Карл Голд, главный специалист по анализу данных в компании Zuora, на конференции SaaStr Scale представил глубокий аналитический разбор стратегий борьбы с оттоком клиентов (churn) с помощью данных. Основная мысль выступления заключается в том, что отток — это не просто статистическая погрешность, а прямая угроза росту бизнеса, требующая комплексного подхода, объединяющего усилия всех отделов: от разработки продукта до службы поддержки.
📈 Природа оттока и его влияние на бизнес 1:41
Отток (churn) представляет собой процент клиентов, которые прекращают использование сервиса за определенный период. Это фундаментальная проблема для любого SaaS-бизнеса, так как отток буквально аннулирует усилия компании по привлечению новых клиентов.
Основные характеристики оттока:
- Сложность прогнозирования: Отток часто случается спонтанно, так как он зависит от субъективных решений клиентов, их настроения и изменения рыночной конъюнктуры.
- Отсутствие «серебряной пули»: Не существует единого быстрого решения. Удержание требует постоянных инвестиций и системной работы.
- Межфункциональный характер: Поскольку борьба с оттоком касается и маркетинга, и продукта, и ценообразования, компании часто сталкиваются с проблемами коммуникации и отсутствием единого взгляда на проблему.
По данным Zuora, медианный годовой показатель оттока составляет около 22%. При этом компании, находящиеся в «лучшей форме» (public companies), удерживают этот показатель на уровне 10% или ниже.
📊 Стратегии борьбы с оттоком на основе данных 9:57
Карл Голд выделяет четыре ключевых направления, где использование данных позволяет снизить отток:
- Совершенствование продукта: Использование данных о поведении пользователей позволяет понять, какие функции приносят реальную ценность, избегая искажений, которые привносят предвзятые опросы клиентов.
- Engagement Marketing: Коммуникация с клиентами должна быть ценной. Маркетинговые рассылки должны рассказывать о функционале, который действительно нужен пользователю, а не спамить.
- Customer Success (Успех клиентов): Данные позволяют сегментировать базу и проводить обучение именно тех групп, которые в этом нуждаются, обеспечивая точечный подход.
- Ценообразование: По мнению Голда, крайне важно использовать многоуровневые планы подписки, избегая прямых скидок. Скидки подрывают стратегию ценообразования и приучают клиентов к демпингу.
🔍 Кейс-стади: практическое применение метрик
Broadly: управление онлайн-репутацией 18:47
В Broadly ключевыми метриками являются количество положительных отзывов (промоутеров) и отрицательных отзывов (детракторов). Исследования показали, что клиенты, получающие более 15 положительных отзывов в месяц, churn-ят в три раза реже, чем те, у кого этот показатель близок к нулю.
Важный урок из кейса Broadly: необходимо смотреть не на абсолютные числа, а на относительные показатели. Например, крупный клиент может иметь больше «негативных» отзывов просто из-за высокого объема операций, но это не делает его склонным к уходу. Истинным индикатором риска является процент негативных отзывов от общего числа.
Klipfolio: аналитическая облачная платформа 28:04
Для Klipfolio критически важным периодом стали первые полгода использования сервиса, на которые приходится пик оттока. Компания внедрила систему «трехмесячной бесплатной поддержки и онбординга» для новых пользователей, чтобы снизить этот риск. Здесь также подтвердился тезис о «липкости» продукта: клиенты, которые активно используют функционал (в данном случае — задействуют несколько активных пользователей или «сидений»), значительно реже покидают сервис.
Versature: телекоммуникации и ценность 33:24
В случае с телеком-оператором Versature основной метрикой стала стоимость звонка (ratio: доллары / количество звонков). Голд отмечает: сам факт того, что клиент платит много, не означает риск оттока — риск возникает, когда клиент получает «плохую ценность» (слишком высокая стоимость за единицу потребления). При такой аналитике клиенты с неоптимальным соотношением цены и качества churn-ят в 5–6 раз чаще.
💡 Выводы для бизнеса в постковидную эпоху 39:31
По словам Карла Голда, влияние COVID-19 на SaaS-рынок оказалось не столь катастрофичным, как можно было опасаться: хотя в первом квартале 2020 года отток достиг 27% (наивысший показатель с 2015 года), к третьему кварталу он вернулся к средним уровням. Однако он подчеркивает необходимость тотального пересмотра метрик: модели 2019 года больше не работают, так как приоритеты клиентов кардинально изменились.
