شاخص یا KPIهای پیشرو و تاخیری در مارکتینگ

برای کاهش ریزش مشتری با آنبردینگ بهتر لازم است کاربران در کوتاه ترین زمان ممکن به اولین تجربه موفق خود برسند. هرچه مسیر شروع کار ساده تر، شخصی سازی شده تر و همراه با آموزش و ارتباط مستمر باشد، احتمال ادامه استفاده بیشتر می شود.

وقتی کاربر در همان ابتدا ارزش محصول را لمس کند، ماندگاری بالاتر می رود. یک جرنی ولکام طراحی شده برای کاهش ریزش مشتری باعث می شود کاربر با اطمینان بیشتری ادامه مسیر را طی کند. در بسیاری از برندهای B2C که با آن ها همکاری داشته ایم، چالش اصلی این بوده که فرآیند آنبردینگ فقط آگاهی ایجاد می کند، نه تعلق و وابستگی.

در این مطلب به صورت مرحله ای توضیح می دهیم که یک آنبردینگ اصولی چگونه باعث افزایش نگهداشت می شود و چه اقداماتی برای کاهش ریزش پس از ثبت نام می توانید استفاده کنید.

علت ریزش مشتری چیست و چرا این ریزش بعد از آنبردینگ بیشتر است؟

شما سخت ترین مرحله را پشت سر گذاشته اید؛ کاربر ثبت نام کرده، اپلیکیشن را نصب کرده یا اولین کلیک را انجام داده است. اما ادامه فانل فروش را طری نمیکند!

منظور از Customer Churn چیست؟

Customer Churn یعنی کاربر پس از ثبت نام دیگر به محصول یا سرویس شما برنمی گردد. این یعنی او هنوز ارزش کافی را احساس نکرده است. ریزش بعد از آنبردینگ زمانی رخ می دهد که کنجکاوی اولیه کاربر از بین می رود، اما هنوز عادت یا تجربه مثبت و قابل توجهی شکل نگرفته است. کاربر محصول را امتحان می کند، اما به سرعت پاداشی دریافت نمی کند و آرام آرام از چرخه خارج می شود.

بسیاری از تیم ها تصور می کنند مشکل از بازاریابی یا قیمت گذاری است، اما واقعیت چیز دیگری است. این ریزش حاصل فاصله بین انتظاری که کاربر پیش از ثبت نام دارد و ارزشی که آنبردینگ ارائه می کند است. هرچه این فاصله بیشتر شود، نرخ نگهداشت مشتری پایین تر می آید.

نقش آنبردینگ اصولی در کاهش ریزش مشتری

یک آنبردینگ حرفه ای زمانی می تواند ریزش مشتری را کاهش دهد که کاربر را خیلی سریع به اولین تجربه ارزشمند خود برساند. وقتی کاربر در همان ابتدا نتیجه ملموس بگیرد، اعتماد شکل می گیرد و این اعتماد به مرور تبدیل به عادت استفاده می شود. همین مسیر مستقیم، پایه وفاداری مشتری است.

یک فرآیند آنبردینگ درست مثل یک گفت و گو عمل می کند. نیاز کاربر را می شنود، مسیر را بر اساس آن تنظیم می کند و در زمان مناسب واکنش نشان می دهد. می داند چه زمانی باید آموزش بدهد و چه زمانی باید موفقیت های کوچک را برجسته کند. پیام های شخصی سازی شده، قدم های هدایت شده و یادآوری های کوچک باعث می شوند تجربه شروع کار کاملا انسانی احساس شود. هر موفقیت کوچک وزن احساسی ایجاد می کند و کاربر را به استفاده مداوم ترغیب می کند.

واقعیت این است که نگهداشت مشتری بعد از آنبردینگ شروع نمی شود؛ نگهداشت نتیجه یک آنبردینگ درست است.

۱. ساده سازی اولین برخورد کاربر

باید هر چیزی که ایجاد سردرگمی می کند حذف شود. اولین صفحه یا اولین اقدام کاربر باید او را به یک موفقیت قابل مشاهده هدایت کند، نه فرم طولانی یا پاپ آپ های بی هدف.

۲. تعریف واضح از اولین موفقیت کاربر

مشخص کنید اولین موفقیت چه چیزی است؛ ارسال یک پیام، تکمیل تنظیمات اولیه یا ذخیره یک فایل. همه چیز را طوری طراحی کنید که کاربر در کوتاه ترین زمان به آن نقطه برسد. وقتی پیشرفت واقعی را تجربه کند، خود به خود در مسیر باقی می ماند.

۳. شخصی سازی تجربه از همان ابتدا

کاربرانی که اهداف متفاوتی دارند نباید یک مسیر یکسان ببینند. مثلا یک طراح که دنبال قالب است نباید همان مسیر مدیری را ببیند که به دنبال گزارش است. مسیرهای شخصی سازی شده ریزش را به شدت کاهش می دهند.

۴. جایگزینی آموزش های طولانی با راهنمایی عملی

کاربر با انجام دادن یاد می گیرد. بنابراین از ویدیوهای طولانی و راهنماهای پیچیده دوری کنید. نشانه های داخل محصول، راهنمای مرحله ای و نکات کوتاه یادگیری را بخشی از مسیر می کنند، نه یک وظیفه اضافی.

۵. استفاده از نوتیفیکیشن های رفتاری

وقتی کاربر توقف می کند یا مرحله ای را رد می کند، پیام های کوتاه و مناسب زمان ارسال کنید. مثل:
“نیاز به کمک برای تکمیل خرید دارید؟”
این پیام ها کاربر را بدون فشار اضافه دوباره به مسیر برمی گردانند.

۶. جشن گرفتن موفقیت های کوچک

احساس پیشرفت مهم است. نوار پیشرفت، پیام “تقریبا تمام شد” یا نمایش یک موفقیت ساده، انگیزه ادامه مسیر را بالا می برد و مانع ریزش زودهنگام می شود.

۷. دریافت بازخورد در لحظه

در طول آنبردینگ از کاربر بازخورد سریع بگیرید؛ ایموجی، رای تک ضربه ای یا یک جمله کوتاه. اگر کاربر در مرحله ای گیج شود، این بازخوردها کمک می کنند مشکل را قبل از تبدیل شدن به ریزش برطرف کنید.

۸. قرار دادن پشتیبانی انسانی در دسترس

حتی بهترین آنبردینگ هم با حضور یک نقطه تماس انسانی کامل می شود. چت پشتیبانی، راهنمای کوتاه یا بخش سوالات متداول همیشه باید در دسترس باشد. کاربر وقتی مطمئن باشد تنها نیست، راحت تر ادامه می دهد.

۹. رصد کردن شاخص های درست

زمان رسیدن به اولین ارزش، نرخ فعال سازی و وضعیت نگهداشت در ۷ و ۳۰ روز از مهم ترین معیارها هستند. این داده ها نشان می دهند تجربه آنبردینگ برای کاربران چقدر روان و موثر بوده است.

۱۰. بهبود مداوم فرآیند

رفتار کاربران دائما تغییر می کند. برای همین لازم است آنبردینگ را مرتب بازبینی کنید، مسیرهای جدید تست کنید و همه چیز را به سمتی ببرید که کاربر سریع تر به لحظه “آها” برسد. آنبردینگ یک پروژه نیست، یک چرخه زنده است.

چگونه می توان موفقیت آنبردینگ را اندازه گیری کرد؟

برای سنجش موفقیت آنبردینگ، باید ببینید کاربران با چه سرعتی به اولین لحظه ارزشمند خود می رسند و چه تعداد از آنها پس از آن دوباره برمی گردند.
ارزیابی درست آنبردینگ فقط با تعداد ثبت نام ها مشخص نمی شود؛ باید به رفتار واقعی کاربر نگاه کرد، نه آمار ظاهری.

معیارهای کلیدی که نشان می دهند آنبردینگ شما واقعا موثر است عبارتند از:

۱. زمان رسیدن به اولین موفقیت

اینکه کاربر چقدر سریع اولین اقدام مهم را انجام می دهد. هرچه این زمان کوتاه تر باشد، احتمال ماندگاری بیشتر است.

۲. نرخ فعال سازی

درصد کاربرانی که مراحل اصلی آنبردینگ را کامل می کنند. این عدد نشان می دهد تجربه شروع کار چقدر روان بوده است.

۳. نگهداشت کوتاه مدت

کاربرانی که پس از ۷ یا ۳۰ روز باز می گردند. این معیار یکی از بهترین نشانه های ارزش واقعی محصول است.

۴. میزان استفاده از ویژگی ها

بررسی اینکه کدام بخش های محصول بیشترین ارتباط را با استفاده بلندمدت دارند. این تحلیل کمک می کند مسیر آنبردینگ را به سمت ویژگی های کلیدی هدایت کنید.

۵. احساس و بازخورد کاربران

نظرسنجی های ساده، امتیازدهی یک کلیک یا گفت و گوهای کوتاه نشان می دهند کاربر در چه مرحله ای دچار اصطکاک می شود. این داده کیفی ارزش زیادی برای اصلاح مسیر دارد.

اشتباهات رایج در فرآیند آنبردینگ

بسیاری از مشکلات آنبردینگ ریشه فنی ندارند؛ بیشتر به رفتار و ذهنیت کاربران مربوط می شوند. در ادامه تعدادی از رایج ترین اشتباهاتی که باعث کاهش اثربخشی آنبردینگ و افزایش ریزش مشتری می شوند را می بینید:

۱. فشار بیش از حد در اولین تجربه

ارائه اطلاعات زیاد در همان ابتدا، باعث خستگی و سردرگمی کاربر می شود. آموزش باید همزمان با کشف محصول اتفاق بیفتد، نه قبل از آن.

۲. نادیده گرفتن شخصی سازی

هدایت تمام کاربران به یک مسیر مشابه، تجربه ای خشک و غیرانسانی ایجاد می کند. مسیرهای شخصی سازی شده توجه کاربر را حفظ می کنند و نرخ ریزش را کاهش می دهند.

۳. نبودن پاداش احساسی

پیشرفت های کوچک مانند نوار پیشرفت، نشان تکمیل مرحله یا یک پیام موفقیت کوتاه اهمیت زیادی دارند. کاربر باید احساس کند در مسیر رو به جلو حرکت می کند.

۴. بی توجهی به پشتیبانی پس از آنبردینگ

آنبردینگ با تکمیل مراحل اولیه تمام نمی شود. درست بعد از پایان آنبردینگ است که کاربر نیاز به همراهی و اطمینان بیشتری دارد. نبود پشتیبانی باعث ریزش زودهنگام می شود.

۵. تصور اشتباه درباره دلیل ریزش

بسیاری از کاربران به دلیل بی علاقگی محصول را رها نمی کنند؛ بلکه اصطکاک، پیچیدگی یا نداشتن مسیر روشن باعث خروج آنها می شود. ریزش اغلب نتیجه مانع است، نه بی توجهی.

آشنایی با مفهوم چرن ریت یکی از مهم ترین اقداماتی است که هر کسب و کار باید برای تحلیل ریزش مشتری انجام دهد. زمانی که بدانید چه تعداد از کاربران یا مشتریان شما در یک بازه مشخص دیگر از خدمات یا محصولات شما استفاده نمیکنند، راحت تر میتوانید دلیل این ریزش را بررسی کنید و برای بهبود تجربه مشتری تصمیم های دقیق تری بگیرید. در ادامه توضیح میدهیم churn rate دقیقا چیست، چگونه محاسبه میشود و چرا یکی از شاخص های حیاتی برای رشد پایدار کسب و کار به شمار میرود.

چرن ریت چیست؟

چرن ریت یا نرخ ریزش مشتری، درصدی از مشتریان است که استفاده از محصول یا خدمت شما را در یک بازه زمانی مشخص، مثل یک ماه یا یک سال، متوقف میکنند. این شاخص نشان میدهد چند درصد از مشتریان اشتراک خود را لغو کرده اند یا ارتباط خود را با کسب و کار شما قطع کرده اند.

چرن ریت یکی از مهم ترین معیارهای سنجش سلامت یک کسب و کار است. اگر این عدد بالا باشد، میتواند نشان دهنده مشکلاتی مانند نارضایتی مشتریان، رقابت قوی تر در بازار، یا ناهماهنگی بین نیاز مشتری و آنچه کسب و کار ارائه میکند باشد. در مقابل، زمانی که نرخ ریزش مشتری پایین است، میتوان نتیجه گرفت که کاربران از تجربه خود رضایت دارند و احتمال وفاداری آنها بیشتر است؛ موضوعی که نقش مهمی در رشد بلندمدت کسب و کار دارد.

تفاوت Customer Churn Rate و Revenue Churn Rate

اگرچه هر دو شاخص Customer Churn Rate و Revenue Churn Rate میزان از دست رفتن مشتری یا درآمد را نشان میدهند، اما هر کدام جنبه متفاوتی از ریزش مشتری را بررسی میکنند و بینش های متفاوتی به کسب و کار میدهند.

Customer Churn Rate درصدی از مشتریان است که در یک بازه زمانی مشخص، همکاری خود را با کسب و کار متوقف میکنند. این شاخص بیشتر برای تحلیل وفاداری مشتریان و روند نگهداشت آنها کاربرد دارد و کمک میکند بفهمیم در چه دوره هایی ریزش مشتری افزایش یافته است.

در مقابل، Revenue Churn Rate درصد درآمد تکرارشونده ای است که به دلیل لغو اشتراک، کاهش پلن یا تمدید نشدن قراردادها از دست میرود. این شاخص به ویژه برای کسب و کارهایی با مدل قیمت گذاری پلکانی اهمیت زیادی دارد، زیرا از دست دادن یک مشتری با ارزش بالا میتواند تاثیر مالی بسیار بیشتری نسبت به خروج چند مشتری با ارزش پایین داشته باشد.

مثال محاسبه

فرض کنید یک شرکت نرم افزاری (SaaS) در ابتدای ماه ۱۰۰۰ مشتری داشته و تا پایان ماه ۵۰ نفر از آنها را از دست داده است.

Customer Churn Rate = (50 / 1000) × ۱۰۰
نتیجه: ۵ درصد

حالا تصور کنید این شرکت در ابتدای ماه ۱۰۰ هزار دلار درآمد تکرارشونده ماهانه داشته و به دلیل لغو اشتراک یا کاهش پلن، ۱۰ هزار دلار از این درآمد را از دست داده است.

Revenue Churn Rate = (10000 / 100000) × ۱۰۰
نتیجه: ۱۰ درصد

این مثال نشان میدهد که اگرچه تنها ۵ درصد از مشتریان ریزش کرده اند، اما این گروه احتمالا مشتریان با ارزش بالا بوده اند، چون نرخ ریزش درآمدی به ۱۰ درصد رسیده است. همین موضوع اهمیت بررسی همزمان هر دو شاخص را نشان میدهد، زیرا ترکیب این اطلاعات تصویر دقیق تری از وضعیت سلامت کسب و کار ارائه میکند.

چگونه چرن ریت را محاسبه کنیم؟ بررسی ۴ فرمول اصلی

برای محاسبه churn rate معمولا از چند فرمول کلیدی استفاده میشود. در این بخش، ساده ترین و رایج ترین روش ها را بررسی میکنیم تا بتوانید میزان ریزش مشتری را به شکل دقیق اندازه گیری کنید.

۱. فرمول Customer Churn Rate

محاسبه ریزش مشتری یکی از ساده ترین و رایج ترین روش ها برای سنجش چرن ریت است و میتواند اطلاعات مهمی درباره میزان وفاداری کاربران در اختیار شما قرار دهد.

انتخاب بازه زمانی:
در ابتدا باید مشخص کنید این محاسبه را برای چه بازه ای انجام میدهید؛ یک ماه، یک فصل یا یک سال. انتخاب بازه زمانی باید با نوع کسب و کار و نحوه تعامل شما با مشتریان هماهنگ باشد.

بررسی تعداد مشتریان اولیه:
تعداد مشتریان فعال در ابتدای این بازه، نقطه شروع شماست. در مدل های اشتراکی، منظور تعداد مشترکان فعال است. در سایر کسب و کارها، مشتریانی که خرید کرده یا از خدمات شما استفاده کرده اند معیار قرار میگیرند.

شناسایی مشتریانی که از دست رفته اند:
در این مرحله باید مشخص کنید چه تعداد مشتری در طول این بازه دیگر فعال نیستند؛ یعنی اشتراک خود را لغو کرده اند، خریدی انجام نداده اند یا ارتباطشان با کسب و کار قطع شده است.

محاسبه چرن ریت:
در نهایت، میتوانید نرخ ریزش مشتری را با فرمول زیر به دست آورید:

Churn Rate (%) = (تعداد مشتریان از دست رفته در بازه زمانی ÷ تعداد مشتریان در ابتدای بازه) × ۱۰۰

برای مثال، اگر در ابتدای ماه ۱۰۰۰ مشتری داشته اید و ۵۰ نفر از آنها را از دست داده اید، چرن ریت شما برابر است با:

۵ درصد

تحلیل نتیجه:
این عدد نشان میدهد در آن بازه زمانی چه میزان ریزش مشتری داشته اید. هر چقدر churn rate پایین تر باشد بهتر است، زیرا نشان میدهد مشتریان تمایل بیشتری به ادامه همکاری دارند. اما اگر چرن ریت بالا بود، میتواند نشانه مشکلاتی در محصول، کیفیت خدمات یا پشتیبانی مشتری باشد.

۲. Gross Revenue Churn Rate

این شاخص درصدی از درآمد از دست رفته را نشان میدهد که به دلیل عدم بازگشت مشتریان اتفاق افتاده است؛ بدون در نظر گرفتن افزایش خرید یا ارتقای پلن. این معیار برای سنجش میزان کاهش درآمد تکرارشونده بسیار مهم است و مشخص میکند چه مقدار از درآمد قابل پیش بینی شما در حال نشت از سمت مشتریان فعلی است.

فرمول محاسبه Gross Revenue Churn Rate:

Gross Revenue Churn Rate (%) = (درآمد از دست رفته از مشتریان فعلی ÷ درآمد تکرارشونده ماهانه در ابتدای دوره) × ۱۰۰

نکته مهم این است که همه مشتریانی که از دست میروند، ارزش مالی یکسانی ندارند. ممکن است خروج یک مشتری با ارزش بالا، تاثیر بسیار بیشتری بر درآمد داشته باشد. به همین دلیل، Gross Revenue Churn Rate تصویر دقیقی از اثر واقعی ریزش مشتری بر درآمد شرکت ارائه میکند.

۳. Adjusted Churn Rate

این نوع چرن ریت، علاوه بر مشتریان از دست رفته، تعداد مشتریان جدیدی را که در همان بازه زمانی جذب شده اند نیز در نظر میگیرد. به همین دلیل، یکی از بهترین روش ها برای کسب و کارهایی است که رشد سریعی دارند و به طور همزمان در حال جذب و از دست دادن مشتری هستند.فرمول Adjusted Churn Rate:Adjusted Churn Rate (%) = [(مشتریان از دست رفته − مشتریان جدید) ÷ تعداد مشتریان در ابتدای دوره] × ۱۰۰این شاخص دید واقع بینانه تری از وضعیت نگهداشت مشتری ارائه میدهد و کمک میکند تحلیل کسب و کار تنها بر اساس خروج مشتریان نباشد، بلکه ورود مشتریان جدید نیز در نظر گرفته شود.

۴. Seasonal Churn Rate

این نوع churn rate به ریزش مشتری در بازه های زمانی خاص توجه میکند؛ مثلا دوران تعطیلات، ماه های خاص سال یا فصل های مرتبط با اوج یا افت فعالیت مشتریان. تحلیل این داده ها کمک میکند الگوهای رفتاری دوره ای را شناسایی کنید و برای افزایش یا کاهش احتمالی ریزش مشتری در این زمان ها برنامه ریزی دقیق تری داشته باشید.

فرمول Seasonal Churn Rate:

Seasonal Churn Rate (%) = (مشتریان از دست رفته در یک فصل ÷ تعداد مشتریان در ابتدای همان فصل) × ۱۰۰

با کمک این شاخص، میتوانید نوسان های دوره ای را بهتر درک کنید و استراتژی های مدیریت مشتری را متناسب با شرایط زمانی تنظیم نمایید.

چرن ریت خوب چه عددی است؟

به طور معمول یک نرخ ریزش مشتری حدود ۵ درصد قابل قبول محسوب میشود. اما این عدد در صنایع مختلف کاملا متفاوت است و نمیتوان یک عدد ثابت برای همه کسب و کارها در نظر گرفت. نرخ ماهانه ریزش درآمد (Revenue Churn) در صنعت های مختلف بین ۱ تا ۱۷ درصد متغیر است و بسیاری از گزارش ها میانگین ۵ تا ۱۰ درصد را نشان میدهند.

نکاتی برای درک و تحلیل چرن ریت

محاسبه چرن ریت تنها اولین قدم است. برای اینکه بتوانید ریزش مشتری را به شکل موثر مدیریت کنید، باید علت های پشت این عدد را بشناسید و الگوهای رفتاری مشتریان را تحلیل کنید. زمانی که داده ها را بررسی کنید و الگوها را بشناسید، میتوانید اقدامات هدفمندتری برای افزایش رضایت و حفظ مشتریان انجام دهید.

عمیق تر بررسی کنید

همه ریزش ها شبیه هم نیستند. بعضی مشتریان به دلیل یافتن جایگزین بهتر، برخی به خاطر قیمت و برخی به دلیل نارضایتی محصول یا خدمات، کسب و کار را ترک میکنند. شناخت این تفاوت ها کمک میکند تصمیم های دقیق تری برای کاهش churn rate بگیرید.

داده ها را بخش بندی کنید

اگر امکانش را دارید، نرخ ریزش مشتری را بر اساس گروه های مختلف مشتریان بررسی کنید. مثلا ممکن است مشتریان جدید خیلی سریع تر از مشتریان قدیمی ریزش داشته باشند یا مشتریان یک منطقه خاص نرخ ریزش بالاتری ثبت کنند. این شناخت میتواند مسیر بهبود شما را واضح تر کند.

چرا باید چرن ریت را محاسبه و تحلیل کنیم؟ مزایای محاسبه نرخ ریزش

تحلیل و محاسبه churn rate تنها یک عدد ساده نیست، بلکه یکی از مهم ترین شاخص هایی است که بینش عمیقی از وضعیت سلامت کسب و کار، رضایت مشتریان و ظرفیت رشد شما ارائه میدهد. مهم ترین دلایل اهمیت این شاخص عبارتند از:

۱. سنجش رضایت مشتریان

چرن ریت یک شاخص کلیدی برای ارزیابی میزان رضایت مشتری است. اگر تعداد زیادی از مشتریان در حال ترک شما هستند، ممکن است به خاطر تجربه نامناسب، نارضایتی از خدمات یا پیدا کردن یک رقیب بهتر باشد.

نرخ بالای ریزش مشتری میتواند نشان دهنده مشکلاتی مانند ضعف در پشتیبانی، کاهش کیفیت خدمات یا افزایش رقابت باشد. بررسی این شاخص کمک میکند این مشکلات را زودتر تشخیص دهید و قبل از اینکه به درآمد شما آسیب جدی برسد، اقدام اصلاحی انجام دهید.

۲. پیش بینی درآمد

با پیش بینی ریزش مشتری churn rate امکان پیش بینی دقیق تر درآمد را فراهم میکند. در مدل های اشتراکی، نرخ بالای ریزش میتواند تاثیر بسیار منفی بر پیش بینی درآمد و جریان نقدی داشته باشد.

اگر هر ماه ۲۰ درصد از مشترکان شما کسب و کار را ترک کنند، نمیتوانید روی مشتریان فعلی برای رشد تکیه کنید. این موضوع شما را مجبور میکند در استراتژی های بازاریابی و نگهداشت مشتری تجدید نظر کنید.

مثال معروف Netflix در سال ۲۰۱۱ نشان میدهد که چگونه یک تصمیم اشتباه میتواند منجر به ریزش گسترده شود. پس از تغییرات ناگهانی در قیمت گذاری، شرکت با اعتراض کاربران روبه رو شد و حدود ۴ درصد از مشترکان خود را از دست داد؛ رقمی که معادل ۸ میلیون دلار در ماه بود. نتفلیکس مجبور شد سریعا عذرخواهی و تصمیم خود را اصلاح کند.

این نمونه اهمیت واکنش سریع به بازخورد مشتری و اصلاح استراتژی های اشتباه را نشان میدهد.

۳. مدیریت هزینه جذب مشتری (CAC)

چرن ریت به طور مستقیم روی هزینه جذب مشتری جدید تاثیر میگذارد. همیشه گفته میشود «حفظ یک مشتری ارزان تر از جذب مشتری جدید است». دلیلش این است که هزینه های بازاریابی و جذب مشتری تنها زمانی جبران میشود که مشتری مدت کافی در کنار شما بماند و خرید تکرار داشته باشد.

اگر نرخ ریزش مشتری بالا باشد، هزینه جذب مشتری جدید به شدت افزایش پیدا میکند؛ چون باید مدام مشتری از دست رفته را جایگزین کنید.

۴. کمک به محاسبه ارزش طول عمر مشتری (CLV)

نرخ churn نقش مهمی در محاسبه ازرش طول عمر مشتری CLV دارد. ارزش طول عمر مشتری نشان میدهد یک مشتری در طول رابطه با کسب و کار چقدر درآمد ایجاد میکند. زمانی که چرن ریت بالا باشد، ارزش طول عمر مشتری کاهش پیدا میکند، چون مشتری مدت زیادی فعال نمی ماند.

نمونه مشهور این موضوع شرکت Blue Apron است. این شرکت در سال ۲۰۱۷ اعلام کرد بیش از یک میلیون مشتری جدید جذب کرده است، اما به دلیل ریزش شدید مشتریان، CLV از ۲۶ ماه به ۶ ماه کاهش یافت. نتیجه آن بود که شرکت در همان سال ۲۱۰ میلیون دلار ضرر داد و قیمت سهام آن بیش از ۵۰ درصد سقوط کرد.

این نمونه نشان میدهد ریزش مشتری چگونه میتواند حتی یک برند موفق را دچار بحران کند.

۵. بهبود بخش بندی مشتریان

همه مشتریان ارزش یکسانی ندارند. از دست دادن یک مشتری با ارزش بالا بسیار مهم تر از از دست دادن یک مشتری کم تراکنش است. تحلیل چرن ریت کمک میکند بفهمید کدام دسته از مشتریان بیشتر در معرض ریزش هستند و برای آنها استراتژی حفظ مشتری دقیق تری طراحی کنید.

مثلا برای برخی گروه ها میتوانید پیشنهادهای شخصی سازی شده، خدمات بهتر یا بهبودهای محصول ارائه کنید.

۶. تحلیل سهم بازار

مشتری که شما را ترک میکند احتمالا به سمت یک رقیب میرود. اگر ریزش مشتری بیش از حد باشد، سهم بازار شما کاهش پیدا میکند و قدرت رقابتی کسب و کار افت میکند.

مثال مشهور این موضوع BlackBerry است. این برند زمانی بیش از ۵۰ درصد بازار موبایل آمریکا را در اختیار داشت، اما با ظهور گوشی های هوشمند جدید، بسیاری از مشتریان به برندهای دیگر مهاجرت کردند. نتیجه، کاهش شدید درآمد، سقوط ۷۰ درصدی ارزش سهام و خروج تقریبی از بازار موبایل بود.

محاسبه churn rate کمک میکند این روندها را سریع تر شناسایی کنید و برای حفظ سهم بازار اقدام کنید.

۷. تاثیر بر اعتبار برند

مشتری ناراضی معمولا تجربه منفی خود را در شبکه های اجتماعی، سایت های نقد و بررسی یا حتی بین دوستان و خانواده منتشر میکند. این موضوع میتواند به اعتبار برند آسیب بزند.

محاسبه منظم چرن ریت کمک میکند زودتر متوجه نارضایتی مشتریان شوید و قبل از انتشار بازخورد منفی، برای بهبود تجربه آنها اقدام کنید.

۴ نمونه از ریزش مشتری در صنایع مختلف

ریزش مشتری در هر صنعت شکل متفاوتی دارد، اما در نهایت همه آنها به یک نتیجه مشترک میرسند: کاهش مشتریان فعال و افزایش چرن ریت. در ادامه چند نمونه رایج از churn در صنایع مختلف را بررسی میکنیم:

۱. سرویس های اشتراکی

فرض کنید مشترک یک سرویس استریم مثل نتفلیکس هستید. اگر بعد از مدتی تصمیم بگیرید اشتراک خود را لغو کنید، مثلا چون تمام برنامه های مورد علاقه تان را دیده اید یا سرویس مشابهی با قیمت بهتر پیدا کرده اید، این یک نمونه واضح از ریزش مشتری است. شرکت هایی مثل نتفلیکس با بررسی تعداد لغو اشتراک ها در هر ماه، churn rate خود را محاسبه و تحلیل میکنند تا بفهمند سطح رضایت کاربران چگونه است و چه عواملی باعث خروج آنها شده است.

۲. اپلیکیشن های موبایل

فرض کنید یک اپلیکیشن ورزشی را دانلود کرده اید تا فعالیت های روزانه خود را ثبت کنید. اگر بعد از مدتی استفاده از آن را متوقف کنید، به دلیل اینکه نیازهای شما را برطرف نمیکند یا کاربری پیچیده ای دارد، شما در این دسته قرار میگیرید که اپلیکیشن را رها کرده اند. توسعه دهندگان اپلیکیشن ها معمولا چرن ریت را بررسی میکنند تا بفهمند کاربران در طول زمان چقدر فعال باقی میمانند. نرخ بالای ریزش میتواند نشان دهنده این باشد که اپلیکیشن جذابیت یا کارایی کافی برای کاربران ندارد.

۳. کسب و کارهای خرده فروشی

فروشگاه های حضوری نیز ریزش مشتری را بررسی میکنند. برای مثال، اگر مدام از یک فروشگاه مواد غذایی خرید میکردید اما ناگهان رفت و آمد شما قطع شود، چون فروشگاه دیگری قیمت های بهتری ارائه میدهد یا مسیر مناسب تری دارد، فروشگاه قبلی این موضوع را به عنوان از دست دادن مشتری تکراری ثبت میکند. تحلیل این ریزش به فروشگاه ها کمک میکند کیفیت خدمات، قیمت گذاری یا تجربه خرید خود را بهبود دهند.

۴. محصولات SaaS

در شرکت های نرم افزاری SaaS، ریزش مشتری زمانی اتفاق می افتد که یک کسب و کار تصمیم میگیرد دیگر از نرم افزار فعلی استفاده نکند. برای مثال، اگر یک شرکت مدیریت پروژه از یک ابزار جدید با امکانات بیشتر یا قیمت کمتر استفاده کند، ارائه دهنده قبلی یک مشتری خود را از دست داده است. کسب و کارهای SaaS توجه ویژه ای به churn rate دارند، زیرا جذب مشتری جدید هزینه بیشتری نسبت به حفظ مشتری فعلی دارد.

چگونه چرن ریت را کاهش دهیم؟ ۵ راهکار موثر برای حفظ مشتریان

کاهش ریزش مشتری یکی از مهم ترین اولویت های هر کسب و کاری است که به دنبال رشد پایدار و حفظ مشتریان وفادار خود است. در ادامه پنج راهکار عملی و تاثیرگذار را معرفی میکنیم که به شما کمک میکند churn rate را کاهش دهید و مشتریان را بیشتر درگیر برند خود نگه دارید.

۱. شناسایی دلیل خروج مشتریان

اولین قدم برای کاهش چرن ریت این است که بدانید چرا مشتریان شما را ترک میکنند. جمع آوری بازخورد از طریق نظرسنجی، مصاحبه یا حتی تحلیل پیام های پشتیبانی میتواند تصویر دقیقی از نیازها و مشکلات مشتریان ارائه دهد. این شناخت به شما کمک میکند با اقدامات پیشگیرانه، مشکلات را پیش از تبدیل شدن به ریزش جدی حل کنید و به مشتری نشان دهید نظرش برای شما اهمیت دارد.

۲. شخصی سازی تجربه مشتری

در دنیای امروز، شخصی سازی یک نیاز اساسی است. استفاده هوشمند از داده ها به شما امکان میدهد پیام ها، پیشنهادها و تعاملات را برای هر مشتری متناسب سازی کنید. چه از طریق ایمیل های شخصی سازی شده باشد، چه از طریق پیشنهادهای محصول، این رویکرد باعث میشود مشتری احساس ارزشمندی بیشتری داشته باشد و احتمال ریزش مشتری کاهش یابد. یک رویکرد یکسان برای همه، دیگر پاسخگو نیست.

۳. تقویت پشتیبانی مشتری

پشتیبانی قوی و در دسترس، یکی از کلیدی ترین عوامل کاهش churn rate است. اطمینان حاصل کنید تیم پشتیبانی شما آموزش دیده، صبور و پاسخگو باشد. استفاده از چت آنلاین و چت بات های هوشمند میتواند به ارائه پاسخ فوری کمک کند. یک پاسخ سریع و مناسب میتواند یک مشتری ناراضی را به یک مشتری وفادار تبدیل کند.

۴. ایجاد برنامه وفاداری

راه اندازی یک برنامه وفاداری میتواند انگیزه خرید دوباره را افزایش دهد. ارائه امتیاز، تخفیف یا پیشنهادهای اختصاصی برای مشتریان وفادار، نه تنها باعث افزایش خرید تکراری میشود، بلکه حس ارزشمندی و تعلق خاطر را نیز در مشتری تقویت میکند. این روش یکی از موثرترین راه ها برای کاهش ریزش مشتری است.

۵. ارتباط مستمر با مشتریان

حفظ ارتباط مستمر از طریق خبرنامه، شبکه های اجتماعی یا پیام های شخصی سازی شده باعث میشود برند شما همیشه در ذهن مشتری باقی بماند. اطلاع رسانی درباره محصولات جدید، به روزرسانی ها یا پیشنهادهای ویژه میتواند رابطه شما با مشتری را تقویت کند و احتمال churn را کاهش دهد. ارتباط فعال و مرتبط، کلید ایجاد اعتماد و حفظ مشتری است.

تفاوت چرن ریت با نرخ نگهداشت مشتری و کدام را باید اندازه گیری کنیم؟

نرخ نگهداشت مشتری و چرن ریت در واقع دو روی یک سکه هستند. churn rate نشان میدهد در یک بازه زمانی چه تعداد از مشتریان کسب و کار را ترک کرده اند، در حالی که retention rate نشان میدهد چه تعداد از مشتریان در همان بازه زمانی همچنان همراه شما مانده اند.

هدف هر کسب و کار برای این دو شاخص کاملا مشخص است:
در چرن ریت نزدیک شدن به عدد صفر و در نرخ نگهداشت نزدیک شدن به عدد صد درصد.

هر دو شاخص در یک نکته مشترک هستند: هر دو بیانگر میزان رضایت مشتریان اند.
نرخ نگهداشت بالا یعنی مشتریان از خدمات یا محصول شما رضایت دارند و ارزش دریافت میکنند.
نرخ ریزش مشتری بالا نیز نشان میدهد نارضایتی وجود دارد و تجربه مشتری نیاز به بهبود دارد.

این اطلاعات به شما کمک میکند استراتژی های دقیق تری برای موفقیت مشتری و بهبود تجربه کاربران طراحی کنید.

در نهایت، برای داشتن تصویر کامل از وضعیت کسب و کار، لازم است هر دو شاخص را به صورت منظم اندازه گیری و تحلیل کنید.

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.