Die Covid-19-Pandemie hat verändert, wie wir leben, arbeiten und einkaufen. Sie hat uns gezwungen, fast jeden Teil unseres SaaS-Geschäfts zu überdenken. Jetzt ist es wichtiger, Ihre aktuellen Kunden zu behalten, als neue zu jagen.
Churn zu stoppen ist der mächtigste Hebel für Überleben, Erholung und Wachstum. Die Prognose von Churn gibt Ihnen klare Sichtbarkeit in gefährdeten Umsatz.
Warum wir eine Churn-Prognose brauchen
Sie prognostizieren bereits jeden Monat Verkäufe. Trotzdem ziehen die meisten von uns eine feste Churn-Rate über eine Tabellenkalkulation und nennen es erledigt. In normalen Zeiten hätte das funktionieren können. Aber in einer Krise kann Churn stark schwanken und Sie überraschen.
Vier Schritte zum Aufbau einer Churn-Prognose
Eine solide Churn-Prognose folgt derselben Formel wie eine Verkaufsprognose: Kontogröße × Churn-Wahrscheinlichkeit. Der knifflige Teil ist die Ermittlung dieser "Churn-Wahrscheinlichkeit". Folgen Sie diesen vier Schritten:
- Churn-Indikatoren verstehen
- Diese Indikatoren genau verfolgen
- Konten in Risikokohorten gruppieren und eine Churn-Wahrscheinlichkeit zuweisen
- Diese Wahrscheinlichkeiten in Ihr Umsatzmodell einfügen
Schritt Eins: Churn-Indikatoren verstehen
Churn zeigt sich in Ihrem Product Engagement. Warnsignale sind:
- Niedrige Aktivierung in den ersten Wochen mit Ihrem Produkt.
- Konstant niedriges Engagement über die Zeit.
- Plötzliche Rückgänge im Engagement.
- Vollständige Inaktivität für einen festgelegten Zeitraum.
- Abschieds-Events wie Datenexport oder Entfernen von Integrationen.
Schritt Zwei: Diese Indikatoren verfolgen
Die Verfolgung von Engagement kann ohne die richtigen Tools knifflig sein. Wenn Sie ein Engagement-Scoring-System haben, nutzen Sie es. Andernfalls erstellen Sie einfache Skripte oder Dashboards, die Aktivierung und Engagement für jedes zahlende Konto aufzeichnen.
Schritt Drei: Risikokohorten erstellen
Gruppieren Sie Konten nach Verweildauer und Engagement-Risiko. Neue Nutzer verhalten sich anders als Langzeitnutzer. Weisen Sie jeder Kohorte eine Churn-Wahrscheinlichkeit basierend auf ihren Aktivitätsmustern zu.
Schritt Vier: Wahrscheinlichkeiten mit MRR kombinieren
Multiplizieren Sie den monatlichen Umsatz jedes Kontos mit seiner Churn-Wahrscheinlichkeit. Summieren Sie dann diese Zahlen, um Ihren gesamten prognostizierten Churn zu erhalten. Dies gibt Ihnen eine klare Zahl für gefährdeten Umsatz.
Prognosezeiträume
Sie können Churn einen Monat oder drei Monate im Voraus prognostizieren. Kurze Zeitfenster geben präzise Einblicke. Längere Zeitfenster lassen Trends entstehen. Die Modellierung beider kann Genauigkeit und Planung ausbalancieren.
Jahresverträge
Wenn Sie nur Jahrespläne verkaufen, wenden Sie dasselbe Modell auf Verträge an, die im nächsten Quartal zur Verlängerung anstehen. Denken Sie daran, dass direktes Feedback in der Nähe der Verlängerung Ihre Churn-Wahrscheinlichkeit überschreiben kann, verwenden Sie das Modell also als Leitfaden.
Keine exakte Wissenschaft
Keine Prognose ist perfekt. Aber die Verwendung echter Engagement-Daten macht Ihr Modell weitaus genauer. Beginnen Sie mit ein paar Monaten historischer Daten, testen Sie Ihre Vorhersagen und verfeinern Sie dann Ihre Kohorten und Wahrscheinlichkeiten. Sie werden sich bald fragen, warum Sie das nicht früher gemacht haben.
