La pandemia de Covid-19 ha cambiado cómo vivimos, trabajamos y compramos. Nos ha obligado a repensar casi cada parte de nuestro negocio SaaS. Ahora, mantener sus clientes actuales es más importante que cazar nuevos.
Detener el churn es la palanca más poderosa para supervivencia, recuperación y crecimiento. Pronosticar el churn le dará visibilidad clara sobre los ingresos en riesgo.
Por qué necesitamos un pronóstico de churn
Ya pronostica ventas cada mes. Sin embargo, la mayoría de nosotros arrastramos una tasa de churn fija a través de una hoja de cálculo y lo llamamos un día. En tiempos normales eso podría haber funcionado. Pero en una crisis, el churn puede oscilar ampliamente y sorprenderle.
Cuatro pasos para construir un pronóstico de churn
Un pronóstico de churn sólido sigue la misma fórmula que un pronóstico de ventas: tamaño de cuenta × probabilidad de churn. La parte complicada es calcular esa "probabilidad de churn". Siga estos cuatro pasos:
- Entender indicadores de churn
- Rastrear estos indicadores de cerca
- Agrupar cuentas en cohortes de riesgo y asignar una probabilidad de churn
- Conectar esas probabilidades a su modelo de ingresos
Paso uno: Entender indicadores de churn
El churn se muestra en su engagement de producto. Las señales de advertencia incluyen:
- Baja activación en las primeras semanas con su producto.
- Engagement consistentemente bajo a lo largo del tiempo.
- Caídas repentinas en engagement.
- Inactividad completa durante un período establecido.
- Eventos de despedida como exportación de datos o eliminación de integraciones.
Paso dos: Rastrear estos indicadores
Rastrear engagement puede ser complicado sin las herramientas adecuadas. Si tiene un sistema de puntuación de engagement, úselo. De lo contrario, construya scripts o dashboards simples que registren activación y engagement para cada cuenta pagada.
Paso tres: Crear cohortes de riesgo
Agrupe cuentas por antigüedad y riesgo de engagement. Los usuarios nuevos se comportan de manera diferente a los usuarios a largo plazo. Asigne a cada cohorte una probabilidad de churn basada en sus patrones de actividad.
Paso cuatro: Combinar probabilidades con MRR
Multiplique los ingresos mensuales de cada cuenta por su probabilidad de churn. Luego sume esas cifras para obtener su churn total pronosticado. Esto le da un número claro para ingresos en riesgo.
Marcos de tiempo de pronóstico
Puede pronosticar churn con un mes o tres meses de anticipación. Las ventanas cortas dan perspectivas precisas. Las ventanas más largas permiten que emerjan tendencias. Modelar ambos puede equilibrar precisión y planificación.
Contratos anuales
Si solo vende planes anuales, aplique el mismo modelo a contratos que vencen para renovación en el próximo trimestre. Recuerde que la retroalimentación directa cerca de la renovación puede anular su probabilidad de churn, así que use el modelo como guía.
No es una ciencia exacta
Ningún pronóstico es perfecto. Pero usar datos reales de engagement hará que su modelo sea mucho más preciso. Comience con unos meses de datos históricos, pruebe sus predicciones, luego refine sus cohortes y probabilidades. Pronto se preguntará por qué no hizo esto antes.
