อัตราการปั่นป่วน: คืออะไร และทำไมการคำนวณจึงยากนัก

อัตราการเปลี่ยนใจของลูกค้าเป็นเมตริกที่สำคัญในการคำนวณสำหรับทุกบริษัทที่มีรูปแบบธุรกิจแบบสมัครสมาชิก ด้วยการวัดจำนวนลูกค้าที่คุณได้รับหรือเสียไปในช่วงเวลาที่กำหนด คุณสามารถกำหนดรายได้ที่เข้าสู่ธุรกิจ วางแผนอนาคต และเริ่มเข้าใจผลกระทบของกลยุทธ์ต่างๆ การติดตามอัตราการเปลี่ยนใจนำเสนอข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ เกี่ยวกับธุรกิจของคุณและวิธีการที่ลูกค้าของคุณดู

โพสต์ที่เกี่ยวข้อง: 10 ตัวชี้วัดที่จำเป็นสำหรับธุรกิจขนาดเล็กเพื่อติดตามประสิทธิภาพ

การแปลงการขายที่ยากที่สุดคือการหาลูกค้าใหม่ คุณต้องออกไปค้นหาผู้คนหรือธุรกิจที่สนใจในผลิตภัณฑ์ของคุณ จากนั้นโน้มน้าวใจพวกเขาถึงคุณค่าของมัน สิ่งนี้ต้องการกระบวนการทางการตลาดและการขาย ซึ่งโดยทั่วไปจะแสดงเป็นต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้าโดยเฉลี่ย (CAC)

ในทางตรงกันข้าม มันง่ายกว่าและมีค่ามากกว่าที่จะยึดมั่นในสิ่งที่คุณมีอยู่แล้ว และรักษาลูกค้าที่มีอยู่ ลูกค้าระยะยาวยังคงนำเงินเข้ามาทางประตูในขณะที่มีค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานและการบริการลูกค้าเท่านั้น

ลูกค้าที่ลงชื่อสมัครใช้เพียงช่วงสั้นๆ ก่อนยกเลิกมักจะไม่ได้เงินคืนจาก CAC ซึ่งเป็นการเสียเงินให้กับธุรกิจของคุณ นั่นเป็นเหตุผลที่การคำนวณอัตราการเปลี่ยนใจและหาวิธีลดจำนวนลูกค้าที่เดินออกจากธุรกิจของคุณจึงเป็นเรื่องสำคัญ

อัตราการปั่นป่วนคืออะไร?

ในรูปแบบที่ง่ายที่สุด อัตราการเปลี่ยนใจคือจำนวนของลูกค้าที่เลือกยกเลิกหรือไม่ต่ออายุสมาชิกในช่วงเวลาที่กำหนด โดยทั่วไป อัตราการเลิกใช้งานจะคำนวณเป็นเดือนหรือปี และแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ของจำนวนลูกค้าเริ่มต้น

ธุรกิจสามารถติดตามลูกค้าและรายได้โดยใช้ซอฟต์แวร์บัญชีเจ้าหนี้และเครื่องมือ CRM (การจัดการลูกค้าสัมพันธ์) ที่ได้รับอัตราการเปลี่ยนใจขั้นสุดท้ายในช่วงเวลาที่กำหนด

อัตราการเลิกจ้างที่สูงแสดงว่าผู้คนจำนวนมากหยุดซื้อบริการของคุณ ซึ่งบ่งบอกถึงปัญหาที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับคุณค่าที่นำเสนอของคุณ เพื่อให้ประสบความสำเร็จ บริษัทจำเป็นต้องติดตามการลดลงและทำงานเพื่อลดให้น้อยที่สุดตลอดเวลา

แม้ว่าการคำนวณอัตราการเปลี่ยนใจอาจดูเป็นเรื่องเล็กน้อย แต่ก็มีประโยชน์มากกว่าที่คิด เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากเมตริก คุณต้องเข้าใจความแตกต่างของตัวเลข

ความท้าทายอัตราการเปลี่ยนใจ – ทำความเข้าใจกับตัวเลข

แม้ว่าคุณอาจพบสูตรอัตราการเปลี่ยนใจขั้นสุดท้าย แต่แนวทางทั่วไปเหล่านี้ให้ภาพรวมในระดับพื้นผิวของประสิทธิภาพของบริษัท ในขณะที่เขียนรายละเอียดปลีกย่อย ในความเป็นจริง การติดตามอัตราการเปลี่ยนใจอย่างถูกต้องและสม่ำเสมอนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย

ก่อนที่คุณจะเข้าใจวิธีการต่างๆ มากมายในการคำนวณอัตราการเปลี่ยนใจ เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับบริษัทของคุณ บริษัทต่างๆ สามารถเรียนรู้ว่าใครลาออกและทำไมโดยแยกลูกค้าออกเป็นกลุ่มตามปัจจัยต่างๆ

ตัวอย่างเช่น บ่อยครั้งเป็นความคิดที่ดีที่จะวิเคราะห์ลูกค้ารายแรกและวิธีที่พวกเขามาใช้บริการของคุณโดยแยกจากกัน พวกเขาลงทะเบียนโดยใช้ข้อเสนอพิเศษหรือส่วนลดหรือไม่ และพวกเขาเลือกที่จะใช้บริการต่อในราคาเต็มหรือไม่ เมื่อเข้าใจอัตราการเปลี่ยนใจโดยทั่วไปสำหรับลูกค้าเหล่านี้ คุณจะสามารถคำนวณส่วนลดการสมัครเพื่อเสนอเมื่อมีคนใช้บริการมากเพียงพอ และรับประกันว่าคุณยังคงทำกำไรได้

อ่านเพิ่มเติม: ประโยชน์ของการคิดเชิงออกแบบสำหรับกลยุทธ์ทางธุรกิจคืออะไร

รายการด้านล่างนี้เป็นความท้าทายเฉพาะสามประการในการคำนวณอัตราการเลิกใช้งานของลูกค้าอย่างแม่นยำ:

1. การนับอาจยากกว่าที่คิด

สูตรอัตราการเปลี่ยนใจโดยทั่วไปจะบอกให้คุณหารจำนวนลูกค้าที่เสียไปด้วยจำนวนลูกค้าทั้งหมดเมื่อเริ่มต้นงวด ในการทำเช่นนี้ คุณต้องเลือกวิธีการนับตัวเลขสองตัวนี้ สิ่งที่ฟังดูเรียบง่ายจริง ๆ แล้วปกปิดความซับซ้อนบางอย่าง และตัวเลขทั้งสองนี้ยากที่จะระบุมากกว่าที่คุณคาดคิด

สมมติว่าเรากำลังคำนวณอัตราการเปลี่ยนใจสำหรับเดือนหนึ่งๆ ลูกค้ามีสามประเภทหลัก:

• ลูกค้าเก่าที่ลงทะเบียนก่อนหน้านี้และจะมาต่ออายุในช่วงเดือน
• ลูกค้าใหม่ที่ลงทะเบียนระหว่างเดือน
• ลูกค้าหายที่ยกเลิกระหว่างเดือน.

การสมัครสมาชิกที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วสามารถบิดเบือนอัตราการเปลี่ยนใจได้อย่างรวดเร็ว หากเกิดขึ้นก่อนระยะเวลาที่คุณคำนวณ คุณจะมีลูกค้าที่ "รักษาไว้" จำนวนมากเกินสัดส่วน ตอนนี้ สมมติว่ามันเกิดขึ้นในช่วงเดือนที่คุณกำลังคำนวณ ในกรณีดังกล่าว อาจนำไปสู่การนับจำนวนที่แท้จริงของลูกค้าที่ "สูญหาย" ผิดพลาด กล่าวคือ ไม่สามารถติดตามลูกค้าที่สูญหายได้หากจำนวนดังกล่าวสูงกว่าเมื่อสิ้นเดือนเมื่อเทียบกับช่วงต้นเดือน

นอกจากนี้ คุณต้องตัดสินใจว่าจุดใดที่ถือว่าลูกค้า “หลงทาง” เมื่อการสมัครรับข้อมูลสิ้นสุดลงหรือเมื่อพวกเขาเลือกที่จะยกเลิก หากลูกค้าลงทะเบียนเพราะได้รับส่วนลดและยกเลิกทันที พวกเขาเป็นส่วนหนึ่งของการเลิกใช้ของเดือนนี้หรือถัดไป และจะถูกนับเป็นลูกค้าเก่าของเดือนถัดไปหรือไม่

โดยปกติแล้ว ธุรกิจต่างๆ จะพิจารณายกเลิกเมื่อการชำระเงินครั้งต่อไปไม่มา เนื่องจากจนกว่าจะถึงเวลานั้น คุณมีโอกาสที่จะดึงดูดให้พวกเขากลับมาสมัครรับข้อมูลอีกครั้ง คนอื่นๆ เลือกช่วงเวลาแห่งการยกเลิกเป็น “จุดเปลี่ยนใจ” แต่สิ่งนี้อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่แปลกประหลาด ตัวอย่างเช่น ภายใต้ระบบนี้ เป็นไปได้ที่จะสูญเสียลูกค้าในหนึ่งเดือนมากกว่าที่คุณเริ่มต้น

2. พิจารณาขนาดตัวอย่าง

ขนาดของฐานลูกค้าของคุณส่งผลกระทบอย่างมากต่อตัวเลขอัตราการเลิกจ้าง การสูญเสียลูกค้า 100 รายเป็นเรื่องที่น่ากังวลน้อยกว่ามากหากคุณเริ่มต้นด้วย 10,000 ราย (อัตราการเปลี่ยนใจ = 1%) มากกว่าถ้าคุณเริ่มต้นด้วย 500 ราย (อัตราการเปลี่ยนใจ = 20%)

อัตราการเปลี่ยนใจเป็นอัตราส่วน ดังนั้นมันจึงสะท้อนถึงจำนวนลูกค้าเริ่มต้นของคุณได้พอๆ กับจำนวนลูกค้าที่เสียไป สิ่งนี้อาจทำให้สิ่งต่าง ๆ ซับซ้อนสำหรับธุรกิจใหม่และเติบโตอย่างรวดเร็วโดยมีลูกค้าสมัครใช้งานจำนวนมาก

คุณไม่มีข้อมูลค้างสำหรับกลุ่มตลาดต่างๆ และลักษณะการทำงานในอดีตสำหรับการเปรียบเทียบ คุณมีชุดข้อมูลขนาดเล็กที่มีข้อมูลเกี่ยวกับช่วงเวลาที่ผันผวน สิ่งนี้นำไปสู่ความผันผวนของอัตราการเปลี่ยนใจอย่างมากซึ่งยากที่จะหาข้อสรุป

อ่านเพิ่มเติม: บรรจุภัณฑ์ควบคุมอุณหภูมิคืออะไร และผลิตภัณฑ์อาหารใดบ้างที่ต้องใช้?

3. เปลี่ยนรูปแบบในบริการต่างๆ

โดยทั่วไปคุณจะเห็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญหากคุณเสนอบริการหลายอย่างที่จัดไว้สำหรับตลาดต่างๆ ก่อนหน้านี้เราได้กล่าวถึงความสำคัญของการแบ่งกลุ่มลูกค้าของคุณเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายมากขึ้น เช่นเดียวกับเมื่อคุณมีแผนการสมัครรับข้อมูลและการกำหนดราคาที่แตกต่างกัน

อัตราการเลิกจ้างแบบรวมทั่วทั้งบริษัทสามารถบดบังพฤติกรรมเฉพาะของผลิตภัณฑ์เฉพาะได้ ตัวอย่างเช่น แผนบริการที่ต้องดิ้นรนซึ่งต้องการการเปลี่ยนแปลงราคาหรือส่วนเลิกใช้งานที่สูงขึ้นตามธรรมชาติ (เช่น บริการเบื้องต้น) ที่ทำให้ค่าเฉลี่ยของบริษัทลดลง หากไม่เจาะลึกลงไปในตัวเลข ธุรกิจต่างๆ อาจตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลที่ผิด

ความสอดคล้องและบริบทเป็นกุญแจสำคัญในการคำนวณอัตราการเปลี่ยนใจ

อัตราการเปลี่ยนใจเป็นปัจจัยพื้นฐานในการตัดสินใจในธุรกิจแบบสมัครสมาชิก อย่างไรก็ตาม การใช้อย่างมีประสิทธิภาพนั้นต้องการความสอดคล้องและบริบท คุณต้องใช้กฎเดียวกันนี้เมื่อระบุลูกค้าทั้งหมดและลูกค้าที่เสียไป และคุณต้องเข้าใจบริบทที่อาจบิดเบือนผลลัพธ์ นอกจากนี้ โปรดจำไว้ว่าการเลิกใช้งานเป็นตัวบ่งชี้ที่ล้าหลังโดยเนื้อแท้ และโดยทั่วไปแล้วจำเป็นต้องพิจารณาในกรอบเวลาที่ยาวขึ้น ไม่ใช่แบบเรียลไทม์