اگر این سوال را دارید که «چطور می توان پیش بینی churn انجام داد؟» دقیقا جای درستی هستید. ریزش مشتری از لحظه ای که کاربر از محصول شما خارج می شود آغاز نمیشود؛ بلکه از زمانی شروع می شود که کاربر دیگر توجه و علاقه سابق را ندارد. از دست دادن تعداد محدودی از کاربران برای هر کسب و کاری طبیعی است، اما تفاوت برندهای موفق در این است که خیلی زود متوجه نشانه های ریزش می شوند.
وقتی بتوانید ریزش مشتری را قبل از وقوع تشخیص دهید، می توانید نقاط اصطکاک را اصلاح کنید، استراتژی ریتنشن را شخصی سازی کنید و از هدررفت هزینه های بازاریابی برای جذب دوباره کاربران جلوگیری کنید. موثرترین برنامه های حفظ مشتری یک ویژگی مشترک دارند: آنها کاهش علاقه کاربر را خیلی زودتر از آنکه به ریزش واقعی تبدیل شود تشخیص می دهند. در این راهنما بررسی می کنیم که شما هم چطور می توانید همین کار را انجام دهید؛ با استفاده از تحلیل رفتار، داده های قابل اعتماد و درک درست از نیازهای کاربر.
منظور از کاربر «در آستانه ریزش» چیست؟
هیچ کاربری یک شبه از چرخه شما خارج نمی شود. این روند معمولا آرام و تدریجی است: کاهش تعداد ورودها، کوتاه تر شدن مدت زمان استفاده، نادیده گرفتن ایمیل ها، تاخیر در تمدید و رفتارهای مشابه.
ریسک ریزش یک اتفاق ناگهانی نیست؛ یک مرحله است. اگر بتوانید این مرحله را زود شناسایی کنید، پیش بینی ریزش مشتری را به پیشگیری از ریزش تبدیل می کنید.
به نشانه های ریزش مانند چراغ هشدار نگاه کنید. این نشانه ها به معنای از دست رفتن کاربر نیستند؛ بلکه به شما فرصت می دهند قبل از جدا شدن واقعی، اقدام کنید.
منظور از پیش بینی ریزش مشتری چیست؟
پیش بینی ریزش مشتری به فرآیند تحلیل داده ها برای شناسایی کاربرانی گفته می شود که احتمال دارد اشتراک خود را لغو کنند یا دیگر خرید نکنند. در کسب و کارهایی که مدل درآمدی آنها بر پایه اشتراک است، این تحلیل یک ابزار ضروری محسوب می شود.
بیشتر شرکت های بزرگ در حوزه اشتراک، شکل های مختلفی از پیش بینی churn را اجرا می کنند تا بتوانند مشتریانی را که در معرض ریزش هستند سریع تر تشخیص دهند. وقتی این کار به درستی انجام شود، تاثیر قابل توجهی بر کاهش هزینه ها، افزایش ارزش طول عمر مشتری یا همان LTV و بهبود سلامت کسب و کار دارد؛ فارغ از اینکه شرکت کوچک باشد یا بزرگ.
درک مدل پیش بینی ریزش مشتری
برای اینکه یک شرکت بتواند پیش بینی ریزش مشتری را انجام دهد، معمولا از ترکیب تحلیل داده های تاریخی مشتریان، الگوریتم های یادگیری ماشین و رگرسیون لجستیک استفاده می شود. این ترکیب کمک می کند تا احتمال ریزش هر مشتری رتبه بندی شود. الگوریتم های مختلفی با این نوع تحلیل سازگار هستند، اما یکی از شناخته شده ترین آنها برای پیش بینی churn، مدل درخت تصمیم مانند Random Forest است. این روش شامل پیش پردازش انواع داده ها، سپس آموزش مدل و در نهایت ارزیابی آن است.
شرکت هایی که تیم داده اختصاصی دارند، معمولا یک سیستم پیش بینی ریزش کاملا شخصی سازی شده بر پایه هوش مصنوعی ایجاد می کنند. بسیاری از کسب و کارها این مسیر را ترجیح می دهند، چون در صنعت توافق مشخصی درباره بهترین روش پیش بینی ریزش مشتری وجود ندارد. برخی متخصصان تحلیل بقای مشتری را ترجیح می دهند و برخی دیگر سراغ مدل های ترکیبی می روند.
اگر کدنویس نیستید یا کسب و کار شما منابع لازم برای ساخت یک مدل پیش بینی داخلی را ندارد، نگران نباشید. سرویس های تحلیلی مختلفی وجود دارند که بدون نیاز به توسعه داخلی، امکان تحلیل های پیش بینی را فراهم می کنند و بسیاری از آنها به صورت تخصصی روی نرخ ریزش مشتری تمرکز دارند.
چطور می توان نشانه های اولیه ریزش را شناسایی کرد؟
برای تشخیص کاربران در آستانه ریزش، ابتدا باید رفتار را بررسی کنید؛ نه صرفا اعداد و نمودارها. داده ها مهم هستند، اما الگوهای انسانی اهمیت بیشتری دارند و تصویر دقیق تری از کاهش علاقه کاربران ارائه می دهند.
به این نشانه ها توجه کنید:
- کاهش تعداد دفعات استفاده؛ سشن های کمتر و فعالیت رو به کاهش
- محدود شدن استفاده به امکانات پایه و عدم استفاده از قابلیت های عمیق تر
- نبود بازخورد؛ نه رضایت و نه شکایت، فقط بی تفاوتی
- تاخیر در تمدید یا پرداخت؛ نشانه ای از کاهش ارزش ادراک شده
- تغییر لحن پیام های پشتیبانی مثل سوال درباره لغو یا نارضایتی های مبهم
نکته مهم این است که ریزش صدای بلند ندارد؛ آرام و تدریجی اتفاق می افتد.
به دنبال «کمتر شدن رفتار» باشید، نه الزاماً رفتارهای منفی.
برای پیش بینی ریزش مشتری باید چه معیارهایی را بررسی کنیم؟
در پیش بینی churn آنچه اهمیت دارد شاخص هایی هستند که کاهش علاقه کاربر را نشان می دهند، نه فقط آنهایی که رشد را ثبت می کنند. معیارهای مهم شامل موارد زیر است:
- نسبت DAU به MAU؛ بهترین شاخص برای سنجش میزان عادت کاربران
- نرخ استفاده و پذیرش قابلیت ها؛ اینکه چند درصد کاربران به لحظه aha می رسند
- فاصله زمانی بین اقدامات کلیدی؛ هرچه این فاصله بیشتر شود، عادت کاربری ضعیف تر است
- برچسب گذاری پیام های پشتیبانی؛ بررسی لحن درخواست ها (خنثی، منفی، فوری)
- تغییرات NPS در طول زمان؛ حتی افت های کوچک می تواند نشانه ریزش آینده باشد
ترکیب این داده ها می تواند یک نمره سلامت کاربر ایجاد کند که به صورت خودکار کاربران با الگوهای ریسکی را علامت گذاری کند.
چه تفاوتی بین رفتار کاربران فعال و کاربران در معرض ریزش وجود دارد؟
کاربران فعال همیشه رو به جلو حرکت می کنند. آنها چرخه های موردنظر شما را کامل می کنند، قابلیت های مختلف را امتحان می کنند و تعامل عمیق تری دارند.
اما کاربران در معرض ریزش، متوقف می شوند.
آنها فقط کارهای حداقلی را تکرار می کنند، توصیه ها را نادیده می گیرند یا تعامل کوتاه و بی هدف دارند.
در مسیر چرخه عمر:
- کاربران سالم: کشف – فعال سازی – تکرار
- کاربران در ریسک: تکرار – عقب نشینی – خاموشی
شناخت این الگو کمک می کند تیم های محصول و مارکتینگ بدانند دقیقا چه زمانی باید برای جلوگیری از ریزش مداخله کنند.
آیا هوش مصنوعی می تواند به پیش بینی ریزش مشتری دقیق تر کمک کند؟
بله، اما فقط زمانی که بر اساس داده های واقعی و زمینه رفتاری کاربران آموزش دیده باشد.
هوش مصنوعی قادر است نشانه های بسیار ظریف را شناسایی کند؛ نشانه هایی که ممکن است در تحلیل های معمولی دیده نشوند، مثل کاهش دفعات ورود به سایت.
نکته مهم این است که هوش مصنوعی نباید فقط ریسک را علامت گذاری کند؛ بلکه باید پیشنهادهای ریتنشن ارائه دهد. مثلا:
«کاربر بعد از دو بار ورود، مرحله سوم آنبوردینگ را تکمیل نکرده است. یک پیام شخصی سازی شده برای راهنمایی ارسال شود.»
هدف از استفاده AI، اتوماسیون بی هدف نیست؛ بلکه ارائه تجربه مرتبط و مقیاس پذیر به کاربران است.
چگونه از پیش بینی ریزش مشتری برای جلوگیری از ریزش استفاده کنیم؟
یکی از واضح ترین واقعیت های مدیریت کسب و کارهای اشتراکی این است که حتی نرخ های ظاهرا پایین ریزش مشتری می توانند رشد یک کسب و کار را متوقف یا کاملا نابود کنند. اعدادی مثل ۱ درصد، ۲.۵ درصد یا ۵ درصد ریزش، کوچک به نظر می رسند، اما اثر آنها در بلندمدت می تواند جدی و حتی خطرناک باشد. در ادامه یک مثال ساده را بررسی می کنیم.
فرض کنید یک شرکت نرخ جذب مشتری بسیار خوبی دارد. اگر بتواند ریزش ماهانه خود را در حدود ۱ درصد نگه دارد، رشد حاصل از مشتریان جدید و همچنین افزایش فروش به مشتریان فعلی، برای حفظ مسیر رشد کافی خواهد بود.
اما اگر نرخ ریزش بالاتر برود، کسب و کار با چالشی جدی مواجه می شود: حتی اگر نرخ جذب مشتری ثابت باشد، سرعت جذب نسبت به سرعت از دست دادن مشتری کافی نخواهد بود و رشد کلی کاهش پیدا می کند.
بهترین راه برای درک این موضوع نگاه مستقیم به اعداد درآمدی است. اگر ریزش ماهانه شما ۵ درصد باشد، یعنی هر ماه ۵ درصد از درآمد از دست می رود. این ریزش در طول زمان اثر تجمعی دارد و در پایان سال به رقم بزرگی از درآمد از دست رفته تبدیل می شود.
در نمودار، هر نوار نشان دهنده عملکرد درآمدی همان ماه است. همانطور که دیده می شود، هر نوار نسبت به ماه قبل با سرعت بیشتری کاهش پیدا می کند؛ چون نرخ ریزش آنقدر بالاست که جلوی رشد طبیعی را می گیرد.
اگر برای ریزش غیرارادی (مانند شکست تراکنش های پرداخت، کارت منقضی شده یا خطاهای بانکی) اقدام مناسبی انجام ندهید، پایداری جریان نقدی کسب و کار به خطر می افتد و جریان نقدی بی ثبات در نهایت می تواند یک استارتاپ را وارد مسیر سقوط کند.
شناسایی مشتریانی که ریسک ریزش بالایی دارند
ریزش مشتری به دلایل مختلفی رخ می دهد و برای اینکه بدانید چرا یک کاربر از چرخه شما خارج شده، داشتن یک سیستم درست برای بخش بندی مشتریان بسیار مهم است. احتمال ریزش هر مشتری به پروفایل او، نحوه استفاده از محصول، و نیازهایش بستگی دارد. این نیازها نیز در طول دوره اشتراک تغییر می کند؛ بنابراین همه ریزش ها فقط در ماه های ابتدایی اتفاق نمی افتند.
تعامل با مشتری قبل از ریزش
اگر پیش بینی ریزش مشتری را به درستی به کار بگیرید، می تواند ابزار بسیار قدرتمندی برای درک تجربه کاربران از محصول باشد.
اگرچه دلایل ریزش همیشه پیچیده و متنوع است، اما جلوگیری از ریزش معمولا با یک رویکرد شخصی سازی شده برای بهبود تجربه کاربری انجام می شود. پیش بینی churn این فرصت را می دهد که قبل از اینکه کاربر به طور کامل محصول را ترک کند، کیفیت تجربه او را بهتر کنید.
تحلیل ریزش مشتری؛ یکی از مهم ترین فرآیندهای کسب و کارهای SaaS
پیش بینی ریزش مشتری فقط برای جلوگیری از ریزش فوری کاربرد ندارد؛ بلکه می تواند بینش های ارزشمند کسب و کاری در اختیار تیم شما قرار دهد.
از نگاه توسعه کسب و کار، شناخت روندهای ریزش به تیم مارکتینگ کمک می کند پرسونای دقیق تری بسازد، پیام های موثرتر طراحی کند و در نهایت فرآیند جذب مشتری را بهبود دهد.
برای تیم ریتنشن و موفقیت مشتری نیز این داده ها امکان پیش بینی ریزش های آینده و اقدام پیشگیرانه فراهم می کند؛ در نتیجه اکانت هایی که بدون حمایت ممکن است از دست بروند، حفظ می شوند.
برای مثال، فرض کنید بخش قابل توجهی از کاربران شما در یک بازه زمانی کوتاه ریزش کرده اند و دلیل مشخصی هم وجود ندارد. برخی کاربران جدید بوده اند و برخی مدت طولانی از محصول استفاده کرده اند. شرکت ها معمولا با این سوال مواجه می شوند که چرا چنین رویدادی اتفاق افتاده است؟
برخی دلایل احتمالی می تواند شامل موارد زیر باشد:
- یک به روز رسانی ضعیف
- رشد سریع همراه با ریزش زیاد در مرحله آنبوردینگ
- ورود یک رقیب جدید با قیمت پایین تر
واقعیت این است که ممکن است همه، برخی یا حتی هیچ یک از این عوامل دلیل اصلی نباشند. کاربران ممکن است هر کدام به دلیلی متفاوت یا به دلیل یک عامل مشترک ریزش کرده باشند. اگر ابزار مناسب برای پیش بینی ریزش مشتری و یک خط پایه برای تحلیل داده نداشته باشید، نمی توانید ارتباط بین نشانه ها را پیدا کنید و تشخیص دهید کدام روندهای ریزش بیشترین تاثیر را بر کسب و کار شما گذاشته است.
چهار گام اصلی برای پیش بینی ریزش مشتری
۱. بخش بندی دقیق و قابل اعتماد مشتریان
پیش بینی ریزش مشتری به طور کامل بر داده های تاریخی مشتریان شما تکیه دارد. برای اینکه بتوانید به درستی تحلیل کنید که ریزش چگونه بر کسب و کار تاثیر می گذارد، باید داده های مربوط به رفتار، ویژگی ها و سابقه استفاده کاربران را به شکل منسجم استخراج کنید. در اولین مرحله، تمام انواع داده های تاریخی که می تواند بر احتمال ریزش تاثیر داشته باشد را جمع آوری کنید. این داده ها می تواند شامل موارد زیر باشد:
داده های جمعیت شناختی و رفتاری
- آیا کاربر به صورت فردی از محصول استفاده می کند یا از طرف یک شرکت؟
- میزان استفاده او از محصول و ویژگی های مختلف چقدر است؟
- چند بار درخواست پشتیبانی ارسال کرده است؟
اطلاعات درآمدی
- تاریخ شروع اشتراک؛ آیا کاربر قدیمی است یا تازه ثبت نام کرده؟
- میزان درآمد ماهانه تکرارشونده (MRR) که هر کاربر ایجاد می کند. در پیش بینی churn بهتر است ابتدا کاربران پر ارزش و در معرض ریزش را هدف بگیرید.
اطلاعات قراردادی
- کاربر در کدام پلن یا سطح قیمت گذاری قرار دارد؟
- چه مدت تا پایان قرارداد او باقی مانده است؟
این بخش به ویژه مهم است، چون بخش زیادی از ریزش غیرارادی در کسب و کارهای SaaS به دلیل مشکلات کارت بانکی و تمدید اشتراک رخ می دهد و معمولا سخت ترین نوع ریزش برای جلوگیری است.
پس از جمع آوری داده های لازم، مشتریان را در گروه های معنی دار برای پیش بینی ریزش مشتری تقسیم بندی کنید. دسته بندی های معمول شامل موارد زیر است:
- کاربرانی با ارتقای متعدد یا استفاده روزانه
ریسک ریزش پایین - کاربرانی که تعامل زیادی با شما دارند
مثل ارسال تیکت، تماس یا درخواست ارتقا
ریسک ریزش پایین - کاربرانی که میزان استفاده آنها کاهش یافته است
ریسک ریزش بالا - کاربرانی که ثبت نام کرده اما آنبوردینگ را کامل نکرده اند
ریسک ریزش بالا - کاربرانی که هرگز درخواست پشتیبانی ارسال نکرده یا تعداد زیادی تیکت مشابه ارسال می کنند
ریسک ریزش بالا
بخش بندی درست مشتریان، پایه اصلی هر مدل پیش بینی ریزش مشتری است و به شما کمک می کند دقیق تر تشخیص دهید کدام کاربران نیازمند توجه فوری هستند.
۲. ادامه تحلیل دستی داده ها یا استفاده از یک سرویس پیش بینی
بعد از اینکه داده های لازم را جمع آوری کردید، بسته به منابع و توانایی های شرکت، مدل پیش بینی ریزش مشتری می تواند یا به صورت داخلی توسعه داده شود (یک مدل اختصاصی) یا از سرویس های پیش بینی آماده استفاده شود.
همانطور که در بخش قبل اشاره شد، مدل های اختصاصی قابل تطبیق با نوع و حجم داده های شما هستند و می توانید آنها را مطابق با ترجیحات تیم داده بسازید. اگر نیاز دارید رابطه های پیچیده میان داده ها را تحلیل کنید، مدل های مبتنی بر یادگیری ماشین انتخاب مناسبی هستند. اما اگر هدف شما پاسخ دادن به سوال هایی مثل پیش بینی ریزش در یک دوره زمانی مشخص است، استفاده از مدل های تحلیل بقا یا توابع ریسک می تواند نتیجه بهتری بدهد.
برای شرکت هایی که ترجیح می دهند از یک راهکار استاندارد استفاده کنند، گزینه های مختلفی وجود دارد. یکی از این گزینه ها، ابزار Retain از Paddle است که مخصوص تحلیل، پیش بینی و جلوگیری از ریزش طراحی شده است.
۳. مقایسه داده ها برای شناسایی دلایل ریزش
بعد از اینکه بخش بندی و تحلیل داده ها را کامل انجام دادید، می توانید مشخص کنید کدام مشتریان ریزش کرده اند و چه الگوهایی در داده ها وجود دارد. ارتباط هایی که پیدا می کنید می تواند شامل موارد زیر باشد:
- ریزش زیاد مشتریان بلافاصله پس از ثبت نام
این اتفاق معمولا زمانی رخ می دهد که ساختار قیمت گذاری شفاف نیست و کاربران پلن اشتباه را انتخاب می کنند. - ارتباط ضعیف با مشتریان قدیمی
این موضوع می تواند باعث افزایش ریزش های غیرارادی مانند عدم تمدید به خاطر مشکل کارت بانکی شود، چون کاربران قدیمی به مرور از محصول فاصله می گیرند. - افزایش ریزش پس از به روزرسانی محصول
اغلب به دلیل نبود منابع آموزشی کافی یا معرفی نامناسب قابلیت های جدید.
راهکارهای پیش بینی ریزش مشتری می توانند این الگوها را به صورت واضح نشان دهند و به شما کمک کنند قبل از اینکه ریزش تکرار شود، اقدام اصلاحی انجام دهید.
راهکارهای یکپارچه حتی می توانند هشدارهای ریزش را در لحظه شناسایی کنند؛ برای مثال، پرداخت ناموفق یکی از واضح ترین نشانه های کاهش علاقه مشتری است و معمولا در گزارش های ساده قابل تشخیص نیست.
۴. نجات مشتری!
پس از اینکه به درک دقیقی از بخش هایی از مشتریان که بیشترین ریسک ریزش را دارند رسیدید، می توانید بررسی کنید کدام بخش از تجربه آنها با محصول باعث ایجاد ریسک شده است. در ادامه، با استفاده از مثال های قبلی، راهکارهایی برای بهبود این شرایط ارائه می شود:
ریزش زیاد مشتریان پس از ثبت نام
در چنین شرایطی، شفافیت صفحه قیمت گذاری اهمیت زیادی دارد. باید واضح باشد که هر پلن چه امکاناتی ارائه می دهد و کدام گروه مشتریان بیشترین ارزش را از هر پلن دریافت می کنند. همچنین، در مرحله آنبوردینگ همراه کاربر بمانید تا هر سوال یا مشکل اولیه به سرعت برطرف شود.
ریزش مشتریان قدیمی
هیچگاه تصور نکنید مشتریان قدیمی همیشه وفادار می مانند. برای این گروه می توانید مشوق هایی طراحی کنید، مثل تخفیف های ویژه، پیشنهادهای ارتقای پلن یا پاداش های وفاداری.
همچنین حفظ ارتباط مداوم با این کاربران اهمیت زیادی دارد، مخصوصا در دوره نزدیک به پایان قرارداد، چون این زمان بیشترین احتمال ریزش را دارد.
افزایش ریزش بعد از به روزرسانی محصول
در این حالت باید مطمئن شوید که کاربران از قبل در جریان تغییرات هستند. توضیح واضح درباره تغییرات عملکردی و آماده کردن منابع آموزشی برای کمک به کاربران در استفاده از قابلیت های جدید یا بهبود یافته ضروری است.
این کار می تواند استرس کاربران در زمان تغییر را کاهش دهد و جلوی ریزش غیرمنتظره را بگیرد.
