Definice, která se mění podle typu byznysu
Churn (míra odchodu zákazníků) je podíl zákazníků, kteří v daném období přestanou od firmy nakupovat nebo používat její službu. Zní to jako jedno jasné číslo, ale co přesně znamená „přestat nakupovat“ se u předplatného a u e-commerce počítá jinak, a ten rozdíl má vliv na to, jak moc se dá churnu věřit.
U předplatného je churn čistý signál
Zrušená platba je jednoznačná, viditelná událost s konkrétním datem. Firma s předplatným ví přesně, kdo odešel a kdy, protože zrušení je aktivní krok zákazníka, ne interpretace dat.
U e-commerce je churn odhad, ne fakt
E-shop nemá okamžik zrušení, jen absenci další objednávky. Zákazník, který nekoupil tři měsíce, může být churn, nebo může jen čekat na sezonní potřebu. Bez jasně definovaného okna se dá stejná zákaznická báze označit za zdravou i za ztrácející zákazníky, podle toho, jaké okno si firma zvolí.
Délka okna musí vycházet z přirozeného cyklu nákupu
Okno pro churn by mělo odpovídat tomu, jak často zákazníci daný produkt typicky kupují — u spotřebního zboží týdny až měsíce, u nábytku nebo elektroniky roky. Univerzální okno napříč všemi kategoriemi produktu (např. „90 dní bez nákupu = churn“) dává u některých produktů smysl a u jiných je zavádějící.
Kde firmy pálí peníze
Špatně nastavený nebo neexistující churn ukazatel nestojí peníze sám o sobě, ale vede k rozhodnutím, která peníze stojí — ať už zbytečně utracené, nebo neutracené tam, kde by se to vyplatilo.
Jedno univerzální okno pro celý sortiment
E-shop s kombinací rychloobrátkového zboží a produktů s dlouhým nákupním cyklem používá stejné okno churnu pro obojí. Výsledkem jsou falešně vysoké churn hodnoty u produktů s přirozeně delším cyklem nákupu a firma pak zbytečně utrácí za win-back kampaně na zákazníky, kteří vůbec neodešli.
Churn se sleduje, ale nikdo neví, koho konkrétně to je
Firma má souhrnné procento, ale ne seznam konkrétních zákazníků, u kterých riziko odchodu roste. Bez segmentace podle historie nákupů (viz RFM analýza) se retenční aktivita, pokud vůbec existuje, plošně směřuje na celou databázi místo na lidi, u kterých má reálně smysl.
Akvizice běží dál naplno, i když firma churn vůbec neřeší
Rozpočet na získávání nových zákazníků se neustále navyšuje, zatímco stejné množství zákazníků potichu odchází zadními dveřmi. Bez pohledu na churn vedle akvizice (viz akvizice a retence) firma neví, jestli klientská báze skutečně roste, nebo se jen rychleji obměňuje.
Jak Datimo pomáhá churn dostat pod kontrolu
- 1
Historie objednávek z ERP a e-shopu na jednom místě
Data o nákupech, datu poslední objednávky a kategorii produktu tečou do datového skladu automaticky, takže je k dispozici skutečná historie nákupů po zákazníkovi, ne jen souhrnný obrat za období.
- 2
Segmentace podle RFM ukáže, kdo je v ohrožení
RFM analýza (recency, frequency, monetary) rozdělí zákazníky podle toho, jak dávno, jak často a za kolik nakupovali, takže se dá konkrétně vidět skupina zákazníků, kterým se prodlužuje odstup od posledního nákupu nad jejich obvyklý cyklus.
- 3
Akvizice a retence se sledují vedle sebe
Rozlišení nových a vracejících se zákazníků v datech konverzí ukáže, jestli firma skutečně roste, nebo jen nahrazuje odcházející zákazníky novými za vyšší náklad na akvizici.
- 4
Kde jsou hranice
Datimo dodá data a segmentaci, ze které se dá churn a riziko odchodu odvodit. Definici okna churnu pro konkrétní kategorie produktu a rozhodnutí, jak na ohrožené zákazníky reagovat (sleva, e-mail, jiná nabídka), musí nastavit firma podle znalosti svého sortimentu — univerzální práh, který sedí na všechno, neexistuje.