Churn Analysis: Scopri come aiutare la Customer Retention

churn analysis

Cos’è la La churn analysis

churn è la misura di quanti clienti abbandonano in un dato periodo di tempo. Ovviamente lascio la definizione generale perchè è applicabile sia al database dei vostri utenti (o dipendenti!) che ai dati online. Di solito viene applicata a business dove si richiede l’iscrizione tipo SaaS, ma con questo articolo volevo provare l’utilità anche per gli ecommerce in quanto fanno attività di lead generation e quindi hanno i loro sottoscrittori.

Lo scopo della churn analysis

Insomma questa analisi viene usata per capire quante entrate state perdendo a causa della cancellazione degli utenti. Viene usata anche per calcolare il numero di utenti o account che smettono di usare i vostri prodotti. Insomma , churn, rappresenta il tasso di attrito della vostra base utenti. Questo vi aiuta ad applicare in modo più controllato (e pesato) le tecniche di retention e fidelizzazione dei clienti. In questo caso sapete esattamente quanti soldi vi costaq uel cliente che avete perso…ed è per questo motivo che la churn analysis mixata con la cohort analysis permette di calcolare quella che forse è la metrica più importante per ogni business: il customer life time value (LTV). Se sapete già di cosa sto parlando potete divertirvi con questo approfondimento altrimenti continuate a leggere….

Gli elementi della churn analysis:

  • Average revenue per user (ARPU): esistono diversi metodi, più o meno facili

base: entrate totali / numero dei sottoscrittori (attivi)

avanzato: totale spesa/ (nuova data di rinnovo o ultimo acquisto – data inizio contratto o primo acquisto)/(365/12). quindi ad esempio se il cliente A= 40$/15 aprile -15 gennaio / (365/12)=13$ . ARPU è semplicemente la media = cliente A + cliente B / 2

  • monthly recurring revenue (MRR): ARPU  *  n. clienti

è la somma del valore generato dai vostri clienti. Se il cliente A ha speso 100 al mese e il ciente B 50 al mese  l’MRR è 150. Insomma è il valore normalizzato delle vostre entrate. ovviamente farlo a mano è problematico, si usa infatti una formula (Tot clienti paganti / media delle entrate su base mensile). Quindi se 5 clienti hanno una spesa media mensile di 100 euro (ARPU) allora MRR=100

Le tipologie di churn analysis

Sebbene esistano due tipi questi non portano sempre allo stesso risultato, per semplificare possiamo dire che la revenue misura in modo migliore la performance.

1) customer churn: (clienti ad inizio mese – clienti a fine mese)/ clienti ad inizio mese

prendete la somma dei clienti che avete perso in un dato periodo di tempo (un mese ad esempio) e dividetelo per il numero che avevate all’inizio del mese. Quindi se 1/12/2015 avevate 500 clienti e alla fine del mese 450 allora il churn rate= (500-450)/500=10%

2) Revenue churn: prendete  MRR ad inizio mese e quello a fine mese =MRRt1-MRRt2/MRRt1

mettiamo caso che si voglia calcolare per Q1, in questo caso vanno usate le cohort cioè la somma delle transazioni nel tempo

Come analizzare (e usare) il report

è utile costruire una cohort (cioè il valore nel tempo) del churn rate. La cohort è semplicemente un segmento dell’analisi in un dato mese (tipo natale). In questo modo avrete i dati non influenzati dati nuovi utenti acquisiti in quel periodo.

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Fonte

…e adesso?

adesso sapete quale tecnica per la fidelizzazione della clientela è statga migliore o peggiore, sapete individuare stagionalità (per combatterle) e …potete calcolare in forma semplice il customer life time value che è CLTV: arpu/churn rate  ovvero il valore di un cliente / il tasso di abbandono. Da qui poi si calcolar eun vero CPA….ma questa è un altra storia. Rimani aggiornato sul primo gruppo di Web Analytics Italia su Facebook inseme ad altri esperti analisti!

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