class="p">Представьте себе, что в следующем месяце вы потеряете самого крупного клиента. Коэффициент оттока клиентов может показаться невероятным, но ваш доход только что сильно пострадал. Именно поэтому понимание оттока клиентов является отличной отправной точкой, но соотнесение его с оттоком доходов дает гораздо более четкую картину.

Вот формула для расчета оттока выручки:

Revenue Churn = (Churned MRR/Total MRR) x 100

Приведем гипотетическую ситуацию:

У вас 1% оттока клиентов и 100 клиентов.

Однако на одного потерянного клиента пришлось $40 000 MRR.

Если ваш общий MRR составил 100 000 долларов, то отток выручки составит 40 000/100 000 = 0,4, или 40%.

Ваш показатель оттока клиентов выглядит отлично, но ваш бизнес теряет деньги. Не все случаи оттока имеют четкую форму "до и после". Отток может происходить за несколько недель, месяцев или даже лет до того, как кто-то отключится от сети. Такой отток называется "оттоком активности".

Отток активности

As Des Traynor примечания,

Как правило, клиенты постепенно перестают пользоваться продуктами: от использования каждое утро, каждую неделю до одного раза в месяц. В какой-то момент вы вспоминаете, что платите за то, что вам не нужно и чем вы не пользуетесь, и тогда вы "отключаетесь", хотя решение было принято несколько месяцев назад.

Если пользователь не пользовался вашим продуктом в течение шести месяцев, он рискует стать "оттоком". Если же пользователь экспортирует все свои данные из учетной записи, то, возможно, он спасает все, что может, перед тем как отказаться от услуги.

Что приводит к оттоку активности? Возможно, ваш клиент забыл отменить подписку. Или человек, купивший ваш продукт, сменил работу. Существует бесчисленное множество причин, некоторые из которых вы не можете контролировать. Но было бы обидно не попытаться предотвратить отмену подписки, особенно если у вас под рукой есть такие данные.

(При этом не нужно отправлять письмо "Мы скучаем по вам" каждому пользователю, который неделю не пользуется вашим приложением. Люди берут отпуска. Не стоит заваливать пользователей назойливыми сообщениями).

Как рассчитать отток активности? В отличие от оттока клиентов и доходов, где существует простая формула, формула оттока активности уникальна для вашего продукта. Она начинается с измерения вовлеченности в продукт. Дерек Скалецки, генеральный директор компании Sherlock, любезно рассказал о пяти шагах по отслеживанию вовлеченности продукта.

Шаг 1: Определите вовлеченность для вашего продукта

Прежде чем приступить к работе, поймите, что ваш продукт уникален, и поэтому определение вовлеченности для него будет отличаться от определения вовлеченности для других продуктов. Не убегайте от этого факта. Примите его и создайте модель вовлечения, основанную на важных действиях, характерных только для вашего продукта.

Например, если речь идет о B2B-продуктивном инструменте, можно определить вовлеченность как определенное количество "созданных проектов", "выполненных задач", "добавленных членов команды", "оставленных комментариев", "загруженных файлов", "завершенных проектов" и т.д. В приложениях для социальных сетей вовлеченность может определяться как "созданные связи", "размещенный контент", "понравившиеся посты", "оставленные комментарии" и т.д.

Первым шагом является составление списка действий, которые пользователь может совершить в вашем продукте. Например:

Входит в систему;

Добавлено фото;

Общая фотография;

Приглашенный друг;

Прокомментировал фотографию;

Отредактированное фото;

Опубликовано в Facebook;

Опубликовано в Twitter;

Открытое письмо;

Щелкнул по электронной почте.

Со временем, по мере развития продукта, эти критерии будут итерироваться и уточняться, но как только вы составите список, можно переходить к шагу 2.

Шаг 2: Начните отслеживать эти действия по продукту (т.е. события)

Я полагаю, что большинство команд, читающих эту статью, уже отслеживают важные события в своей продукции. Но если это не так, то чего же вы ждете? Серьезно, никаких оправданий. Сделайте это. Я серьезно. Почему вы все еще читаете это? Идите! Сделайте это. Затем переходите к шагу 3.

Шаг 3: Взвешивание каждого события "вовлечения"

Теперь, когда вы отслеживаете важные события вовлечения, следующий шаг - оценить каждое событие с точки зрения его влияния, или важности, для общего вовлечения в ваш продукт. Это очень важный шаг - не все события одинаковы.

Подумайте об этом: Приглашение нового пользователя в ваш продукт - это более увлекательное действие, чем просто вход в систему. Написать длинный пост в социальной сети - это более увлекательное действие, чем просто поставить лайк. Создание проекта в приложении для управления задачами более увлекательно, чем простое выполнение одной задачи. И так далее.

Соответственно взвесьте виды деятельности. Создайте таблицу, которая выглядит так, как показано ниже. В левой колонке перечислите мероприятия по вовлечению,

а в правой - взвесьте каждое из них:

 

Затем для каждого пользователя добавьте столбец для количества срабатываний каждого события за определенный период времени (например, за последние семь дней):

Далее просто умножаем вес события на количество событий. Результат должен выглядеть примерно так:

Сумма значений отдельных событий даст оценку вовлеченности отдельного пользователя. Наконец, выполните этот расчет для каждого пользователя. Вы получите основу для количественной оценки вовлеченности пользователей. Но не останавливайтесь на этом. Следующий шаг - придать всему этому смысл.

Шаг 4: Придание контекста путем нормализации сырых баллов

Если вы решили создать показатель вовлеченности, важно, чтобы он был пригоден для использования в организации. Эта метрика должна быть "операционализирована" различными командами. Показатель должен быть представлен в формате, который легко понять и использовать любому человеку.

Простое сообщение сотрудникам отдела маркетинга о том, что пользователь получил оценку 458, не поможет. Откуда им знать, хорошо или плохо 458 баллов? Это высокий или низкий показатель? А вот сказать им, что пользователь получил оценку 91 по шкале от 1 до 100, они могут понять.

Именно поэтому к необработанным показателям вовлеченности необходимо применять формулу нормализации. Для нормализации показателей в Sherlock используется процесс, называемый Winsorizing, Затем применяется экспоненциальная функция для обеспечения эффективного представления различий в сырых оценках.

Шаг 5: Примените полученные результаты, чтобы сделать их действенными

После нормализации оценок пользователей вы проделали большую работу. Осталось только использовать эти оценки в непосредственных бизнес-приложениях. Вот несколько способов сделать эту скоринговую модель практически применимой:

1. Ранжирование пользователей

Когда у каждого пользователя есть показатель вовлеченности, можно сделать нечто удивительное: реально ранжировать пользователей по степени вовлеченности. Это открывает множество возможностей. Например, вы можете:

Откройте для себя своих опытных пользователей и узнайте, что делает их лучшими.

Приоритет в работе с клиентами для обеспечения качественной поддержки, выявления проблемных пользователей и определения возможностей для роста.

Более персонализированные маркетинговые программы.

Определите отличные объекты для исследования пользователей.

Подобное ранжирование пользователей поможет вам понять их в