Отток клиентов - как скорость, с которой вы теряете свой бизнес

Я давно не возвращался к теме оттока клиентов. Но сейчас, когда большинство стран находятся в состоянии lockdown, отток клиентов в той или иной степени прочувствовали все типы бизнесов.

Так вот, сегодня мне попалась на глаза статья ex-CPO Netflix. В начале статьи он упомянул, что:

1. на раннем этапе ежемесячный отток клиентов в Netflix был на уровне 10%;
2. уже в 2005 Netflix ежемесячный cancel rate был на уровне 4.5%;
3. в наши дни (2019?) ежемесячный отток клиентов был немного меньше 2%.

Чтобы говорить (или оценивать) отток клиентов, очевидно, его нужно как-то визуализировать. Когорты это самый простой и доступный способ изучать отток клиентов.

Итак, я быстро построил когортную модель с такими вводными:

• каждый месяц компания привлекает 1,000 новых клиентов;
• в каждый последующий месяц после месяца привлечения компания теряет Х% своих клиентов (churn rate = X%);
• горизонт планирования 3 года.

В идеальных условиях клиенты приходят навсегда (churn rate = 0%). Если бы это было так, то когорты Netflix выглядели бы вот так:

Churn rate = 0%

В этом идеальном сценарии за 3 года Netflix аккумулировал бы клиентскую базу размером в 36,000 клиентов. Это наш плановый максимум (при вводных выше).

Отток клиентов = 10%

Теперь давайте посмотрим как быстро рос бы Netflix на ранних этапах, когда их ежемесячный отток клиентов был порядка 10%:

Churn rate = 10%

С виду отток клиентов в 10% в месяц не кажется большим, верно? На самом деле это огромный(!) отток клиентов и вот почему...

С таким оттоком клиентов за 3 года Netflix аккумулировал бы клиентскую базу размером лишь в 9,775 клиентов.

Это значит, что по сравнению с идеальным сценарием Netflix за 3 года мог бы аккумулировать лишь 27%(!) клиентов от планового максимума.

Отток клиентов = 4.5%

Теперь давайте посмотрим как быстро рос бы Netflix в 2005 году, когда их ежемесячный отток клиентов уменьшился с 10% до 4.5%:

Churn rate = 4.5%

С таким оттоком клиентов за 3 года Netflix аккумулировал бы клиентскую базу размером в 17,987 клиентов.

Это значит, что по сравнению с идеальным сценарием Netflix за 3 года мог бы аккумулировать уже 50%(!) клиентов от планового максимума.

Отток клиентов = 1.9%

Наконец давайте посмотрим как быстро рос бы Netflix в наши дни, когда их ежемесячный отток клиентов уменьшился до 4.5% до 1.9%:

Churn rate = 1.9%

С таким оттоком клиентов за 3 года Netflix аккумулировал бы клиентскую базу размером в 26,248 клиентов.

Это значит, что по сравнению с идеальным сценарием Netflix за 3 года мог бы аккумулировать уже 73%(!) клиентов от планового максимума.

Таким образом, Netflix провел отличную системную работу по уменьшению оттока клиентов.

Как результат, Netflix ускорил рост своей клиентской базы с 9,775 клиентов (отток 10%) до 26,248 клиентов (отток 1.9%), что эквивалентно впечатляющему росту в +169%.

Также, возможно, вы обратили внимание на мини-графики такого вида:

Churn rate asymptote

Например, на графике выше сравнивается идеальный рост клиентской базы (отток 0%) с реальным (отток 10%). Так вот на графике есть асимптота.

Асимптота - это максимально возможное теоретическое число клиентов, которых сможет аккумулировать бизнес при соответствующем темпе набора клиента и их оттоке.

Чем выше отток, чем ближе асимптота прижимает кумулятивную клиентскую базу к нулю.

Рассчитать асимптоту можно так:

Churn asymptote = [acq_rate_per_month] / [churn_rate_per_month]

Например, при скорости привлечения в 1,000 клиентов в месяц и оттоке клиентов 10% в месяц, максимально возможная аккумулятивная база клиентов будет = 1,000 / 0.1 = 10,000 клиентов.

Churn rate as driver of growth

Таким образом, отток - это тихий убийца вашего бизнеса. И наоборот, системная работа по уменьшению оттока - это мощный драйвер роста для бизнеса.

Пример Netflix показывает, что они шли к ежемесячному оттоку клиентов < 2% долгих 20 лет...

P.S. Также вам может быть интересен пост о 2-х взглядах на отток клиентов.