Comment calculer le taux de désabonnement: 4 formules pour calculer le désabonnement

vous verrez les mêmes constantes tout au long de ces exemples:

• ChurnedCustomers est le nombre de clients qui ont désabonné dans la fenêtre de temps.

• n est le nombre de jours de votre choix laps de temps. Lors du calcul de plus d’un mois, n = 28, 29, 30 ou 31.,

• Customers est une liste des numéros de clients chaque jour i 1 à n. Par exemple, Customers_1 est le nombre total de clients que vous aviez le premier jour de la fenêtre.

la méthode la plus Simple

la méthode la plus simple pour calculer le taux de désabonnement est la suivante:

vous divisez le nombre total de clients désabonnés sur la période par le nombre de clients que vous aviez le premier jour de la période.,

le bon& le mauvais

le principal pro » de la version simple du calcul de la baratte est sa simplicité. La formule du taux de désabonnement est facilement compréhensible et rapidement calculable. Vous avez seulement besoin de connaître 2 chiffres rapides pour déterminer votre taux de désabonnement pour le mois, et tout ce dont vous avez besoin est ces deux chiffres pour chaque mois pour pouvoir comparer le désabonnement de mois en mois.

le problème avec ce calcul simple est qu’il a du mal à faire face à une croissance significative. Lorsque vous avez beaucoup de croissance, votre taux de désabonnement et le nombre total de clients peuvent augmenter., Si votre nombre total de clients augmente davantage, votre taux de désabonnement baissera, même si vous avez plus de clients qui sortent de votre produit que le mois précédent.

Si vous êtes une entreprise établie avec une clientèle importante et une croissance stable mois après mois, ce n’est pas un problème. Mais si vous êtes une nouvelle entreprise avec de nouveaux clients substantiels chaque mois, cela peut conduire à une interprétation étrange où vous pouvez perdre plus de clients par mois, mais votre taux ira mieux.,

exemple

Voici un exemple tiré de la publication Shopify illustrant les lacunes de la manière Simple:

pour calculer le taux de désabonnement, commencez par le nombre de clients début août (10 000). Dans cet exemple, vous perdez 500 (5%) de ces clients, mais acquérez 5 000 nouveaux clients tout au long du mois, dont 125 (2,5%) se désabonnent. Cela vous donne un taux de désabonnement de 6.25% pour août.
625 / 10,000 = 0.0625
vous commencez alors septembre avec 14,375 clients., Vous constatez exactement le même comportement ce mois-ci, avec 5% (719) des utilisateurs existants, 5 000 nouveaux clients rejoignant et 2,5% (125) de ces clients. Votre taux de désabonnement simple pour septembre s’élève à 5.87%.
844 / 14,375 = 0.0587
attendez, que s’est-il passé? Vous avez vu le même comportement, 5% des clients existants et 2.5% des nouveaux clients barattage, dans les deux mois, mais le résultat est deux taux de barattage complètement différents. Il semble que votre taux de désabonnement ait diminué, mais le comportement sous-jacent est resté le même.
votre forte croissance a faussé votre calcul., En août, 125 clients barattus sont ajoutés au numérateur, mais les 5 000 nouveaux clients qui se joignent en août n »ont pas été ajoutés au dénominateur—ce qui signifie que le taux de barattage est artificiellement élevé. Au cours des mois suivants, la croissance est moins proportionnelle au nombre de clients existants, de sorte que l’effet est réduit.

la méthode ajustée

pour tenir compte de la croissance mensuelle significative, nous pouvons prendre le point médian du nombre de clients pour le mois, plutôt que d’utiliser sa valeur le 1er du mois.,

ici, nous divisons le nombre de clients barattus par une moyenne ajustée du nombre de clients tout au long de la fenêtre.

le bon& le mauvais

Cette approche parvient à gérer le problème de croissance en normalisant les changements dans le total des clients sur la fenêtre de temps. Vous disposez maintenant d’une plate-forme plus stable sur laquelle baser votre taux de désabonnement, la fenêtre de temps pour vos clients totaux étant la même que votre fenêtre de temps pour le désabonnement.,

cependant, bien que cette approche du calcul du taux de désabonnement traite le problème de croissance, elle ne parvient pas à évoluer avec différentes fenêtres de temps. En utilisant le même calcul et les mêmes données, vous obtiendrez des réponses très différentes pour le désabonnement Quotidien, Hebdomadaire, Mensuel et trimestriel.

Exemples

en Utilisant les données ci-dessus à nouveau, maintenant avec l’ajout d’octobre:

Maintenant, nous voyons le taux de désabonnement, comme le même, même avec un nombre différent de clients au début du mois.,

août devient: 625 / 12,187.5 = 0.0513

septembre devient: 844 / 16,453 = 0.0513

octobre est: 1052 / 20,505 = 0.0513

Trimestre: 2521 / 16,239.5 = 0.1552

Bingo! Le problème est résolu. Nous pouvons tous rentrer à la maison pour le thé et les médailles.

Pas tout à fait aussi rapide. Le principal problème avec cette approche est qu’il fait des hypothèses sur les données. Si vous calculez cela sur 3 mois, vous obtenez un taux de désabonnement de 15,52%. Divisez cela sur les 3 mois et vous obtenez 5.17%, très proche des taux de désabonnement mensuels individuels. So far So good.,

Mais que se passe – t-il si vous n’avez pas exactement les mêmes chiffres chaque mois? Faisons d’août un mauvais mois pour notre société imaginaire B2B SaaS. Cette fois, il n’obtient que 100 nouveaux clients, dont 2 se désabonnent.

le comportement est le même en termes de désabonnement (5% des clients existants et ~2,5% des nouveaux clients), et lorsqu’il est calculé individuellement chaque mois affiche le même taux de désabonnement de 5,13%.

mais lorsqu’il est calculé comme un trimestre, vous obtenez un taux de désabonnement sur 3 mois de 13,72%, qui divisé sur chaque mois est de 4,57%.,

août: 502 / 9799 = 0.0513

septembre: 605 / 11,795.5 = 0.0513

octobre: 825 / 16,080.5 = 0.0513

Trimestre: 1932 / 14,084 = 0.1371

Maintenant, notre taux de désabonnement mensuel n’est plus en accord avec notre trimestriel taux de désabonnement, même s’ils utilisent exactement les mêmes données. C’est parce que nous avons changé la fenêtre de temps que nous calculons. Cette approche suppose que le taux de désabonnement est réparti uniformément dans la période de temps, avec une distribution linéaire. Mais le barattage n’est jamais aussi utile., Un bon taux de désabonnement devrait être en mesure d’augmenter ou de se contracter bien avec la durée qu’il mesure, tout en produisant des résultats comparables.

la méthode prédictive

tout bon calcul du taux de désabonnement devrait donner des conseils pratiques. Dans cet exemple, Shopify a essayé d’incorporer un élément prédictif dans l’équation. Ils essaient de déterminer un taux de désabonnement moyen pondéré, de sorte que rate*customers prédise le taux de désabonnement probable un jour donné.,

InactiveCustomers est un tableau du nombre de clients actifs le jouri sont inactifs le jour i+n, c’est-à-dire un mois plus tard. Si vous avez 1000 clients le 1er septembre, vous attendez avec impatience à temps pour voir combien de ces 1000 ont atteint le 1er octobre. Vous additionnez cela, puis divisez par la somme des clients totaux en septembre.

le bon& le mauvais

Il semble génial de pouvoir prédire le désabonnement. Avoir un poids que vous pouvez multiplier avec les clients pour obtenir un taux de désabonnement prédit serait idéal pour planifier vos finances., Qui ne veut pas le faire?

Eh bien, vous avez probablement remarqué un problème critique avec cette approche: « …vous regardez alors en avant dans le temps…”

Cela nécessite deux mois de données pour exécuter un mois de calcul. Afin de déterminer votre taux de désabonnement pour ce mois, vous devez attendre la fin du mois prochain. Ce n’est pas bon pour une mesure censée vous tenir au courant du succès de votre entreprise. Si vous avez un certain nombre de comptes annuler en septembre, vous n’aurez pas ces informations avant octobre.,

l’inconvénient est que lorsque vous arrivez à la fin d’octobre et que vous avez un taux de désabonnement, c’est maintenant d’il y a un mois. Ce n’est pas courant. Vous ne pouvez plus signaler les taux de désabonnement à vos employés pour le mois précédent, vous leur dites plutôt ce qui s’est passé il y a un mois.

Cette approche a tous les mêmes problèmes que les métriques roulantes, et vous savez que vous devriez rester à l’écart de ceux-ci.

Les calculs dans les métriques SaaS sont censés prendre toutes vos données et les transformer en nombres facilement compréhensibles et exploitables. Ce calcul rend vos chiffres plus compliqués et moins exploitables.,

la méthode Shopify

Au Lieu de prendre grossièrement la moyenne du premier jour et du dernier jour du mois comme nous le faisons avec la méthode ajustée, nous pouvons prendre la moyenne de chaque jour du mois pour obtenir un calcul plus précis.

vous divisez votre nombre baratté par la moyenne de votre nombre de clients entre les jours 1 et n.

le bon& le mauvais

cela traite des problèmes qui affligent les autres variations. Vous pouvez l’utiliser dans les périodes de forte croissance, et il évolue bien à travers différentes fenêtres de temps., Vous pouvez également l’utiliser en temps opportun, en obtenant un taux de désabonnement à jour.

Mais il y aura toujours des variations dans vos nombres qu’un seul calcul ne peut pas prendre en compte. Les nouveaux clients barattage à un taux plus élevé les clients plus âgés, les différences dans les cohortes, dans les plans, dans la taille du compte. Aucun d’entre eux n’est capturé dans cette formule, et en l’utilisant, les entreprises pourraient avoir un faux sentiment de sécurité que le nombre qu’elles obtiennent chaque jour, semaine, mois ou trimestre est toute l’histoire de leur désabonnement.,

pourquoi vous devriez vous faciliter la tâche

comme le souligne Noah Lorang de Basecamp, l’analyse SaaS ne devrait pas être une science de fusée. L’un de ses « trois secrets” est de « rendre facile. »

lorsque vous réduisez la complexité de votre calcul de désabonnement, vous obtenez les avantages suivants, qui ne peuvent pas être sous-estimés.

• c’est facilement compréhensible — n’importe qui dans votre organisation peut comprendre ce nombre. Ceci est absolument essentiel pour une mesure clé. Si personne ne comprend votre numéro, ils ne peuvent pas agir dessus.,

• Il est facilement comparable — plus vous ajoutez de complexité et plus vous tentez de prendre en compte les cas, plus il sera difficile de comparer votre calcul de désabonnement sur différentes périodes de temps. Vous créez de la cohérence en empruntant le chemin simple et direct.

• il sert de point de départ pour une analyse plus approfondie — vous pouvez facilement comprendre ce que votre numéro représente, ce qu’il ne représente pas et où vous devez creuser pour en savoir plus. Avec des calculs plus complexes, votre première étape vous rappellera comment le calculer.,

C’est pourquoi, chez ProfitWell, nous utilisons la méthode Simple avec une fenêtre de temps mensuelle.

Nous gardons les choses simples afin que vous puissiez passer votre temps à approfondir le nombre, à analyser le taux de désabonnement par cohorte, etc., sans le dépenser pour calculer comment nous sommes arrivés à notre nombre. Cette méthode a fonctionné pour des milliers de nos clients, et elle peut également fonctionner pour votre entreprise B2B SaaS (ou toute autre entreprise d’abonnement).

toutes vos mesures de haut niveau ne sont que des titres. Ils ne sont pas l’histoire. L’histoire est enfouie profondément dans les chiffres., Vous devez examiner en profondeur le comment et le pourquoi de votre taux de désabonnement plutôt que d’essayer de tenir compte de chaque variable dans votre calcul du taux de désabonnement.

votre plongée dans les chiffres est l’endroit où vous découvrirez réellement votre entreprise, et comment vous serez en mesure de prendre des décisions concrètes pour améliorer le taux de rétention des clients.

FAQ sur le taux de désabonnement commun

le désabonnement est un sujet délicat, mais nous recevons plusieurs des mêmes questions sur le désabonnement encore et encore. Voici quelques-unes des questions les plus posées, et nos réponses pour eux.

qu’est Ce qu’un bon taux de désabonnement?,

Les taux de désabonnement moyens sont partout de 2% à 8% du MRR, selon nos études de désabonnement. Par conséquent, un taux de désabonnement à l’extrémité basse (2%) serait considéré comme « bon”. Selon l’âge de l’entreprise, les entreprises de 10 ans et plus ont un taux de désabonnement de 2 à 4%, tandis que les entreprises plus jeunes varient de 4 à 24%.

qu’est-ce que le taux de désabonnement négatif?

un taux de désabonnement négatif se produit lorsque les revenus supplémentaires des nouveaux clients (revenus d’expansion) dépassent les revenus perdus des clients désabonnés. Le désabonnement négatif est généralement causé par des activités telles que = mises à niveau, options de service, add-ons, etc.