Cum de a Calcula Rata de Putinei: 4 Formule de Calcul Pentru a Putinei

Veți vedea aceleași constante de-a lungul acestor exemple:

• ChurnedCustomers este numărul de clienți care churned în fereastra de timp.

• n este numărul de zile din intervalul de timp ales. Atunci când se calculează peste o lună, n = 28, 29, 30 sau 31.,

• Customers este o listă de numere de clienți în orice zi i, 1 n. De exemplu, Customers_1 este numărul total de clienți pe care i-ați avut în prima zi a ferestrei.

modul simplu

cel mai simplu mod de a calcula putinei este:

împărțiți numărul total de clienți putinei pe perioada de numărul de clienți ai avut în prima zi a perioadei.,

bun & rău

Pro principal ” a versiunii simple de calcul putinei este simplitatea sa. Formula putinei rata este ușor de înțeles și rapid calculabil. Trebuie doar să știi 2 numere rapide să dau seama rata putinei pentru luna, și tot ce ai nevoie este cele două numere pentru fiecare lună pentru a putea compara lună la lună putinei.

problema cu acest calcul simplu, deși este că are un timp de greu care se ocupă cu o creștere semnificativă. Când aveți o mulțime de creștere, atât putinei și clienții totale pot merge în sus., În cazul în care totalul clienților dvs. crește mai mult, rata dvs. de scădere va scădea, chiar și atunci când aveți mai mulți clienți care se scot din produsul dvs. decât în luna precedentă.dacă sunteți o companie consacrată, cu o bază de clienți semnificativă și o creștere stabilă lună de lună, aceasta nu este o problemă. Dar dacă sunteți o companie nouă cu clienți noi în fiecare lună, acest lucru poate duce la o interpretare ciudată în care puteți pierde mai mulți clienți pe lună, dar rata dvs. va fi mai bună.,iată un exemplu din postarea Shopify care ilustrează deficiențele modului simplu:

pentru a calcula rata de schimbare, începeți cu numărul de clienți la începutul lunii August (10.000). În acest exemplu, pierdeți 500 (5%) dintre acești clienți, dar achiziționați 5.000 de clienți noi pe parcursul lunii, dintre care 125 (2.5%) se produc. Acest lucru vă oferă o rată putinei de 6.25% pentru luna August.
625 / 10,000 = 0.0625
tu ” re apoi începând din septembrie cu 14,375 clienții., Vedeți exact același comportament în această lună, cu 5% (719) dintre utilizatorii existenți care se înscriu, 5,000 de clienți noi care se alătură și 2,5% (125) dintre acei clienți care se înscriu. Rata dvs. simplă pentru luna septembrie este de 5.87%.
844 / 14,375 = 0.0587
așteaptă, Ce s-a întâmplat? Ați văzut același comportament, 5% dintre clienții existenți și 2,5% dintre clienții noi, în ambele luni, dar rezultatul este de două rate complet diferite. Se pare ca rata putinei a scăzut, dar comportamentul de bază a rămas același.
creșterea dvs. ridicată v-a distorsionat calculul., În August, clienții 125 churned sunt adăugați la numărător, dar cei 5,000 de clienți noi care se alătură în August nu au fost adăugați la numitor—ceea ce înseamnă că rata de churn este artificial ridicată. În lunile următoare, creșterea este mai puțin proporțională cu numărul de clienți existent, astfel încât efectul este diminuat.

modul ajustat

pentru a ține cont de o creștere lunară semnificativă, putem lua punctul de mijloc al numărului de clienți pentru lună, mai degrabă decât să folosim valoarea sa pe 1st a lunii.,

aici împărțim numărul de clienți churned la o medie ajustată a numărului de clienți de-a lungul ferestrei.

bun & rău

această abordare reușește să se ocupe de problema de creștere prin normalizarea modificărilor în totalul clienților în fereastra de timp. Acum aveți o platformă mai stabilă pe care să vă bazați rata de putină, cu fereastra de timp pentru clienții dvs. totali la fel ca fereastra de timp pentru putină.,

cu toate acestea, deși această abordare a putinei rata de calcul se ocupă cu problema de creștere, nu reușește să scară cu diferite ferestre de timp. Folosind același calcul și aceleași date, veți obține răspunsuri foarte diferite Pentru Zilnic, Săptămânal, lunar și trimestrial.

exemplu

folosind datele de mai sus din nou, acum cu adăugat octombrie:

acum vedem rata putinei ca fiind aceeași, chiar și cu un număr diferit de clienți la începutul lunii.,

August devine: 625 / 12,187.5 = 0.0513

septembrie devine: 844 / 16,453 = 0.0513

octombrie e: 1052 / 20,505 = 0.0513

Trimestru: 2521 / 16,239.5 = 0.1552

Bingo! Problemă rezolvată. Putem merge toți acasă pentru ceai și medalii.

nu chiar atât de repede. Principala problemă cu această abordare este că face presupuneri cu privire la date. Dacă calculați acest lucru pe parcursul a 3 luni, veți ieși cu o rată de 15,52%. Împărțiți acest lucru în cele 3 luni și obțineți 5.17%, foarte aproape de ratele lunare individuale ale clienților. Până acum e bine.,dar ce se întâmplă dacă nu aveți exact aceleași numere în fiecare lună? Să facem din August o lună proastă pentru compania noastră imaginară B2B SaaS. De data aceasta, primește doar 100 de clienți noi, dintre care 2 se scot.

comportamentul este același în ceea ce privește putinei (5% din clienții existenți și ~2,5% din clienții noi), și atunci când se calculează individual în fiecare lună arată aceeași rata putinei de 5,13%.dar, atunci când este calculat ca un sfert, veți obține o rată de 3 luni putinei de 13,72%, care împărțit în fiecare lună este de 4,57%.,

August: 502 / 9799 = 0.0513

septembrie: 605 / 11,795.5 = 0.0513

octombrie: 825 / 16,080.5 = 0.0513

Trimestru: 1932 / 14,084 = 0.1371

Acum lunar putinei ratele nu mai corespund cu nostru trimestrial rata putinei, chiar dacă se folosesc aceleași date. Asta pentru că am schimbat fereastra de timp pe care o calculăm. Această abordare presupune că putinei este distribuit uniform în perioada de timp, cu o distribuție liniară. Dar putinei nu este niciodată acest ajutor., Un raport bun al ratei putinei ar trebui să poată să se extindă sau să se contracte bine cu durata de timp pe care o măsoară și să ofere în continuare rezultate comparabile.

modul predictiv

orice calcul bun al ratei putinei ar trebui să ofere câteva sfaturi acționabile. În acest exemplu, Shopify a încercat să includă un element predictiv în ecuație. Ei încearcă să determine o rată medie ponderată a putinei, astfel încât rate*customers va prezice rata probabilă a putinei în orice zi.,

InactiveCustomers este o matrice de cât de mulți clienți activi pe zi i sunt inactive pe zi am+n, adică o lună mai târziu. Dacă aveți 1000 de clienți pe 1 septembrie, atunci așteptați cu nerăbdare la timp pentru a vedea câți dintre cei 1000 au bătut pe 1 octombrie. Rezumați asta, apoi împărțiți cu suma totală a clienților în septembrie.

bun & rău

se pare minunat pentru a putea prezice putinei. Având o greutate pe care le puteți multiplica cu clienții pentru a obține putinei prezis ar fi mare pentru planificarea finanțelor dumneavoastră., Cine nu vrea să facă asta?ei bine, probabil ați observat o problemă critică cu această abordare:”…apoi te uiți înainte în timp…acest lucru necesită două luni de date pentru a rula calculul de o lună. Pentru a determina rata de putinei pentru această lună, trebuie să așteptați până la sfârșitul lunii viitoare. Acest lucru nu este bun pentru o valoare care ar trebui să vă țină la curent cu succesul companiei dvs. Dacă aveți un număr de conturi anulate în septembrie, nu veți avea aceste informații până în octombrie.,

flip de acest lucru este că, atunci când ajunge la sfârșitul lunii octombrie și au o rată putinei, este acum de la o lună în urmă. Nu e curent. Nu mai puteți raporta ratele putinei angajaților dvs. pentru luna anterioară, în schimb le spuneți ce s-a întâmplat acum o lună.această abordare are toate aceleași probleme ca metricile de rulare și știți că ar trebui să stați departe de acestea.

calculele din valorile SaaS ar trebui să ia toate datele dvs. și să le transforme în numere ușor de înțeles și acționabile. Acest calcul face ca numerele dvs. să fie mai complicate și mai puțin acționabile.,shopify Way în loc să luăm aproximativ media primei zile și a ultimei zile a lunii, așa cum facem cu modul ajustat, putem lua media fiecărei zile din lună pentru a obține un calcul mai precis.

împărțiți numărul churned de media de client conta între zilele 1 și n.

Buna & Rea

Aceasta se ocupă cu problemele care afecteaza alte variante. Puteți să-l utilizați în perioade de creștere ridicată, și scalează frumos în diferite ferestre de timp., Puteți, de asemenea, să-l utilizați în timp util, obținând o rată de schimbare actualizată.

dar întotdeauna vor exista variații în numerele dvs. pe care un singur calcul nu le poate ține cont. Clienții mai noi churning la o rată mai mare clienții mai în vârstă, diferențe în cohorte, în planuri, în mărimea contului. Niciuna dintre acestea nu este capturată în această formulă și, folosind-o, companiile ar putea avea un fals sentiment de securitate că numărul pe care îl obțin în fiecare zi, săptămână, lună sau trimestru este întreaga poveste a putinei lor.,

De ce ar trebui să vă ușurați

după cum subliniază Noah Lorang de la Basecamp, analiza SaaS nu ar trebui să fie știința rachetelor. Unul dintre „cele trei secrete”ale sale este să” ușureze.când reduceți complexitatea la calculul putinei, obțineți următoarele beneficii, care nu pot fi subestimate.este ușor de înțeles — oricine din organizația dvs. poate înțelege acest număr. Acest lucru este absolut critic pentru o valoare cheie. Dacă nimeni nu înțelege numărul tău, nu poate acționa asupra lui.,

este ușor comparabil — cu cât adăugați mai multă complexitate și cu cât încercați să luați în considerare mai multe cazuri, cu atât va fi mai greu să comparați calculul putinei pe diferite perioade de timp. Creați consecvență luând calea simplă și directă.acesta servește ca punct de plecare pentru o analiză mai profundă — puteți înțelege cu ușurință ce reprezintă numărul dvs., ce nu și unde trebuie să săpați pentru a afla mai multe. Cu calcule mai complexe, primul pas va amintindu-vă cum să-l calculeze.,de aceea, la ProfitWell, folosim modul simplu cu o fereastră de timp lunară.îl păstrăm simplu, astfel încât să vă puteți petrece timpul făcând o scufundare mai profundă a numărului, analizând putinei de cohortă, și așa mai departe—nu-l petrece încercarea de a calcula modul în care am ajuns la numărul nostru. Această metodă a funcționat pentru mii de clienți și poate funcționa și pentru compania dvs.

toate valorile dvs. de top sunt doar titluri. Nu ei sunt povestea. Povestea este îngropată adânc în numere., Trebuie să fie în căutarea în profunzime la cum și de ce a putinei dvs., mai degrabă decât încercarea de a ține cont de fiecare variabilă în calculul ratei putinei.

scufundarea dvs. profundă în numere este locul în care veți afla de fapt despre afacerea dvs. și despre modul în care veți putea lua decizii acționabile pentru a îmbunătăți rata de retenție a clienților.

frecvente putinei rata Întrebări frecvente

putinei este un subiect complicat, dar primim multe dintre aceleași întrebări pe putinei din nou și din nou. Iată câteva dintre cele mai adresate întrebări și răspunsurile noastre pentru ele.

ce este o rată bună putinei?,

ratele medii ale putinei sunt peste tot de la 2% – 8% din MRR, pe studiile noastre putinei. Prin urmare, o rată a putinei la capătul inferior (2%) ar fi considerată „bună”. În funcție de vârsta companiei, companiile de peste 10 ani au un procent de 2-4%, în timp ce companiile mai tinere variază între 4% – 24%.

ce este rata putinei negativ?

rata negativă a putinei apare atunci când veniturile adăugate de la clienții noi (venituri de expansiune) depășesc veniturile pierdute de la clienții churned. Putinei negativ este de obicei cauzată de activități, cum ar fi = upgrade-uri, opțiuni de Servicii, add-on-uri, etc.