Начнём с простого, но обманчивого вопроса: кто такие клиенты и зачем их считать?
На практике этот вопрос оказывается куда сложнее, чем кажется. В телеком-компании скажут: «Клиент - это абонент. Мы считаем их количество и срок, в течение которого они платят абонентскую плату». В небольшой парикмахерской ответят иначе: «Клиент - это тот, кто пришёл стричься. Считаем всех, кто был за месяц».
Каждый бизнес определяет клиента по-своему, и это нормально. Проблема начинается тогда, когда разные определения смешиваются, а клиентские метрики начинают противоречить реальности.
В этой статье я хочу показать:
почему популярные способы подсчёта клиентов часто дают искажённую картину;
какие метрики клиентопотока действительно работают;
и как их можно считать универсально независимо от отрасли.
Классические клиентские метрики
LTV (lifetime value) - это ожидаемый доход от одного клиента за весь срок его «жизни» в компании.
Например, если усредненный клиент приходит в парикмахерскую раз в месяц, тратит 500 рублей, а обычный период регулярного посещения парикмахерской - 2 года, то
LTV = 500 × 12 × 2 = 12 000 ₽
Исходя из полученного значения можно считать ожидаемый доход компании и планировать увеличение показателя. Прирост LTV может быть достигнут, например, за счет увеличения "срока жизни" клиента или за счет количества приобретаемых услуг.
CAC (customer acquisition cost) - стоимость привлечения одного клиента.
Таким образом, сравнивая два показателя LTV и CAC, можно понять, какую долю выручки составляю затраты на привлечение. Это по сути и является индикатором эффективности маркетинговой стратегии.
Где чаще всего ошибаются: churn rate и «прирост клиентов»
Что такое churn rate на самом деле?
Churn Rate (CR) - это доля клиентов, которые ушли за период.
Частая ошибка считать churn как разницу между количеством клиентов в текущем и прошлом месяце. Такой подход некорректен.
Пример
В январе услугами компании ООО "Хлеб" воспользовалось 5 человек.
В феврале двое из них ничего не приобретали, но зато пришли два новых клиента.
В результате получаем:
Январь: 5 клиентов
Февраль:
- 2 клиента ушли
- 2 новых пришли
Разница клиентов = 0 и churn rate = 0%, что очевидно неверно.
Корректное определение churn rate
Для корректного подсчета показателя оттока клиентов необходимо учитывать именно ушедших клиентов.
Данная формула позволит корректно учесть отток:
Снова рассмотрим пример для того же случая с компанией ООО "Хлеб":
Клиенты в январе: 5
Февраль:
- 2 клиента ушли
- 2 новых пришли
CR = 2 / 5 * 100% = 40%
Такой churn rate действительно отражает утечку клиентской базы.
Retention Rate
Retention Rate (RR) - коэффициент удержания (или выживаемости) клиентов. По сути это производная от CR, отражает долю оставшихся клиентов в следующем периоде, в %:
Так, для примера выше RR = 100 - 40 = 60%, такая доля клиентов января "выжила" и совершила покупки в феврале.
CR и RR взаимозаменяемые метрики, выбор зависит от удобства анализа.
Приток клиентов: почему разницу считать нельзя
По аналогии с churn rate часто неправильно считают и рост клиентской базы.
Корректнее использовать CGR (Clients Growth Rate). Часто этот показатель обозначают как-то иначе, но суть остается та же. По аналогии с CR считать прирост через разницу количеств клиентов некорректно, поэтому и был придуман CGR. Формула похожа на CR, меняется лишь числитель:
Вернемся к наш��й любимой ООО "Хлеб". Кейс все тот же: 5 клиентов в январе, в феврале ушли 2 клиента, но пришли другие 2 клиента.
Тогда CGR = 2 / 5 * 100 = 40%. Все верно! Именно 40% новых клиентов пришло в следующем месяце.
Почему CR и CGR нужно использовать вместе
Рассмотрим два сценария:
Сценарий 1
CR = 5%
CGR = 5%
Количество клиентов не меняется, но бизнес стабилен.
Сценарий 2
CR = 25%
CGR = 25%
Количество клиентов тоже не меняется, но база полностью перемалывается. В нашем примере с ООО "Хлеб" база клиентов также перестраивается, т.к. от старой клиентской базы осталось лишь 60%! Компании нужно понять, почему не получается удержать старых клиентов и изменить стратегию бизнеса.
Вывод: одинаковый прирост клиентов может означать принципиально разное состояние бизнеса. Без CR и CGR динамику клиентопотока понять невозможно.
Универсальный подход к подсчёту клиентов
Метрики LTV и CAC сложно стандартизировать, у каждого бизнеса свои источники доходов и затрат.
Зато метрики клиентопотока универсальны.
Если у компании есть данные о транзакциях клиентов по периодам, можно:
Посчитать количество уникальных клиентов в каждом месяце
Определить ушедших и новых клиентов
Рассчитать CR и CGR
Даже эти две метрики позволяют увидеть реальную динамику клиентской базы, оценить устойчивость бизнеса и строить прогнозы на несколько месяцев вперёд.
Рассмотрим пример на другой компании ООО "Сухарь".
Январь: 100 клиентов
Февраль:
- 20 клиентов ушли
- 30 клиентов пришли
Абсолютный прирост клиентов = 10 клиентов, 10% - неплохо!
НО!
CR = 20 / 100 = 20%
CGR = 30 / 100 = 30%
Несмотря на рост базы до 110 клиентов, бизнес теряет пятую часть старых клиентов каждый месяц - важный сигнал, который не видно через абсолютный прирост.
Небольшой инструмент для расчёта метрик
Для проверки описанных формул я сделал небольшой калькулятор, который:
считает CR и CGR по транзакционным данным,
строит простой прогноз на несколько месяцев вперёд.
Инструмент бесплатный, работает с помесячными данными, документация доступна на сайте.
Ссылка на инструмент
Выводы
Подсчёт клиентов не такая тривиальная задача, как кажется.
Разница количества клиентов между периодами не отражает реальную динамику бизнеса.
Метрики churn (CR) и притока (CGR) универсальны и применимы почти к любому клиентскому бизнесу.
Даже базовый анализ клиентопотока даёт больше инсайтов, чем агрегированные «плюс/минус N клиентов».
Буду рад обсуждению подхода и альтернативным методологиям в комментариях!
