Comment la prédiction du churn peut améliorer votre entreprise

60-70%.

Selon Métriques marketing, c'est la probabilité de vendre à un client existant.

La probabilité de vendre à un client tout nouveau est en revanche seulement de 5 à 20 %.

Et bien que ce ne soit un secret pour personne que la rétention des clients est cruciale pour le succès à long terme de votre entreprise, de nombreuses entreprises, notamment celles du secteur SaaS, ne parviennent pas à maximiser leur potentiel dans ce domaine.

Dans la plupart des cas, la raison pour laquelle une entreprise n'est pas en mesure d'optimiser les taux de rétention des clients est due à un défaut principal… l'incapacité à calculer et utiliser efficacement la prédiction du churn.

Mais qu'est-ce que la prédiction du churn et pourquoi est-elle nécessaire pour améliorer la rétention des clients ? De plus, comment calculez-vous et utilisez-vous ces données pour conserver davantage de clients ?

Les réponses à ces questions, et bien d'autres, se trouvent dans les sections ci-dessous.

Commençons.

Qu'est-ce que la prédiction du churn ?

Pour définir la prédiction du churn, nous devrions d'abord examiner une définition concrète du taux de churn.

Définition du dictionnaire de « taux de churn »En ce qui concerne les entreprises SaaS, le taux de churn est essentiellement le pourcentage de clients qui cessent d'utiliser votre service.

Bien qu'il soit souvent mesuré en pourcentage annuel, il peut également être mesuré trimestriellement, mensuellement ou même hebdomadairement.

Sachant cela, nous pouvons définir la prédiction du churn pour les entreprises SaaS comme suit :

« L'utilisation des données clients et/ou des commentaires pour prévoir la probabilité qu'un client ou un groupe de clients cessent leur abonnement à l'avenir. »

Pourquoi est-ce nécessaire ?

La capacité à prédire avec précision les taux de churn futurs est nécessaire parce qu'elle aide votre entreprise à mieux comprendre les revenus futurs attendus.

De plus, quand vous êtes en mesure d'utiliser la prédiction du churn pour prévoir le taux de churn potentiel d'un client particulier, cela vous permet de cibler cet individu dans une tentative de l'empêcher d'interrompre son abonnement avec vous.

Et, comme le coût d'acquisition d'un nouveau client est 5 fois plus élevé que de conserver un client existant, il y a de nombreuses raisons basées sur les revenus de faire tout ce qui est en votre pouvoir pour conserver ces clients existants.

[Source de l'image]La prédiction des taux de churn peut également aider votre entreprise à identifier et à améliorer les domaines où le service client fait défaut. Et, en apportant ces améliorations, vous pouvez réduire le churn et améliorer les chiffres de revenus.

En fin de compte, l'essentiel est que la prédiction du churn est essentielle parce qu'elle vous aide à comprendre quelles mesures préventives sont nécessaires pour assurer que la perte de revenus est minimisée.

Où est-elle utilisée ?

La prédiction du churn est utilisée dans une variété d'industries et de types d'entreprises différents.

Elle est cependant plus pertinente pour les entreprises SaaS et les entreprises basées sur l'adhésion qui facturent des frais mensuels, trimestriels ou annuels continus pour leur logiciel ou leurs services.

Quant à la façon dont la prédiction du churn peut être utilisée au sein de votre entreprise, c'est l'un des éléments clés pour déterminer la valeur à vie des clients.

Et, armé de données précises et en temps réel sur la valeur à vie de vos clients, votre entreprise sera en bien meilleure position pour vous assurer que vous preniez des décisions qui vous permettent d'avancer.

Comment calculer le taux de désabonnement

Pour les entreprises SaaS, le calcul du taux de churn est un processus assez simple.

Pour calculer votre taux de churn mensuel des abonnés, l'équation ressemblerait à ceci :

Taux de churn des abonnés = (Abonnés au début du mois – Abonnés restants à la fin du mois) / Abonnés au début du moisPar exemple, supposons que vous aviez 1 350 abonnés récurrents le premier du mois. À la fin du mois, vous vous êtes retrouvé avec 1 325 abonnés.

Il est important de noter ici que, lors de l'utilisation de cette équation pour calculer le churn, les nouveaux clients ne sont PAS inclus dans le total des « abonnés à la fin du mois ».

Taux de churn des abonnés = (1 350 abonnés – 1 340 abonnés) / 1 350 abonnés *Taux de churn des abonnés = 0,7 %*Donc, dans l'exemple ci-dessus, votre taux de churn mensuel serait de 0,7 %. Et bien que le taux de churn soit le plus souvent calculé sur une base mensuelle, vous pouvez utiliser la même équation pour calculer le churn trimestriel ou annuel. Comment prédire le churn Bien que le calcul des taux de churn soit un processus assez simple, la prédiction précise du churn futur est souvent beaucoup plus compliquée. Heureusement, il existe quelques processus éprouvés pour le faire fonctionner. Un tel processus consiste à utiliser un sondage NPS (Net Promoter Score). La mise en place d'un NPS est incroyablement simple et, lorsqu'elle est utilisée correctement, vous pouvez littéralement prédire le churn comme un physicien en seulement trois étapes. Pour commencer, tout ce que vous avez à faire est de mettre en place une campagne par e-mail pour poser à vos abonnés deux questions principales :

1. Quelle est la probabilité que vous recommandiez « notre entreprise » à un ami ou un collègue ?
2. Quelle est la raison la plus importante du score que vous avez fourni ?

À partir de là, l'étape deux vous oblige à distinguer trois types différents d'abonnés :

• Promoteurs. Abonnés qui ont donné un score de 9-10.
• Passifs. Abonnés qui ont donné un score de 7-8.
• Détracteurs. Abonnés qui ont donné un score de 0-6.

L'étape trois implique de prendre le nombre de promoteurs, de passifs et de détracteurs et de les intégrer dans un simple algorithme basé sur l'historique passé des résultats NPS. Après avoir analysé plus de 5 millions de points de données sur une période de 2 ans, l'équipe chez Promoter.io a tiré deux conclusions fondamentales sur les résultats NPS et comment ils peuvent vous aider à prédire la désabonnement :

1. Vous pouvez vous attendre à ce qu'environ 50 % des détracteurs se désabonnent de votre service en moins de 90 jours.
2. Vous pouvez compter sur environ 40 % des passifs pour se désabonner de votre service en moins de 180 jours.

En utilisant ces données, examinons un exemple de ce que cela signifie si vos résultats NPS ont mené à la découverte de 40 détracteurs et 80 passifs. Supposons également que votre revenu moyen par utilisateur est de 150 $.

(40 Détracteurs x 50 %) x 150 $ ARPU = 3 000 $ (80 Passifs x 40 %) x 150 $ ARPU = 4 800 $Prédiction de désabonnement = 7 800 $ de revenus perdus au cours des 180 prochains joursBien que ce ne soit évidemment pas une science exacte, une entreprise ayant ces résultats pourrait réalistement s'attendre à perdre 6 800 $ à 8 800 $ de revenus au cours des 180 prochains jours.

Cas d'usageVous pouvez utiliser la prédiction de désabonnement de diverses façons pour améliorer votre entreprise. Cependant, pour que cela fonctionne, vous devrez d'abord vous concentrer sur l'amélioration de trois domaines principaux :

1. 1. • Sensibilisation des clients
      • Service à la clientèle
      • Valeur

L'amélioration de la sensibilisation des clients est importante car elle aide à garantir que vous générez les commentaires nécessaires pour prédire avec précision les futurs taux de désabonnement.

De plus, lorsqu'elle est conçue correctement, vous pouvez utiliser votre sensibilisation pour déterminer exactement quels abonnés s'identifient comme détracteurs et passifs. Et, à partir de là, vous pouvez prendre les mesures nécessaires pour transformer ces abonnés en promoteurs.

L'amélioration du service à la clientèle est importante car, lorsqu'elle est combinée à l'établissement et à la fourniture de valeur, c'est ce qui vous permettra de réduire les taux de désabonnement.

Selon Lincoln Murphy, consultant en succès client, un taux de désabonnement mensuel acceptable serait quelque part dans la plage de 0,42 à 0,58 %. Ces chiffres se traduiraient par 5 % à 7 % étant un taux annuel acceptable.

Donc, si vous découvrez que vos taux de désabonnement mensuels ou annuels dépassent ces chiffres, c'est une indication claire que des mesures doivent être prises pour améliorer à la fois la valeur et le service à la clientèle que vous fournissez aux abonnés.

Par où commencerPour commencer à utiliser la prédiction de désabonnement pour améliorer votre entreprise, votre première tâche sera de configurer un modèle de sensibilisation des clients qui vous permet de générer des données précises pour faire vos prédictions.

Bien que des outils comme le Sondage NPS puissent vous aider à automatiser ce processus, il est également important que vous développiez un plan interne pour atteindre régulièrement les abonnés et augmenter la probabilité que la valeur perçue de vos services les incite à se qualifier eux-mêmes en tant que promoteurs.

Et bien que ce processus puisse être compliqué et fastidieux, sa capacité à vous aider à conserver plus d'abonnés et à éviter les pertes de revenus en vaudra vraiment la peine.

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