Là gì Churn Rate Calculator?
▾
Tỷ lệ rời bỏ là một trong những số liệu quan trọng nhất trong bất kỳ hoạt động kinh doanh đăng ký nào, đo lường tỷ lệ phần trăm khách hàng - hoặc doanh thu - bị mất trong một khoảng thời gian nhất định. Đó là lực lượng vô hình cản trở sự tăng trưởng: mỗi khách hàng hoặc đồng đô la bạn mất đi là một khách hàng hoặc đồng đô la bạn phải thay thế thông qua việc mua lại mới chỉ để giữ nguyên vị trí và thay thế hai lần để phát triển. Hiểu, đo lường và giảm thiểu tình trạng rời bỏ thường là sự khác biệt giữa hoạt động kinh doanh đăng ký bền vững và hoạt động kinh doanh dựa trên nguồn rò rỉ. Có hai loại rời bỏ riêng biệt mà mỗi doanh nghiệp đăng ký phải theo dõi riêng. Tỷ lệ rời bỏ khách hàng (còn gọi là rời bỏ logo) là tỷ lệ phần trăm khách hàng hủy đăng ký của họ. Nếu bạn bắt đầu một tháng với 500 khách hàng và mất 15 khách hàng, tỷ lệ khách hàng rời bỏ hàng tháng của bạn là 3%. Tỷ lệ rời bỏ doanh thu đo lường phần trăm doanh thu định kỳ bị mất - tỷ lệ này thường quan trọng hơn tỷ lệ rời bỏ khách hàng vì không phải tất cả khách hàng đều trả số tiền như nhau. Việc mất 10 khách hàng nhỏ có thể gây tác động đến doanh thu nhỏ hơn việc mất 1 khách hàng doanh nghiệp lớn. Mối quan hệ giữa tỷ lệ rời bỏ và thời gian sử dụng của khách hàng chính xác về mặt toán học: thời gian sử dụng trung bình của khách hàng bằng 1 chia cho tỷ lệ rời bỏ hàng tháng. Với tỷ lệ rời bỏ 2% hàng tháng, khách hàng trung bình ở lại 50 tháng (4,2 năm). Với tỷ lệ rời bỏ hàng tháng là 5%, tuổi thọ trung bình chỉ là 20 tháng. Ở mức 10% hàng tháng, nó giảm xuống còn 10 tháng. Mối quan hệ này trực tiếp thúc đẩy việc tính toán LTV. Tỷ lệ thay đổi tổng doanh thu và tỷ lệ thay đổi doanh thu ròng (còn gọi là tỷ lệ duy trì doanh thu ròng) là khác nhau. Tổng doanh thu bị gián đoạn chỉ tính doanh thu bị mất do hủy và hạ cấp. Doanh thu ròng sẽ trừ đi doanh thu mở rộng từ việc bán thêm và bán kèm — nếu việc mở rộng vượt quá tổng tỷ lệ rời bỏ, bạn sẽ đạt được tỷ lệ rời bỏ ròng âm, nghĩa là cơ sở khách hàng hiện tại của bạn sẽ tăng về mặt doanh thu ngay cả khi không có được một khách hàng mới nào. Đây là đặc điểm nổi bật của các doanh nghiệp SaaS có giá trị nhất.
Calkulon makes complex calculations simple — built for students and everyday problem-solvers.
Công thức
▾
Tỷ lệ rời bỏ khách hàng = (Khách hàng bị mất → Khách hàng đầu kỳ) × 100
Tỷ lệ chuyển đổi doanh thu = (MRR bị mất `MRR đầu kỳ) × 100
Tuổi thọ trung bình của khách hàng = 1 ÷ Tỷ lệ rời bỏ hàng thángChú giải biến
▾
| Ký hiệu | Tên | Đơn vị | Mô tả |
|---|---|---|---|
| CCR | Tỷ lệ rời bỏ khách hàng | percent (%) | Tỷ lệ khách hàng hủy đăng ký trong thời gian đo lường. |
| RCR | Tỷ lệ rời bỏ doanh thu | percent (%) | Phần trăm doanh thu định kỳ bị mất do hủy và hạ cấp trong kỳ. |
| C_start | Khách hàng đầu kỳ | count | Tổng số khách hàng thanh toán tại thời điểm bắt đầu đợt đo lường. |
| C_lost | Khách hàng bị mất | count | Số lượng khách hàng đã hủy đăng ký trong kỳ. |
| MRR_lost | MRR thua Churn | currency ($) | Doanh thu định kỳ hàng tháng bị mất do khách hàng hủy hoặc hạ cấp. |
| L | Tuổi thọ trung bình của khách hàng | months | Khoảng thời gian dự kiến của mối quan hệ khách hàng trung bình, được tính bằng 1 `tỷ lệ rời bỏ hàng tháng. |
Cách Churn Rate Calculator
▾
- 1Chọn khoảng thời gian đo lường của bạn - việc rời bỏ hàng tháng là khả thi nhất đối với SaaS; sự thay đổi hàng năm rất hữu ích cho các công ty doanh nghiệp có hợp đồng dài hạn.
- 2Đếm số lượng khách hàng thanh toán vào đầu kỳ (không bao gồm bất kỳ khách hàng mới nào đã tham gia trong kỳ).
- 3Đếm những khách hàng đã hủy hoặc không gia hạn trong khoảng thời gian đó (một lần nữa, những khách hàng này phải thuộc nhóm bắt đầu - không phải những khách hàng mới đã ký và rời đi trong cùng khoảng thời gian).
- 4Chia số khách hàng bị mất cho khách hàng bắt đầu và nhân với 100 để có được tỷ lệ khách hàng rời bỏ.
- 5Đối với doanh thu bị gián đoạn, hãy xác định giá trị MRR của khách hàng bị rời bỏ cộng với bất kỳ mức giảm MRR nào do hạ cấp gói trong kỳ.
- 6Chia MRR bị mất bằng cách bắt đầu MRR và nhân với 100 để có được tỷ lệ rời bỏ tổng doanh thu.
- 7Tính toán thời gian sử dụng trung bình ngụ ý của khách hàng theo tỷ lệ rời bỏ hàng tháng là 1 ½ để hiểu tác động giữ chân lâu dài.
Ví dụ có lời giải
▾
Tỷ lệ rời bỏ 3% hàng tháng cao hơn một chút so với điểm chuẩn SaaS; cải thiện lên 2% sẽ kéo dài tuổi thọ trung bình thêm 17 tháng.
SaaS quản lý dự án bắt đầu vào tháng 6 với 200 khách hàng trả tiền. Trong tháng 6, 6 khách hàng đã hủy - 4 khách hàng nêu lý do nhạy cảm về giá, 1 khách hàng tìm thấy tính năng của đối thủ cạnh tranh mà họ cần và 1 khách hàng đã ngừng kinh doanh. Tỷ lệ rời bỏ khách hàng = (6 200) × 100 = 3%. Tuổi thọ trung bình của khách hàng = 1 0,03 = 33 tháng. Tỷ lệ 3% này tuy không phải là thảm họa nhưng có nghĩa là công ty phải thay thế ít nhất 6 khách hàng mỗi tháng chỉ để duy trì cơ sở của mình. Nếu CAC là 500 đô la, thì đó là 3.000 đô la chi tiêu mua lại mỗi tháng chỉ để đứng yên — một trường hợp hấp dẫn để đầu tư vào việc giữ chân.
Việc rời bỏ biểu tượng đã phóng đại đáng kể tác động đến doanh thu khi khách hàng rời bỏ là những tài khoản nhỏ hơn.
Nền tảng phân tích SaaS bắt đầu quý với 100 khách hàng và 50.000 USD MRR — trung bình 500 USD/khách hàng. Năm khách hàng nhỏ hơn hủy, nhưng mỗi khách hàng đều tham gia gói đầu vào 200 USD/tháng, chỉ đóng góp tổng cộng 1.000 USD MRR. Tỷ lệ rời bỏ khách hàng = 5%. Tỷ lệ rời bỏ doanh thu = 1.000 USD 50.000 USD = 2%. Sự khác biệt cho thấy rằng những khách hàng nhỏ hơn đang rời bỏ với tốc độ cao hơn, trong khi những khách hàng doanh nghiệp lớn hơn ($800–$1.200/tháng) được giữ chân cao hơn. Thông tin chuyên sâu này sẽ chuyển hướng các tài nguyên giữ chân sang cấp độ SMB và có khả năng cung cấp thông tin về chiến lược chuyển sang phân khúc cao cấp hơn.
Điểm chuẩn SaaS dành cho doanh nghiệp đặt mục tiêu tỷ lệ rời bỏ hàng năm dưới 5%; 7,5% đảm bảo điều tra các quy trình gia hạn.
Một công ty phần mềm tuân thủ doanh nghiệp gia hạn hợp đồng hàng năm. Trong số 40 khách hàng doanh nghiệp của họ vào đầu năm, 3 khách hàng đã chọn không gia hạn – 2 khách hàng đã được mua lại bởi các công ty lớn hơn có giải pháp cạnh tranh và 1 khách hàng viện dẫn việc cắt giảm ngân sách. Tỷ lệ rời bỏ hàng năm = (3 40) × 100 = 7,5%. Chuyển đổi sang hàng tháng: tỷ lệ rời bỏ hàng tháng ≈ 7,5% 12 = 0,65%. Tuổi thọ trung bình của khách hàng = 1 0,0065 ≈ 154 tháng (gần 13 năm). Mặc dù thời gian tồn tại nghe có vẻ ấn tượng nhưng tỷ lệ rời bỏ 7,5% hàng năm cao hơn một chút so với mức chuẩn 5% đối với SaaS của doanh nghiệp, cho thấy công ty nên đầu tư vào một chương trình quản lý quan hệ điều hành có cấu trúc chặt chẽ hơn.
Tỷ lệ rời bỏ doanh thu ròng âm có nghĩa là lượng khách hàng hiện tại đang tăng nhanh hơn tốc độ họ đang rời bỏ — một động cơ tăng trưởng mạnh mẽ.
Nền tảng DevOps có MRR khởi đầu là 100.000 USD sẽ mất 4.000 USD từ những khách hàng đã hủy đăng ký trong tháng. Tuy nhiên, khách hàng hiện tại đã mở rộng phạm vi sử dụng của họ, bổ sung thêm chỗ ngồi và các tính năng cao cấp trị giá 7.000 USD trong MRR mở rộng. Tổng doanh thu thay đổi = 4.000 USD 100.000 USD = 4%. Doanh thu thuần thay đổi = ($4.000 - $7.000) 100.000 USD = −3%. Dấu âm là cực kỳ tích cực - nó có nghĩa là cơ sở khách hàng hiện tại đang tăng giá trị 3% mỗi tháng mà không thu hút được khách hàng mới nào. Các công ty có doanh thu ròng âm là một trong những công ty có giá trị nhất trong SaaS vì tốc độ tăng trưởng trở nên tự củng cố về mặt toán học.
Ứng dụng thực tế
▾
Dự báo MRR và doanh thu trong tương lai theo các giả định về tỷ lệ rời bỏ khác nhau, cho phép người thực hành đưa ra các quyết định định lượng sáng suốt dựa trên các phương pháp tính toán đã được xác thực và các phương pháp tiếp cận theo tiêu chuẩn ngành, đòi hỏi phân tích định lượng chính xác để hỗ trợ các quyết định dựa trên bằng chứng, phân bổ nguồn lực chiến lược và tối ưu hóa hiệu suất trên các bối cảnh tổ chức đa dạng và các nguyên tắc chuyên môn
Tính toán Giá trị trọn đời của khách hàng làm nền tảng cho phân tích tỷ lệ LTV:CAC, giúp các nhà phân tích tạo ra kết quả chính xác hỗ trợ lập kế hoạch chiến lược, phân bổ nguồn lực và đo điểm chuẩn hiệu suất giữa các tổ chức, trong đó tính toán số chính xác là điều cần thiết để tạo ra kết quả đầu ra đáng tin cậy giúp lập kế hoạch, đánh giá và cải tiến liên tục các quy trình trong cả môi trường doanh nghiệp và cá nhân
Xác định các phân khúc khách hàng có nguy cơ để can thiệp chủ động vào thành công của khách hàng, cho phép các chuyên gia định lượng kết quả một cách có hệ thống và so sánh các tình huống bằng cách sử dụng các khung toán học đáng tin cậy và các công thức đã được thiết lập, yêu cầu các phương pháp tính toán có hệ thống giúp chuyển dữ liệu đầu vào thô thành thông tin chi tiết có thể hành động cho các bên liên quan phụ thuộc vào sự chặt chẽ về mặt định lượng trong hoạt động nghề nghiệp hàng ngày của họ
Xây dựng các báo cáo của hội đồng nhà đầu tư và các bài thuyết trình duy trì nhóm, hỗ trợ các quy trình đánh giá dựa trên dữ liệu trong đó độ chính xác bằng số là điều cần thiết cho các mục tiêu tuân thủ, báo cáo và tối ưu hóa, đòi hỏi các phương pháp tính toán mạnh mẽ mang lại kết quả nhất quán và có thể kiểm chứng phù hợp để báo cáo, kiểm toán và phân tích xu hướng dài hạn trong môi trường chuyên nghiệp
Đánh giá ROI của các chương trình giữ chân và đầu tư vào nhóm thành công của khách hàng, đòi hỏi phân tích định lượng chính xác để hỗ trợ các quyết định dựa trên bằng chứng, phân bổ nguồn lực chiến lược và tối ưu hóa hiệu suất trong bối cảnh tổ chức đa dạng và các nguyên tắc chuyên môn
Trường hợp đặc biệt
▾
Trong thực tế, trường hợp đặc biệt này đòi hỏi phải xem xét cẩn thận vì các giả định tiêu chuẩn có thể không đúng. Khi gặp tình huống này trong tính toán máy tính tỷ lệ rời bỏ, người thực hành nên xác minh các điều kiện biên, kiểm tra rủi ro chia cho 0 và xem xét liệu các giả định của mô hình có còn hiệu lực trong các điều kiện khắc nghiệt này hay không.
Trong thực tế, trường hợp đặc biệt này đòi hỏi phải xem xét cẩn thận vì các giả định tiêu chuẩn có thể không đúng. Khi gặp tình huống này trong tính toán máy tính tỷ lệ rời bỏ, người thực hành nên xác minh các điều kiện biên, kiểm tra rủi ro chia cho 0 và xem xét liệu các giả định của mô hình có còn hiệu lực trong các điều kiện khắc nghiệt này hay không.
Trong thực tế, trường hợp đặc biệt này đòi hỏi phải xem xét cẩn thận vì các giả định tiêu chuẩn có thể không đúng. Khi gặp tình huống này trong tính toán máy tính tỷ lệ rời bỏ, người thực hành nên xác minh các điều kiện biên, kiểm tra rủi ro chia cho 0 và xem xét liệu các giả định của mô hình có còn hiệu lực trong các điều kiện khắc nghiệt này hay không.
Điểm chuẩn tỷ lệ rời bỏ theo phân đoạn SaaS
▾
| Phân đoạn | Tỷ lệ rời bỏ hàng tháng | Sự thay đổi hàng năm | Trung bình ngụ ý Tuổi thọ |
|---|---|---|---|
| Ứng dụng đăng ký của người tiêu dùng | 5–10% | 46–72% | 10–20 tháng |
| SMB SaaS | 3–5% | 31–46% | 20–33 tháng |
| SaaS ở thị trường tầm trung | 1–2% | 12–22% | 50–100 tháng |
| SaaS doanh nghiệp | 0,5–1% | 5–12% | 100–200 tháng |
| SaaS tốt nhất | < 0,5% | < 5% | > 200 tháng |
| Hộp đăng ký thương mại điện tử | 5–8% | 46–62% | 12–20 tháng |
Câu hỏi thường gặp
▾
Tỷ lệ rời bỏ hàng tháng tốt cho doanh nghiệp SaaS là bao nhiêu?
Điểm chuẩn về tỷ lệ rời bỏ hàng tháng khác nhau tùy theo giai đoạn của công ty, loại khách hàng và phân khúc thị trường. Đối với các sản phẩm SaaS tập trung vào SMB, tỷ lệ rời bỏ hàng tháng là 2–4% là phổ biến và được coi là có thể quản lý được — điều này có nghĩa là tỷ lệ rời bỏ hàng năm là khoảng 22–40%. Đối với các sản phẩm ở thị trường tầm trung, mục tiêu là 1–2% hàng tháng (12–22% hàng năm). Các doanh nghiệp SaaS tập trung vào doanh nghiệp thường có tỷ lệ rời bỏ 0,5–1% hàng tháng (5–10% hàng năm) do chi phí chuyển đổi cao hơn và hợp đồng dài hơn. Các công ty SaaS tốt nhất - đặc biệt là những công ty bán hàng cho khách hàng doanh nghiệp - đạt tỷ lệ rời bỏ hàng tháng dưới 0,5%. Các sản phẩm đăng ký dành cho người tiêu dùng thường có tỷ lệ rời bỏ cao hơn, phổ biến là 5–10% hàng tháng. Điều quan trọng nhất là theo dõi tỷ lệ rời bỏ của bạn một cách nhất quán và cải thiện nó theo thời gian thay vì đạt bất kỳ điểm chuẩn nào.
Làm cách nào để tính toán tỷ lệ rời bỏ chính xác khi có khách hàng mới tham gia trong kỳ?
Lỗi phổ biến nhất khi tính toán tỷ lệ rời bỏ là bao gồm cả số lượng khách hàng mới có được trong khoảng thời gian ở mẫu số. Phương pháp đúng là chỉ sử dụng những khách hàng tồn tại vào đầu kỳ làm cơ sở. Bất kỳ khách hàng nào có được trong khoảng thời gian cũng hủy trong khoảng thời gian đều thể hiện một hiện tượng riêng biệt - thường được gọi là 'kết thúc nhanh' hoặc 'kết thúc sớm' - cần có phân tích riêng. Việc đưa chúng vào cả tử số và mẫu số sẽ làm biến dạng tỷ lệ rời bỏ và khiến nó không thể so sánh được giữa các giai đoạn có tốc độ tăng trưởng khác nhau. Nếu CRM hoặc hệ thống thanh toán của bạn báo cáo 'khách hàng đang hoạt động vào cuối kỳ' thay vì 'khách hàng vào đầu kỳ', hãy cẩn thận điều chỉnh bằng cách cộng lại số khách hàng bị mất và trừ đi số khách hàng có được.
Sự khác biệt giữa tỷ lệ tăng tổng doanh thu và tỷ lệ doanh thu ròng là gì?
Tổng doanh thu thay đổi chỉ đo lường MRR bị mất do hủy và hạ cấp — đây luôn là số dương thể hiện khoản lỗ. Doanh thu thuần rời bỏ MRR mở rộng (từ bán thêm, bán kèm và bổ sung chỗ ngồi trong cơ sở khách hàng hiện tại) từ tổng tỷ lệ rời bỏ. Doanh thu ròng có thể âm - một tín hiệu được tôn vinh trong SaaS vì điều đó có nghĩa là cơ sở khách hàng hiện tại của bạn đang tăng trưởng về mặt doanh thu mà không có được một khách hàng mới nào. Doanh thu ròng thay đổi là một thành phần của Duy trì doanh thu ròng (NRR). Việc theo dõi cả tổng và ròng là rất quan trọng: một công ty có tỷ lệ rời bỏ tổng là 4% nhưng MRR mở rộng 6% có tỷ lệ rời bỏ ròng âm 2%, có nghĩa là khách hàng hiện tại là những người đóng góp ròng vào tăng trưởng ngay cả khi một số người rời đi.
Làm thế nào để khuấy động theo thời gian?
Sự xáo trộn tăng theo cấp số nhân theo thời gian theo cách thường bị đánh giá thấp. Một cách đơn giản để hình dung điều này: nếu bạn bắt đầu với 1.000 khách hàng và tỷ lệ rời bỏ hàng tháng là 5%, thì sau 3 tháng, bạn có 857 khách hàng (tỷ lệ giữ chân 85,7%). Sau 6 tháng, 735. Sau 12 tháng, 540 - chỉ hơn một nửa số tiền ban đầu của bạn. Sau 24 tháng, chỉ còn lại 292 khách hàng từ nhóm ban đầu. Sự xói mòn cộng gộp này có nghĩa là ngay cả tỷ lệ rời bỏ 'nhỏ' 5% hàng tháng cũng đang hủy hoại gần một nửa cơ sở khách hàng mỗi năm. Ngược lại, việc cải thiện tỷ lệ rời bỏ hàng tháng từ 5% lên 3% dẫn đến 698 khách hàng còn lại sau 12 tháng thay vì 540 — cải thiện 29% về số lượng khách hàng được giữ lại chỉ từ mức giảm 2 điểm phần trăm.
Tại sao khách hàng rời bỏ và doanh thu rời bỏ có thể kể những câu chuyện khác nhau?
Tỷ lệ khách hàng rời bỏ và doanh thu rời bỏ khác nhau bất cứ khi nào số lượng khách hàng đang rời bỏ có quy mô khác biệt đáng kể so với khách hàng trung bình của bạn. Nếu những khách hàng nhỏ nhất, có giá trị thấp nhất của bạn rời bỏ với tỷ lệ cao trong khi những khách hàng lớn nhất, có giá trị cao nhất của bạn vẫn trung thành, thì tỷ lệ rời bỏ khách hàng sẽ tệ hơn so với tỷ lệ rời bỏ doanh thu. Đây thực sự là một mô hình tương đối lành mạnh - nó cho thấy sản phẩm của bạn đã gắn chặt với quy trình làm việc của những khách hàng quan trọng nhất. Ngược lại, nếu tỷ lệ thay đổi doanh thu vượt quá tỷ lệ rời bỏ khách hàng, điều đó có nghĩa là bạn đang mất đi những khách hàng lớn nhất của mình một cách không tương xứng - một mô hình đáng lo ngại hơn có thể cho thấy sự không hài lòng của khách hàng doanh nghiệp, sự thay thế cạnh tranh ở vị trí dẫn đầu thị trường của bạn hoặc một sản phẩm không đáp ứng được nhu cầu của những người mua sành điệu.
Những cách hiệu quả nhất để giảm tỷ lệ rời bỏ là gì?
Việc giảm tỷ lệ rời bỏ đòi hỏi phải hiểu lý do tại sao khách hàng rời đi, điều đó có nghĩa là đầu tư vào các cuộc khảo sát về việc rời bỏ, dữ liệu về luồng hủy và các cuộc trò chuyện về sự thành công của khách hàng. Các biện pháp can thiệp có tác động cao nhất thường rơi vào ba loại. Đầu tiên, cải thiện quá trình giới thiệu: hầu hết các quyết định rời bỏ được đưa ra trong 30–90 ngày đầu tiên, khi khách hàng xác định xem sản phẩm có thực hiện đúng như lời hứa hay không. Một chương trình giới thiệu có cấu trúc đảm bảo khách hàng đạt được kết quả có ý nghĩa đầu tiên (thường được gọi là 'thời gian tạo ra giá trị' hoặc TTV) giúp giảm đáng kể tình trạng rời bỏ sớm. Thứ hai, chủ động mang lại thành công cho khách hàng: giám sát dữ liệu sử dụng sản phẩm để xác định những khách hàng gặp rủi ro trước khi họ quyết định hủy và can thiệp bằng các hoạt động tiếp cận, đào tạo hoặc hỗ trợ. Thứ ba, cải tiến sản phẩm: xây dựng các tính năng làm tăng chi phí chuyển đổi và làm cho sản phẩm không thể thiếu trong quy trình làm việc hàng ngày. Ưu đãi thanh toán hàng năm cũng làm giảm đáng kể tình trạng rời bỏ bằng cách mở rộng thời hạn cam kết.
Tôi nên báo cáo tình trạng rời bỏ cho nhà đầu tư như thế nào?
Các nhà đầu tư vào các doanh nghiệp đăng ký kỳ vọng sẽ thấy cả sự rời bỏ khách hàng (sự rời bỏ logo) và sự thay đổi doanh thu được báo cáo riêng biệt, vì mỗi sự thay đổi kể một câu chuyện khác nhau. Báo cáo cấp hội đồng quản trị thường bao gồm tỷ lệ rời bỏ hàng tháng và hàng năm, tỷ lệ rời bỏ tổng doanh thu, tỷ lệ duy trì doanh thu ròng (NRR) và đường cong duy trì nhóm thuần tập cho thấy các nhóm khách hàng khác nhau giữ chân như thế nào trong 12–24 tháng. Phân tích nhóm đặc biệt có giá trị vì nó có thể tiết lộ liệu tỷ lệ rời bỏ có được cải thiện đối với những khách hàng mới mua gần đây hay không — một chỉ số hàng đầu về cải tiến sản phẩm và quy trình. Hãy nhất quán trong các định nghĩa về tỷ lệ rời bỏ và báo cáo trên cùng một cơ sở trong mỗi kỳ. Các nhà đầu tư có kinh nghiệm trong việc xác định các số liệu giữ chân tăng cao từ các công ty thay đổi định nghĩa của họ hoặc loại trừ một số danh mục khách hàng nhất định khỏi phép tính.
Lỗi thường gặp cần tránh
▾
- !Bao gồm các khách hàng mới có được trong kỳ vào mẫu số tỷ lệ rời bỏ - luôn chỉ sử dụng các khách hàng trong giai đoạn đầu
- !Chỉ báo cáo tình trạng rời bỏ khách hàng mà không có sự thay đổi doanh thu, thiếu tín hiệu tác động tài chính
- !Bỏ qua tình trạng rời bỏ không tự nguyện do các khoản thanh toán không thành công, có thể chiếm 20–40% tổng tỷ lệ rời bỏ
- !Sử dụng tỷ lệ rời bỏ hàng năm trong công thức LTV hàng tháng — luôn đảm bảo đơn vị thời gian phù hợp (tỷ lệ rời bỏ hàng tháng đối với LTV hàng tháng)
- !Không xây dựng đường cong tỷ lệ giữ chân trong nhóm thuần tập, điều này cho biết liệu tỷ lệ giữ chân đang được cải thiện hay xấu đi trong các nhóm khách hàng
Mẹo Chuyên Nghiệp
Con đường nhanh nhất để hiểu được sự rời bỏ của bạn là nói chuyện trực tiếp với mọi khách hàng hủy bỏ. Một cuộc khảo sát thoát tự động đơn giản hỏi 'Lý do chính khiến bạn hủy là gì?' với 5–7 lựa chọn cộng với trường văn bản tự do sẽ cung cấp cho bạn mô hình phân bổ người rời bỏ có thể thực hiện được trong vòng 60 ngày. Hầu hết các doanh nghiệp nhận thấy rằng 70–80% tỷ lệ rời bỏ chỉ bắt nguồn từ 2–3 nguyên nhân cốt lõi — hãy khắc phục những nguyên nhân đó và bạn có thể giải quyết nhanh chóng.
Bạn có biết?
Salesforce, một trong những công ty tiên phong về đám mây SaaS, đã gặp phải những vấn đề nghiêm trọng trong những năm đầu thành lập đến nỗi người sáng lập Marc Benioff đã cân nhắc việc đóng cửa công ty vào năm 2001. Giải pháp — đầu tư mạnh vào sự thành công của khách hàng và đào tạo giới thiệu có cấu trúc — đã trở thành khuôn mẫu cho toàn bộ ngành công nghiệp thành công của khách hàng SaaS.
Regional Guides
▾
🇺🇸 US▾
🇬🇧 UK▾
🇪🇺 EU▾
Tài liệu tham khảo
Ratings & comments
Nhận Mẹo Toán Hàng Tuần
Tham gia cùng 12.000+ người đăng ký để nhận mẹo về máy tính mỗi tuần.