клиентов, готовых к сотрудничеству ÷ Общее число активных клиентов на начало расчетного периода

С виду все просто, однако на самом деле на удержание влияет много факторов. Вот четыре распространенные ошибки, которые допускают компании при расчетах.

Как удержать клиентов: 5 идей для руководителя

Существует несколько приемов работы с клиентами, позволяющих увеличить повторные продажи - и в короткие сроки вывести компанию на другой уровень рентабельности. Эти советы подходят именно для малого и среднего бизнеса, где не действуют системы, разработанные для крупного бизнеса и популярно изложенные во множестве книг.

Способы, предлагаемые редакцией журнала «Генеральный директор», не потребуют от вас больших вложений, а некоторые из них и вообще бесплатны.

Ошибка 1. Расчет коэффициента удержания клиентов по формуле без показателя MRR

Коэффициент удержания клиентов - процент покупателей, которые пользуются вашим сервисом из недели в неделю, из месяца в месяц и т. д.

В то же время удержание MRR (регулярной месячной выручки) - деньги, которые поступают в компанию благодаря тому, что клиент продолжает покупать продукт. Это сумма, которая остается после вычета неоплаченных и отмененных покупок. Логично представлять эту метрику как ежемесячную текучесть выручки .

MRR тек. = Сумма дохода, потерянного из-за отмененных покупок + Сумма дохода, потерянного из-за неоплаченных покупок

Теперь вычислите коэффициент текучести MRR, поделив текучесть за январь на общую сумму дохода, вернувшегося в начале предыдущего месяца.

MRR тек. (янв.) = Текучесть MRR в январе ÷ Общий вернувшийся доход в декабре

Благодаря этому показателю вы поймете, продолжит ли компания приносить доход.

Отслеживайте оба этих показателя в связке друг с другом, иначе можете прийти к неверным выводам.

Пример расчета коэффициента удержания клиентов

В одном месяце вы потеряли 7 клиентов из 100. Это означает, что коэффициент текучести клиентов составляет 7 процентов, а коэффициент удержания - 93 процента.

Если это покупатели с низким потенциалом, каждый из которых приносил вам 3 тыс. руб. в месяц, вместе с их уходом вы потеряли 21 тыс. руб. Если регулярная выручка за предыдущий месяц составляла 540 тыс. руб. (150 тыс. руб. от 50 клиентов с низким потенциалом, 240 тыс. от 40 клиентов со средним потенциалом, которые ежемесячно платят 6 тыс. руб., и 150 тыс. руб. от 10 клиентов с высоким потенциалом, которые ежемесячно платят 15 тыс. руб.), коэффициент ежемесячной текучести доходов составляет 3,9 процента, а коэффициент регулярной месячной выручки - 96,1 процента.

Теперь представьте, что вместо семи покупателей с низким потенциалом вы потеряли двух с высоким. Коэффициент удержания клиентов, равный 98 процентам вместо 93, привлекательнее. Но после ухода двух клиентов текучесть MRR повысится до 30 тыс. руб. В этом случае коэффициент текучести MRR будет составлять 5,6 процента, а коэффициент удержания MRR - 94,4 процента. Разница между 96,1 и 94,4 процента не выглядит существенной, но спустя год она поднимется до 12 процентов (рисунок 2) .

Таким образом, если обращать внимание только на коэффициент удержания клиентов, может создаться впечатление, что второй сценарий более благоприятен. И пока вы будете идти по ложному пути, доходы будут утекать с удвоенной силой.

Ошибка 2. Сортировка клиентов без разбора

Ошибка 4. Расчет коэффициента удержания без учета разных цен

Пользователи самых дорогих продуктов демонстрируют более высокий коэффициент удержания. По результатам исследования 941 организации, клиенты с четырехзначным показателем ARPU (средняя выручка на одного пользователя) покидают компанию почти на 50 процентов реже пользователей с одно- или двузначным ARPU. Соответственно, более высокий процент ежегодных контрактов коррелирует с более высокой лояльностью.

Клиенты с высоким потенциалом заключают контракты на более длительный срок. С одной стороны, это дает им меньше возможностей уйти, а с другой - компания прикладывает больше усилий, чтобы удержать таких пользователей.

Наибольший уровень текучести приходится на клиентов с низким потенциалом. На это есть причина: они редко заключают контракты на год, поэтому компания не воспринимает таких пользователей всерьез, а значит, тратит на них меньше времени. Из-за потери этих покупателей ваш показатель MRR существенно не снизится. Однако решение прекратить сотрудничество повлияет на репутацию компании и негативно скажется на привлечении клиентов (таблица) . Новые покупатели вряд ли захотят сотрудничать с фирмой, которая отказывается от клиентов.

Разница в коэффициенте текучести клиентов, которые используют разные продукты, поможет обнаружить сильные и слабые стороны ценовой политики компании. Вы сможете пересмотреть условия работы с покупателями. Если будете отслеживать этот показатель, со временем сумеете устранить недочеты и повысить минимальный уровень удержания клиентов и дохода.